全球AI算力格局正在发生颠覆性变化。当美国以69%的算力占比遥遥领先，中国仅占15%的时候，很多人都认为这场竞赛已经失去了悬念。 算力比拼的重心正在转移。过去大家都盯着模型训练的峰值算力，觉得谁能堆出更强的单卡性能，谁就掌握了话语权。但现在市场正在给出新答案，AI 推理的需求正以肉眼可见的速度爆发，有机构预测未来七成以上的算力都会用在这上面。 中国的优势恰恰在这时显现出来。日均 30 万亿的 Token 消耗量，一年半涨了 300 多倍，企业级大模型调用量占了国内市场三分之一，这些数字背后是最密集的应用场景。 阿里云 AI 相关收入连续八个季度三位数增长，腾讯、百度的资本开支也在翻倍往算力上砸，需求端的爆发力正在倒逼供给侧创新。 面对硬件上的限制，国内走了条不一样的路。不是死磕单颗芯片的性能，而是靠 “组团作战” 补差距。华为推出的超节点集群，把数百颗甚至上万颗芯片连起来形成算力池，用系统能力替代单点优势。 中科曙光在智博会上更直接，联合 20 多家企业搞出国内首个 AI 计算开放架构，统一接口标准，把之前各自为战的服务器、调度平台都连了起来。 这种开放协作的思路正在破解 “算力孤岛” 的难题。以前不同厂商的设备接口不兼容，跨区域的算力没法高效调动，西部数据中心上架率不足 65% 的资源闲置问题也随之而来。 现在有了统一架构，再配合 “东数西算” 工程，西部的绿电资源和东部的算力需求能更好匹配，既提高了利用率，又降低了能耗。 生态建设的差距也在缩小。年初 Deepseek 带头开源大模型后，一批垂直领域的开源模型跟着冒出来，吸引了大量开发者参与。 华为把灵衢互联协议公开，让产业链一起做配套产品，这种 “众人拾柴” 的模式，比单打独斗更容易形成技术壁垒。 全球云厂商的动作也印证了这个趋势。甲骨文靠推理算力订单翻身，阿里云三年砸 3800 亿建基础设施，还在全球新增了 8 个数据中心。 11 大超大规模云厂商今年的资本开支要涨到 4450 亿美元，大家都在抢的不是单一硬件，而是能支撑大规模应用的算力生态。 当然短板依然存在。高端芯片的自给率还很低，几十款算力芯片对应不同的开发框架，给集群运营带来不少麻烦。但看清方向比纠结当下更重要，当美国还在靠技术封锁维持优势时，中国已经靠着应用场景和生态协作找到了新赛道。 这场竞赛从来不是看谁先冲过终点，而是看谁能适应不断变化的赛场。69% 的占比或许还是事实，但 15% 背后的增速和创新路径，正在让结局变得充满变数。 你觉得这种 “以生态对硬件” 的打法，能改写最终的格局吗？
