黃仁勛是否說過“中國會贏”，也許已經不那么重要

中美AI走上了兩條不同的路徑。

來源 |字母榜

作者 |畢安娣

“中國會贏得人工智能競賽。”

近期，一場閉門會議中黃仁勛的發言經由《金融時報》等主流媒體報道，迅速引爆輿論，甚至有PDF在坊間流傳，其中最引人注意的就是這句。

在緊隨而來的“辟謠”中，黃仁勛雖然淡化了措辭，表示并非斷言中國會贏，但同時仍強調目前世界上最流行的開源人工智能模型都來自中國，美國必須“加快步伐”。

黃仁勛是否真的逐字逐句地說出那句話，也許已經不重要。

他曾多次在公開場合發出警告，不斷深化的芯片禁令也許不會起到美國期待的效果，而會適得其反——

限制帶來的也許不是沉寂，而是創新的迸發。

而如今，曾經的警告正在被印證，中美人工智能公司的兩條不同路徑愈發清晰。

以英偉達、OpenAI為代表的企業正合力擴大市場規模，遵循高成本、高支出、高預期的模式。

然而外界普遍質疑，這種內部循環正在放大泡沫風險，仿佛一顆隨時可能破裂的“氣球”。

以DeepSeek、MiniMax、Kimi為首的公司則專注于夯實基礎，秉持效率、性價比與商業化的務實路線。

在英偉達、OpenAI等企業的市值與估值引發疑慮之際，這些中國企業的估值卻疑似被低估，潛藏著爆發潛力。

中國AI企業，正在“戳破”AI泡沫——

即便不吹泡沫，人工智能依舊有路可走。

01

要理解黃仁勛那句話背后的深意，首先要了解硅谷當下對人工智能領域的核心爭議。

一方面，是硅谷人工智能繼續高歌猛進，憑借資本密集型投資和前沿模型迭代，維持著規模效應的敘事。

但另一方面，“人工智能泡沫”的警示聲浪卻日益高漲，被視為系統性風險而嚴肅對待。

尤其是近期，OpenAI提出的“政府擔保貸款”構想——

旨在支撐高達1.4萬億美元的數據中心基礎設施擴張——

引發了廣泛質疑，行業對高估值與實際回報脫節有著揮之不去的焦慮。

和一年前相比，這種討論已從私下交頭接耳升級為公開警報，頻頻響起于主流媒體和投資圈層。

《大空頭》原型邁克爾·伯里的賽昂資產管理公司在2025年Q3買入英偉達和帕蘭提爾看跌期權，總名義價值逾11億美元，此舉被視為對AI泡沫的對沖。

《福布斯》雜志的精辟總結捕捉了這一情緒轉折：

無論當前的上漲行情多么令人陶醉，最終懷疑情緒總會浮出水面。

關鍵問題是，煙霧報警器鳴響究竟源于電池耗盡的虛驚，還是真正大火的預兆？

但“人工智能泡沫”是不是屬于世界的泡沫？還是硅谷的“局部現象”？

就在11月，杰富瑞（Jefferies）在報告《全球語境下的中國人工智能》（China AI in a Global Context）中指出：

2023 至 2025 年間，中國主要云廠商的資本開支總額為 1240 億美元，比美國同行少了 82%；

但中國最先進的大模型如 MiniMax M2 的性能，僅比GPT-5 落后約 10%。

黃仁勛真正想強調的是：

眼下，中國并不顯著落后于美國（用他的原話講，只有“納米級”的落后），并警告如果美國切斷中國開發者對英偉達技術的訪問，將導致中國轉向本土棧，從而讓美國失去影響力。

自三年前ChatGPT橫空出世以來，AI的主流敘事長期由OpenAI、Anthropic、谷歌、微軟等硅谷巨頭主導，圍繞“規模效應”和“昂貴的智能”構建高門檻壁壘。

然而，這一范式在DeepSeek推出推理模型R1時首次遭遇顯著的挑戰——

該模型在數學和編碼基準上比肩當時最先進模型，成本卻是后者的約3%，引發硅谷對“昂貴智能”必要性的深刻質疑。

DeepSeek R1的突破并非孤例，中國AI企業一次次證明，高智能未必依賴天文數字般的成本投入。

其實，中國AI公司的這條“暗線”早已悄然發力，形成群雄并起的生態景觀：

智譜AI成立于2019年，MiniMax于2022年初起步，月之暗面和DeepSeek則在2023年相繼涌現。

在DeepSeek驚艷全球后的半年內，各家紛紛戰略調整——

有的選擇斷臂求生以優化資源配置，有的則強勢進攻，通過亮眼成績單凸顯決策魄力和運營靈活度。

智譜AI和MiniMax均屬于后者。

前者加速模型迭代、強化企業級應用；

后者則在開源基準上屢創佳績，全面布局多模態，彰顯出對市場動態的敏銳響應。

黃仁勛本人也多次來到中國，與中國人工智能界保持交流。

今年7月，黃仁勛脫下皮衣換上唐裝，出現在北京，除了與雷軍等老朋友重聚，黃仁勛還和MiniMax創始人閆俊杰單獨進行了長達兩個小時的深入交流。

這次交談的一個月之前，MiniMax推出了全球首個開源的大規模混合架構的推理模型M1。

02

一個季度之后，在硅谷持續推動人工智能向高成本方向演進之際，中國AI領域迎來一波密集爆發。

智譜AI9月發布GLM-4.6，MiniMax10月推出M2，Kimi11月發布Kimi K2 Thinking。

這些接連發布是本土創新的集體涌現：

GLM-4.6在效率優化上表現突出；

K2 Thinking繼承原有架構，改進數據和訓練配方；

M2則用回Full Attention，以求性能與成本的最佳平衡。

這些模型，不約而同地凸顯著“收勁”的藝術——

通過精準控制和內斂發力，實現最大化輸出，降低單位智能成本，而非盲目擴張。

在模型的用戶友好度和部署可行性層面，中國開源模型已明顯在全球競爭中脫穎而出。

兼顧性價比的典范如MiniMax M2，在同等智能水平下其API定價僅為Claude Sonnet 4.5的8%，卻在推理速度上快了近一倍。

M2甫一發布，在全球開發者社區迅速掀起浪潮。

The Information提到，M2這種低成本與亮眼表現的組合，可能對Anthropic等美國AI模型制造商造成沖擊，后者營收增長的顯著份額依賴于為AI代理系統提供動力。

計算機科學家吳恩達的AI學習網站DeepLearning.AI在上周發布的周報中，特別比較了當前主流模型在AA性能標準和token成本上的分布：

在性能層面，GPT-5的兩個版本雖領先市場，但其token成本卻遠遠落后；

而在成本與性能綜合領先的第一象限，MiniMax的M2與Grok 4 Fast難分伯仲。

開發者們正用實際行動投票。

MiniMax M2的日token調用量已遠超OpenAI，比肩谷歌；

而OpenAI的開源GPT-OSS模型因效果不佳和使用復雜而乏人問津。

開源后，MiniMax M2（含免費與付費版本）在第三方平臺 OpenRouter 上的調用量已突破 800 億，位居開源模型前列。

作為匯集全球第三方 AI 應用流量的平臺，OpenRouter 的數據更接近市場的真實反饋——

M2 能在短時間內快速贏得部分原屬硅谷模型的用戶與算力時間，顯示出中國模型在開放生態中的勢能。

中美兩國不僅走出了兩條迥異路徑——硅谷的規模效應主導與中國的效率換增長模式——而且二者并非完全平行，而是交織互動的關系。

當中國AI公司攜技術決心和便宜易用的開源模型，在國際舞臺上與硅谷的閉源模型展開角逐，也進一步放大對硅谷巨額投入的質疑，促使行業反思高CAPEX（資本性支出）模式的長期可持續性。

03

僅講求效率尚不足以構筑完整生態。

在“收勁”的藝術中，中國AI企業已悄然實現商業閉環，通過精煉的技術路徑和資源配置，最大化產出價值。

中國AI的“模型ROI”（投資回報率）堪稱美國的百倍之巨。

MiniMax M1便是一個典型例證：

模型在強化學習階段的訓練成本僅為54萬美元（使用512塊H800 GPU，歷時三周），幾乎只是OpenAI同等規模模型訓練成本的零頭。

以更少的資金撬動更多價值，這正是中國AI的核心競爭力所在。

但在這種競爭力背后，中國公司們也在思考一個更深的問題：

當技術門檻不斷降低，智能究竟屬于誰？

帶動中國開源風潮的DeepSeek給出了一個回答——

用最長遠的眼光去應對最大的命題。

MiniMax則選擇了另一種表達：“Intelligence with Everyone”，讓每個人都能擁有充裕的智能。

“信仰，有點像描述一個很遠的未來；信念是，自己想怎么做，并能堅持做下去。”

MiniMax創始人兼CEO閆俊杰在一次采訪中，用“信念”來概括他對AI技術的態度。

仰望天空的同時，如何走好腳下的每一步？從今年中國AI頭部公司的布局來看，這正是他們共同思考的問題。

所謂“性價比”與“務實”，背后是對路線的持續審視與及時調整。

MiniMax的演進路徑尤為典型，且早早顯露出轉折信號：

早期產品如Talkie與星野在語音交互上初露鋒芒，隨后Hailuo AI在視頻生成領域后來居上。

在DeepSeek V3發布后，又在文本領域果斷轉向開源。

“如果可以重新選，應該第一天就開源。”閆俊杰在采訪中說。

他認為，開源是技術加速的前提——

與其套用移動互聯網的邏輯，不如回到以研究和工程為核心的AI路徑。

這種開放不僅能啟發更多研究者，也可能成為推動AI Agent時代到來的關鍵力量。

如今，MiniMax更聚焦技術。

視頻生成和語音模型都位居領先之后，M2實現了編碼模型位居全球前三。

這意味著在文本模態上，公司也最終實現突破，補齊了重要的一環。

作為一家創業公司，在語音、視頻、文本三個模態的模型及產品上進行布局，一直有過度分散不集中的質疑。

不過在谷歌Veo 3的音視頻融合，Open AI Sora 2的語言理解與視覺生成，多模態融和的技術趨勢越來越明顯。

此時，多模態技術布局的重要性才逐漸顯現。

據The Information報道，MiniMax的年化訂閱收入（ARR）已達1億美元，且均為用戶直接付費訂閱。

海外用戶愿意為海螺視頻（類似Sora/Pika的產品）、M2模型、Audio等服務付費。

這一成功源于從模型到產品的布局目的——構建健康的商業閉環。

百倍ROI的本質在于，從技術到智能、再到成本的高效資源轉化。

這種高效的資源轉化率，在資本市場，最終就會體現在“模型投資回報率”上。

MiniMax的最新估值達40億美元，OpenAI最新估值5000億美元。

相比硅谷的資本擴張與昂貴智能，中國AI獨角獸公司的估值或許被嚴重低估。

大洋彼岸，硅谷AI公司仍在囤積算力、推進基建。

最新，Meta披露對美國6000億美元投資承諾的細節信息，未來三年重點建設AI數據中心。

而中國公司的路徑更像是一種“有限理性”——

在約束中追求最優解，通過資源配置與模型設計的高效配合，形成另一種可持續的增長曲線。

全球AI進入下半場，敘事的主軸或許不再是“規模的極限”，而是誰能率先找到“效率的極限”。

長遠來看，我們或許可以對中國AI更有信心。

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