文 | 北方朔風(fēng) 天書(shū)

最近華為高管何庭波提出的韜(τ)定律可以說(shuō)是石破天驚。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，在制程工藝受限的情況下，華為提出通過(guò)邏輯折疊等優(yōu)化技術(shù)降低系統(tǒng)時(shí)間常數(shù)τ，以實(shí)現(xiàn)芯片性能的巨大突破。華為方面表示應(yīng)用韜定律的芯片已經(jīng)完成了流片，相關(guān)產(chǎn)品可能今年就會(huì)落地。

對(duì)于韜定律的問(wèn)世，科技圈的輿論看法還存在著不小分歧。支持者認(rèn)為這是后摩爾定律時(shí)代的重大工程理論創(chuàng)新反；對(duì)者認(rèn)為IT技術(shù)領(lǐng)域里所謂的定律，如摩爾定律等都是一種事后發(fā)展趨勢(shì)總結(jié)，華為目前提出的只是一種工程技術(shù)路線(xiàn)，還不足以稱(chēng)為定律。

筆者認(rèn)為比起這些定義上的爭(zhēng)論，我們更需要的是對(duì)當(dāng)前中美AI競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)際情況有一個(gè)清晰的認(rèn)知。不管是定律還是工程技術(shù)路線(xiàn)，只要能有助于解決我國(guó)目前芯片和AI產(chǎn)業(yè)面臨的瓶頸，韜定律就絕對(duì)可以說(shuō)得上是又一重大突破。

缺卡仍是中國(guó)AI的最大瓶頸

最近一年多以來(lái)，中美各大模型公司的競(jìng)爭(zhēng)已進(jìn)入白熱化趨勢(shì)，大模型能力的側(cè)重點(diǎn)也發(fā)生了從邏輯推理和世界知識(shí)到編程和智能體(agent)的轉(zhuǎn)向。尤其Anthropic的Claude大模型在編程和智能體能力，以及相關(guān)生態(tài)上實(shí)現(xiàn)顯著突破后，一些硅谷迷信論者試圖再次將中美之間大模型的能力差距神秘化，宣稱(chēng)美國(guó)AI不可超越（上一次神秘化在OpenAI發(fā)布推理大模型后達(dá)到高峰，隨后被DeepSeekR1徹底打破）。

實(shí)事求是的說(shuō)，國(guó)內(nèi)大模型和美國(guó)三家主流大模型之間目前的差距，根本上仍是算力差距所致。最近DeepSeek V4的發(fā)布就足以說(shuō)明這一點(diǎn)。在缺卡的情況下，V4靠著理論創(chuàng)新和技術(shù)優(yōu)化，用超低的成本依然達(dá)到了接近美國(guó)主流大模型的水平。

還有很多例子可以證明國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)缺卡。比如兩家上市的大模型公司智譜和minimax，這一年的增長(zhǎng)速度都還算不錯(cuò)。這兩家公司都對(duì)外表示，如果GPU充足的話(huà)增速還可以更快。

另一個(gè)例子是字節(jié)的Seedance2.0。這個(gè)目前全球最強(qiáng)的視頻生成模型，剛推出時(shí)性能是肉眼可見(jiàn)的強(qiáng)大。但用戶(hù)數(shù)量暴增之后，就出現(xiàn)了排隊(duì)時(shí)間十分漫長(zhǎng)，以及模型能力降智的問(wèn)題，嚴(yán)重影響了用戶(hù)體驗(yàn)。綜合業(yè)內(nèi)各方面信息來(lái)看，字節(jié)應(yīng)該是國(guó)內(nèi)目前GPU數(shù)量最多的企業(yè)，它家都面臨算力不足，其他公司的情況更可想而知了。

反過(guò)來(lái)說(shuō)我們也得承認(rèn)，如果字節(jié)沒(méi)有國(guó)內(nèi)最多的算力，也不可能訓(xùn)練出來(lái)最強(qiáng)的視頻生成模型。字節(jié)固然有著大量視頻資料，可視頻生成模型的訓(xùn)練也遠(yuǎn)比傳統(tǒng)大模型更加消耗算力，GPU的數(shù)量和質(zhì)量對(duì)模型能力的影響依然是決定性的。從總體上來(lái)說(shuō)，芯片規(guī)模和性能，還是和大語(yǔ)言模型的能力上限存在強(qiáng)關(guān)系。

還有因?yàn)閲?guó)內(nèi)算力緊缺，所以國(guó)產(chǎn)大模型的參數(shù)量都相對(duì)較小。像DeepSeek和kimi算是比較大的了，但也就在1T參數(shù)左右。而美國(guó)的幾家頂尖閉源模型雖然沒(méi)有公布參數(shù)大小，但是從定價(jià)，傳聞還有世界知識(shí)的豐富度來(lái)看，我們可以估計(jì)，它們的參數(shù)都超過(guò)了5T，甚至有可能超過(guò)10T。

按照經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)看，訓(xùn)練模型的大小出現(xiàn)線(xiàn)性提升，訓(xùn)練所需的算力就需要指數(shù)級(jí)提升。盡管模型大小并不完全決定模型能力，像DeepSeek這樣的團(tuán)隊(duì)可以通過(guò)創(chuàng)新和優(yōu)化在有限的算力內(nèi)提升模型能力，但是主流的大模型參數(shù)越來(lái)越大仍然是相當(dāng)時(shí)間內(nèi)無(wú)法避免的趨勢(shì)。

所以中美大模型之間暫時(shí)存在一定能力差距是事實(shí)，問(wèn)題是我們并不需要對(duì)這種差距過(guò)度焦慮，這種差距沒(méi)有什么神秘化的成分，就是芯片數(shù)量的物理限制所致。

從總體的情況來(lái)看，中美人工智能差距在算力有明顯不足的情況下反而在縮小。像Seedance2.0算是我國(guó)第一個(gè)性能遠(yuǎn)超美國(guó)大廠的AI模型，如果說(shuō)傳統(tǒng)的大語(yǔ)言模型，中國(guó)和美國(guó)頂尖水平的差距依然是3到6個(gè)月左右。具體是多少?zèng)]有那么容易量化，畢竟人工智能的各種測(cè)試集都很容易出現(xiàn)過(guò)擬合。

AI編程不是中美AI競(jìng)爭(zhēng)的“勝負(fù)手”

之所以這半年來(lái)國(guó)內(nèi)炒作中美AI差距增加的輿論又多了起來(lái)，主要還是因?yàn)槿斯ぶ悄苄袠I(yè)的風(fēng)向變化太快。在去年12月，大多數(shù)聲音還在夸谷歌的Gemini3.0有多聰明，知識(shí)結(jié)構(gòu)有多豐富；結(jié)果三個(gè)月之后熱點(diǎn)變成了編程和agent，Gemini就被說(shuō)成是“美國(guó)豆包”了。

這種評(píng)價(jià)其實(shí)和大模型的真實(shí)能力差距關(guān)系不大，在世界知識(shí)這個(gè)領(lǐng)域，Gemini至今依然是明顯領(lǐng)先的。能力相近的模型之間在編程上的差距，目前更多的還是后訓(xùn)練和生態(tài)建設(shè)的差異導(dǎo)致。在一些被視作智能的指標(biāo)上，A社也不怎么樣，如果說(shuō)A社模型在編程之外其他的長(zhǎng)處，那應(yīng)該是角色扮演。

現(xiàn)在國(guó)內(nèi)各公司也開(kāi)始加大code類(lèi)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)投入，相信國(guó)產(chǎn)大模型在編程能力上的提升會(huì)比大多數(shù)人估計(jì)的更快，美國(guó)公司在這方面的領(lǐng)先并沒(méi)有什么神秘的，不可逾越的壁壘。

更深入一層來(lái)說(shuō)，這段時(shí)間大模型的“唯編程論”，其實(shí)說(shuō)到底還是AI行業(yè)深陷盈利焦慮的體現(xiàn)。

目前AI相關(guān)的各種商業(yè)模式中，編程付費(fèi)可以說(shuō)是最成熟穩(wěn)定的。雖然各家推出的coding plan業(yè)務(wù)，盡管價(jià)格普遍昂貴也還是無(wú)法覆蓋成本，但互聯(lián)網(wǎng)公司和程序員群體已經(jīng)是最有意愿為AI付費(fèi)的群體了。而且大型編程項(xiàng)目對(duì)token的消耗量是極高的，在各種agent爆發(fā)的當(dāng)下更是如此。所以AI編程是目前大模型盈利遠(yuǎn)景的救命稻草，Anthropic公司更是借此獲得了近萬(wàn)億估值。

各種互聯(lián)網(wǎng)公司目前瘋狂消費(fèi)token,降本增效的狂熱幻想當(dāng)然是最大動(dòng)力。但具體到硅谷大廠們來(lái)說(shuō)，因?yàn)檫@些大廠手里普遍都拿著不少AI公司的原始股，所以它們炒作AI編程取代人工，大量花錢(qián)買(mǎi)token并不心疼，畢竟這些AI公司一旦上市，它們將獲得巨額股價(jià)回報(bào)。

但起碼就目前來(lái)說(shuō)，大模型在編程方面能徹底取代程序員的前景是很可疑的。這兩年美國(guó)就業(yè)市場(chǎng)的確因?yàn)锳I被嚴(yán)重沖擊，但按照美國(guó)最近的就業(yè)統(tǒng)計(jì)，在各大公司狂燒token的背景下，美國(guó)軟件工程師就業(yè)行情反而有所改善。

首先這波AI裁員潮和美國(guó)疫情之后放水政策導(dǎo)致的過(guò)度招聘有關(guān)，而且被裁的很多并不是程序員。更為根本的是，雖然現(xiàn)在的大模型擁有極強(qiáng)的編程能力，但依然是程序員本身的能力越強(qiáng)，效果才越好，外行用AI寫(xiě)寫(xiě)小程序和簡(jiǎn)單項(xiàng)目完全沒(méi)問(wèn)題，但面對(duì)復(fù)雜項(xiàng)目還是玩不轉(zhuǎn)。

最近因?yàn)锳I的普及，很多原來(lái)業(yè)務(wù)不涉及復(fù)雜軟件服務(wù)的公司也有了野心，紛紛啟動(dòng)各種項(xiàng)目。然后這些本身沒(méi)有技術(shù)底蘊(yùn)的公司馬上就會(huì)發(fā)現(xiàn)，光靠AI寫(xiě)代碼是不行的，還是要招聘程序員。這是美國(guó)最近程序員就業(yè)反彈的主要原因，當(dāng)然，再就業(yè)的程序員待遇能不能比得上大廠就是另一個(gè)問(wèn)題了。

與此同時(shí)，越來(lái)越多的大廠也發(fā)現(xiàn)，AI編程帶來(lái)的降本增效效果遠(yuǎn)比事前想象的要差。所以AI編程的商業(yè)前景并沒(méi)有現(xiàn)在資本市場(chǎng)炒作得那么明朗。于是最近又有一種觀點(diǎn)為AI編程提出了更美妙的前景，認(rèn)為比起讓AI花大代價(jià)進(jìn)一步理解充滿(mǎn)不確定性的人類(lèi)思維，可能讓AI完全掌握規(guī)則清晰固定的機(jī)器語(yǔ)言的代價(jià)會(huì)小不少。

更進(jìn)一步，如果AI能完全掌握編程，并通過(guò)各種智能體學(xué)會(huì)完全控制人類(lèi)的各種終端和系統(tǒng)，甚至擴(kuò)展到具身智能，那么也能勉強(qiáng)算是實(shí)現(xiàn)AGI了。當(dāng)前的agent熱也是這種觀點(diǎn)的體現(xiàn)，這也是前文那些恐慌性輿論背后的一種認(rèn)知因素。

問(wèn)題是，先不說(shuō)在現(xiàn)有技術(shù)路線(xiàn)下，想達(dá)到這一目標(biāo)還需要花多少時(shí)間燒多少錢(qián)。假如真實(shí)現(xiàn)了，那毫無(wú)疑問(wèn)，絕大部分程序員就真的要被干掉了。按照目前估計(jì)，想要保證人工智能投入的收支平衡，在2030左右需要達(dá)到年收入2萬(wàn)億美元。但目前硅谷所有人的工資加上印度軟件外包產(chǎn)業(yè)，也就是年一萬(wàn)億的水平。

也就是說(shuō)，把硅谷和印度的程序員全裁了，還得有一半的盈利缺口，剩下的缺口還要再讓起碼幾千萬(wàn)人失業(yè)才能填上。今天的美國(guó)和其附屬?lài)?guó)家們真的扛得住這種毀滅性的失業(yè)沖擊嗎？真要到這一步，扔向山姆奧特曼別墅的可就不是燃燒瓶了。

所以美國(guó)大模型編程能力的暫時(shí)領(lǐng)先，根本不是什么中美AI競(jìng)爭(zhēng)的“勝負(fù)手”，反而在這方面越發(fā)展，越可能讓美國(guó)社會(huì)，乃至整個(gè)西方世界變成火藥桶。

實(shí)現(xiàn)算力突破仍是中國(guó)AI發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急

看看美國(guó)精英們的為所欲為，看看硅谷AI右翼們狂熱自大的樣子，我們就不難明白，在火藥桶徹底點(diǎn)燃以前，美國(guó)的統(tǒng)治階層根本沒(méi)有動(dòng)力去解決AI發(fā)展帶來(lái)的社會(huì)矛盾。由于美國(guó)金融和互聯(lián)網(wǎng)霸主的地位，他們還會(huì)將這種矛盾輸出至全世界。

為了避免這種悲劇性前景，作為目前世界上唯一一個(gè)真正能負(fù)起責(zé)任的大國(guó)，中國(guó)盡快突破AI領(lǐng)域的最后瓶頸，徹底破除美國(guó)的AI神話(huà)是極其有必要的。中國(guó)社會(huì)當(dāng)然也會(huì)不可避免的受到AI發(fā)展帶來(lái)的種種沖擊，這點(diǎn)我們?cè)谥暗奈恼轮卸啻斡懻撨^(guò)，但同時(shí)，我們也有能力，有意愿在這一過(guò)程中直面和解決AI帶來(lái)的各種問(wèn)題，乃至最終構(gòu)建出一套AI時(shí)代社會(huì)持續(xù)發(fā)展的新范式，這也是中國(guó)作為負(fù)責(zé)任大國(guó)的職責(zé)所在。

這個(gè)任務(wù)首先還是要著落在算力突破上。這次特朗普訪華后，一開(kāi)始傳言的“H200入華”并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)。事實(shí)上，這個(gè)窗口期不會(huì)存在很長(zhǎng)時(shí)間。這不光是因?yàn)楝F(xiàn)在國(guó)內(nèi)正堅(jiān)定的走自主研發(fā)的道路，也是因?yàn)楫?dāng)前特朗普在AI相關(guān)的承諾上根本沒(méi)有任何信用效力。

先不說(shuō)美國(guó)一些智庫(kù)和媒體對(duì)中國(guó)AI能力的“捧殺”，以當(dāng)前美國(guó)的各種反華勢(shì)力正在大力鼓吹和中國(guó)進(jìn)行“AI決戰(zhàn)”的架勢(shì)，芯片方面的銷(xiāo)售協(xié)議怕不是三個(gè)月就得被抵制作廢。

國(guó)產(chǎn)GPU目前面臨三方面限制，先進(jìn)制程，產(chǎn)能和生態(tài)。其中產(chǎn)能和生態(tài)的限制現(xiàn)在來(lái)說(shuō)沒(méi)那么大了。首先是生態(tài)，這方面之前被很多人認(rèn)為是最難解決的，但現(xiàn)在可能是最好解決的了。一方面是中國(guó)市場(chǎng)足夠大發(fā)展足夠快，生態(tài)總歸是用出來(lái)的；另一方面就很幽默，以前涉及到GPU內(nèi)核的代碼只有少數(shù)專(zhuān)業(yè)人士才能實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)在大模型的編程能力使得這方面技術(shù)門(mén)檻降低，生態(tài)跨平臺(tái)的成本也隨之顯著降低了。

產(chǎn)能問(wèn)題也可以逐漸解決。按照某些開(kāi)源情報(bào)的評(píng)估，之前國(guó)內(nèi)企業(yè)購(gòu)買(mǎi)的進(jìn)口光刻機(jī)的產(chǎn)能，實(shí)際上遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有完全發(fā)揮出來(lái)。限制產(chǎn)能的不是光刻機(jī)，反而是其他領(lǐng)域，好在這些領(lǐng)域的國(guó)產(chǎn)化速度比較快。同時(shí)，國(guó)產(chǎn)的DUV光刻機(jī)進(jìn)度顯然也會(huì)比EUV更快。

最難的就是先進(jìn)制程。當(dāng)下DUV的多重曝光收益已經(jīng)到了極限，傳統(tǒng)方式很難繼續(xù)下去。而EUV技術(shù)的復(fù)雜程度使得就算造出了機(jī)器，也未必能直接用來(lái)制造芯片。哪怕是ASML，在正式交付EUV光刻機(jī)之前，也有一代產(chǎn)品造出來(lái)但是沒(méi)有投入市場(chǎng)。

雖然中國(guó)憑借電力上的充沛，可以用規(guī)模效應(yīng)抵消芯片在最先進(jìn)制程上的差距，但制程差距太大肯定也是不行的。華為這次提出來(lái)的“韜定律”就是解決先進(jìn)制程限制的重大突破。

“韜定律”的突破性意義

正如本文開(kāi)頭所說(shuō)，對(duì)“韜定律”到底是不是一種定律的概念性爭(zhēng)論并不重要。邏輯折疊的確是本次“韜定律”藍(lán)圖中的關(guān)鍵技術(shù)，但兩者并不完全等同。“韜定律”從整體上來(lái)說(shuō)是華為綜合了很多技術(shù)經(jīng)驗(yàn)后，對(duì)未來(lái)芯片發(fā)展的一個(gè)展望性總結(jié)。

一些輿論以其他半導(dǎo)體公司也有類(lèi)似邏輯折疊的探索為理由否定“韜定律”的創(chuàng)新性，這也欠缺說(shuō)服力。面對(duì)半導(dǎo)體制程發(fā)展的減緩，芯片制造企業(yè)必然會(huì)嘗試尋找其他的路徑。而半導(dǎo)體技術(shù)發(fā)展到了如今這個(gè)地步，可供探索的新方向目前也就只有那么幾個(gè)。除了國(guó)外一些半導(dǎo)體企業(yè)，國(guó)內(nèi)像長(zhǎng)江存儲(chǔ)也選擇了探索和國(guó)際主流不一樣的技術(shù)路線(xiàn)，它家的Xtacking技術(shù)思路和華為有些類(lèi)似，但是具體工藝上差異相當(dāng)大。

問(wèn)題是從技術(shù)探索到生產(chǎn)落地，中間經(jīng)常隔著很遠(yuǎn)的距離。在過(guò)去的幾十年里，提高邏輯芯片性能雖然有很多方式，但提高制程一直是最簡(jiǎn)單最有性?xún)r(jià)比的方式，所以海外一些公司就算做出了探索，也很難有動(dòng)力去應(yīng)用到實(shí)際生產(chǎn)。以華為為代表的國(guó)產(chǎn)芯片公司因?yàn)橄冗M(jìn)制程受限，所以提前選擇這個(gè)路線(xiàn)也是水到渠成。

而且那些沒(méi)受制裁的企業(yè)目前繼續(xù)推高制程的難度也越來(lái)越大。像臺(tái)積電在探索下一代制程的過(guò)程中，并沒(méi)有使用ASML的下一代High-NA EUV光刻機(jī)，而是用老的EUV搞低效的多重曝光，因?yàn)樾乱淮夹g(shù)的可靠性和性?xún)r(jià)比都值得懷疑。

以這樣的趨勢(shì)來(lái)看，各家先進(jìn)半導(dǎo)體公司未來(lái)大概都會(huì)嘗試類(lèi)似的路線(xiàn)，無(wú)非是中國(guó)企業(yè)先邁出了一步。如果華為真能在新技術(shù)路線(xiàn)上率先實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，那么占據(jù)這一領(lǐng)域的定義權(quán)也是無(wú)可厚非的。當(dāng)前階段的中國(guó)正需要在各種領(lǐng)域樹(shù)立我們的定義權(quán)。

雖然邏輯折疊確實(shí)不是前所未見(jiàn)的技術(shù)，但這也有好處，這類(lèi)技術(shù)和現(xiàn)有的半導(dǎo)體技術(shù)繼承關(guān)系比較大，可以快速投入應(yīng)用，這也是華為宣布相關(guān)產(chǎn)品今年就可能落地的原因。之前有個(gè)討論很廣的光刻機(jī)替代方案叫做光刻廠，從理論上并非不行，但是想要滿(mǎn)足這個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行，半導(dǎo)體生產(chǎn)線(xiàn)就需要重做，這種技術(shù)就很難快速投入應(yīng)用了。

而且從公布的論文中看，華為的邏輯折疊比AMD的X3D技術(shù)復(fù)雜很多，因?yàn)樾枰匦略O(shè)計(jì)整個(gè)芯片的結(jié)構(gòu)，而不是加一層存儲(chǔ)層那么簡(jiǎn)單。從邏輯芯片的3D化來(lái)說(shuō)，華為提出的路線(xiàn)顯然是更進(jìn)一步的，這也算是一個(gè)不小的范式革命了。

這也足以證明，雖然在先進(jìn)光刻領(lǐng)域我們還受到很多限制，但是在其他方面的進(jìn)步速度是喜人的，沒(méi)有這些領(lǐng)域的進(jìn)步也支持不了“韜定律”的創(chuàng)新。同時(shí)，這條路線(xiàn)也面臨幾方面的困難，如果華為在未來(lái)都能將之攻克，那么就真的可以稱(chēng)為劃時(shí)代突破了。

首先這種3D化的結(jié)構(gòu)要求重新建立芯片的設(shè)計(jì)理念，因?yàn)橛脗鹘y(tǒng)設(shè)計(jì)進(jìn)行邏輯折疊會(huì)帶來(lái)不可接受的延遲，所以必須要用特別優(yōu)化后的互聯(lián)設(shè)計(jì)把延遲降到最低，設(shè)計(jì)難度很大。目前無(wú)論是相關(guān)工程軟件或是人工智能，對(duì)這方面的設(shè)計(jì)都存在盲區(qū)。

然后是散熱問(wèn)題。無(wú)論怎么說(shuō)，邏輯折疊都會(huì)帶來(lái)更多的熱量，傳聞華為為了這款芯片設(shè)計(jì)了全新的散熱系統(tǒng)。但這還不是最大的問(wèn)題，畢竟手機(jī)的芯片功率只有幾瓦，如果要把這種技術(shù)用在GPU上，難度就大很多了。畢竟GPU的功率有幾百瓦甚至是上千瓦，對(duì)散熱的要求高太多了。

所以在華為的路線(xiàn)圖里可以看到，昇騰系列GPU用上這個(gè)技術(shù)的時(shí)間明顯比手機(jī)芯片更晚，這應(yīng)該和散熱有些關(guān)系。而邏輯折疊繼續(xù)發(fā)展下去，未來(lái)可不止兩層邏輯芯片，到時(shí)候散熱應(yīng)該怎么做又是全新的挑戰(zhàn)了。

最后是產(chǎn)能問(wèn)題。邏輯折疊技術(shù)不僅需要復(fù)雜的芯片設(shè)計(jì)，還需要比當(dāng)下更復(fù)雜的先進(jìn)封裝技術(shù)，在早期究竟能騰出多少產(chǎn)能來(lái)生產(chǎn)這類(lèi)芯片實(shí)在很難說(shuō)。如果用來(lái)制造GPU，還需要晶圓上有大面積的無(wú)缺陷區(qū)域，這也意味著更高的良率要求。

說(shuō)到這里，筆者也不建議拿華為的路線(xiàn)圖來(lái)推測(cè)國(guó)產(chǎn)EUV落地的情況。畢竟“韜定律”的路線(xiàn)圖相當(dāng)復(fù)雜，就算造出國(guó)產(chǎn)EUV，也未必會(huì)第一時(shí)間用在這上面。按照我國(guó)半導(dǎo)體的發(fā)展方向，初代的EUV很有可能先用在存儲(chǔ)芯片上，迭代之后再逐步用在先進(jìn)邏輯芯片上。

如今摩爾定律正面臨失效，傳統(tǒng)制程技術(shù)正在接近天花板，未來(lái)邏輯芯片必然會(huì)向著3D化發(fā)展。當(dāng)下存在的這些困難都不是阻礙技術(shù)發(fā)展的理由，而中國(guó)龐大的芯片市場(chǎng)，也足以給攻克這些技術(shù)難關(guān)提供強(qiáng)大的動(dòng)力。

正如我們之前在文章中多次強(qiáng)調(diào)過(guò)的，中國(guó)當(dāng)前無(wú)論發(fā)展AI還是搞載人航天，目的都不是為了與美國(guó)進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)；相比起美國(guó)，中國(guó)在這些領(lǐng)域的投資理性也是有目共睹。但奈何在這兩個(gè)領(lǐng)域美國(guó)都擺出了要和中國(guó)決戰(zhàn)的姿態(tài)，絕不容許中國(guó)在這兩個(gè)領(lǐng)域超過(guò)美國(guó)。可以說(shuō)，當(dāng)美國(guó)的工業(yè)能力陷入體系性的衰退之后，就開(kāi)始愈發(fā)迷戀“決戰(zhàn)兵器”式的邏輯。

既然如此，我們也唯有努力盡快徹底突破美國(guó)的技術(shù)封鎖。與美國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)我們并不重要，但替廣大后發(fā)國(guó)家徹底打碎美國(guó)的技術(shù)神話(huà)，將技術(shù)的解釋權(quán)和發(fā)展權(quán)掌握在第三世界手里則是非常重要。而由于美國(guó)當(dāng)前ALL in AI式的極度狂熱情緒，在這個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)徹底的超越，對(duì)打碎美國(guó)技術(shù)神話(huà)的作用將是決定性的。等國(guó)產(chǎn)算力瓶頸徹底實(shí)現(xiàn)后，這一天就很近了。

期待更多的“韜定律”出現(xiàn)。

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