2012年，谷歌的研究团队对外公布了一项名为“谷歌猫”的研究计划。

他们通过将一万六千台计算机处理器互联，构建了一座超大规模的机器学习神经网络，并让其在大量的图片资料中自主进行学习，最终成功实现了对“猫”这一物种的识别。

“谷歌猫”计划标志着人工智能时代的渐行渐近，与此同时，一家名为英伟达的公司在业界声名鹊起。

人工智能的发展，简单来说，需要三个元素：

算法、算力和数据。

芯片的性能对算力有着显著的影响，其中，英伟达在人工智能芯片领域的市场份额已超过70%。

这种“群英荟萃，尽收眼底”的景象，使得英伟达的股价持续攀升。

自2012年起，英伟达的市值实现了超过500倍的飞跃，曾一度成为全球首家市值超过4万亿美元的企业。

7月15日，英伟达公司的创始人兼CEO黄仁勋莅临我国，他宣布公司即将向我国市场推出H20芯片。

据报道，H20的推理能力仅为H100的20%，是阉割版。

用这样的芯片去发展人工智能，是否意味着“起步即落后”？

“算力焦虑”，再次被推至台前。

算力比算法和数据都重要吗 ？

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此图展示了英伟达的股价变动轨迹。观察图中，我们发现自今年1月起，英伟达的股价经历了显著的下挫。这一下跌的直接触发因素，便是DeepSeek的问世。

DeepSeek凭借更低的算力消耗和更高的工作效率，实现了卓越的性能，这使得“AI大型模型是否还能依赖大量算力”成为热议的焦点。这一现象还导致英伟达的股价在一天之内骤降近17%，刷新了美国股市的最大跌幅记录。

在这过程中，鲜有人深入思考一个问题，即这种过分强调算力的观念，究竟是如何产生的？

我们之前讨论过，影响人工智能进步的关键因素有三点，那么，为何计算能力如此备受关注呢？

谭主绘制了美国媒体对中美两国人工智能领域报道的趋势图，图中涵盖了从2020年5月起的数据（该月GPT-3问世，引发了关于通用大模型的广泛讨论），并且分析了其中对“算力”、“算法”以及“数据”三个方面的关注度。

观察可知，至2022年8月之前，这三个词汇的讨论热度大体相当。然而，自2022年8月起，“算力”一词迅速超越其他词汇，跃居最受关注的位置。

在那一个月，美国政府颁布了一项禁令，这一禁令对英伟达向中国出口高性能芯片的行为实施了限制。这些芯片具备加速人工智能、数据处理以及高效能计算任务的能力。

美国政府希望通过控制算力来扼住中国人工智能发展的“咽喉”。

算力焦虑是如何形成的 ？

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谭主发现，这项禁令的背后有一个关键人物——赛义夫·汗。

赛义夫·汗曾在白宫国家安全委员会（NSC）担任要职，专注于科技领域的事务处理。在此之前，他在一家智库机构工作，研究的主要方向是半导体供应链问题以及美国的半导体政策。

自2019年开始，他的见解逐渐明确：最尖端的AI芯片构成了训练最前沿算法的基础，掌握了最尖端芯片的产业链与供应链，便能够稳固其领先地位。

这一看法构成了拜登政府《芯片与科学法案》的促成因素之一，同时也涉及到了针对中国的限制政策。

赛义夫·汗的见解为何能赢得美国政府的强烈赞同？这主要是因为其他相关研究报告中透露出的潜在担忧。

他们对中国在人工智能领域的发展优势进行了深入剖析，涵盖了研发资金的投入、人才的培育以及产业的优势等多个方面，最终他们预测，在未来的十年里，中国有望超越美国，成为人工智能领域的领导者。

在这种情境下，赛义夫·汗的见解宛如一剂良方：它不仅“减轻”了美国对于被超越的忧虑，更关键的是，它为全球带来了新的忧虑——那就是算力方面的焦虑。

为了推动人工智能的进步，我们必须拥有顶尖的人工智能处理器，而这处理器却主要掌握在美国企业的手中。换言之，其他国家的AI发展水平，实际上是由他们所拥有的英伟达GPU数量所决定的。

在此过程中，英伟达以及美国资本市场亦在为这一故事不断增色添彩。

人工智能正迅速与全球各行各业紧密结合，一个全新的AI时代即将迅速降临。

这种表现手法并不罕见，正如某些评论所指出，“第四次工业革命”的说法已经出现了多次——元宇宙、Sora、室温超导等概念都曾被视作“第四次工业革命”的标志。

我们当然承认未来时代可能会成为人工智能的天下，然而，这真的会如此迅速到来吗？

一些机构的报告指出，英伟达的图形处理器（GPU）似乎成为了踏入人工智能领域的通行证。随着算力需求的日益增长，这一需求缺口日复一日地扩大，进而引发了对英伟达GPU的旺盛需求。与此同时，英伟达的股价也在持续攀升。

“唯算力论”能否扼住中国人工智能发展的“咽喉” ？

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凡事物极必反，不同的看法正在涌现。

麻省理工学院的一位专注于人工智能研究的教师表示，目前资本市场对人工智能的狂热追捧已显现出过度的迹象。

他特意绘制了一张《AI炒作周期图》，详细记录了AI技术在这数十年里不断遭遇挫折与复兴的往复过程。

自上世纪神经网络兴起，再到AlphaGo引发轰动，如今GPT横空出世，每一步的巅峰都承载着厚重的期待，然而，众多承诺最终都未能如愿以偿。

此次“唯算力论”亦引发了冷静的审视——正如前文所述，DeepSeek的问世。

在2020年至2023年的多数时段内，美国媒体及研究机构所观察到的中国，被视为在人工智能这一领域奋力追赶的“后来者”。

但2023年底，报道的口风开始发生变化。

这些研究机构指出，美国在算力方面的限制客观上催生了一种“逆向推动”效应，导致我国研究机构在无法直接获得顶级算力的情况下，将大量资源和精力转向算法创新，力求以更低的算力达成或超越同等甚至更高的性能水平。这一结果是美国未曾预料到的。

正如上图所展现的，人工智能的叙事，发生了改变。

这些美国媒体及研究机构对于人工智能领导力的诠释，已从单纯的“算力”概念，演变为包括“算力”、“算法”以及技术普及（即AI技术在经济领域的广泛应用能力）在内的多维视角。

正是因为这样的现实情况，美国政府也在调整其相关政策。

允许英伟达向中国出口H20，就是迹象之一。

谭主得知，一位专注于美国人工智能政策领域的专家透露，H20芯片的性能指标经过精心设计，尽管它继承了先进的架构和封装技术，但在影响AI训练和推理效率的关键计算性能方面，却遭遇了严格的制约。

美国政府此刻批准H20的流通，或许出于忧虑，他们所实施的封锁措施可能会催生一个独立且实力雄厚的对手，鉴于此，美国政府迫切需要推出一款性能经过精心计算的有限制产品，目的在于减缓中国自主技术生态的发展步伐。

这样的方式，能奏效吗？

有一个角度，可以思考这个问题。

要争先，更要争源源不断

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谭主将中美两国各自有关人工智能进步的报道输入至大型模型，该模型据此提炼出了两种不同的“发展理念”。

美国的人工智能领域发展，主要采取的是“封闭式”策略。美国企业通过保守其模型的结构、训练所用的数据以及权重的信息，以此确保其庞大的研发成本和知识产权不受侵犯。这种经营方式带来的收益相对稳定。

中国的AI领域推崇“开源”模式，众多中国企业慷慨提供免费的大规模模型，此举有效吸引了众多企业加入其生态系统，并在此平台上进行后续的二次开发和科技创新。

截至目前，我们尚难以断定，在这两种模式之间，哪一种必然能够取得最终的胜利。

但谭主从中国的方式中，看到了更多的可能性。

不久之后，2025年的世界人工智能大会即将在我国举办。谭主对大会公开发布的人工智能应用案例进行了整理，发现：

人工智能技术广泛应用于众多领域，包括但不限于教育、文化、气象预报、农业种植、矿产资源开发、药品研究以及医疗诊断等。

与中国建立合作关系的国家包括泰国、加拿大、越南、缅甸、沙特阿拉伯、希腊以及葡萄牙等。

这些应用可能在我们眼中显得较为基础，或许仅是整个复杂生产流程中微不足道的一环。

但历史的有趣之处恰恰在于此。

在1894年，法国成功举办了全球首场赛车盛事。令人惊讶的是，率先冲过终点的，竟是一台蒸汽驱动的拖拉机。

然而后来的故事，所有人都已知道。

技术革命的最终趋势，并非由最初具备最高速度的个人或实体所决定，而是由那个首先建立起最为庞大、繁荣的应用生态系统的架构所界定。

只要开始了，就拥有无限可能。