芯片战争2.0已经拉开帷幕，AI算法、云端算力和应用场景以及生态的对决成为竞争焦点。

　　2.由于DeepSeek的出现，技术扩散越过创新扩散拐点，促使行业向更注重效率的计算方式转变。

　　3.然而，当前相比自主创新，中国更需要为开放创新鼓与呼，以应对全球芯片行业的技术主权论和科技民族主义。

　　4.黄仁勋认为，美国应加速向全球推广美国技术，否则中国将发展壮大并在AI技术领域占据领先地位。

　　过去将近半个世纪，全球芯片行业的发展几乎完全遵循“摩尔定律”的轨迹：每18个月性能翻倍，成本下降。而它得以快速进化的路径是，美国主导设计、韩国和中国台湾负责制造、中国大陆完成封装测试。

　　但在2025年即将过去的半年，在芯片行业，摩尔定律逼近失效的危机，已经不再重要了。因为身在其间的所有人面前，都有更加紧迫的问题需要面对：地缘政治和人工智能。

　　5月13日晚间，美商务部工业和安全局（BIS）宣布，撤销本应该在5月15日生效的《AI扩散规则》，这一规则由拜登政府签署。

　　但与此同时，BIS却发布了一系列加强全球半导体出口管制的新措施，其中包括一系列极为严苛的华为昇腾芯片禁令以及针对中国的AI芯片使用封锁。

　　除了华为鸿蒙的一系列动作之外，小米突然也宣布重新开启尘封已久的芯片制造计划。再叠加从DeepSeek打破AI算力魔咒、BAT等一众中国互联网科技公司的AI大模型屡屡登顶技术测评榜单来看，中国AI产业的进化亦在争分夺秒。

　　而就在5月19日，英伟达首席执行官黄仁勋在Computex2025开幕演讲中宣布，英伟达将联合台积电、富士康在中国台湾建立AI超级PG电子网站计算机。

　　加上行业内经常传出的大厂“囤芯片”传闻，这场由AI驱动的芯片战争2.0事实上已经拉开帷幕。

　　很多人会以美苏冷战时期的科技竞赛来类比今天的芯片战争，但其实完全不是一回事，也几乎没有任何的可比性。

　　在格尔森·谢尔的《美苏科技交流史》这本书中就详尽地解释了当时美苏科技之间的底层不同。而苏联当年的基础研究上的一些领先和与美国分庭抗礼的能力，和今天我们基于大规模市场而诞生的应用科技完全不是一回事。

　　“在理论物理和数学方面，苏联的研究水平不低于美国，甚至高PG电子网站于美国，因此美国受益更多。而在其他依赖先进实验仪器的领域，由于苏联科学设备落后，苏联受益更多。”

　　苏联的实验设备严重老化，又没有先进的计算机可用，导致他们很多时候不得不依靠人工计算和数学建模。

　　也正因为如此，苏联有着相比美国更前沿的理论研究。但在应用研究上要差得多。

　　讨论完历史，我们再回到本轮芯片竞赛来看，为什么说克里斯·米勒所谓的芯片战争，已经进入到了2.0阶段。

　　芯片战争1.0阶段主要聚焦于半导体制造工艺的制程竞赛，企业通过缩小芯片制程节点尺寸来提升性能。这一阶段以摩尔定律为核心驱动力，技术竞争集中于7nm、5nm等先进制程的突破与量产。

　　米勒在《芯片战争》中将这一时期的芯片竞争与二战时期的钢铁竞争进行了类比，强调“美国仍然拥有硅片的控制权”。

　　当时，美国通过技术封锁限制中国获取先进芯片制造设备与技术，如EUV光刻机，导致中国在高端芯片领域面临严重“卡脖子”问题。

　　DeepSeek的出现已经证明，传统的AI扩展方法，也就是chatGPT此前所依赖的利用越来越大的数据集和越来越强的计算能力来训练模型的办法，收益正在变得鸡肋起来，扩大预训练规模已经达到了边际收益递减规律。

　　从这个角度来理解，也就会发现为什么OpenAI正在变得越来越着急。不断推出的新版本和新应用，背后其实都是Sam Altman的焦虑。

　　从这个角度来说，DeepSeek的出现，事实上意味着技术扩散越过了技术扩散曲线的提出者JM罗杰斯所提出的创新扩散拐点，促使行业向更注重效率的计算方式转变。

　　也就是说，竞争焦点从单纯追求芯片制造的先进性，扩展至AI算法、云端算力和应用场景以及生态的对决。

　　这一点，在我们之前的文章《中国科技公司，正在卡住英伟达的脖子？》其实也已经说的很清楚了。

　　在DeepSeek横空出世之后，所有人都开始逐渐意识到一件事，那就是我们之前可能还低估了大规模市场的优势。它不仅仅能够短时间提振当下公司业绩，而且还正在孕育新的创新效应。

　　从这个角度来说，当下我们迫切需要重估的，是到底如何定位大规模应用市场创新，这其中包括了可能需要重新定位平台经济、模式创新、软件创新的价值。

　　芯片作为近二十年来全球化贸易中最为重要的商品，未来依然会是牵一发而动全身的全球政治经济博弈的关键所在。

　　而我们想要在这场新的“芯片战争”中获得话语权，大规模应用市场，可能依然是我们最关键也最有效的砝码所在。

　　一句话总结，今天的芯片战争，已经超越了传统半导体制造工艺的竞赛，演变为一场关于AI算力、云端计算、生态系统的全方位竞争。

　　深水研究在周日晚间发布了关于百度图生视频的一篇文章《视频大模型登顶榜首，居然是这家中国AI公司》，感兴趣的朋友可以打开链接。

　　不是说硬要帮百度说话，但如今你登陆VBench社区会发现，无论是文生视频还是图生视频，在几乎所有的AGI应用赛道上，前五名中一定都有中国AI公司的身影。

　　而且更重要的是，我们不知道基于如此庞大网民基础的情况之下，在幅员辽阔的水面之下，是不是还暗藏了另一个还没有被看见的DeepSeek。

　　毫无疑问，全球芯片行业正站在历史性的转折点上。从美国的出口管制升级到中国企业的密集突破再到英伟达的产业链布局，5月这一连串事件或许不过是更大变革的序幕。

　　那么接下来的问题是，到底如何才能跑赢这场考验科技创新能力的前沿技术竞赛？

　　我在给《经济观察报》撰写的本周专栏里其实已经给出了基本答案：对于中国而言，突破路径在于将市场规模优势转化为技术的开放生态优势。

　　当前相比所谓的信创和自主创新，当前更加紧迫的，是必须对全世界越演越烈的“技术主权论”和其底层滋生的科技民族主义保持警惕。

　　在这一时刻，相比自主创新，我们当前更加需要的是为开放创新鼓与呼。这一时刻，谁再高喊主权和封闭，谁的创新飞轮就会降速，并可能因此失去先机。

　　而从特朗普1.0时期发起的芯片战争开始，它就已经正在破坏正常的商业生态，且必然会影响未来的科技创新进程。

　　正在面临艰难选择的，其实不止是中国的华为、小米和BAT们，同样包括硅谷的一众科技巨头们。从商业角度来看，相比中国企业对于AI芯片的渴望，后者同样更加渴望中国庞大的交易场景数据和市场。

　　DeepSeek通过开源打破AI竞赛比分、甚至一举打破算力垄断我们就可以发现，只有开源的生态和开放的系统，才是技术创新发生的唯一源泉。

　　而封锁所导致的更深远的影响在于，当技术标准出现区域壁垒，AI大模型训练所需的全球数据流动可能被迫割裂，这无论对于哪一方来说，都不是好事。

　　历史的经验表明，任何试图通过封锁维持技术优势的策略，最终都会催生出更加强大的替代力量。

　　而改变这一切的唯一道路，或许我们需要重新回到波普尔提出的“开放社会及其敌人”的哲学思辨当中——

　　我们应当相信开放的力量，更需要相信开放生态终究会是人工智能技术创新迸发的源泉。

　　在地缘竞速取代摩尔定律成为全球芯片行业更底层的影响因子时，这一产业正在面临的真正抉择是：继续走向技术民族主义的深渊，还是重建基于共同利益的创新共同体。

　　在采访中他说，黄仁勋说，AI扩散规则限制其他国家使用美国技术，这个目标从一开始就错了。美国应该加速向全球推广美国技术，否则一切都为时已晚。

　　如果目标是让美国处于领先位置，那么AI扩散规则完全是反作用。美国公司不能放弃中国，如果不去中国竞争，就会允许中国生态系统在美国公司缺席的情况下发展壮大。

　　这将导致新平台出现，但这些平台将不是美国的。尤其在AI技术迅速向全球扩散的时候，中国的领先地位及其技术将扩散到世界各地。

　　那就是当今天的我们站在芯片与人工智能发展的新十字路口，如今相比所谓的“AI竞赛”“芯片战争”，更重要的问题其实是，在AI教父辛顿关于人工智能未来可能会取代人类的悲观预言中——