硅裂之变：英伟达的“成长的烦恼”与中国AI的“能量底气”

TL;DR：

当英伟达在“财报超预期却股价折损”的怪圈中挣扎时，中国AI产业正凭借“模型、算力、电力”的三角闭环完成从追随者到定义者的华丽转身。这不仅是一场芯片性能的博弈，更是一场关于重资产韧性与全球标准卡位的权力重构。

如果说过去两年的全球AI浪潮是一场由硅谷定义的、充满加州阳光的单人秀，那么最新的市场脉动则提醒人们，这场戏的下半场可能更具“英伦阴郁风”——复杂、多极且充满了地缘政治的冷峻逻辑。英伟达（Nvidia）这家曾在资本市场呼风唤雨的巨擘，近日却遭遇了某种“成功的诅咒”：尽管其2026财年四季度财报的数据亮眼得足以令同行羞愧，但次日暴跌**5.46%**的股价却像是一记冷响，宣告了“无限增长”神话的暂时终结。

市场格局重塑：Token的“东方溢出”

长期以来，华尔街的逻辑很简单：全世界都在买英伟达的芯片，因为全世界都在跑美国的大模型。然而，OpenRouter的一组数据让这个逻辑出现了裂痕。在2月中下旬，中国模型的Token调用量不仅首次超越美国，更在短短三周内大涨127%至5.16万亿，而美国模型却滑落至2.7万亿。¹ 这种消长并非简单的数字游戏，而是折射出一种深刻的结构性变化。

MiniMax和字节跳动Seedance 2.0的爆火，证明了大模型应用在中国已不再是实验室里的谈资，而是C端排队数小时也要获得的“数字生产力”。当黄仁勋先生忙于在财报电话会议上解释为何毛利率从75%降至71%时，大洋彼岸的国产大模型已经绕过了“技术惊吓”阶段，直接进入了产业收割期。英伟达失去的不仅是由于禁令导致的中国大陆市场，更是一种对“何为最佳模型”的定义权。

算力主权的“内循环”与“外扩张”

如果说大模型是前线的战火，那么算力就是后勤的弹药。在国产算力的版图上，华为昇腾（Ascend）正扮演着一种类似“数字斯巴达”的角色。昇腾950系列的路线图已清晰可见，其Atlas 950 SuperPoD提供的8EFLOPS算力，足以支撑起世界级的参数规模。²

更有趣的动态在于华为与联想加入AAIF（自主AI基金会），与OpenAI、谷歌同台制定全球标准。³ 这是一场精妙的“标准卡位”战：对内，通过DeepSeek V4与昇腾平台的深度协同，实现推理速度35倍的跨越，筑起生态围墙；对外，则通过融入全球技术规范，为国产芯片的海外渗透预留接口。这种“内循环闭合+外循环卡位”的双轨模式，让国产算力不再是英伟达的蹩脚仿制品，而是一个拥有独立演化逻辑的物种。

投资逻辑的“Halo效应”：从比特到原子的回归

高盛近期提出的“Halo效应”——重资产（Heavy Assets）与低淘汰率（Low Obsolescence）——精准地捕捉到了当前AI产业链的本质。¹ 曾几何时，软件被认为是“轻资产、高毛利”的明珠，但在AI时代，逻辑被无情倒置。算力的尽头是电力，芯片的底层是有色资源。

中国AI最核心的竞争优势，或许不在于某种神秘的算法，而在于那套“大模型+算力+电力”的立体闭环。生成一段4K视频所需的算力，背后是数万次Prompt的电力消耗。中国领先的电力基建和清洁能源体系，构成了算力最坚实的“能量底气”。

正如《经济学人》常观察到的那样，当一个行业从实验室走向工厂，竞争的维度就会从“谁最聪明”转向“谁最廉价且稳定”。在这个维度上，所谓的“光电料”三角链（光通信、电力、有色材料）成了最确定的避风港。⁴ 无论DeepSeek V4是否会给英伟达带来新一轮的冲击，全球AI产业的底层逻辑已经重构：它不再是一场关于谁能写出最美代码的比赛，而是一场关于谁能更高效地消耗原子、转化能源并定义标准的持久战。

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