八年前，發生了中國行業史上最痛苦的時刻之一。2018年4月，眾信傳媒突然停擺——這是一家擁有8萬員工、營收超過一兆人民幣的巨頭公司。一切都因為美國決定切斷供應。沒有高通晶片，沒有谷歌的安卓系統——公司完全被包圍。這個教訓沒被忘記。

快轉到2026年。現在情況完全不同。這一次，戰爭不僅僅是晶片之戰——是真正針對一個更深層次的東西，名為CUDA的戰爭。也許你以前沒聽過，但全球每個AI開發者都依賴它。CUDA是英偉達的一個平台，控制著從訓練到運行的一切——這裡才是真正的短缺所在。行業越依賴CUDA，越缺乏獨立的替代方案。

但中國公司這次選擇了不同的路。它們沒有試圖直接模仿英偉達，而是專注於算法。DeepSeek就是一個典範——他們的模型包含6710億參數，但在運行時只激活37億個。這意味著成本低得多。模型在2048個H800處理器上訓練了58天，花費僅560萬美元。與GPT-4的訓練成本7,800萬美元相比，差距巨大。

結果是？DeepSeek的成本比Claude低25到75倍。這個價格改變了市場。僅在2026年2月，來自中國的模型在OpenRouter上的使用量在三週內激增127%。一年前，它的市場份額還不到2%。現在接近60%。這不是巧合——是一個結構性轉變。

但最大的挑戰仍然是獲得足夠的計算能力來進行訓練。這裡，國產晶片發揮了作用。龍芯3C6000和太初元氣已經開始承擔實際的訓練任務。2026年1月，智譜AI推出了GLM-Image模型——第一個完全在國產晶片上訓練的圖像生成模型。這是從簡單推理到真正訓練的質的飛躍。

這一切背後，是華為的昇騰系統。到2025年底，開發者數量已超過400萬。這個自主生態系統的建立，正是日本在80年代面對類似美國壓力時所未做的事情。日本選擇成為“最強”的系統的主導者。而中國則選擇打造自己的系統。

能源也扮演著關鍵角色。美國正面臨嚴重的電力危機——數據中心現在消耗美國電力的4%，到2030年這一數字將翻倍。而中國的電力產量是美國的2.5倍。西部地區工業用電價格約每千瓦時0.03美元——是美國的四分之一到五分之一。這是一個巨大的優勢。

如今，DeepSeek支持37種語言，並在全球範圍內普及。30.7%的用戶來自中國，13.6%來自印度，6.9%來自印尼。在受制裁市場中，它的份額在40%到60%之間。58%的新興AI公司現在都在使用它。

三家本土晶片公司在2026年2月27日公布了它們的成果。有的首次盈利，有的則虧損數十億。但這些虧損並非失敗——是投資於建立自主生態系統。每虧損一美元，都是在研發、軟件支持和工程師培訓上的投入。

對計算能力的爭奪已不再是“我們能否生存？”的問題，而是“我們要花多少錢才能保持獨立？”答案很明確——任何代價。因為不再有選擇不獨立的餘地。