美国弗吉尼亚州北部有个劳登县，被人称作“数据中心之都”。一排排没有窗户的灰色大楼里，成千上万台服务器昼夜不停地转。当地居民这两年发现，自家电费单上的数字越来越高，不少人把原因指向了这些不睡觉的楼。在中国，大批机房选在了贵州的山里、内蒙古和宁夏的戈壁边上。
那里风多、日照足、电价低。美国的数据中心在为电发愁，中国的数据中心跟着电走。这两种处境的差别，正是李开复那番话的落脚点。
创新工场董事长李开复在旧金山TED AI大会上通过视频连线直言：在AI硬件和机器人制造这条赛道上，美国已经被中国超越；照中国新能源的建设速度，几年之内，中国的AI算力规模可能达到美国的十倍。这话是在硅谷投资人面前讲的。
李开复在苹果、微软、谷歌都当过高管，在中美科技圈待了几十年，台下的人没法把它当成外行的随口一说。一年过去，这个判断站不站得住？
顺着“电”这条线索往下查，答案比想象中清楚。AI再聪明，也要靠芯片算出来，芯片又离不开电。
一个大型数据中心的耗电量，可以抵得上一座小城市。芯片买得再多，电跟不上，机器只能干放着。两国的用电家底差距明显。
2024年，中国全年发电量超过10万亿千瓦时，美国只有4万多亿千瓦时，不到中国的一半。美国科技巨头已经急得四处找电。微软和星座能源签约，要重启三哩岛核电站的一台机组，专门给自家数据中心供电。谷歌、亚马逊也先后和核电企业签下供电协议。
难处不只在发电，还在电网。美国很多输电线路用了几十年，新建电厂想接进电网要排长队，一等就是好几年。电厂和线路建得慢，算力自然很难跟着涨上去。李开复说的“十倍”，依据就在建设速度上。
中国的光伏、风电新增装机连续多年稳居全球第一，一个大型新能源基地从开工到发电，速度常常让外国同行吃惊。光有电还不够，还要把电送到该去的地方。
中国推进多年的“东数西算”，在全国布局了8个算力枢纽、10个数据中心集群，把耗电大的机房放到西部，再用网络把计算结果送回东部。这就像把要大量用水的工厂建到水库旁边，省去了长距离运水的麻烦。电从西部送出去靠特高压线路，这项技术中国已经积累了十多年。今年，这股势头又往前走了一步。
“算电协同”成了业内的热门话题，意思是从一开始就把机房和电站放在一起规划，哪里的电又多又便宜，算力就往哪里落户。电是算力背后的那根线，硬件则是第二条线索。宇树科技推出的人形机器人R1，起售价39900元，比一台家用轿车便宜得多。几年前，同类产品动辄要几十万元。
优必选的Walker系列人形机器人拿下了数亿元订单，已经走进汽车工厂的生产线。价格降得这么快，靠的不是哪一项神秘技术，而是一整套配套能力。
一台机器人要用到电机、减速器、传感器、电池，这些零件在长三角、珠三角几乎都能就近配齐，工程师改了设计，样件很快就能送到手上。美国的机器人公司常常要跨洋采购零件，等货的时间长，成本也压不下来。
两国的钱也流向了不同的地方。硅谷投资人更爱大模型和企业软件，美国人工贵，企业愿意按月花钱买省人的软件。中国投资人更青睐机器人和硬件，工厂多、市场大，东西造出来就能卖出去。软件方面，中国走出了一条开源的路子。
深度求索的DeepSeek用较低的成本做出了接近国际一流水平的模型，在全球引起轰动。月之暗面的Kimi K2发布后，英国《自然》杂志网站的报道称，这像是“又一个DeepSeek时刻”。
开源，就好比把房子的设计图纸公开，谁都可以照着盖，还能按自家需要改格局。李开复把开源模型比作“AI界的Linux”。很多国家想要一套自己能掌控的AI系统，从开源模型起步，门槛低了一大截。用中国开源模型的人越多，中国在未来AI规则上的话语权就越大。
面对这些变化，美国的办法是收紧管制。美国商务部曾发布指南，称在全球任何地方使用华为昇腾芯片都可能违反美国出口管制规定，美国政府随后又推出了《人工智能行动计划》。
管制的结果，是中国企业加快了自己造芯片的脚步。摩尔线程、沐曦先后登陆科创板，本月燧原科技也正式上市，国产AI芯片的队伍越来越整齐。
美国手里的牌依然不少。英伟达的高端芯片仍是全球训练大模型的主力，最前沿的基础研究和顶尖人才，美国还占着上风。
中国在最先进芯片的制造上，还有一段路要追。这场竞争更像一场有很多项目的运动会。
电力、硬件、开源，中国跑在前头；高端芯片和基础研究，美国暂时领先。李开复在那场发言里，也给整个行业提了醒。全世界都在抢速度，产品争着往外推，安全测试却常常跟不上。在他看来，这种先上路、后修路的跑法，迟早会出大事故。这番提醒不分国界，说给中国公司听，也说给美国公司听。
热门跟贴