黄仁勋再谈技术竞争：规模化造芯片、规模化搞大模型、规模化培养人才，没有人比中国更强，西方面临严峻竞争

前沿导读

英伟达创始人黄仁勋在GTC柏林大会中指出，如果是规模化的造芯片、规模化搞开源模型、规模化培养AI人才，那么没有人能比中国更认真。所以我们必须要认清，我们面临的是非常非常严峻的竞争。

优势领域

黄仁勋重点以“规模化”来分析问题，规模化并不代表着实验室的测试产品以及纸面报告，而是将真正的技术以实体化产品制造出来大范围应用，这与整个国家的资源体系、能源供应、人力和产业组织有着直接关系。

相比在半导体和AI产业上实现某个技术的单点突破，实现规模化应用往往更难。

我国上半年集成电路产量达2798亿块，平均日生产超15亿块芯片产品。

并且有机构进行预测，2026年我国大陆12英寸晶圆产能约占全球总产能的三分之一。在22nm至40nm这种成熟主流的制程节点，我国产能占比今年预计达到37%，2028年有望升至42%，中国成熟芯片在全球产业中已占据重要地位。

成熟制程的产能扩张，靠的是设备、材料、工艺的持续投入和产线管理能力，中国芯片在这个领域的发展已经愈发的娴熟。

而国产先进制程芯片虽然受限于EUV光刻机以及其他先进设备的出口管制，但是也在这些年的发展中取得了技术进步。

华为的麒麟芯片持续进行更新，已经从最初平面电路结构的麒麟9000S过渡到逻辑折叠技术的麒麟9050 Pro，昇腾算力芯片、大规模芯片堆叠超节点技术也都在有条不紊的推进当中。无论是成熟芯片还是先进芯片，中国企业都已经掌握了最适合自己的发展节奏。

据全球最大开源社区Hugging Face发布的2026年春季报告显示，中国自研开源模型的下载占比达41%，首次超过美国模型，成为该平台规模第一的开源模型供给方。其社区负责人杰夫·布迪尔表示，成本因素是促使年轻初创企业考虑采用中国模型的主要原因。

从DeepSeek发布R1、V3大模型之后，西方AI产业受到了前所未有的冲击。

不仅仅是因为DeepSeek用较少的训练成本实现了比肩Open AI的高水平大模型技术，更重要的还是DeepSeek将大模型技术进行开源，允许众多开发者基于自家的技术开发更加完善的AI功能，这直接冲击了Open ai主导的闭源大模型模式。

在DeepSeek之后，Qwen、Kimi、智谱GLM、腾讯混元Hy3、小米MiMo等国产开源模型纷纷加入市场竞争，将中国大模型技术以开源的方式在产业界深耕发芽。

DeepSeek的创始人梁文峰，此前并未显山露水，并且其公司也只是2023年初创的小企业。就是这么一个小企业，在AI大模型领域掀起来了一场“技术风暴”。

黄仁勋作为顶级AI芯片企业的领导者，造芯片、研发开源模型、培养人才，这三个中国科技产业的强大因素被他清晰总结了出来。

融入市场

黄仁勋在采访中也提到了西方目前的强势点：前沿的技术实验室、尖端芯片、系统及其他的底层设施。并且美国企业应该参与全球市场竞争，应该以科技创新来保持领先优势，而不是对其他市场说不，或者采用制裁的方法禁止他国技术参与竞争。

黄仁勋在4月份接受科技博主帕特尔采访时，罕见的在公共采访中进行较为激烈的语言对话。

帕特尔将尖端芯片比作“浓缩铀”这种战略资源，询问黄仁勋将这种产品出售给中国企业是否会影响西方的领先地位。

黄仁勋则是毫不客气的指出帕特尔的比喻非常不恰当，芯片根本就不能跟“浓缩铀”画等号，而且制裁封锁无法阻止中国科技的创新，这样只会让中国芯片产业和AI产业建立自主可控的发展体系。

一旦AI产业上出现两个割裂的技术生态，一个是只能跑在外国技术栈上的开源生态，另一个是跑在美国技术栈上的封闭生态，这对西方产业的领先优势来说会造成灾难性后果。

黄仁勋认为，在芯片上实施出口管制属于是“失败者心态”。可英伟达不是失败者，西方的AI产业也不是失败者，以出口管制的方法来限制中国科技发展完全说不通。

人才培养是科技发展的必要条件，DeepSeek发布R1大模型之后，其技术团队的核心贡献者均为中国本土高校的毕业生，没有海外教育背景，是一支土生土长的中国技术团队，而且其团队的平均年龄也在30岁左右。

相比芯片制造和大模型开发，人才培养的时间往往更长，其带来的效果也要滞后一些。而恰恰就是这个因素，直接决定了前两者能否持续发展。

ASML 前CEO彼得·温宁克在2023年接受采访时就已经表示中国团队很聪明，会提出行业内没想到的解决方案，西方的出口管制正在迫使中国团队变得越来越有创新性。

而DeepSeek的出现，也相当于印证了温宁克多年前所表达的观点。