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大家好，这里是北境翁，今天来给大家聊一下马斯克对中国AI的评价。7月23日，马斯克在特斯拉超级工厂接受《经济学人》专访时，谈到了一个足以改变全球科技竞争格局的判断。

中国AI企业目前能够使用的先进算力相对有限，却依然把模型性能追到了全球第一梯队。按照马斯克的说法，一旦这些企业拥有大量算力，“很有机会成为领先者”。

而随着算力条件改善，中国未来确实可能站到AI竞赛前排。这句话真正值得注意的地方，不是马斯克在夸中国，也不是某个排行榜又发生了变化。

让美国警觉的事情

在我看来，马斯克实际上指出了美国AI战略中一个非常棘手的问题，出口管制可以暂时限制先进芯片流入，却未必能阻止中国提高模型效率、重构算力系统，更无法永久冻结中国的半导体制造能力。

访谈中，马斯克认为Anthropic公司发布的Fable仍是当时最聪明的模型，任何理性观察者都会承认这一点。

不过，他紧接着提到，新发布的KimiK3已经追得相当近。中国公司是在先进芯片受限的环境中取得这一成绩，这说明算力不足没有让竞争停止，反而倒逼企业更加精细地使用每一颗芯片。

马斯克还认为，Anthropic内部很可能已经掌握比Fable更强的模型，因为Fable源自其2月准备好的基础模型Mythos，内部研发与公开发布之间存在时间差。

这部分属于马斯克根据行业研发规律作出的推测，不是Anthropic正式公布的产品路线。它揭示的道理却很重要，公开榜单只能呈现已经亮出的牌，无法完整反映实验室内部的真实能力。

所以，中美AI竞争不能只盯着某一天的模型排名。今天领先一个版本，可能几周后就被追近。真正决定长期胜负的，是谁能不断训练更大的模型、提供更多推理服务，并让AI进入工厂、交通、能源、科研和机器人系统。而这一切，都离不开两个字，算力。

AI被芯片和电力锁住

马斯克为AI竞争画出了一个很简单的框架，数字智能主要受芯片和电力约束；进入实体世界以后，还要再加上机器人。谁最短缺，谁就是瓶颈。当前，中国以外不少地区的压力已经从“没有芯片”，逐渐转向“芯片接上以后没有足够的电”。

马斯克在访谈中明确表示，AI芯片的生产速度已经超过新增电力上线速度，电力、冷却和配套电气设备正在成为更明显的限制；中国的情况恰好相反，先进芯片供应更加紧张，电力条件相对充足。

美国能源部的数据能够证明这种压力并非空穴来风，2023年，美国数据中心消耗了全国约4.4%的电力。到2028年，这一比例预计可能升至6.7%至12%，用电量可能从2023年的176太瓦时增加到325至580太瓦时。上限情景意味着五年内接近增长两倍。

科技巨头已经开始自己寻找稳定电源，微软与星座能源签订了20年购电协议，推动三里岛核电站一号机组重新投入运行，并计划购买其发电量，为数据中心匹配稳定的无碳电力。

需要分清的是，1979年发生事故的是二号机组；计划重启的一号机组是独立设施，2019年主要因经济原因停运。

中国的底盘则完全不同，2025年，中国全社会用电量达到10.37万亿千瓦时，历史上首次突破10万亿千瓦时，规模相当于美国全年用电量的两倍多。

截至2025年底，中国发电装机容量达到38.91亿千瓦，可再生能源装机占比超过六成。谁拥有发电、电网、储能、装备制造和工程建设的完整体系，谁就更容易把芯片变成真正可用的算力。

这也是马斯克那句话的底层逻辑，中国现在缺的是先进芯片；一旦这块短板缩小，庞大的电力和工业体系就可能成为放大器。

从系统层面破局

先进芯片不足怎么办？一种思路是等待单颗芯片性能追上；另一种思路是先把手里能够获得的芯片组织起来，通过互联、软件调度和集群架构弥补差距。

中国企业显然在两条路同时推进。华为在2025年推出Atlas900A3SuperPoD，也就是外界熟悉的CloudMatrix384体系。该系统将384颗昇腾910C芯片连接成一个大型逻辑计算单元，华为公布的计算能力最高达到300PFLOPS。

部分行业测算认为，CloudMatrix384的BF16总算力高于英伟达GB200NVL72，代价是系统规模更大，功耗接近后者的4倍。这不是简单的“单颗中国芯片超过英伟达”，而是用更多芯片、高速互联和系统工程，换取更高的整体计算能力。

放在其他国家，这笔账可能很难成立，因为功耗越高，电力成本和数据中心建设压力越大。放在中国，这条路线却拥有现实基础。

电力供应规模足够大，通信设备、光模块、服务器、电气设备和数据中心建设又拥有完整产业链，系统级补偿就不再只是一张设计图。我认为，这正是中国AI发展最有韧性的地方，被限制的是某一种产品，中国回应的却可能是一整套架构。

模型层面，KimiK3展示的是算力效率；硬件层面，CloudMatrix384体现的是集群规模；产业层面，中国还有机器人、制造业和庞大的应用场景。

马斯克在访谈中也专门提到，中国不仅在数字AI方面实力很强，还有一批优秀的机器人企业。更关键的是光刻技术，马斯克在采访中给出了一个相当大胆的判断，中国距离解决光刻问题，比大多数人意识到的更近。一旦关键制造环节取得突破，中国便可能以很大规模生产AI芯片。

美国真正担心的，不是中国买到多少块先进芯片，而是中国最终形成从电力、芯片、模型到机器人的完整闭环。

从阻止AI到加入竞赛

马斯克并不是一直对AI如此乐观，2015年，他参与创建OpenAI，希望建立一股能够制衡谷歌AI优势的力量。2023年，他又签署公开信，呼吁各实验室至少暂停六个月，停止训练比GPT-4更强的系统。

他此前还曾估计，AI和机器人造成灾难性后果的概率可能达到10%至20%。这次采访中，他的态度出现了明显变化。

马斯克说，他原本不想加速AI，创办OpenAI也是为了形成制衡；结果Anthropic后来从OpenAI分拆出来，并逐渐走到行业前沿。他回头发现，自己试图减缓风险的行动，最终反而推动了更多竞争者出现，加快了整个行业的发展。

于是他得出一个现实结论，AI和机器人的发展势头已经很难阻挡。即便存在一个停止按钮，人类可能也不应该按下，因为更可能出现的结果，是AI与机器人为所有人带来巨大的物质丰裕。

马斯克预计，大约五年后，AI可能超过全人类智能的总和；到2036年，AI和机器人能够提供海量商品与服务，工作可能变成一种可选择的活动，金钱的重要性也会下降。

他的推理并不复杂，经济活动归根到底是生产商品和提供服务。AI承担数字智能，相当于大脑；机器人承担物理智能，相当于手和脚。

在马斯克看来，AI编程能力已经超过至少90%的职业程序员，未来可能达到99%，最终像国际象棋程序Stockfish一样，让人类无法在纯能力上竞争。

凡是能够在电脑和手机上完成的工作，都可能较早被AI覆盖；机器人技术成熟以后，实体劳动也会被逐步纳入。

大脑可以复制，机器人可以持续工作，商品和服务的产量就可能快速扩大。当供给远远超过个人能够消费的数量时，稀缺性下降，金钱作为分配工具的重要性自然减弱。

结语

电力优势已经摆在那里，制造业和机器人产业也具备基础。眼前真正需要突破的，是先进芯片、基础软件和高端算力供给。

只要这些短板逐渐补齐，中国拥有的就不再只是更多电力，而是一套能够把电力转化为算力、把算力转化为智能、再把智能转化为现实生产力的完整系统。

这才是马斯克那句话最值得重视的地方，一旦中国获得足够算力，AI竞赛的领跑位置，确实可能重新洗牌。

信源：马斯克对《经济学人》承认:芯片上美国封锁，中国一旦闭环就是领先者

信源：美国能源部报告2023年数据中心消耗美国4.4%电力，到2028年可能达到12%

信源：三哩岛核电站将重启为微软AI供电，曾发生美国史上最严重核事故

信源：10万亿干瓦时用电量背后的变化