文|锐枢万象

编辑|锐枢万象

大家好，我是小锐，今天来聊聊当下科技圈烧脑的较量中美AI算力之争。是谷歌TPU芯片产量暴涨67%，联合Meta搞起技术壁垒，中国DeepSeek模型性能追平顶尖水平，靠开源路线撕开缺口。

这场较量早已不是单一芯片或模型的比拼，而是关乎未来十年科技话语权的生态对决，美国闭源筑墙的野心越来越明显，中国的开源破局之路又藏着怎样的底气？

博弈升级

不少人还以为中美AI竞争，比的是谁的芯片算力更强、谁的模型回答更溜。但最新的行业动态已经给出明确信号，生态对决才是当前的核心战场。这个结论不是空穴来风，而是被两组关键数据牢牢支撑。

美国阵营的动作堪称激进，谷歌旗下的TPU芯片，作为AI算力的核心硬件，近期被机构上调产量预期，从之前的规模直接暴涨67%，目标锁定500万块。

这背后是Meta抛出的数十亿美元采购大单，谷歌搭建的芯片-模型-云服务全链条闭环，TPU芯片专为自家TensorFlow框架设计。

而最新的Gemini3模型又与TPU集群高度适配，形成“硬件喂饱软件，软件吸引用户”的闭环生态，这种设计让谷歌智算体系重新回到AI赛道前沿，也让美式闭源路线的垄断特征愈发清晰。

中国这边同样不落下风，月初发布的DeepSeekV3.2模型，在性能测试中直接打平ChatGPT，其长思考增强版更是瞄准了Gemini这类闭源顶流。

以DeepSeek为代表的国产模型走的全是开源路线，代码开放、技术共享，吸引了数万家中小企业参与生态建设。

一闭一开之间，中美AI算力的博弈格局已经浮出水面。

美国想靠技术壁垒独占红利，中国则用协同创新聚拢力量，那么谷歌的闭源闭环看似高效，真的没有破绽吗？

美式闭源

谷歌TPU的突然走红，很容易让人误以为闭源路线就是最优解，毕竟从数据上看，它的优势确实突出，TPUv5e的功耗仅为英伟达H100的20%-30%，最新的TPUv7每瓦性能更是较前代翻倍增长。

这种能效优势，加上Gemini3模型的能力加持，让Meta这类科技巨头甘愿砸下重金采购，也让谷歌在英伟达主导的智算市场中硬生生切走一块蛋糕。

但深入了解就会发现，这种闭源闭环本质上是巨头专属的游戏，某AI创业公司技术负责人就曾透露，他们尝试接入谷歌TPU系统时，光前期准备就卡了三个月。

谷歌的集群化设计和“软件黑盒”要求重新配置整套异构基础设施，没有万亿参数模型的训练需求，根本填不满TPU的脉动阵列，省下的电费还不够覆盖迁移成本。

更麻烦的是，TPU的技术路线极为封闭，与主流开发环境不兼容，必须组建专业团队驾驭其XLA编译器，重构底层代码。对于中小企业来说，这笔投入足以让他们望而却步。

从苹果的iOS生态到谷歌的AI闭环，美式垂直封闭的玩法早已形成套路，通过技术绑定巩固市场地位，再以垄断优势抬高行业门槛。

这种模式确实能让巨头在短期内快速实现突破，但长期来看，却会让整个产业陷入“巨头集权”的困境。当中小企业被排除在创新体系之外，当所有技术方向都由少数企业主导，产业下游的创新活力必然会逐渐衰退。

这种闭源垄断正在成为美国科技霸权的新工具，用技术壁垒限制其他国家的发展空间，这才是谷歌闭环背后最值得警惕的地方。

中国开源

面对美国的技术封锁和闭源壁垒，中国没有选择盲目追随，而是走出了一条开源开放+协同创新的特色路线。这条路线的形成，既是顶层设计的指引，更是产业现实的必然选择。

美方的科技封锁，让中国智算产业面临两大核心难题，单卡算力性能瓶颈和算力成本高企。靠单一企业突破芯片技术固然重要，但短期内更有效的解法，是把分散的算力资源整合起来，形成规模效应。

这一点，国家早有布局，《算力基础设施高质量发展行动计划》明确提出，要构建泛在连接的算力互联网，实现多元异构算力的跨域调度。

《关于深入实施人工智能+行动的意见》也强调，要推动人工智能技术开源可及，这些政策不是空喊口号，而是为产业发展划定了“拆墙修路”的方向，打破企业间的技术壁垒，让算力资源流动起来。

政策的落地正在结出硕果，目前国内宣布拥有千卡规模算力集群的企业不少于100家，虽然其中大部分是异构芯片，但通过统一的接口规范和协同机制，这些分散的算力正在形成合力。

比如某国产芯片企业与DeepSeek团队合作，借助开源社区的统一标准，仅用两周就完成了芯片与模型的适配，而在闭源体系下，这类适配往往需要数月时间。

这种协同效应，正是开源路线的核心优势，通过制定统一标准，联动芯片、计算系统、大模型等产业链上下游企业共同参与，减少重复性研发投入，让创新成果实现共享。

开源路线带来的还有算力普惠的可能。随着开放架构中协作标准的统一，越来越多商品化的软硬件技术被开发出来，替代了定制化的专有系统，大幅降低了AI技术的应用成本。

以前只有大型企业才能负担的智算资源，现在中小企业甚至个人开发者都能通过开源平台获取。

这种普惠性，让中国AI生态形成了独特的活力，数万家企业、数百万开发者共同参与，让创新的火花不断涌现。

终局预判

对比中美两条路线的底层逻辑，就能清晰看到未来的发展方向，美式闭源路线追求的是短期效率优先，靠技术壁垒和垄断优势抢占先机，本质上是一种零和博弈。

中国开源路线则追求长期生态优先，靠协同创新释放产业活力，走的是共赢发展的路子，这两种路线的差异，在AI技术普惠化的大趋势下，会变得越来越明显。

AI技术的终极价值，在于赋能千行百业，而不是被少数企业独占，谷歌的TPU闭环再高效，也解决不了“巨头专属”的问题，它能满足Meta的需求，却无法适配中小企业的实际应用场景。

它能支撑Gemini3的训练，却难以覆盖教育、医疗、制造业等多样化的AI需求，而中国的开源生态，恰恰在解决这些问题。

DeepSeek开源模型让开发者可以根据自身需求进行二次开发，统一的算力调度标准让不同行业的算力需求都能得到满足，这种灵活性和包容性，是闭源体系永远无法比拟的。

从产业发展的规律来看，开放永远比封闭更有生命力，当年安卓系统靠开源打败闭源的塞班，如今中国AI开源生态的崛起，正在重演类似的故事。

随着人工智能+行动的深入落地，AI技术将全面融入生产生活的各个领域，此时能否调动全产业的创新力量，能否让技术惠及更多主体，将直接决定谁能在这场博弈中笑到最后。