AI算力對比：中國曾領先，現美國68.9%，中國14.5%

回想那幾年，AI剛冒頭，大家還都在試水。2020年前后，中國在全球算力排行上其實走在了前面。那時候數據中心建得熱火朝天，從東部到西部，一座座機房拔地而起，服務器一臺接一臺往里塞，總量直接超過了美國。歐洲和日本當時還跟在后面，份額小得可憐。

為什么能領先？主要是因為中國早早把算力當成基礎設施來抓。國家層面推動“東數西算”，把東部的數據需求往西部轉移，那邊電便宜、地廣，建大集群特別合適。

結果呢，全國算力網絡連成一片，支持各種AI項目落地。2020年到2021年，這邊總算力數字一會兒領先一會兒被追，雙方咬得很緊，有時候美國多一點，有時候中國反超。數據更新得勤，采購團隊盯著報表調整計劃，技術人員反復測試新設備，每一次小提升都記在賬上。

那段日子，全球AI競賽的味道已經很濃。誰都知道，算力就是底子，底子厚了，模型才能訓得更大，跑得更穩。中國當時在規模上占了先機，西部那些樞紐節點，機架數量節節攀升，網絡互聯也越來越順。

歐洲那邊還在慢慢追，日本更注重精細，但整體體量差一截。2021年底的數字顯示，中國在總算力上還保持著微弱優勢，大家都覺得這賽道挺公平的，誰努力誰就有戲。

轉折來得挺突然。2022年11月，OpenAI那個聊天機器人一出，美國那邊直接炸鍋。谷歌、微軟、亞馬遜這些巨頭立刻加碼，資本往GPU上砸得毫不手軟。

短短幾個月，硅谷的采購訂單像雪片一樣飛出去，數據中心擴建項目一個接一個上馬。他們的總算力曲線就這么直線上升，很快就拉開了距離。

更關鍵的是，從2022年10月開始，美國對先進AI芯片的出口設了限制。英偉達那些頂尖貨，賣給中國的版本性能被砍了好幾刀。采購清單一更新，中國團隊只能轉頭找別的路子。

高端訓練任務的效率受了影響，集群優化變得更講究技巧。2022年到2023年，美國的領先優勢越來越明顯，投資規模大到讓人咋舌。他們的數據中心像滾雪球一樣，越滾越大，云服務商和芯片廠商配合得天衣無縫。

到2024年，美國繼續加碼，新公司建超級集群，數百上千臺服務器同時上線，總算力占比穩步往上走。2025年8月，Plotset機構的數據出來，美國占到68.9%，中國14.5%，歐洲6.1%，日本1.2%。

這個差距不是一天兩天拉開的，而是投資節奏和供應鏈控制共同作用的結果。美國在基礎設施上積累得深，資本支出中AI相關的比例高得離譜，生態閉環也越來越牢。

中國這邊，算力建設其實沒停。東部需求大，西部資源足，“東數西算”工程繼續推進，全國機架總規模超過千萬標準機架。智能算力規模也跟著漲，液冷技術用得越來越多，PUE值降下來，綠色低碳成了標配。

城域算力網絡打通后，時延控制得更緊，工業場景的“最后一公里”問題逐步解決。這些努力讓中國在總規模上保持增長，只是高端部分受芯片供應影響，推進速度比以前慢了點。

好在，中國沒把寶全押在外部供應上。華為的昇騰系列芯片這些年進步明顯。從910B到910C，性能一步步往上爬。

2025年，昇騰芯片的產量大幅增加，集群產品如Atlas系列已經在實際任務里挑大梁。深圳的研發團隊把測試環境搭得越來越完善，基準跑分曲線穩穩上升，供應鏈也調整到位，國內生產能力跟得上需求。

靠著這些國產芯片，中國能自己決定怎么堆算力，不用總盯著別人臉色。西部數據中心繼續擴容，網絡拓撲優化得更合理，負載分配更智能。工程師們在控制室盯著大屏，實時調參數，記錄每一次性能提升。這樣的自主能力，讓中國在AI發展中多了一份底氣。

全球格局其實在慢慢松動。各國都在往算力上使勁，中東有些國家也開始建大集群，但中國依托自家芯片和能源優勢，形成了獨特路徑。分布式AI計算網絡激活后，跨區域效率接近單機房水平，1.243英里跨度還能保持98%效能，這在全球都算亮眼。

斯坦福AI指數報告顯示，中國在模型性能上跟美國的差距已經縮到很小，有些基準測試甚至接近持平。DeepSeek這樣的開源模型，用更少的算力就打出高水平，證明效率也能補規模。

算力這事，說到底是長期賽。誰能把硬件、軟件、能源、數據這些要素捏在一起，誰就更有話語權。中國這些年積累的經驗，正好用在自主創新上。

從2020年的領先，到現在的局面，再到國產芯片的發力，這條路走得實打實。中間有壓力，有調整，但中國始終在往前推。全球AI算力分布還會變，誰掌握了核心技術，誰就能在下一輪競爭中站得更穩。