但是毕竟中国能够进入自主迭代的这么一种自我循环的生态中，那么有了这样的生态，中国就能够长期紧随美国的发展步伐。毕竟现在说头部训练大模型，算力的优势已经没有那么大了。怎么讲呢？就是你的算力再强，这个大模型的训练遇到了头部的瓶颈效应，它的边际收益会越来越低。Anthropic包括OpenAI现在都遇到了这样的问题。不是说他们的技术不领先，而是说他们领先的幅度，会被后面追赶的中国企业逐步缩小。老黄为Rubin架构的GPU还搭配了Vera CPU以及Groq ASIC芯片，就是专门用来做推理的。那么他这一套生态打下来，就是把所谓的推理效率提升了数十倍，拉开了跟华为推理芯片的一种代差级别的效能。但是我们要知道，如果说AI将来的主战场从训练侧走到了推理侧，那么老黄的优势会被大幅缩减，因为ASIC芯片本身的技术门槛是不高的。如果说AI大模型的算法高度收敛，它的算子高度收敛，那么就更容易通过设计专用的ASIC芯片来解决推理的效率问题，这一块的门槛是远远低于GPU的。

讲这个问题，我想大家应该回忆一下，最近几个月发生了很多的事情。比如说梁子抱怨的昇腾芯片供应能力十分低下，只卖给他16000张，这个事情也被解决了。华为后来据说是给梁子供货了16万张昇腾950DT。现在不仅是这个昇腾950DT能够大批量供货，这个合同赶紧签，而且这个960DT居然提前三个季度上市。这样的进展，连华为的董事会轮值主席都说，这个进度是超乎自己的预期的。那么我们也看到，中国不仅在芯片设计、芯片制造领域陆续有突破。比如说遥遥领先最近发布的麒麟9050 Pro这个芯片，就号称达到了台积电早期3纳米等效工艺。但是根据后来的跑分情况，我觉得单核跑分可能说只是做到了台积电早期4纳米的工艺，它的GPU跟NPU的效能应该是突破了4纳米，甚至说NPU的性能跟现在用2纳米的这些头部芯片都是不相上下了，甚至有所领先。长期困扰中国企业的高阶芯片制程，5纳米是一个非常硬的门槛，现在毫无疑问是被突破了。至于说是突破到了4纳米，还是说3纳米+的水平，我们就没有必要去打口水仗了。因为现在所谓的逻辑折叠刚刚发布，它只是今年发布的第一款芯片，那么后期还会有不断的新芯片发布，包括它也有可能会应用在昇腾这个AI芯片上。

我们不仅会看到中国芯片的跑分会越来越高，它们的体验会越来越好，我们也会看到制造能力在不断提升。至于说能提升到什么样的程度，还是那句话，就看看像梁子他们这些行业中的精英是怎么评价的。梁子不是说了吗，三年之内算力肯定是紧张的，就是这个芯片产能是紧张的，五年之后肯定就会解决，就不紧张了。我在视频中多次说，我们取中间值四年嘛。现在我根据华为的进展，我可以说应该把这个估算再调得稍微乐观一点，很有可能不需要四年，很有可能三年左右的时间，中国就能够摆脱现在这种大面积高阶芯片制程短缺的情况，产能会上来。不仅仅是我们成熟制程的芯片会逐步突破、逐步扩产，现在我们的28纳米以上这种成熟制程的芯片，已经是产能世界第一了，并且这个比例在快速扩张。那么14纳米工艺的芯片也已经基本上没有什么瓶颈限制了，在不断扩产之中，产能还是非常充足的。那么现在就是7纳米，以及7纳米往后，等效5纳米、等效4纳米这些生产工艺。

当然了，我们不得不说台积电人家已经推进到了1.6纳米，但是中国目前可能还不太需要，没有那么迫切地需要用到像台积电一样那么先进的产能。第一，这样做可能成本很高，性价比并不一定是中国企业能够负担得起的。第二就是，咱现在还没有进化到在硬件上面、在芯片方面跟美帝一较高下的这么一个程度，主要还是解决有跟无、能否活下来的问题。至于说如何活得体面，那可能是下一个10年的事情了。应该说中国今年的AI，包括芯片产业的发展进度，是超出我的预期的。因为在年初的时候，我是没有想到中国在没有EUV光刻机的情况下，要怎么突破到5纳米之内。当时行业中传出各种各样的消息，我从内心深处是愿意相信华为能够做到的。其实像我们在深圳，多多少少有一些研发的朋友，他们很多人就是直接从事相关的岗位，他们透露出来的很多信息，应该说可信度是比较高的。但是当时你不知道这个东西是什么，甚至说可能我们这些朋友也不是最核心的研发人员，他们掌握的信息也不一定就非常清晰。

但是当逻辑折叠发布之后，当麒麟9050 Pro这个芯片发布之后，当它能够被实测，总体的效能、总体的体验还非常不错的时候，那么我们就可以心中一块石头落了地。就是说，中国芯片产业的发展是有了可以自主迭代的方向。中国的芯片产业可以说从一开始恐慌、绝望，到现在能够稳步地自主迭代，我觉得这个进步还是要予以肯定的。当初有很多人认为中国无法在科技战中扛住美国的压力，所谓的科技发展停滞，AI产业会因此大大落后，跟不上美国的步伐，然后所有高端产业会集体覆灭。这种悲观的言论，讲实话都被证明是非常可笑的。美国事实上已经失去了全面封杀中国AI跟芯片产业的可能，中国的任何高科技产业，其实美国都没有能力进行全面的打压了。

我们今年看到像DeepSeek、GLM、Kimi，包括Qwen、Step、MiniMax这些企业，它们能够不断地发布文本大模型，能够跟美国的头部模型一较高下。虽然说在跑分上，在顶级复杂的任务上，依然跟美国的模型是有差距的，但是这个差距确实是已经大幅缩小。美国以前说领先你半年，这种进度早已不存在了，后来又说领先三个月，现在看来三个月都很难维持了，很有可能会跌入到一个月、两个月，甚至未来有一天会不会跌到两个星期的差别，这个我们拭目以待，这是一种美好的愿望了。但是如果说机会来了，我们中国也是当仁不让。

另外我们不要忘了，美国企业在多模态领域跟中国其实已经是各有优势。在图片方面，GPT Image目前还是非常能打，那么我们国内也有字节的Seedream，有阿里巴巴的Qwen Image之类的。这些不论是开源的还是闭源的图片服务，它们的生产能力也是非常强。在视频领域，我们开源的MiniMax H3、阿里巴巴开源的Wan家族，能够跟西方顶级开源的大模型，比如说LTX，打得有来有回。甚至说MiniMax H3应该是全方位领先LTX 2.3，在开源领域已经形成了一定的统治力。那么在闭源领域，中国的快手可灵，还有字节跳动的Seedance，可以说是遥遥领先。尤其是Seedance，它的2.5版本毫无疑问就是当下最好的视频大模型。也就是说，在多模态领域，中国企业已经反超了美国企业。这个东西就是用模型说话，用生产力说话，用市场数据来说话，都是中国的模型更有战斗力。

那么跳脱出大模型跟芯片的领域，我们可以说中国现在总体上是稍稍落后，局部有所反超。那么其他方面，像什么机器人、无人机、电动汽车，这些能够跟硬件相关的行业，就是AI能够被快速应用、快速提升生产力的领域，中国在这些方面的积累是要远远超过美国的。毕竟中国的工业产值是美国及其主要盟友的总和。那么依托这个全产业链优势，在AI大模型逐步落地到生产应用的场景中，中国优势会越来越大。当然了，中美两国的科技战也好、经济战也好，它是一个长期的过程，短期内不可能说出现任何一方完全溃败，就完全不能玩了。但是总体上我相信中国已经扭转了被动，至于能不能一路凯歌高奏，彻底追上，甚至是反超美国的科技霸权，这个我们还需要观察一阵子。但是我对此事持谨慎乐观的态度。