算力封锁逼出开源反超，中美AI竞赛换赛道

明天和一位做AI Infra的朋友吃饭，他提前发来消息：“你帮我看看，现在硅谷那边到底慌不慌？”

我盯着这句话想了很久。慌不慌不好说，但有一组数字确实让人坐不住。AI研究机构Interconnects前几天发了一篇分析，把中美开源模型的基准测试摆在一起：截至今年9月，智谱的GLM-5.3在AAII基准上拿到45分，月之暗面的Kimi K3拿到44分。而美国目前最拿得出手的开源模型，Thinking Machines的Inkling，只有26分。

差了将近一倍。

更值得琢磨的是另一个数字。arXiv上开源模型的论文提及率，2023年1月是2%，到今年9月已经涨到50%。两年多时间，从边缘话题变成半壁江山。

算力封锁的另一面

坦白说，我一开始看到“中国开源模型领先”这个说法，本能反应是怀疑。过去几年我们习惯了“美国做底层创新、中国做应用落地”的叙事框架，突然说开源模型这个赛道上位置调换了，总觉得哪里不对。

但把华为那条信息放在旁边看，事情就清楚多了。

9月17日华为全联接大会上，轮值董事长徐直军说了一句很直白的话：AI计算硬件的国内需求远超供应，暂无广泛国际推广计划。他没说的是，华为Atlas SuperPoD集群已经做到15,488个昇腾960 NPU通过光网络互联，FP4精度下算力达到120 exaflops。作为对比，英伟达目前主推的NVL72机架是72颗GPU。

两百多倍的规模差距。

出口管制原本的逻辑是：卡住高端芯片，就卡住了AI发展的命脉。但现实走向了另一条路——当外部供应被切断，唯一的选项就是自己造，而且要造得足够多、足够便宜。

这就解释了中国开源模型为什么能跑到前面。开源模型的竞争，核心不是单卡峰值性能的比拼，而是工程效率的较量：谁能用更有限的算力，训练出更好的模型，谁就能赢。当算力供给被约束，团队被迫在架构设计、训练策略、数据质量上做更极致的优化。这种约束反而催生了一种“穷则思变”的工程文化。

Interconnects的分析里有个细节我反复看了几遍：GLM-5.3和Kimi K3的领先不是靠参数规模碾压，而是在同等参数级别下，训练效率和推理效率都做到了更优。这是被逼出来的能力。

谁在真正受益

说到这里，得提一下AMD。9月21日，AMD市值突破1万亿美元，数据中心收入Q2达到67亿美元，同比增长107%。这个数字放在英伟达的体量旁边不算惊人，但它的意义在于：算力市场终于出现了真正意义上的第三极。

为什么AMD的崛起和中国的开源模型领先是同一件事的两面？

因为当算力供给从垄断走向多元，模型层的竞争逻辑就会变。英伟达一家独大的时候，模型公司拼的是谁能拿到更多GPU；当AMD、华为昇腾、甚至更多玩家进入市场，算力本身开始商品化，模型公司的核心竞争力就回到了工程能力和算法创新上。

这恰恰是中国团队擅长的领域。

我认识一个在国内做大模型训练的朋友，他去年跟我吐槽过一件事：团队想做一个架构实验，需要256张卡跑两周，结果排队等了将近一个月。今年他换了说法：“现在卡多了，但电费成了新问题。”从等卡到等电，这个转变本身就说明了很多。

真正让我在意的

不过，有一组数据让我没法完全乐观。

AACSB本月发布的研究综述显示，在高AI暴露职业中，22到25岁年轻人的就业率下降了11%，而低暴露职业上升了10%。年长工人没有出现类似的就业差距。研究者的结论是：差距主要由招聘减少驱动，而不是裁员。

换句话说，企业不是在用AI替换现有员工，而是在减少招聘新人。

这意味着什么？当模型能力快速提升、算力成本持续下降，最先被冲击的不是有经验的中年人，而是刚刚走出校门的年轻人。他们连进入这个行业的机会都在收窄。

我承认，写到这里我自己也觉得有点讽刺。我们在讨论中国开源模型如何领先、算力自主如何突破，但技术能力提升的另一面，是入门级岗位正在消失。一个22岁的计算机专业毕业生，面对的是一个“有经验的人更贵但更安全、没经验的人更便宜但没人要”的就业市场。

这不是中国独有的问题，美国一样在发生。但当中国在开源模型和算力自主上加速前进时，这个结构性矛盾只会更早、更集中地显现出来。

一个判断

回到朋友的问题：硅谷慌不慌？

我的判断是，真正该慌的不是模型分数被追上，而是竞争逻辑变了。美国AI行业过去几年的优势建立在两个前提上：算力供给的绝对优势和顶尖人才的虹吸效应。当算力被华为和AMD从两侧稀释，当中国团队在工程效率上找到了自己的节奏，第一个前提已经松动。

第二个前提还在，但也在承受压力。arXiv论文提及率从2%到50%的变化，反映的不只是模型本身，而是研究注意力的迁移。当越来越多的研究者把中国开源模型作为基线来对比、来改进，人才和知识的流向就会跟着变。

当然，说这话的我，上个月还在用Excel管理一个不到十人的项目排期。我没有什么资格对硅谷指手画脚。但有一点我比较确定：这一轮竞争的结果，不会由某一次基准测试的分数决定，而是由谁能更快地把工程效率转化为持续的创新能力决定。

从这个角度看，中国开源模型目前的领先，更像是一个开始，而不是一个结论。