最近我注意到一件很重要、值得讨论的事。八年前，一家中国大型通信公司的心脏被一项美国制裁命令直接“停摆”。但现在发生的一切完全不同。中国企业没有选择屈服，而是走上了一条更艰难、也更有创造性的道路。

很多人没有留意到的真相是，核心问题并不在芯片本身，而在英伟达的 CUDA 开发平台。这个平台大约占据全球 AI（人工智能）开发市场的 90%：数以百万计的开发者在这里学习，数以百万计的应用也建在其上。开发者越多，工具和库就越丰富；环境越繁荣，就越能吸引更多开发者——这是一個极难跳出的封闭回路。

但在 2024-2025 年，局面发生了根本性变化。中国企业开始把重点放在优化算法上，而不是直接与制裁硬碰硬。混合专家（Mixture of Experts）模型成为新的趋势。DeepSeek 是一个非常清晰的例子：它有 6710 亿参数，但运行时只使用 370 亿。训练成本仅 560 万美元，而 GPT-4 的训练成本是 7800 万美元。价格上的差异让他们的模型迅速扩散。

到 2026 年 2 月，在全球最大的平台聚合（模型聚合）上，中国模型的使用量仅三周内就增长了 127%。一年前，它们的份额还不到 2%；现在已经接近 60%。这绝不是巧合。印度、印尼和巴西等新兴市场开始强力依赖这些模型。

至于芯片层面，故事就更振奋了。国内的 Loongson（龙芯）和 Taichu Yuanqi（太初元气）等芯片开始真正训练超大规模模型。到了 2026 年 1 月，智谱 AI（Zhipu AI）发布了首个完全在国产芯片上完成训练的图像模型。能力的转变从推理（inference）跨越到了训练（training）。

这里最关键的一点还在能源方面。中国每年生产 10.4 万亿千瓦时，而美国只有 4.2 万亿。中国的工业用电比美国便宜 4-5 倍。与此同时，美国正面临真实的电力危机，而中国却拥有巨大的产能，可以把这些产能导向算力计算。

现在从中国输出的，不是产品或工厂，而是 Tokens 本身。AI 模型处理的信息单元已经变成一种新的数字商品：在算力工厂里生产，然后通过互联网传向全世界。

从 DeepSeek 用户分布的数据也能讲清楚这一路径：中国占 30.7%，印度占 13.6%，印尼占 6.9%，美国仅占 4.3%。共有 26,000 家全球公司拥有账户。在中国，市场份额高达 89%。

这几乎就像 40 年前日本发生过的那场“产业自主权之战”。日本在 1988 年的半导体市场份额一度达到 51%，但它最终选择在一个由他人主导的体系里做“更好的供货商”。当条件发生变化，日本就崩塌了。

这一次不同之处在于：中国正在真正建立一个独立的生态系统。从算法优化，到国产芯片的跃迁，再到在 Ascend 生态里拥有 400 万开发者，最后到 Tokens 的全球扩散——每一步都在构建真正的自主性。

在 2026 年 2 月 27 日，三家中国芯片公司在同一天发布了各自的业绩。收入分别大幅上涨 (453%、243%、121%)，但其中有些公司也出现了巨额亏损。这些亏损并非管理失败，而是建设独立生态系统所必须付出的“战时税费”。每损失 1 美元，都是对研发与人力支持的投入。

市场需要一个替代方案来取代英伟达。这是极为罕见的一次结构性机遇，正是由地缘政治紧张局势催生的。对算力的战争形态也在改变。八年前，我们问的是：我们还能撑得住吗？现在问题变成：我们需要付出多少，才能继续撑下去？而答案本身，就是一种真正的进步。