芯片戰(zhàn)爭2.0，已經開始了嗎？

文丨陳白

編丨Melia

過去將近半個世紀，全球芯片行業(yè)的發(fā)展幾乎完全遵循“摩爾定律”的軌跡：每18個月性能翻倍，成本下降。而它得以快速進化的路徑是，美國主導設計、韓國和中國臺灣負責制造、中國大陸完成封裝測試。

但在2025年即將過去的半年，在芯片行業(yè)，摩爾定律逼近失效的危機，已經不再重要了。因為身在其間的所有人面前，都有更加緊迫的問題需要面對：地緣政治和人工智能。

5月13日晚間，美商務部工業(yè)和安全局（BIS）宣布，撤銷本應該在5月15日生效的《AI擴散規(guī)則》，這一規(guī)則由拜登政府簽署。

但與此同時，BIS卻發(fā)布了一系列加強全球半導體出口管制的新措施，其中包括一系列極為嚴苛的華為昇騰芯片禁令以及針對中國的AI芯片使用封鎖。

很快大家也發(fā)現(xiàn)，政策層不論，起碼中國的科技企業(yè)，動作已經在加速了。

除了華為鴻蒙的一系列動作之外，小米突然也宣布重新開啟塵封已久的芯片制造計劃。再疊加從DeepSeek打破AI算力魔咒、BAT等一眾中國互聯(lián)網(wǎng)科技公司的AI大模型屢屢登頂技術測評榜單來看，中國AI產業(yè)的進化亦在爭分奪秒。

而就在5月19日，英偉達首席執(zhí)行官黃仁勛在Computex2025開幕演講中宣布，英偉達將聯(lián)合臺積電、富士康在中國臺灣建立AI超級計算機。

不僅如此，黃仁勛還罕見地談到了AI擴散規(guī)則、芯片出口管制等問題。

加上行業(yè)內經常傳出的大廠“囤芯片”傳聞，這場由AI驅動的芯片戰(zhàn)爭2.0事實上已經拉開帷幕。

但未來到底怎么走，目前無論是中美，其實都并沒有答案。

01

芯片戰(zhàn)爭2.0：AI

首先需要糾正一個歷史主義的誤區(qū)。

很多人會以美蘇冷戰(zhàn)時期的科技競賽來類比今天的芯片戰(zhàn)爭，但其實完全不是一回事，也幾乎沒有任何的可比性。

在格爾森·謝爾的《美蘇科技交流史》這本書中就詳盡地解釋了當時美蘇科技之間的底層不同。而蘇聯(lián)當年的基礎研究上的一些領先和與美國分庭抗禮的能力，和今天我們基于大規(guī)模市場而誕生的應用科技完全不是一回事。

美國國家科學院凱森專家小組當年曾經做過一個總結，他們認為，

“在理論物理和數(shù)學方面，蘇聯(lián)的研究水平不低于美國，甚至高于美國，因此美國受益更多。而在其他依賴先進實驗儀器的領域，由于蘇聯(lián)科學設備落后，蘇聯(lián)受益更多。”

蘇聯(lián)的實驗設備嚴重老化，又沒有先進的計算機可用，導致他們很多時候不得不依靠人工計算和數(shù)學建模。

也正因為如此，蘇聯(lián)有著相比美國更前沿的理論研究。但在應用研究上要差得多。

討論完歷史，我們再回到本輪芯片競賽來看，為什么說克里斯·米勒所謂的芯片戰(zhàn)爭，已經進入到了2.0階段。

芯片戰(zhàn)爭1.0階段主要聚焦于半導體制造工藝的制程競賽，企業(yè)通過縮小芯片制程節(jié)點尺寸來提升性能。這一階段以摩爾定律為核心驅動力，技術競爭集中于7nm、5nm等先進制程的突破與量產。

米勒在《芯片戰(zhàn)爭》中將這一時期的芯片競爭與二戰(zhàn)時期的鋼鐵競爭進行了類比，強調“美國仍然擁有硅片的控制權”。

當時，美國通過技術封鎖限制中國獲取先進芯片制造設備與技術，如EUV光刻機，導致中國在高端芯片領域面臨嚴重“卡脖子”問題。

而芯片戰(zhàn)爭2.0階段則呈現(xiàn)出截然不同的競爭格局。

DeepSeek的出現(xiàn)已經證明，傳統(tǒng)的AI擴展方法，也就是chatGPT此前所依賴的利用越來越大的數(shù)據(jù)集和越來越強的計算能力來訓練模型的辦法，收益正在變得雞肋起來，擴大預訓練規(guī)模已經達到了邊際收益遞減規(guī)律。

從這個角度來理解，也就會發(fā)現(xiàn)為什么OpenAI正在變得越來越著急。不斷推出的新版本和新應用，背后其實都是Sam Altman的焦慮。

02

羅杰斯拐點：效率優(yōu)先

從這個角度來說，DeepSeek的出現(xiàn)，事實上意味著技術擴散越過了技術擴散曲線的提出者JM羅杰斯所提出的創(chuàng)新擴散拐點，促使行業(yè)向更注重效率的計算方式轉變。

也就是說，競爭焦點從單純追求芯片制造的先進性，擴展至AI算法、云端算力和應用場景以及生態(tài)的對決。

這一點，在我們之前的文章《中國科技公司，正在卡住英偉達的脖子？》其實也已經說的很清楚了。

在DeepSeek橫空出世之后，所有人都開始逐漸意識到一件事，那就是我們之前可能還低估了大規(guī)模市場的優(yōu)勢。它不僅僅能夠短時間提振當下公司業(yè)績，而且還正在孕育新的創(chuàng)新效應。

從這個角度來說，當下我們迫切需要重估的，是到底如何定位大規(guī)模應用市場創(chuàng)新，這其中包括了可能需要重新定位平臺經濟、模式創(chuàng)新、軟件創(chuàng)新的價值。

基礎研究的短板追趕補齊固然重要，但長板優(yōu)勢還需要繼續(xù)加強。

芯片作為近二十年來全球化貿易中最為重要的商品，未來依然會是牽一發(fā)而動全身的全球政治經濟博弈的關鍵所在。

而我們想要在這場新的“芯片戰(zhàn)爭”中獲得話語權，大規(guī)模應用市場，可能依然是我們最關鍵也最有效的砝碼所在。

一句話總結，今天的芯片戰(zhàn)爭，已經超越了傳統(tǒng)半導體制造工藝的競賽，演變?yōu)橐粓鲫P于AI算力、云端計算、生態(tài)系統(tǒng)的全方位競爭。

而且，應用層的競爭激烈程度，可能會遠遠高于基礎研究層面。

深水研究在周日晚間發(fā)布了關于百度圖生視頻的一篇文章《視頻大模型登頂榜首，居然是這家中國AI公司》，感興趣的朋友可以打開鏈接。

不是說硬要幫百度說話，但如今你登陸VBench社區(qū)會發(fā)現(xiàn)，無論是文生視頻還是圖生視頻，在幾乎所有的AGI應用賽道上，前五名中一定都有中國AI公司的身影。

而且更重要的是，我們不知道基于如此龐大網(wǎng)民基礎的情況之下，在幅員遼闊的水面之下，是不是還暗藏了另一個還沒有被看見的DeepSeek。

03

比自主創(chuàng)新更重要的是開放創(chuàng)新

毫無疑問，全球芯片行業(yè)正站在歷史性的轉折點上。從美國的出口管制升級到中國企業(yè)的密集突破再到英偉達的產業(yè)鏈布局，5月這一連串事件或許不過是更大變革的序幕。

那么接下來的問題是，到底如何才能跑贏這場考驗科技創(chuàng)新能力的前沿技術競賽？

我在給《經濟觀察報》撰寫的本周專欄里其實已經給出了基本答案：對于中國而言，突破路徑在于將市場規(guī)模優(yōu)勢轉化為技術的開放生態(tài)優(yōu)勢。

當前相比所謂的信創(chuàng)和自主創(chuàng)新，當前更加緊迫的，是必須對全世界越演越烈的“技術主權論”和其底層滋生的科技民族主義保持警惕。

在這一時刻，相比自主創(chuàng)新，我們當前更加需要的是為開放創(chuàng)新鼓與呼。這一時刻，誰再高喊主權和封閉，誰的創(chuàng)新飛輪就會降速，并可能因此失去先機。

因為對于人工智能技術革命來說，只有更加開放的生態(tài)，才可能最終贏得未來。

而從特朗普1.0時期發(fā)起的芯片戰(zhàn)爭開始，它就已經正在破壞正常的商業(yè)生態(tài)，且必然會影響未來的科技創(chuàng)新進程。

正在面臨艱難選擇的，其實不止是中國的華為、小米和BAT們，同樣包括硅谷的一眾科技巨頭們。從商業(yè)角度來看，相比中國企業(yè)對于AI芯片的渴望，后者同樣更加渴望中國龐大的交易場景數(shù)據(jù)和市場。

那么我們再回到技術本身的進化規(guī)律來看。

DeepSeek通過開源打破AI競賽比分、甚至一舉打破算力壟斷我們就可以發(fā)現(xiàn)，只有開源的生態(tài)和開放的系統(tǒng)，才是技術創(chuàng)新發(fā)生的唯一源泉。

而封鎖所導致的更深遠的影響在于，當技術標準出現(xiàn)區(qū)域壁壘，AI大模型訓練所需的全球數(shù)據(jù)流動可能被迫割裂，這無論對于哪一方來說，都不是好事。

歷史的經驗表明，任何試圖通過封鎖維持技術優(yōu)勢的策略，最終都會催生出更加強大的替代力量。

而改變這一切的唯一道路，或許我們需要重新回到波普爾提出的“開放社會及其敵人”的哲學思辨當中——

我們應當相信開放的力量，更需要相信開放生態(tài)終究會是人工智能技術創(chuàng)新迸發(fā)的源泉。

在地緣競速取代摩爾定律成為全球芯片行業(yè)更底層的影響因子時，這一產業(yè)正在面臨的真正抉擇是：繼續(xù)走向技術民族主義的深淵，還是重建基于共同利益的創(chuàng)新共同體。

黃仁勛其實有答案。

在采訪中他說，黃仁勛說，AI擴散規(guī)則限制其他國家使用美國技術，這個目標從一開始就錯了。美國應該加速向全球推廣美國技術，否則一切都為時已晚。

按照黃仁勛的原話，他認為：

如果目標是讓美國處于領先位置，那么AI擴散規(guī)則完全是反作用。美國公司不能放棄中國，如果不去中國競爭，就會允許中國生態(tài)系統(tǒng)在美國公司缺席的情況下發(fā)展壯大。

這將導致新平臺出現(xiàn)，但這些平臺將不是美國的。尤其在AI技術迅速向全球擴散的時候，中國的領先地位及其技術將擴散到世界各地。

當然，其實我們還有更加底層的問題。

那就是當今天的我們站在芯片與人工智能發(fā)展的新十字路口，如今相比所謂的“AI競賽”“芯片戰(zhàn)爭”，更重要的問題其實是，在AI教父辛頓關于人工智能未來可能會取代人類的悲觀預言中——

今天的我們，到底是在為何而戰(zhàn)？