近年來，美國通過《AI防擴散法案》等政策，對中國AI芯片和大模型的使用施加了嚴格限制，從最初的“禁止向中國出售AI產品”到后來的“不鼓勵使用中國AI芯片”，這些措施深刻影響了全球AI格局。

不過福禍相倚，這些限制反而為中國國產AI芯片和生態(tài)系統提供了獨特的發(fā)展窗口。雖然高端制程工藝受限，但中國天然有豐富的應用場景和數據基礎。中國正在以其分散化、務實的AI戰(zhàn)略，依托國產AI芯片的創(chuàng)新，正在開辟一條與美國集中式模式截然不同的道路。近日，Gartner研究副總裁盛陵海（Roger Sheng）與21ic在內的多家媒體進行交流，他深刻地剖析了國產AI芯片的當下現狀，以及如何利用國產AI解決方案賦能中國的多元化應用場景。

中美AI戰(zhàn)略分野，AI芯片設計背離

美國的AI發(fā)展戰(zhàn)略以集中式、云端主導的生態(tài)為核心。通用人工智能（AGI）是其發(fā)展的長期目標，通過依賴高性能計算基礎設施（如英偉達A100/H100 GPU）和大規(guī)模數據中心，美國正在追求高算力、高精度的技術突破。這種集中式模式通過云端API提供AI能力，廣泛應用于企業(yè)服務和消費市場，但其高成本和高算力需求限制了中小企業(yè)的參與。

盛陵海指出，美國擁有全球領先的芯片設計能力（如英偉達的GPU架構）和最早推動AI發(fā)展的企業(yè)，如OpenAI（ChatGPT的開發(fā)者）和谷歌（Transformer架構的提出者）。這些巨頭通過云服務和訂閱制模式，構建了高度標準化的AI解決方案，旨在通過規(guī)?；懔ζ脚_實現生態(tài)壟斷。

相較之下，中國AI產業(yè)采用開源、多元化的發(fā)展路徑，強調實用性和本地化部署。中國AI生態(tài)以數據安全和隱私保護為核心，更傾向于將AI能力部署在本地算力平臺，而非依賴云端。這種模式源于中國軟件生態(tài)的獨特性：訂閱制服務市場尚未成熟，企業(yè)更傾向于本地化AI解決方案以掌控數據流。2024年，DeepSeek等開源大模型的涌現標志著中國AI的分散化趨勢，眾多中小型企業(yè)和初創(chuàng)公司基于開源模型來開發(fā)行業(yè)專屬解決方案。這種“多快好省”的開發(fā)理念，結合定制化AI芯片，形成了與美國截然不同的AI生態(tài)格局。

盛陵海通過中美航天發(fā)展的對比，闡釋了兩者在技術哲學上的差異：“這種情況如果放在中國其實是很難接受的。對吧？你投入那么多的錢，實驗了九次、到現在衛(wèi)星還沒有打上去。”他指出，SpaceX的“超重型獵鷹”追求高風險、高回報的目標，類似美國在AI領域的AGI戰(zhàn)略，依托強大的技術積累和資本投入。而中國航天則通過多型號火箭和民營企業(yè)的參與，循序漸進地實現空間站建設和月球探測計劃。AI領域亦然，中國從較低的技術起點出發(fā)，注重高成功率和實用性，通過多元化策略彌補算力差距，形成靈活的生態(tài)布局。

而正是這種中美AI戰(zhàn)略的差異直接影響了芯片設計的方向。美國依賴英偉達的GPU架構，優(yōu)化高吞吐量云端推理任務。而中國則聚焦于AI處理器（NPU）、定制ASIC和專用加速器，追求高能效比和低成本部署。這種戰(zhàn)略選擇使中國能夠在芯片受限的環(huán)境下，通過架構創(chuàng)新和生態(tài)協同，滿足多樣化的市場需求。

國產AI解決方案，賦能本土多元化場景

中國AI產業(yè)的獨特優(yōu)勢在于其對嵌入式AI、邊緣AI和本地AI的專注，這與美國以云端為主導的集中式AI模式形成鮮明對比。盛陵海指出，國內企業(yè)更傾向于通過本地算力支持AI能力，以滿足數據安全和隱私保護的嚴格需求。例如，國有企業(yè)和央企廣泛采用AI一體機，運行開源大模型，價格從十幾萬元到兩百萬元人民幣不等，覆蓋從中小型組織到幾十萬用戶規(guī)模的應用場景。這些一體機通過高效的本地化部署，不僅保障了數據主權，還為國產AI芯片開辟了廣闊市場，尤其在邊緣計算和物聯網領域，國產神經處理單元（NPU）和專用集成電路（ASIC）展現出低功耗和高性價比的獨特優(yōu)勢。這種本地化策略為后續(xù)的生態(tài)發(fā)展奠定了基礎，驅動了中國AI產業(yè)的多元化創(chuàng)新。

開源大模型的興起進一步加速了這一進程，成為中國AI生態(tài)的轉折點。盛陵海強調：“DeepSeek一出來就有了一個開源的基準了，從而加速市場進化、技術演化的過程。”DeepSeek通過降低對高端算力的依賴，使中小型企業(yè)能夠基于開源模型進行二次開發(fā)，快速構建定制化應用。阿里巴巴的“通義千問”等開源模型進一步豐富了生態(tài)，通過優(yōu)化推理效率降低了芯片性能門檻。這種開源策略不僅為國產NPU和ASIC創(chuàng)造了市場空間，還吸引了國際廠商的關注。例如，英偉達宣稱其H20芯片在DeepSeek全場景下可實現業(yè)界最快的Token生成速率，凸顯了中國開源模型對全球AI產業(yè)的深遠影響。開源模式的普及使中國AI產業(yè)能夠以較低成本實現技術擴散，為多樣化應用場景提供了堅實支撐。

基于這一開源生態(tài)，中國AI產業(yè)更傾向于開發(fā)行業(yè)專屬的AI Agent，而非追求美國倡導的通用型智能體。盛陵海提到，國內企業(yè)針對會議記錄、實時翻譯、合同審核和法律服務等領域開發(fā)了專用Agent。這些Agent通過定制化算法提供高精度服務，精準滿足特定行業(yè)需求。例如，在智能硬件領域，AI眼鏡利用嵌入式NPU實現輕量化實時視覺處理；在工業(yè)自動化中，機器人結合邊緣AI優(yōu)化生產效率；在自動駕駛領域，本地算力支持低延遲推理，保障高實時性決策。這些應用依賴于國產芯片的低功耗和高性價比特性，與英偉達GPU方案形成了差異化競爭格局。通過專注于細分場景，中國AI產業(yè)能夠在成本敏感型市場中占據優(yōu)勢地位，進一步推動技術落地。

這些應用案例進一步展示了國產AI芯片的賦能能力。例如，在智能硬件領域，嵌入式NPU使AI眼鏡能夠以低功耗實現復雜視覺任務；在工業(yè)場景中，邊緣AI驅動的機器人顯著提升了生產線的自動化水平；在自動駕駛領域，本地化算力支持的低延遲決策系統確保了安全性與效率。這些案例表明，國產芯片通過架構創(chuàng)新和生態(tài)協同，能夠在成本敏感型市場中提供高性價比解決方案，與國際領先方案形成有效競爭。這種場景驅動的開發(fā)模式，不僅滿足了國內市場的多樣化需求，還為中國AI產業(yè)的全球競爭力奠定了基礎。

支撐這些技術突破的，是中國從芯片設計到云服務的完整AI生態(tài)。盛陵海指出，中國是“美國之外‘唯二’擁有完整AI堆棧市場的國家”。從HiSilicon、海光信息等芯片設計廠商，到聯想、浪潮等服務器制造商，再到阿里云、騰訊云等算力平臺，中國構建了自給自足的AI產業(yè)鏈。這種生態(tài)的成熟改變了用戶行為，越來越多用戶直接通過大模型（如DeepSeek、字節(jié)跳動的“豆包”或騰訊的“元寶”）獲取信息，而非依賴傳統搜索引擎。生態(tài)的協同效應甚至帶動了英偉達H20從邊緣產品到市場熱點的轉型，凸顯了中國AI市場的戰(zhàn)略價值。通過整合芯片、硬件和云服務，中國AI生態(tài)不僅滿足了本地化需求，還為全球AI產業(yè)提供了可借鑒的多元化發(fā)展模式。

中國AI芯片，從自給自足走向全球市場影響力

英偉達近期財報顯示，因H20禁令導致55億美元庫存損失，這凸顯了中國市場的戰(zhàn)略重要性。然而，美國對H20的禁售及對潛在B20系列的限制，促使中國企業(yè)加速國產替代進程。這種外部壓力不僅推動了國產AI芯片的市場滲透，還激勵了技術創(chuàng)新，為國內廠商在全球競爭中開辟了新空間。

2014年，我國制定了“集成電路產業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略”，設定年均20%的增長目標。在過去十年，中國在芯片設計、制造和封測領域取得了顯著進展。盡管2023年受全球半導體市場低迷影響，營收增長放緩，但市場份額持續(xù)擴大。

2024年，中國半導體產業(yè)在AI相關領域表現尤為突出，AI處理器、微處理器（MPU）和網絡芯片實現快速增長。盡管市場份額仍低于全球領先水平，但過去兩年，DRAM、NAND和MPU等產品從低谷逐步攀升，顯示出技術積累的成效。未來五年，我國也將進一步擴大半導體制造產能，以滿足AI、高性能計算（HPC）和先進制造領域的需求。

中國芯片自給率在不同領域差異顯著。消費電子自給率最高，達到42%，得益于安全系統（如攝像頭、后端處理器）的國產化優(yōu)勢。無線通信領域自給率約為27%，HiSilicon復蘇和小米3nm芯片的突破推動了這一比例的提升。汽車制造領域的自給率雖起步較低，但隨著比亞迪、吉利等自主品牌采用國產供應鏈，增長迅速。AI芯片在信創(chuàng)項目和加密貨幣挖礦設備中的自給率顯著提升，盡管全球市場份額仍受限。盛陵海預計，2025年AI投資的持續(xù)增長將進一步提高國產芯片的自給率。

然而，先進制程（如7nm、5nm）是中國AI芯片產業(yè)難以逾越的技術鴻溝，也是卡脖子的關鍵所在。盛陵海指出，美國對光刻 機（EUV）等關鍵設備的出口禁令限制了高端芯片的產能擴展。然而，國內企業(yè)在成熟節(jié)點（如12英寸模擬工藝）和特殊工藝（如碳化硅）上取得了突破，部分產品已通過國際認證并與全球企業(yè)合作。未來兩年，先進制程產能的自主化將是行業(yè)優(yōu)先事項，重點在于開發(fā)國產光刻設備和優(yōu)化工藝流程。

為應對制造限制，中國芯片企業(yè)正積極探索前沿技術。異構集成通過將不同架構芯片封裝于單一基板，提升系統性能；存內計算（In-Memory Computing）跳出傳統馮諾依曼架構，減少數據傳輸開銷；3D DRAM堆疊技術為高帶寬內存（HBM）提供替代方案；光學處理器則通過模擬計算優(yōu)化特定AI算法。這些創(chuàng)新不僅彌補了制造短板，還推動了國產芯片在性能和效率上的競爭力。

未來，中國AI產業(yè)的未來發(fā)展需要依托于雙軌投資策略——既追求高端大型模型的高精度專業(yè)服務，又推廣低成本高效的蒸餾模型以滿足普及型市場需求。這種策略充分利用了中國龐大的人口基數和市場規(guī)模，使中國能夠在專業(yè)化和大眾化市場間找到平衡，驅動AI產業(yè)的規(guī)模化增長。

從長遠看，中國AI芯片企業(yè)正從國產替代轉向制定國際標準和參與全球競爭。盛陵海指出，國內廠商通過提高芯片集成度、制定自主標準和錯位競爭，開發(fā)出獨創(chuàng)性產品。例如，華為海思、盛科等企業(yè)在有線通信和AI芯片領域的創(chuàng)新，已開始影響全球市場格局。這種戰(zhàn)略轉型使中國芯片產業(yè)不再局限于填補國內空白，而是通過技術創(chuàng)新和生態(tài)協同，在全球AI市場中尋求更大話語權。外部限制與內部創(chuàng)新的博弈，促使中國AI芯片產業(yè)在全球競爭中找到獨特的定位，為未來發(fā)展奠定了堅實基礎。