AI封锁突围战：算力主权时代的国运马拉松

【文/观察者网 陈济深】

2025年3月，一场横跨太平洋的科技地缘博弈在新加坡这个全球半导体贸易枢纽上演。

新加坡警方以雷霆之势破获英伟达高端GPU芯片走私网络，并迅速指控多人称其将英伟达设备走私给了深度求索公司（DeepSeek），这揭开了全球AI算力竞赛的深层矛盾——这场表面上的跨国走私案件，实则是中美科技博弈与全球半导体供应链重构的缩影。

数据显示，英伟达去年在新加坡创下240亿美元销售额（占全球营收18%），但实际物流数据显示仅有1%芯片真正落地狮城，在财报中英伟达轻描淡写的表示这是源于开票和发货地有所不同，暴露出全球科技巨头利用国际结算体系漏洞构建的"平行贸易宇宙"。

该事件背后折射出双重结构性矛盾：其一，中国AI产业的爆发性增长与算力基座的外源性依赖形成深刻悖论，即便如DeepSeek这类通过算法优化创造"千卡追平万卡"奇迹的企业，其技术生态仍深嵌于英伟达CUDA体系；其二，在美国的科技铁幕下，全球半导体产业链的"微笑曲线"正在断裂，从芯片设计、制造到应用的全链条都面临重构压力。

美国商务部对DeepSeek的技术溯源调查，以及新加坡罕见配合美方执法的姿态，预示着全球AI竞赛已进入规则重构的关键阶段。这场风暴揭示的不仅是供应链的灰色操作，更是数字时代的技术主权之争——美国对华技术封锁的剧本早已超越单纯的硬件禁运。从16纳米芯片封装审查到成熟制程出口管制，从CUDA生态垄断到全球供应链“去中国化”，其目标绝非扼杀单一企业，而是系统性瓦解中国AI的生态根基。这场“数字时代的军备竞赛”警示我们：没有自主可控的算力主权，任何算法奇迹都可能沦为他人生态的附庸。

这也意味着中国依赖英伟达GPU的发展思路势必会遇到巨大的风险，中国AI的突围必须从“算法优化，技术赶超”转向“算力自主，生态闭环”的新发展范式。

美国步步紧逼，破局唯有自主可控

随着近几年来中国在消费电子的持续发展，美国对于中国的限制，尤其是半导体产业的限制也从单纯的产品/技术断供升级为生态绞杀，而AI大模型时代的加速则更是让中美兵戎相见，美国对于中国芯片领域的产品和技术封锁开始持续加码。

2024年12月，美国对中国发起301调查，也是美国政府对中国半导体产业进行的最广泛、最严厉、影响最大的一轮调查措施。

2025年1月，美国商务部工业与安全局（BIS）更新出口管制规则，将16/14纳米及以下制程芯片的封装环节纳入白名单审查，台积电因此暂停向中国大陆客户发货。

3月1日，日本瑞穗证券发布公告称：美国特朗普政府或将在几周内出台新规，全面禁止所有AI芯片对华出口，包括英伟达专为中国设计的H20/B20芯片。

对于这个现状，有中国企业看的非常清楚。科大讯飞董事长刘庆峰就表示，国产大模型训练高度依赖进口算力，除讯飞星火外，其他全民可下载的大模型均基于英伟达卡训练。若不能加快解决国产自主可控人工智能产业生态薄弱、适配困难等问题，无异于“在别人地基上建高楼”。

自2022年10月美国首次禁止英伟达A100/H100对华出口后，这场博弈就进入“猫鼠游戏”模式：美国提高技术门槛→英伟达推出降级版芯片→美国再次封堵。此次被点名的H20芯片，正是这一循环的最新产物。

这种“全链条打压”逻辑的背后，英伟达CUDA软件生态垄断是美国有恃无恐的关键——英伟达通过绑定芯片与开发框架，构建了全球AI研发的“技术地基”。

当DeepSeek横空出世震撼全球时，我们冷静下来看，他触发的“杰文斯悖论”反而会导致中国对于英伟达生态的依赖进一步加剧。

所谓的“杰文斯悖论”指的是算力效率提升并不会解决算力需求紧缺的问题，反而会因为技术普及，应用扩张和生态繁荣导致整体算力出现大幅上涨加剧算力紧缺。

值得注意的是，DeepSeek并未绕开英伟达的CUDA生态，而“DeepSeek+国产GPU”的配置，很多时候也发现并不如原版满血性能。英伟达也公布了接入DeepSeek的成果，在Blackwell架构芯片上，DeepSeek-R1推理吞吐量提升了25倍，训练成本也大幅降低。这也意味着英伟达反而会成为DeepSeek爆火最大的赢家。

换句话来说，如果中国大规模利用DeepSeek系列模型建立自己的生态，实际上就是将中国AI发展的基石绑定在英伟达上。而近期美国政府的操作显然证明了即便英伟达愿意妥协和退让，但是面对美国的政治压力，全面断供并非空穴来风。

生态重构需要顶层设计

在本次两会上，AI毫无悬念成为了热门话题，在这场关乎国运的博弈中，两会代表的建言直指核心——以国家意志推动全栈生态重构，才能破解“算力依附”的困局，筑牢技术主权的护城河。

全国政协委员，全国工商联副主席、奇安信科技集团董事长齐向东在两会上表示，要从技术保障、制度保障、成果应用三方面入手，系统提升安全能力，确保人工智能安全发展。

全国人大代表、中国电气装备科技创新部部长张帆提出，希望加快形成工业领域统一的AI数据格式规范和具体行业标准等，促使企业间对数据资产的交易基础达成共识。

全国人大代表，科大讯飞董事长刘庆峰则从算力自主化，数据要素共享机制和本土生态建设三方面建言。

刘庆峰认为，要鼓励基于本土算力平台的大模型研发和应用。对做本土算力芯片的企业和使用本土芯片训练大模型的企业给予资金专项支持，在国家公共算力上给予资源倾斜，加速基于本土算力的大模型算法创新；鼓励央国企优先采购基于本土算力平台研发的全栈自主创新大模型；优先推广基于全栈自主创新大模型的行业垂直应用。

值得注意的是，刘庆峰呼吁的“专项支持国产芯片企业”，绝非简单的政策倾斜，而是瞄准关键领域的技术攻坚。以科大讯飞为例，其基于华为昇腾芯片训练的星火X1模型，以仅70亿参数的“轻量级”体量，实现数学能力对标OpenAI o1、DeepSeek R1且在中文数学各项任务中均实现领先的突破，证明“算力不足算法补”的中国式创新路径。

这种突破背后，是算法优化与国产硬件的深度协同——通过领域数据自动化挖掘、评语模型与强化学习技术，将国产芯片的潜力压榨到极致。  

而在数据共享机制层面，中国拥有全球最丰富的AI落地场景：14亿人口的教育需求、分级诊疗体系下的医疗数据、全球最大的政务数字化工程……刘庆峰提出的“数据共享机制”，正是要将这些场景优势转化为生态优势。讯飞医疗X1大模型已在诊断推荐、健康咨询等任务中超越GPT-4o和DeepSeek R1，其核心驱动力正是亿级脱敏诊疗数据与医生专家反馈的闭环飞轮。“场景-数据-模型”的正向循环，恰是西方企业难以复制的护城河。  

而从华为昇腾与讯飞联合推出的星火一体机，到司法、政务、教育领域的深度赋能案例，也可以看到中国企业正在探索一条独特的AI生态共建之路。以法律一体机为例，其内置的长思维链推理技术，将证据审查效率提升5倍，量刑建议可追溯性达100%，不仅解决了司法场景的刚需，更通过工具链开放推动行业知识沉淀。“行业Know-how+国产技术”的融合创新，正是构建生态壁垒的关键。  

刘庆峰的真知灼见道破了中国AI发展的最大风险——算力依赖可通过政策调控缓解，但生态依附将导致技术主权永久性让渡。当前，全球AI产业正经历从“训练时代”向“推理时代”的范式转移，这意味着芯片架构、软件框架、应用生态都将重构。若不能抓住窗口期建立自主标准，中国或将再次陷入“用美国芯片、跑美国框架、付美国专利”的被动循环。  

讯飞的实践已指明方向：在安徽合肥，基于国产算力平台“飞星一号”训练的星火大模型，正驱动教育、医疗、司法等垂直场景的智能化升级；在上海临港，华为-讯飞联合实验室的工程师们，正针对昇腾芯片特性优化模型架构，将推理能效比提升40%。这些案例证明，当技术自主与产业需求深度咬合，生态建设便能突破“实验室创新”的局限，形成自我强化的正向循环。  

历史总是充满隐喻：百年前，铁路标准之争决定了全球经济版图；今天，AI生态之争将定义数字文明秩序。中国能否在算力主权、数据资源、开源生态的三重奏中谱写自主创新的乐章，不仅关乎一家企业、一个产业的命运，更决定着我们在智能时代的话语权。正如北斗系统打破GPS垄断、5G标准实现全球引领，AI生态的重构，需要同样的战略定力——这不是一场百米冲刺，而是一场考验耐力与智慧的马拉松。唯有以国家意志筑牢生态根基，方能在数字主权的博弈中，将“卡脖子”清单转化为“杀手锏”技术的丰碑。

DeepSeek的崛起点燃了技术自信的火种，但若不能将其转化为生态自主的燎原之势，终将困于“杰文斯悖论”的泥潭。中国AI的终极突围，不在单点技术的“弯道超车”，而在构建“算力自主-数据协同-生态繁荣”的黄金三角。这既需要DeepSeek剑走偏锋实现算法突破，也需要讯飞这样的企业以“十年磨一剑”的定力深耕生态，更需要国家以“国运工程”的魄力打破制度藩篱。

国运从不眷顾侥幸者。当美国以芯片禁令锁死算力命门时，中国唯有以生态重构破局，方能在AI时代的全球棋盘上，落下决定胜负的“关键一子”。