– 中國在未來十年內有可能與美國在人工智能領域匹敵甚至超越,但能否實現這一目標,關鍵不在於芯片,而在於電力。

根據伯恩斯坦(Bernstein)最近的分析,人工智能領導地位最終取決於計算能力,而計算能力的規模取決於能源、數據中心和半導體能力。美國目前以約35 zettaFLOPS的人工智能計算能力佔據主導地位,而中國為5 zettaFLOPS,約為美國水平的15%。

然而,中國的結構性優勢在於能源。該國的發電量已經是美國的兩倍多,且正以無可匹敵的速度增加產能,每年新增超過500吉瓦,超過世界其他地區的總和。這使其能夠大規模擴展數據中心,即使其芯片效率仍然較低。

伯恩斯坦估計,如果中國以龐大規模彌補半導體的劣勢,到2035年可能達到與美國相當的計算能力。這將需要大規模投資,人工智能數據中心資本支出接近1萬億美元,同時快速擴展電力基礎設施和電池儲能。

在更激進的情境下,如果電力是唯一的限制因素,中國甚至可能超越美國的計算能力,到2035年可能達到美國水平的三倍以上。

不過,關鍵瓶頸依然存在。中國在先進半導體技術方面落後,國產人工智能芯片目前的效率約為美國同類產品的四分之一,儘管到2035年這一差距可能縮小至50%以上。出口管制和獲取尖端製造工具的有限途徑仍構成風險。

因此,這場競賽是不對稱的——美國在芯片和軟件方面領先,而中國在電力、製造規模和成本效率方面佔優。如果能源被證明是人工智能增長的最終限制因素,中國的優勢可能成為決定性因素。

結果仍不確定,但分析表明,人工智能霸主地位將在很大程度上由兆瓦而非微芯片決定。