美VC访华内部信：中国AI有两套供血系统

同一颗AI大脑，两套供血系统

Dimension Capital团队走访中国多家领先大模型AI Lab后，重新审视跨太平洋AI棋局。出口管制原本为放慢中国AI发展，却形成独特进化压力：算力有限下，中国团队着眼更底层工程优化，如DeepSeek在H800 GPU上深入CUDA的PTX层优化，将最耗能归一化运算转移至专门核心。美国AI Lab边际收益来自增加算力，中国则来自寻找编译器和芯片优化空间，最终形成贯穿内核、优化器、服务系统乃至芯片设计的全栈效率文化。

中国模型正进入西方生产技术栈。不到18个月前中国供应商渗透率为零，如今已支撑OpenRouter超过25%的token供应。Qwen在盲测基准中超过Llama。不到两年，中国模型从“全球第五好的开源模型”发展到“至少80%的美国AI初创公司在生产环境使用至少一款中国开源模型”。开放权重绕过采购壁垒，中国正迅速获得西方工作负载却未获得西方收入，推理利润暂时流向真正交付token的服务商。中期判断是：中国推动依靠开放权重模型和快速跟进的生态形成，挤压美国头部AI Lab收入，收入流向超大规模云服务商和新兴推理基础设施。

中国前沿AI Lab内部竞争远比西方认识到的激烈。目前参与前沿竞争的包括DeepSeek、阿里Qwen、月之暗面Kimi、字节跳动豆包及智谱GLM，排名差距约在一个季度尺度上变化。腾讯虽拥有庞大用户群却处在这一生态之外。未来一到两年竞争更多发生在不同激励机制之间，中国AI Lab往往更在意彼此竞争，而非西方媒体渲染的跨国竞争。

模型能力可在太平洋两岸往返两次：美国前沿AI Lab发布更强模型，中国AI Lab蒸馏并发布权重，美国应用公司再利用中国开源模型构建产品卖给美国企业客户。据说Cursor的Composer 2建立在Kimi K2.5之上，Cognition的SWE-1.5似乎建立在定制版GLM之上。美国迭代更快，中国发布更快。数据层也走相似路径，美国数据供应商已与Anthropic、OpenAI等合作，中国初创公司正搭建评估和验证基础设施。

中美约束不同甚至相反。2024年中国新增发电装机容量约429GW，美国仅约51GW；到2030年中国在建电力项目可能带来超过400GW额外供给。美国数据中心扩张预计占未来新增电力需求五分之一以上。中国约束来自计算基础设施不足，月之暗面K3虽能力前沿却因推理容量不足推迟部署。美国芯片丰富却受制于电力，中国电力丰富却受制于芯片。未来取决于最稀缺要素：美国看数据中心空间、配电和输电线路建设速度；中国看中芯国际和华为的良率与封装能力。

中美AI收入差距接近两个数量级。截至7月底Anthropic年化收入超650亿美元，截至8月OpenAI达400亿美元。中国收入最高AI模型由字节跳动运营，视频模型年化收入约2亿至3亿美元；月之暗面约10亿美元；DeepSeek年化收入不到5000万美元。豆包月活超3.45亿，是DeepSeek三倍多，平均每月变现收入约人民币1元。中国消费者历史上不习惯为软件付费，企业内部人士正投入资源推进商业化。

硬件在半导体层面脱钩，软件层和数据层则以任何政府都跟不上的速度交织。美国应用运行在中国模型之上，中国AI Lab使用在马来西亚和泰国租用的英伟达算力训练，同时蒸馏美国模型输出，专家数据双向流动。“谁在编写问题”已不再可靠。一些中国顶尖研究者认为已实现某种较弱形式的RSI。