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卢特尼克，就是为了羞辱中国人！前不久，美国商务部长卢特尼克在电视访谈节目中公开声称：“美国卖给中国的H20芯片，绝不是一流的，也不二流的，甚至还不是三流的，而是四流的。”美国商务部长卢特尼克在电视访谈中公然宣称“卖给中国的H20芯片是四流产品”，并以轻蔑口吻断言“中国人永远买不到美国一流芯片”。这番言论看似是技术评价，实则是精心设计的政治羞辱，当芯片被刻意划分为“三六九等”，科技霸权便沦为精神打压的刑具。卢特尼克的“四流论”暗藏三重贬损逻辑：技术层面将H20芯片贬为“次等品”，暗示中国只配接收技术残渣。产业层面否定中国企业的判断力，暗示其无法识别芯片优劣。国家层面则构建“施舍者-乞讨者”的畸形关系，将正常贸易扭曲为单方面恩赐。这种分级策略与美国对华芯片管制的演进一脉相承，从特朗普时期的全面禁运，到拜登政府的全球分级制（将国家划分为三个技术合作等级），再到卢特尼克赤裸裸的“四流”定性，技术封锁已升级为系统性精神羞辱。“四流芯片”论调迅速引发产业地震，英伟达内部报告显示，被归为“四流”的H20芯片在中国市场报价仍高达每片1.2万美元，占其全球AI芯片收入的18%。卢特尼克此言不仅贬损客户，更直接打击企业信誉，导致英伟达单日市值蒸发320亿美元。更深远的影响在于盟友信任崩塌，荷兰光刻机巨头阿斯麦紧急叫停向韩国出口价值17亿欧元设备，因担忧美国随时将合作伙伴贬为“技术二流”。卢特尼克试图用芯片分级绑定盟友，反而加速了全球技术去美化进程。当卢特尼克陶醉于“四流”羞辱时，中国芯片业正以三项突破撕碎技术桎梏，这些成果源于被封锁倒逼的“极限创新”。华为用超线程架构绕过制程限制，中芯以多重曝光技术突破光刻瓶颈，中国工程师甚至创造出全球首个无需EUV光刻的量子退火芯片。卢特尼克的“四流”标签，此刻沦为贴在美企身上的技术墓志铭。中国对芯片战争的回应精准而致命，2024年12月实施的镓、锗出口管制，直接瘫痪美国军工芯片生产线。更精妙的是“晶圆流片地”关税政策：在美国制造的芯片加征125%关税，在台韩流片则免税，这套组合拳迫使AMD将3纳米订单转交台积电，英特尔俄亥俄州工厂产能利用率跌至31%。当卢特尼克叫嚣“四流芯片”时，美国国防部正为每公斤溢价800%的走私镓支付秘密预算。深圳比亚迪半导体车间里，工人正在封装完全自主的IGBT芯片，其性能参数超过德国同类产品三倍；而在华盛顿某政策会议中，卢特尼克仍在对幕僚强调“必须让中国人明白自己的位置”。这两幕场景的割裂，恰是旧霸权与新时代的残酷对照，当芯片霸权从技术高墙退守精神羞辱，便已宣告其物质基础的瓦解。

英伟达，重大宣布！黄仁勋最新发声，英伟达革命性突破！2025年8月23日，英伟达正式发布Spectrum-XGS以太网技术，首次实现跨城市、跨国家乃至跨洲的数据中心无缝互联，构建功耗达十亿瓦级的AI超级工厂。这项技术通过三大创新，自适应距离拥塞控制、精准延迟管理及端到端遥测系统，解决传统以太网的高延迟、抖动和性能不可预测问题，将分散的算力资源整合为统一智能体，彻底打破单个数据中心的物理极限。Spectrum-XGS的核心价值在于颠覆传统网络架构。随着AI模型参数突破万亿级，单个数据中心的电力与容量遭遇双重天花板，现代AI工厂需协调数十万台GPU协同工作，而传统以太网的性能瓶颈导致跨区域协作效率低下。英伟达通过引入“跨区域扩展”（Scale-Across）能力，将其与纵向扩展（Scale-Up）、横向扩展（Scale-Out）并列为算力增长的第三大支柱，形成全栈式AI基础设施架构。自适应距离拥塞控制算法动态优化远距离数据传输，避免跨区域网络拥堵；精准延迟管理系统将NCCL通信库性能提升近一倍，确保分布式GPU高效协同。端到端遥测技术实时监控全球节点状态，保障超大规模集群稳定性。这种设计使地理分散的数据中心能像同一建筑内般协同运作，大幅提升AI训练与推理效率。黄仁勋在发布会上直言：“AI工厂必须像电网一样覆盖全球，而Spectrum-XGS就是连接它们的神经系统”。支撑十亿瓦级AI工厂的核心是能耗优化。Spectrum-XGS与共封装光学（CPO）技术深度协同——不同于传统“交换机ASIC+外置光模块”设计，CPO将硅光子引擎直接集成到交换机封装内，光纤直连ASIC旁的光学引擎，降低40%数据传输能耗。典型案例已落地：云服务商CoreWeave利用该技术将美国东海岸与欧洲数据中心整合，实现千卡GPU集群协同训练。其首席技术官惊叹：“这相当于把分散的发电厂连成国家电网，且无需铺设新电缆”。更深远的影响在自然能源利用，挪威峡湾数据中心借助冰川冷水降温，沙特沙漠光伏板为AI工厂供电，区域气候差异成为降低散热成本的天然优势。Spectrum-XGS触发英伟达商业模式质变。其网络业务年收入达49亿美元（同比增56%），毛利率70%，未来将占营收30%。深层逻辑在于三重转型。生态控制力跃升，Spectrum-XGS兼容既有以太网生态（如CumulusLinux、开源SONiC），企业无需改造即可接入，形成“温水煮青蛙”的绑定效应。能源话语权扩张，十亿瓦级AI工厂需核电级供电，英伟达正与沙特洽谈光伏-算力捆绑项目，将能源供给纳入战略版图。产业链变革同步加速。中际旭创垄断英伟达80%的1.6T光模块订单，2025年预计出货300万只；天孚通信作为CPO光引擎独家供应商，产能适配英伟达GB300需求；工业富联800G交换机营收激增3倍，液冷技术助其降低40%能耗。技术发布48小时后，英伟达机器人账号预热“新大脑”产品。预热视频中，傅利叶人形机器人拆解黑色礼盒，多款机械臂配件暗示其适配性，这实为黄仁勋“物理AI”战略的关键落子。Spectrum-XGS提供的全球算力网，恰为机器人群体智能提供实时决策中枢。美军“星链+机器狗”战术小组曾因跨洋延迟暴露缺陷，而Spectrum-XGS的1毫秒延迟可使东京操控的拆弹机器人精准执行叙利亚任务。这种能力将机器人的“感知-决策-执行”闭环从局部扩展到全球，重新定义无人作战疆域。若将1946年ENIAC诞生视作算力1.0时代（单机计算），2023年ChatGPT代表2.0时代（数据中心），Spectrum-XGS则开启3.0时代，它首次实现《黑客帝国》中“机器之城”的雏形：地理分散的硬件被整合为有机整体。这种演进恰似电力史的范式更迭：爱迪生的直流电厂受限于传输距离，特斯拉的交流电网却连接整个大陆。英伟达用Spectrum-XGS替代数据中心的水泥墙，正如交流电取代直流电，所有集中化垄断终将被分布式协同颠覆，真正的革命从不在于单点突破，而在万物互联的生态重构。Spectrum-XGS最深刻的启示，在于揭示算力民主化的未来，当挪威冰川冷却东京服务器，当巴西雨林为柏林模型训练供电，人类首次以地球为尺度的构建“行星级计算机”。此刻，从东京到慕尼黑的服务器集群同步训练同一个大模型，那闪烁的指示灯恰似新纪元的宣言：地理隔阂就此终结，而硅基文明的星辰大海正缓缓展开。

美国收英伟达15%的特许出口税，高志凯说我们也应该收15%的安全保证金，h20可能存在的安全后门，对于中国用户没有保障。对于芯片内部的后门，很多时候我们都无法完全甄别，如果只是写个保证，提交一个承诺，那么没有任何约束性。既然美国可以收15%对华出口的特殊许可税，那我们也应该收保证金。当发现中国用户的安全，因为英伟达芯片受到威胁的时候，那么将对该费用进行罚没。高志凯的建议确实不错，不过我觉得力度仍然不够，因为英伟达也可以通过提高价格来转移这笔成本。最好的办法，就是要求英伟达把所有销售额放在中国。验证和审查一点年限后，再允许兑换。

“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。”在他看来，英伟达现在之所以能够如此成功且领先，就是因为前期以整个西方技术社区和产业做支撑，而梁文峰团队现在正是为了这个过程做努力。就拿英伟达的“生态护城河”来看。CUDA平台从2006年正式推出到现在，光开发者就攒了1500万，相当于把全球AI工程师的三分之一都拉进了自家群聊。更绝的是配套的TensorFlow、PyTorch这些框架，表面上是开源软件，实则是给CUDA量身定做的“装修套餐”——2023年GitHub上基于CUDA的AI项目有280万个，占整个AI开源项目的63%，这种垄断程度跟当年Windows统治PC市场差不多。反观中国，华为昇腾的CANN架构2018年才上线，开发者刚到200万，百度飞桨2016年起步，生态项目数不到英伟达的零头，这差距就像人家已经在CBD盖了摩天大楼，咱们还在郊区打地基。而梁文峰说的“原创与模仿”差，本质差在技术社区的“化学反应”。西方AI技术社区玩的是“核聚变模式”——高校实验室出论文，开源社区快速迭代，企业产品紧跟落地。比如Transformer架构2017年由谷歌团队提出，同年就被HuggingFace做成开源模型，2018年OpenAI就用它搞出GPT-2，这种“论文-代码-产品”的流水线速度，让技术像滚雪球一样越滚越大。中国呢，2021年提出的“悟道”大模型，虽然参数规模全球领先，但配套的开源工具链到2023年才勉强补齐，中间差的这两年，足够西方社区把技术迭代三轮了。产业支撑这块差距更像“豪华套餐”与“单点外卖”的区别。英伟达背后站着整个西方科技产业链——台积电给它造最先进的芯片，微软亚马逊买它的算力搭云服务，斯坦福MIT帮它养人才。2023年英伟达光数据中心业务就赚了300亿美元，相当于每天进账8200万美元，这种现金流能让它每年砸150亿美元搞研发，比中国前十AI企业研发投入总和还多。中国AI企业呢，华为昇腾虽然进了国内政务云市场，但海外订单几乎为零，商汤旷视这些公司靠政府项目活着，2023年平均研发投入35亿元人民币，连英伟达的零头都够不着，巧妇难为无米之炊，没钱怎么搞原创？最扎心的是“技术话语权”的差距。IEEEXplore数据库里，2023年AI领域高被引论文中，美国团队主导的占42%，中国占28%，看着差距不大，但核心算法专利差了不止一个数量级。美国在深度学习领域的核心专利有3.2万项，中国只有1.1万项，而且很多还是“应用层”专利，就像人家掌握了发动机技术，咱们只发明了更舒服的座椅。英伟达的CUDA虽然是闭源系统，但通过开源社区把标准定死了，中国想搞自己的架构，就得先说服开发者放弃“现成套餐”改吃“定制菜”，这难度跟让北方人顿顿吃米饭差不多。但梁文峰团队想做的，其实是给中国AI补“社区课”。他们搞的DeepSeek-R1模型，故意选了跟GPT-4不同的技术路径，用“稀疏注意力”算法降低算力消耗，这种“绕开大路走小路”的策略，有点像当年安卓绕开iOS搞开源。可难就难在，西方社区几十年积累的“技术默契”不是一朝一夕能学来的——比如HuggingFace的Transformers库，随便改一行代码都有上千开发者帮你挑毛病。中国的开源项目改代码，有时候三天都等不到一个反馈，这种社区活跃度的差距，就像热闹的菜市场和冷清的便利店。

这招够狠，直接抄了美国作业。英伟达刚被曝出要向美国政府上缴在华芯片收入的15%，转头就有学者建议中国也该收这笔钱。高志凯提出让英伟达交15%安全保证金，确认芯片没后门再退还。美国收的是保护费，我们收的是押金，性质不一样。H20芯片突然停产很蹊跷。网信办约谈后没几天，生产线就停了。没人知道是芯片真有漏洞，还是有人做贼心虚。华为昇腾芯片的浮点运算能力已经超过H20，内存多出32GB。有些订单开始往国产芯片转了。

英伟达2025财年利润率55.85%台积电2024财年利润率39.99%Meta2024财年利润率37.91%阿斯麦尔2024财年利润率26.79%苹果2024财年利润率23.97%安美森2024财年利润率22.23%思科2025财年利润率18.5%亚马逊2024财年利润率9.29%特斯拉2024财年利润率7.32%超微半导体2024财年利润率6.36%

国产芯片的转折点是否到来此次DeepSeek与寒武纪思元590的深度适配，标志着国产AI芯片首次在核心场景实现“软硬协同”突破。UE8M0FP8格式作为自主定义的算力新标准，可提升30%稀疏模型训练效率，折射出三大转折信号：1.自主可控突破临界点。寒武纪通过定制化指令集打破GPU架构垄断，FP8格式的产业化落地，使国产芯片在训练精度（对标FP16）与能效比（优于INT8）间找到最优解，供应链安全边际大幅提升。2.成本革命倒逼产业重构。相较英伟达H100动辄百万级采购成本，思元590单位算力成本下降65%，且免去ARM架构授权费。当国产芯片性能迈过可用门槛，将触发下游厂商大规模替代潮。3.安全底座重塑新范式。全栈自主的芯片+框架+模型体系，可根除后门漏洞隐患。某头部车企实测显示，采用国产方案后自动驾驶训练数据合规审查周期缩短70%。但需清醒认识到，当前仅完成单点突破。要实现国产芯片“黄金时代”，仍需突破三大瓶颈：EDA工具链国产化率不足30%、先进制程产能缺口、跨平台算法迁移成本高企。这场战役的胜利，不在于某款芯片的参数超越，而在于能否构建起像安卓生态一样的开发者黏性网络。此刻恰似2007年安卓开源前夜，开放性与产业协同才是决胜关键。

$胜宏科技sz300476$明天卖给博弈英伟达业绩的人。​​​

越来越有点儿瞧不起黄仁勋和英伟达了。以前真的很尊重黄仁勋，尊重英伟达这样的公司，一个企业能做到这么优秀，不仅产品性能一直领先，而且企业能成为全球首个市值突破5万亿美元的公司，确实让人敬佩，都是教科书式的成功案例...

黄仁勋眼看H20在东大卖不动！黄仁勋见H20在咱们这儿卖不动，为了不丢中国这个大芯片市场，赶紧改了主意，很快推出了H20的备用款B30A。这B30A用的是英伟达新的BlacKweⅡ架构，就一个芯片。算力是旗舰款B300的一半，性能比H20还好点，还带了HBM高带宽内存和NVLink高速互联功能。黄仁勋这次为了拉回中国客户，确实下了功夫，也显了诚意，但芯片的基本安全还是得跟上。有网友说，H20卖不出去关键是安全问题，换B30A也可能有后门。这不是黄仁勋能说了算的，是美国政府要求的。真要是哪天中美有争端，带后门的芯片停了，想想都让人担心。有人觉得，买芯片一要安全，二得按中国的架构和生态来，三性能得够，四价格要合理，五不能影响中国自己的产业，只能当个补充。说到底，不能总觉得外国的好。大家得一条心，别自己人拆台，把劲儿往一处使。高端技术买不来，国家该成立专门的芯片公司，管国内的芯片买卖。踏踏实实干自己的，不能眼光短浅，觉得“造不如买、买不如租”，得跟美国在芯片上慢慢脱开关系。对此你怎么看？