华尔街见闻的用户朋友们大家好，我是东吴证券计算机行业首席分析师王紫敬，欢迎来到我的大师课《中美AI投资范式》。非常荣幸能在见闻大师课分享我的观点，也希望大家有所收获。
本次课程，我们会先讲中美目前已经形成的这种非对称战略部署，然后结合中国的四大比较优势去探索未来的投资机会，最后再谈计算机行业的研究框架。
中国和美国已经成为全球人工智能产业内的唯二玩家。全球范围内，研发门槛的提升导致创新力量加速向中美集聚。2024年，两国新增的模型数量已经占到全球的90%以上。其他国家只能选择阵营，成为中美人工智能的赋能方和生态一部分。
第一章，我们先看看中美在人工智能牌桌上各自打出的牌。今年年初，美国祭出了一个大招——“星际之门”计划。它试图通过前所未有的投入，在基础设施层面建立人工智能时代的绝对领导地位。这个计划由美国政府高层直接推出，被视为与曼哈顿计划、阿波罗登月计划同等重要，是国家级战略工程。
最初规划是未来四年投入5,000亿美元金鼎配资，远超历史上大多数科技项目，计划在德州建造20个超级数据中心。美国发展“星际之门”的目的非常明确，就是强化算力优势，稳固人工智能时代的算力霸权。特朗普也直接表态，这一重大投资就是为了确保美国在人工智能领域的全球领导地位。
我们看到，这样一个庞大的计划，希望通过制造算力鸿沟来限制中国人工智能的快速发展。结论就是：美国绝对是算力的信徒，笃定算力就是最核心的资源。而目前全球资本市场的认知也停留在这一阶段，全世界都在围绕算力投资。那美国的唯算力论究竟对不对？没人知道，我也不知道。但正因为未知，所以必须参与。科技巨头不能接受被这一轮人工智能革命甩开的风险，只能被迫卷入这样一场超大规模的军备竞赛。
按照最初计划，“星际之门”一期要建成10个数据中心，部署16,000个GB200芯片。但实际上几乎没有取得进展。现在的目标已缩水：到2025年底，只要建成一个小型数据中心就算完成。
值得注意的是，虽然“星际之门”是美国的国运级计划，但没有任何政府出资，完全由私营企业完成，必然伴随无法调和的利益冲突。这也是项目进度远低于预期的原因。具体问题有三方面：
第一，合作伙伴分歧，尤其是OpenAI和软银之间，导致进展缓慢；
第二，资金短缺，目前募资总额只占目标的10%，剩余部分仍困难重重；
第三，能源困境金鼎配资，计划中的数据中心耗电量巨大，而美国老旧电网难以支撑。
《华尔街日报》报道也指出，该项目在半年后几乎没有任何实质性进展，目标已大幅缩水，连选址和能源供应等基础问题都没有达成一致。
此外，美国在7月23日又推出“人工智能行动计划”，某种程度上延续了冷战思维，里面充斥着对竞争对手的打压。它试图通过国家力量的大规模投入来维持以美国为核心的全球科技秩序与霸权。
美国推动“星际之门”计划的心态其实很复杂，既有高傲，也有焦虑。表面上，它试图以巨额投资和宏大叙事壮胆，但实际上人工智能的技术路径尚未收敛、不够明晰，这种押注更像一场政治豪赌。它折射出美国在科技竞争中的战略焦虑，以及维持主导地位时的缺乏自信。
面对美国的出牌，中国在年初反手打出了一张“DeepSeek”。它的出现直接打破了美国算力封锁的意图。在许多全球权威的基准测试中，DeepSeek在数学编程和推理能力上已与OpenAI的o1不分伯仲。但它的训练和API调用成本要比o1便宜95%。
降本的核心创新点在于DeepSeek使用了一些新机制，比如MLA（多头潜在注意力机制）和MoE架构。简单举例：传统的多头注意力机制，就像一个人在阅读时，要逐一思考词与词之间的关系。比如“我现在要吃一个苹果”，模型需要分别计算“我和现在”“我和吃”“我和苹果”“吃和苹果”等关系，长文本时计算量呈指数级上升。
而MLA不同，它会先通读提示词，把提示词进行分区，提炼出局部信息再整合，更像人类的阅读方式，算力消耗大幅降低。MoE架构也是类似道理。传统大模型像一个全科专家，回答任何问题都要调用全部知识体系，即使是“1+1等于几”这种简单问题，也会耗费很多算力。而MoE相当于一个专家库，根据问题调用相应专家，只需部分资源，自然更节省算力。
DeepSeek的最新进展是：上个月刚发布了V3.1。本来准备发R2，但因国产算力适配问题和中美博弈等原因推迟，可能会选择一个更有利的时间点再推出。
以上就是本节课程的内容，欢迎留言交流讨论，我们下节再见。
新课上线！点击图片或此处加入学习
风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。富深所配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
沪深京指数
热点资讯
