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黄仁勋是否说过“中国会赢”,也许已经不那么重要

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黄仁勋是否说过“中国会赢”,也许已经不那么重要2024更新

在这一刻分裂成两半,天空中的人脸也在这一瞬间从中间裂开,构成人脸

> 厂商新闻《黄仁勋是否说过“中国会赢”,也许已经不那么重要》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-15 04:16

    • 编辑:CN

    “中国会赢得人工智能竞赛。”

    近期,一场闭门会议中黄仁勋的发言经由《金融时报》等主流媒体报道,迅速引爆舆论,甚至有PDF在坊间流传,其中最引人注意的就是这句。

    在紧随而来的“辟谣”中,黄仁勋虽然淡化了措辞,表示并非断言中国会赢,但同时仍强调目前世界上最流行的开源人工智能模型都来自中国,美国必须“加快步伐”。

    黄仁勋是否真的逐字逐句地说出那句话,也许已经不重要。

    他曾多次在公开场合发出警告,不断深化的芯片禁令也许不会起到美国期待的效果,而会适得其反——限制带来的也许不是沉寂,而是创新的迸发。

    而如今,曾经的警告正在被印证,中美人工智能公司的两条不同路径愈发清晰。

    以英伟达、OpenAI为代表的企业正合力扩大市场规模,遵循高成本、高支出、高预期的模式。然而外界普遍质疑,这种内部循环正在放大泡沫风险,仿佛一颗随时可能破裂的“气球”。

    以DeepSeek、MiniMax、Kimi为首的公司则专注于夯实基础,秉持效率、性价比与商业化的务实路线。在英伟达、OpenAI等企业的市值与估值引发疑虑之际,这些中国企业的估值却疑似被低估,潜藏着爆发潜力。

    中国AI企业,正在“戳破”AI泡沫——即便不吹泡沫,人工智能依旧有路可走。

    A

    要理解黄仁勋那句话背后的深意,首先要了解硅谷当下对人工智能领域的核心争议。

    一方面,是硅谷人工智能继续高歌猛进,凭借资本密集型投资和前沿模型迭代,维持着规模效应的叙事。

    但另一方面,“人工智能泡沫”的警示声浪却日益高涨,被视为系统性风险而严肃对待。

    尤其是近期,OpenAI提出的“政府担保贷款”构想——旨在支撑高达1.4万亿美元的数据中心基础设施扩张——引发了广泛质疑,行业对高估值与实际回报脱节有着挥之不去的焦虑。

    和一年前相比,这种讨论已从私下交头接耳升级为公开警报,频频响起于主流媒体和投资圈层。

    《大空头》原型迈克尔·伯里的赛昂资产管理公司在2025年Q3买入英伟达和帕兰提尔看跌期权,总名义价值逾11亿美元,此举被视为对AI泡沫的对冲。

    《福布斯》杂志的精辟总结捕捉了这一情绪转折:无论当前的上涨行情多么令人陶醉,最终怀疑情绪总会浮出水面。关键问题是,烟雾报警器鸣响究竟源于电池耗尽的虚惊,还是真正大火的预兆?

    但“人工智能泡沫”是不是属于世界的泡沫?还是硅谷的“局部现象”?

    就在11月,杰富瑞(Jefferies)在报告《全球语境下的中国人工智能》(China AI in a Global Context)中指出:2023 至 2025 年间,中国主要云厂商的资本开支总额为 1240 亿美元,比美国同行少了 82%,但中国最先进的大模型如 MiniMax M2 的性能,仅比美国最强的 模型如GPT-5 落后约 10%。

    黄仁勋真正想强调的是:眼下,中国并不显著落后于美国(用他的原话讲,只有“纳米级”的落后),并警告如果美国切断中国开发者对英伟达技术的访问,将导致中国转向本土栈,从而让美国失去影响力。

    自三年前ChatGPT横空出世以来,AI的主流叙事长期由OpenAI、Anthropic、谷歌、微软等硅谷巨头主导,围绕“规模效应”和“昂贵的智能”构建高门槛壁垒。

    然而,这一范式在DeepSeek推出推理模型R1时首次遭遇显著的挑战——该模型在数学和编码基准上比肩当时最先进模型,成本却是后者的约3%,引发硅谷对“昂贵智能”必要性的深刻质疑。

    DeepSeek R1的突破并非孤例,中国AI企业一次次证明,高智能未必依赖天文数字般的成本投入。

    其实,中国AI公司的这条“暗线”早已悄然发力,形成群雄并起的生态景观:智谱AI成立于2019年,MiniMax于2022年初起步,月之暗面和DeepSeek则在2023年相继涌现。

    在DeepSeek惊艳全球后的半年内,各家纷纷战略调整——有的选择断臂求生以优化资源配置,有的则强势进攻,通过亮眼成绩单凸显决策魄力和运营灵活度。

    智谱AI和MiniMax均属于后者,前者加速模型迭代、强化企业级应用,后者则在开源基准上屡创佳绩,全面布局多模态,彰显出对市场动态的敏锐响应。

    黄仁勋本人也多次来到中国,与中国人工智能界保持交流。

    今年7月,黄仁勋脱下皮衣换上唐装,出现在北京,除了与雷军等老朋友重聚,黄仁勋还和MiniMax创始人闫俊杰单独进行了长达两个小时的深入交流。

    这次交谈的一个月之前,MiniMax推出了全球首个开源的大规模混合架构的推理模型M1。

    B

    一个季度之后,在硅谷持续推动人工智能向高成本方向演进之际,中国AI领域迎来一波密集爆发。

    智谱AI9月发布GLM-4.6,MiniMax10月推出M2,Kimi11月发布Kimi K2 Thinking。

    这些接连发布是本土创新的集体涌现:GLM-4.6在效率优化上表现突出,K2 Thinking继承原有架构,改进数据和训练配方,M2则用回Full Attention,以求性能与成本的最佳平衡。

    这些模型,不约而同地凸显着“收劲”的艺术——通过精准控制和内敛发力,实现最大化输出,降低单位智能成本,而非盲目扩张。

    在模型的用户友好度和部署可行性层面,中国开源模型已明显在全球竞争中脱颖而出。

    兼顾性价比的典范如MiniMax M2,在同等智能水平下其API定价仅为Claude Sonnet 4.5的8%,却在推理速度上快了近一倍。

    M2甫一发布,在全球开发者社区迅速掀起浪潮,媒体纷纷跟进报道。The Information提到,M2这种低成本与亮眼表现的组合,可能对Anthropic等美国AI模型制造商造成冲击,后者营收增长的显著份额依赖于为AI代理系统提供动力。

    计算机科学家吴恩达(Andrew Ng)的AI学习网站DeepLearning.AI在上周发布的周报中,特别比较了当前主流模型在AA性能标准和token成本上的分布:

    在性能层面,GPT-5的两个版本虽领先市场,但其token成本却远远落后;而在成本与性能综合领先的第一象限,MiniMax的M2与Grok 4 Fast难分伯仲。

    开发者们正用实际行动投票。

    MiniMax M2的日token调用量已远超OpenAI,比肩谷歌,而OpenAI的开源GPT-OSS模型因效果不佳和使用复杂而乏人问津。

    开源后,MiniMax M2(含免费与付费版本)在第三方平台 OpenRouter 上的调用量已突破 800 亿,位居开源模型前列。

    作为汇集全球第三方 AI 应用流量的平台,OpenRouter 的数据更接近市场的真实反馈——M2 能在短时间内快速赢得部分原属硅谷模型的用户与算力时间,显示出中国模型在开放生态中的势能。

    中美两国不仅走出了两条迥异路径——硅谷的规模效应主导与中国的效率换增长模式——而且二者并非完全平行,而是交织互动的关系。

    当中国AI公司携技术决心和便宜易用的开源模型,在国际舞台上与硅谷的闭源模型展开角逐,也进一步放大对硅谷巨额投入的质疑,促使行业反思高CAPEX(资本性支出)模式的长期可持续性。

    C

    仅讲求效率尚不足以构筑完整生态。在“收劲”的艺术中,中国AI企业已悄然实现商业闭环,通过精炼的技术路径和资源配置,最大化产出价值。

    中国AI的“模型ROI”(投资回报率)堪称美国的百倍之巨。MiniMax M1便是一个典型例证:模型在强化学习阶段的训练成本仅为54万美元(使用512块H800 GPU,历时三周),几乎只是OpenAI同等规模模型训练成本的零头。

    以更少的资金撬动更多价值,这正是中国AI的核心竞争力所在。

    但在这种竞争力背后,中国公司们也在思考一个更深的问题:当技术门槛不断降低,智能究竟属于谁?

    带动中国开源风潮的DeepSeek给出了一个回答——用最长远的眼光去应对最大的命题。

    MiniMax则选择了另一种表达:“Intelligence with Everyone”,让每个人都能拥有充裕的智能。

    “信仰,有点像描述一个很远的未来;信念是,自己想怎么做,并能坚持做下去。”

    MiniMax创始人兼CEO闫俊杰在一次采访中,用“信念”来概括他对AI技术的态度。

    仰望天空的同时,如何走好脚下的每一步?从今年中国AI头部公司的布局来看,这正是他们共同思考的问题。

    所谓“性价比”与“务实”,背后是对路线的持续审视与及时调整。

    MiniMax的演进路径尤为典型,且早早显露出转折信号:早期产品如Talkie与星野在语音交互上初露锋芒,随后Hailuo AI在视频生成领域后来居上。在DeepSeek V3发布后,又在文本领域果断转向开源。

    “如果可以重新选,应该第一天就开源。”闫俊杰在采访中说。他认为,开源是技术加速的前提——与其套用移动互联网的逻辑,不如回到以研究和工程为核心的AI路径。这种开放不仅能启发更多研究者,也可能成为推动AI Agent时代到来的关键力量。

    如今,MiniMax更聚焦技术。视频生成和语音模型都位居领先之后,M2实现了编码模型位居全球前三。这意味着在文本模态上,公司也最终实现突破,补齐了重要的一环。

    作为一家创业公司,在语音、视频、文本三个模态的模型及产品上进行布局,一直有过度分散不集中的质疑。不过在谷歌Veo 3的音视频融合,Open AI Sora 2的语言理解与视觉生成,多模态融和的技术趋势越来越明显。此时,多模态技术布局的重要性才逐渐显现。

    据The Information报道,MiniMax的年化订阅收入(ARR)已达1亿美元,且均为用户直接付费订阅。海外用户愿意为海螺视频(类似Sora/Pika的产品)、M2模型、Audio等服务付费。这一成功源于从模型到产品的布局目的——构建健康的商业闭环。

    百倍ROI的本质在于,从技术到智能、再到成本的高效资源转化。这种高效的资源转化率,在资本市场,最终就会体现在“模型投资回报率”上。

    MiniMax的最新估值达40亿美元,OpenAI最新估值5000亿美元。相比硅谷的资本扩张与昂贵智能,中国AI独角兽公司的估值或许被严重低估。

    大洋彼岸,硅谷AI公司仍在囤积算力、推进基建。最新,Meta披露对美国6000亿美元投资承诺的细节信息,未来三年重点建设AI数据中心。

    而中国公司的路径更像是一种“有限理性”——在约束中追求最优解,通过资源配置与模型设计的高效配合,形成另一种可持续的增长曲线。

    全球AI进入下半场,叙事的主轴或许不再是“规模的极限”,而是谁能率先找到“效率的极限”。

    长远来看,我们或许可以对中国AI更有信心。

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