美国确实是在把AI当成“国运工程”来打：芯片、资本、人才、生态四条战线同步推进，

美国确实是在把AI当成“国运工程”来打：芯片、资本、人才、生态四条战线同步推进，试图用Blackwell+Hopper的极致单点性能和CUDA护城河锁死全球高端算力市场。但它的软肋也很清楚——过度谨慎的监管、州与联邦的规则割裂、以及对中国市场的依赖，让它在“锁船”的同时也在“自捆手脚”。 中国这边，已经从“能用”跨到“好用”： 华为昇腾910C单卡FP16 800 TFLOPS，虽略低于H100，但通过CloudMatrix384超节点把384颗NPU和192颗鲲鹏CPU用UB总线连成一张“算力网”，整体效率反超H100/H800； 寒武纪思元590用Chiplet把能效比提了50%，医疗影像场景落地把读片时间从30分钟压到3分钟； 边缘端昇腾310B、MLU220把功耗压到8 W左右，INT8算力保持在8–32 TOPS，直接适配工业相机、智能手表等电池供电场景。 更重要的是，我们走的是“集群+成本”路线： 1. 用Chiplet把7 nm计算核心和14 nm I/O拆开，良率高、成本低，再通过先进封装堆出系统级性能； 2. 用“内存池化”把所有加速器的DRAM、HBM统一成共享资源池，把成熟制程Chiplet的集群利用率拉到极致； 3. 电力成本几乎“白菜价”，再加上国家补贴，直接对冲国产芯片能耗略高的短板，让企业可以大规模铺量。 结果就是：不需要单点性能完全持平，只要达到H100的一半左右，价格压到1/10甚至1/20，就能在性价比和总体拥有成本（TCO）上形成碾压。 美国赌的是“封锁能拖死中国AI”，但中国用“集群+成本+场景”三板斧，恰恰戳中了美国“高成本、高门槛、高监管”的泡沫软肋。这场博弈，胜负手不在实验室，而在大规模商业化落地的算力经济里。