英偉達（Nvidia）首席執行官黃仁勳在全球矚目下警告，中國在晶片開發上只比美國「落後幾納秒」時，這句話點燃了全球AI產業新一輪戰略博弈的導火索。
【看中國2025年10月7日訊】（看中國記者楊天資編譯/綜合報導）英偉達（Nvidia）首席執行官黃仁勳在全球矚目下警告，中國在晶片開發上只比美國「落後幾納秒」時，這句話點燃了全球AI產業新一輪戰略博弈的導火索。這項看似輕描淡寫的評語，實則揭示了中美兩大經濟體在AI算力核心領域的激烈競速。當前態勢可以一句話概括：英偉達依然是全球AI算力的實際標準，但中共正以前所未有的決心與資本，在硬體、軟體與場景三個維度同步追趕，並努力把「替代」變成「平行體系」。黃仁勳所說的「只落後幾納秒」，既是激將，也是事實的一面：在單顆晶片峰值性能、軟體工具鏈成熟度與高頻任務穩定性上，差距仍在；但在系統工程、演算法效率與本土場景的閉環迭代速度上，中國的確已經逼近。
美國數十年來主導全球科技市場，但中國共產黨（中共）顯然想要改變這一點。這個世界第二大經濟體正投入大量資金於人工智能（AI）和機器人技術，並至關重要的是，北京也在大力投資生產驅動這些尖端技術的高階晶片。本文將從幾個關鍵視角，綜合BBC報導與產業一線觀察，嘗試勾勒中國挑戰英偉達主導地位的路徑、邊界與中共在此領域的戰略野心，探討北京到底能否匹敵美國技術並打破對進口高階晶片的依賴。
DeepSeek現象：算法革命撬動硬體壟斷的拐點
2024年DeepSeek的橫空出世，在科技界投下了一顆震撼彈，其影響被視為一次「成本曲線事件」。這家相對不知名的中國初創公司推出的ChatGPT競爭對手，據稱以遠低於領先AI模型的訓練成本，做出了可用度與推理能力接近第一梯隊的模型，甚至一度引發矽谷AI晶片巨頭英偉達的市值波動。這個訊號至少說明了三件事：
算法與系統工程拉平純硬體差距
DeepSeek的成功證明，通過稀疏化、專家混合模型（MoE）、精度混合計算、記憶體管理優化和通訊壓縮等先進技術，即使是數量較少或性能次優的晶片，也能堆疊出實用級的AI能力。這意味著，AI競賽不再是單純的硬體軍備賽，軟體與系統工程的創新正在成為彌補硬體劣勢的關鍵。
效率領先短期「對沖」硬體封鎖
當高端GPU供應受限時，DeepSeek所展示的訓練架構與數據工程創新，成為了放大存量算力的有效槓桿。這種「以軟制硬」的策略，為中國企業在面臨技術封鎖時提供了新的突圍方向，即通過提升效率來對抗硬體限制。
市場敘事的轉換開始
DeepSeek的成功促使資本市場重新審視AI競賽的本質。投資者開始意識到，除了晶片數量，軟硬協同能力與成本控制水平同樣是決定AI項目成敗的關鍵因素。這種思路在中國產業界快速擴散，更多企業願意將推理集群部署在國產加速器上，配合MoE與蒸餾技術，將訓練集中在有限的高端算力，而將大規模上線與商業化運行在本土硬體上。這被視為挑戰英偉達「端到端壟斷」的第一步。
中國廠商的突進：從替代到成體系的全棧攻勢
BBC10月6日報導披露，中國企業在GPU/AI加速器（如華為昇騰、寒武紀及部分新創公司）、推理專用NPU、資料中心CPU（如華為鯤鵬）等多個設計層面並行推進。阿里巴巴推出的新晶片，聲稱在性能上可以匹敵英偉達為中國市場特製的H20，同時消耗更少能源。
在缺乏最先進極紫外光（EUV）光刻機的情況下，中國正依賴深紫外光（DUV）多重曝光技術與先進封裝技術來彌補製程上的差距。通過2.5D/3D封裝等技術，提升晶片帶寬與互連密度，以封裝技術帶來等效帶寬與能效的提升。
中國積極佈局RoCE（RDMA over Converged Ethernet）生態與高密度以太網，嘗試通過規模化網絡工程來對沖英偉達NVLink/Infiniband互連技術的優勢，旨在通過高效的數據傳輸來提升整體系統性能。
以華為CANN、百度MindSpore、阿里巴巴PaddlePaddle等為核心，中國正在打造國產編譯器、算子庫、調度器與工具鏈。這些平台在兼容主流框架的同時，逐步增強原生體驗，旨在形成獨立自主的軟體生態系統。華為更公開表示將向中國市場全面開放其設計與電腦程式，以吸引企業擺脫對美國產品的依賴。
阿里巴巴、騰訊、百度、華為等雲服務巨頭，正以「雲-模型-應用」一體化交付模式，將底層硬體轉化為可用的算力服務。這種模式不僅加速了國產晶片的市場應用，也快速收斂了軟體生態在長尾問題上的不足。同時，寒武紀、沐曦等晶片開發商也獲得了國有電信營運商中國聯通等企業的重點合同，騰訊等互聯網巨頭也響應政府號召加大國產晶片的採用，顯示出政策與市場需求的雙重牽引力。
英偉達的堅固護城河與中國的追趕邊界
儘管中國的進步是真實而顯著的，但英偉達作為全球AI算力的實際標準，其主導地位仍難以在短期內被立刻撼動。中國的追趕仍面臨清晰的邊界和挑戰。
英偉達的CUDA平台經過十餘年的生態積累，涵蓋了豐富的算子庫、高效的編譯器、成熟的調優工具、龐大的開源社群與廣泛的第三方庫支持。這種強大的「路徑依賴」效應，使得開發者遷移成本極高，並非單一投資就能速成複製。
中國在AI晶片領域的發展，仍受制於關鍵元件的供應鏈瓶頸。高頻寬記憶體（HBM）供應主要掌握在韓國與美國大廠手中，最先進的封裝與測試產能有限，而先進製程的突破則高度依賴於光刻設備和EDA（電子設計自動化）工具，這些都是英偉達技術護城河的重要組成部分。
雖然中國晶片在推理與預測任務上已接近國際水平，但在複雜分析、長序列數據處理的穩定性、極限工況下的效能波動以及開發便利性方面，與英偉達產品仍有差距。此外，由於缺乏足夠公開且一致的基準測試數據，外界難以對中國晶片形成穩定的信任。電腦科學家賈瓦德·哈吉-葉海亞指出，中國半導體在預測性AI方面表現相似，但在複雜分析方面仍不足，「差距是明顯的，而且確實正在縮小。但我不認為這是他們能在短期內趕上的。」
政策博弈與產業路徑：超越晶片的戰略競賽
中美在AI晶片領域的競爭，已遠超技術層面，演變為一場複雜的政策博弈與產業路徑的拉鋸戰。
美國對高端GPU與關鍵設備的出口管制，精準打擊了中國依賴最深的鏈路，試圖減緩其先進技術發展。與此同時，北京也對英偉達展開反壟斷調查，強化本土採購與國產替代政策，形成了「市場—監管—資本」的閉環。黃仁勳倡導「自由貿易」，而北京則釋放「可匹敵H20」的訊號，這本質上是雙方談判籌碼與路徑選擇的拉鋸：美方以時間換取技術優勢的維持，中方則以龐大的市場規模換取技術自主的空間。
中共的野心：築第二套世界級AI體系
中共在AI晶片上的目標，已超越了單純的技術追趕，而是要建立一套與西方平行且具備競爭力的世界級AI體系，並鎖定關鍵戰略控制點。
- 全棧自主可控： 從設計IP、EDA工具、製程、封測、封裝，到驅動軟體、編譯器、框架與雲端服務，中國旨在形成一個不依賴外部「單點故障」的閉環能力。
- 國家級算力基建： 以「東數西算」工程與國家算力樞紐為抓手，打造跨區域、可調度的雲邊端一體化網絡，將AI算力視為像電力一樣的公共基礎設施，降低AI創業與產業升級的門檻。
- 軟體標準與國際話語權： 推動國產AI框架與工具走向國際標準體系，形成與CUDA等並列的規範影響力，即便短期難以取代，也要在「平行賽道」中獲得不可忽視的權重。
- 軍民融合與關鍵應用： 將AI算力視為國家安全與產業競爭力的「倍增器」，在工業控制、通訊、能源、交通、金融等關鍵領域，形成以AI為核心的生產要素重構。
- 數據要素的集中與治理： 利用龐大的本土數據資源，通過規範化生產、使用、交易，為模型迭代提供持續燃料，同時維持風險可控。
技術與產品的務實路線：以「高性價比可用性」突圍
中共挑戰英偉達，不一定會選擇在最頂級的通用訓練晶片上「正面硬剛」。更可能的策略組合是採取務實的路線，以「高性價比可用性」實現突圍：
- 訓練與推理解耦： 將訓練集中在相對高端的受限算力或海外合作資源上，而將推理與服務全面轉向本土加速器，以規模化出貨攤薄研發成本。
- 演算法驅動的硬體「放大」： 持續押注MoE、稀疏化、蒸餾、KV cache優化、張量並行與通訊壓縮等技術，使同等功耗下的有效吞吐逼近英偉達平台。
- 先進封裝與Chiplet： 利用2.5D/3D封裝技術提升帶寬與互連密度，並採用Chiplet架構縮短產品迭代週期，在製程代差存在時對沖性能缺口。
- 國產軟體棧打磨： 以CANN/MindSpore、PaddlePaddle等持續補齊開發體驗，重點攻堅編譯器/算子性能、調試與穩定性，並在中國場景中建立「更好用」的口碑。
- 網絡與存儲系統工程： 做強RoCE、800G以太與自研NIC/DPUs，通過集群級優化獲得系統吞吐的比較優勢，弱化單卡差距感知。
- 生態牽引與供應鏈協同： 以國有與大型互聯網公司作為「超級用戶」，形成需求側標準，帶動上游材料、設備、封測的定向突破。
時間表與可能的「分叉」結果：一場五年競速
這場中美AI晶片競賽，將在未來數年內迎來關鍵的發展階段。
12–18個月： 國產晶片在推理與垂直場景（如搜索、廣告、推薦、智能客服、工業視覺）中的替代率將加速提升；雲服務商將推出更多針對國產硬體優化的AI服務。英偉達在中國的高端訓練市場仍保持壓倒性吸引力，但其市場份額可能因政策與供給限制而縮小。
2–3年： 中國有望出現一至兩個在國內形成穩定開發者生態的「平台級」國產AI硬體與軟體組合，能夠在主流大模型訓練的子任務上與英偉達競爭；同時，國產工具鏈將可便利地從PyTorch遷移。國產先進封裝與HBM替代方案（或等效帶寬架構）將取得實用性進展。
3–5年： 在中國境內形成相對獨立、可持續的AI算力與軟體體系，訓練—推理—應用的閉環效率提升，成本顯著下降。雖然海外市場的滲透仍受地緣政治影響，但在「全球南方」與特定友好市場將建立若干技術據點。屆時，英偉達的全球主導地位依舊，但在中國本土的「標準地位」將受到實質挑戰。半導體工程師拉加文德拉·安賈納帕認為，從宏觀角度看，中國並沒有落後太多，他們可能只需要再五年時間就能獨立於美國。
風險與不確定性：競賽中的暗礁
儘管中共展現出強烈的追趕勢頭，但這場競賽中仍存在諸多風險與不確定性：
- 供應鏈瓶頸的持久性： HBM、先進封裝、EDA與關鍵設備的限制，可能長期存在，並成為國產產品性價比與交付可預期性的最大變數。
- 軟體生態的鞏固難度： 開發者從CUDA遷移需要強大的動機與持續投入，任何體驗上的波動都可能放大風險偏好。
- 政策與國際環境的二次衝擊： 管制升級或地緣摩擦可能會改變關鍵假設，帶來突發性供應與市場變化。
- 資本配置與產能過剩： 過熱的投資容易造成重複建設與資源錯配；而長週期研發需要耐心資本與產品化節奏。
- 國家主導與市場創新的平衡： 單一「共同目標」的動員有利於速度，但也可能抑制顛覆式創新與多路徑試錯，如台灣大學楊佳玲教授所指出的。
黃仁勳「幾納秒」的警告，折射的是硬體性能的快照，但中共與英偉達之間真正的勝負手，將在於誰能更快地將「算力」轉化為「可規模化的產品與生態」。這不僅是一場技術競賽，更是一場關乎國家戰略、產業未來和全球格局的歷史性博弈。
