我注意到近期中國人工智慧產業發生了一件重要的事情。八年前，ZTE的故事是一個關於依賴外國技術的嚴峻教訓。但今天，情況完全不同。

事實上，真正的問題並非晶片本身，而是NVIDIA的CUDA平台。這個平台已成為全球人工智慧產業的基礎。數百萬開發者，數千個應用程序，完整的生態系統都與之相關聯。當美國在2022年10月開始限制晶片出口時，中國企業首次感受到真正的窒息。

但他們沒有放棄，而是選擇了一條更艱難的道路。開始在算法層面進行徹底改進。DeepSeek就是一個明顯的例子：擁有6710億參數，但在推理時只激活37億個。成本？僅5.576百萬美元，與GPT-4的7800萬美元相比，這個差距直接反映在價格上。

現在來到更重要的一步：本地晶片已經從推理階段進入實際訓練階段。龍芯處理器和太初智能卡片現在正用於訓練大型真實模型。華為昇騰已聚集了400萬開發者和3000個合作夥伴。這是一個從零開始建立的獨立生態系統。

一個經常被忽視的因素是：電力。中國的電力產量是美國的2.5倍，而中國西部的工業用電成本僅為美國的四分之一到五分之一。在美國面臨嚴重的能源危機，數據中心消耗的電力逐年增加的同時，中國擁有巨大的產業容量待用。

目前從中國出來的不是產品，而是符號(Tokens)。DeepSeek已支持37種語言，覆蓋89%的中國市場，以及被制裁國家的40-60%。有超過58%的新創公司在人工智慧領域已經在使用它。

最近一些本地晶片公司的財務報告顯示：收入分別增長了450%、243%和121%，但伴隨著巨大的虧損。不要誤會，這些虧損不是管理失誤，而是建立獨立生態系統的戰爭稅。每花費1美元，都是在投資於研發和軟體支持。

與四十年前的日本相比，差異十分明顯：日本選擇在一個由他人主導的全球系統中成為最優。而這一次，中國正在打造自己的系統。

現在的問題不再是“我們能否生存？”，而是“我們必須付出多少代價？”，而這個代價本身就是進步。