对话算丰信息顾萌：中国算力发展模式像“肉烂在锅里”，未来华为不会一家独大

算丰信息是港股上市公司亿都国际的全资子公司，也是国产AI芯片明星公司沐曦的核心客户和股东。他们的业务涵盖AI产业链投资、国产AI算力集群运营，以及超节点服务器等技术领域，在香港、上海都建立了大规模国产AI算力集群。

顾萌早年曾供职于华为海思，也曾做过VC，2023年加入算丰信息。他的视角横跨硬件、软件和投资，我们谈到了国产AI芯片格局变化的宏观判断、国内“算力泡沫”和“幽灵算力“、算丰运营国产算力集群的观察以及国内不同厂商不同的超节点技术。

在他看来，美国 AI 联盟,类似“赤壁之战中的连环船”，这既是战略也是最大风险。美国的模式不适合中国学，中国正以“开源模型+分散算力”的差异化路径应对技术封锁，短期靠补贴和安全需求驱动国产芯片发展，长期的突破点在于高端制程。一旦制程突破，凭借中国的规模化制造优势，一定能将芯片成本和Token价格打到全球最具竞争力的水平。

他的主要观点包括：

1.OpenAI通过复杂金融操作捆绑甲骨文、英伟达等巨头的模式，这种模式看似稳固，能聚力前行，但也将所有参与者深度绑定，一旦遭遇技术路线失败或系统性风险，将面临巨大脆弱性。

2.在模型侧，美国正从开放走向“闭源”，而中国巨头们则在大力“开源”。其根本原因在于，美国对AGI的投入已大到无法承受，开源带来的成本无法回收；而中国的算力建设虽显“碎片化”，但这种“肉烂在锅里”的模式，即使单个项目失败，其硬件、人才和经验也沉淀在了国家产业生态中，从宏观上高效推动了产业升级。

3.在没有补贴的情况下，国产芯片性价比与英伟达芯片是“结结实实的一比二”。客户最初接受国产芯片，并非出于性能，而是作为保障“供应链安全”的Plan B。政府的补贴是弥合这一差距、启动市场的关键杠杆。

4.国产芯片生态碎片化短期看是巨大的问题，如果从长期看根本就不是问题，尤其是在AI这个领域，未来AI软件都是由AI来写的。中国AI芯片公司真正的、长期的护城河，在于中国半导体在EUV突破后高端制造能力的“平民化”。

5.未来国产AI算力华为不会是一家独大，在非华为的市场上，中国还是会成长出几家在全球范围内都排得上号的AI半导体公司 。 这是因为一方面作为国家的全面布局，需要维护一个良性的竞争市场格局；另一方面，对比若干年前通讯市场发展，中国广阔的市场也能够容纳的下2 ～ 3家头部公司。

“奥特曼或许知道前路风险重重”

腾讯新闻《潜望》： 近期，OpenAI与甲骨文、英伟达、AMD之间有一系列复杂的资本运作和合作，你身处产业一线，如何理解这种现象？

顾萌：其实从大模型刚出来的时候，我就感觉到，AGI（通用人工智能）这个产业方向不同于以往，它必然会带来一个垂直产业链的整合。 

我记得大概在2023年，奥特曼（Sam Altman）就曾放言要去投资建晶圆厂。当时，很多人都对这种言论不以为意，觉得你一个做软件的，根本不知道制造人类历史上最精密的半导体，有多少坑要去趟 。 

但我的第一反应是，如果我们相信OpenAI追求的AGI甚至ASI（超级人工智能）是一个可以实现的目标，而不是画饼，那么Altman的言论就绝非无稽之谈。因为AI本身代表的不是一个产业，而是一种力量，类似于一场工业革命，它对产业的改造力量是极其强大的。在这种前提下，他要去整合产业链，从数据中心到芯片制造，都是他力量整合中一定会走的一步 。 

腾讯新闻《潜望》： 你认为这背后是产业发展的必然需求，那么如何理解其中复杂的金融操作？

顾萌：奥特曼本人有很强的金融从业背景，做金融的人最擅长的就是通过利益捆绑把大家绑在一起。他非常清楚，要向AGI冲刺，所需要动用的资源是极其庞大的。所以他现在做的，就是利用他最擅长的金融工具，服务于一个由技术本质决定的战略目标：将供应链上的供应商、金融市场上的资金方，全部绑在一条大船上，形成一个庞大的利益共同体。但是我们需要意识到，他虽然使用了金融技巧，但这种整合的趋势不是由金融技巧本身主导的，而是整个AI大趋势的内生需求所决定的 。 

腾讯新闻《潜望》：这种将所有参与者深度捆绑的模式，会带来什么样的风险？

顾萌：这种做法就像中国历史上赤壁之战里曹操的“连环船”，把所有船都连在一起，看似强大稳定，但也使其在面对火攻时变得异常脆弱，容易被一把火烧掉。我们并不知道，这样的“连环船”，是会成为“星际战舰”，还是会催生一个巨大的泡泡。

腾讯新闻《潜望》：既然风险如此之大，他为什么还要这么做？

顾萌： 这或许也是他主动选择的风险管理方式。他知道前路风险重重，需要投入的资源太大，单靠自己可能扛不住，所以他选择把他能够绑的人都通过利益捆绑的方式，绑到自己的战船上来。从他的角度看，这可能是他能做出的最好选择。

“中国算力发展模式像肉烂在锅里 算力泡沫是去伪存真的过程”

腾讯新闻《潜望》： 美国正在形成以英伟达-OpenAI为代表的“算力-模型”深度绑定的市场化联盟。相比之下，中国的模式是怎样的？

顾萌：中国的模式很有意思，要从模型和算力两个层面分开看。一个非常有趣的现象是，美国在不断走向闭源，而中国在模型侧，正在不断地走向开源 。软件开源本是美国发展得最好，OpenAI最初也是开放的，但后来慢慢走向了“CloseAI”。而中国恰恰相反，你现在去看Hugging Face上的开源模型排名，前十名里可能有九个都来自中国。从DeepSeek开始，到阿里千问、腾讯元宝、字节跳动，巨头们都在纷纷开源自己的模型 。 

腾讯新闻《潜望》： 为什么会出现这种战略上的分歧？

顾萌：一家公司为什么要停止开源？恰恰是因为投入太大了，已经舍不得开源了。当你用一个极其昂贵的训练集群，投入天量资源训练出一个领先的模型，开源就意味着无法收回成本 。所以，美国的闭源，根源在于他们对这件事的定位和投入级别不同。 美国在追求一种颠覆性力量，而中国则更多在实用地思考“AI能为我们做什么。”

腾讯新闻《潜望》：那么在算力基础设施建设上，这种差异又是如何体现的？

顾萌：在算力侧，美国是市场化的巨头联盟，而中国则是有非常多的碎片化的算力 。这些算力集群由地方政府、三大运营商等国有巨头以及各类企业投资建设。这种模式有个好处，我称之为“肉烂在锅里”。 

腾讯新闻《潜望》：“肉烂在锅里”具体是指什么？

顾萌：中国的算力建设，和半导体产业发展有点像。哪怕单个的算力投资项目最终失败了，但投入的硬件、培养的人才、积累的经验，最终都沉淀在了国家整体的产业生态中，繁荣了整个产业链 。对于个体投资者而言，自己可能会成为那块“烂在锅里的肉”，但对于整个国家产业的升级换代，这却是最高效的推动方式 。 

腾讯新闻《潜望》：你认为中国“算力泡沫”情况严重吗？比如行业讨论的“幽灵算力”，一些新的国产算力芯片推出后，现有数据中心可能因电力设备等原因无法支持其运行，即算力卖出去了但并未真正用起来的情况。你观察到的情况如何？

顾萌：算力投资的泡沫在中国已经经历了好几个周期。伴随着当时英伟达的H100在中国水货泛滥，在中国有很多方法可以绕过一些阻碍来做。市场上也有很多不同的主体，只要是有钱的都进来做算力方向的投资，那也包括了很多上市公司以算力投资作为一个叙事的故事，来做市值管理。这样的故事，我感觉在这两三年时间里面都已经经历了几轮了。

到目前为止，我觉得就分两方面，一方面是英伟达的芯片。

训练集群：在训练集群上，越来越多的已经没有这种小型的训练集群的投资了。一个小型的训练集群通常是活不下去的，最多也就是把设备自己买过来，最终做不下去，无法找到合适的客户就卖掉。那通常现在用于训练的算力集群在中国都是大型的算力集群，都是一种类似于金融融资的形式。它可能是某些互联网厂商需要建一个大型的集群，在资金上需要一些外部的杠杆的支撑，那这种形式来建这种大型的训练集群。

推理集群：推理侧这边，有这种4090这样的高性价比的卡的存在，中国推理集群其实是好多的厂商都买了这些高性价比卡，然后自己建一个集群就可以去卖算力。随着DeepSeek的兴起，中国这段时间以来开源的模型越来越多，所以这一类推理的模型相对来说ROI比较容易达成。

那在国产卡这一侧呢，我们主要是做国产卡，所以我们比较多的经历了国产卡进入产业真实应用这个场景的艰难过程的体验。我们完完整整去体验了把一个国产芯片从最开始芯片回片回来以后，到一步步的推向商业客户的训练和商业客户的推理的整个过程。

在这个过程里面，那我们就能够感觉到了客户对国产卡是逐渐接受的过程。因为最开始他肯定无法接受，他会提出一堆不接受的理由。后来你可以告诉他，我这个芯片可能迁移的成本其实是比较小的，那性价比也可以做的比较高。那另一方面，也有政府的牵引和要求，政府会通过各种形式来帮助国产卡使用生态的逐步建立。因为如果国产芯片在最初期的阶段没有政府的帮助，就完全做不到和英伟达相匹配的性价比。

所以由于本身政府的牵引，由于我们的国产芯片厂商和产业链伙伴的艰苦工作，由于客户比较勇敢的一个尝试的动作，所以国产芯片在整个中国的使用它也是一个点点渗透的过程。

腾讯新闻《潜望》： 客户最初抗拒的核心原因是什么？性价比的差距有多大？

顾萌： 当没有政府帮助的时候，国产芯片的性价比和英伟达卡的芯片性价比，结结实实的是一比二。无论是从算力的各个维度，还是从每单位算力你需要付出的成本上，它就是一个一比二的关系 。 

腾讯新闻《潜望》： 既然性价比差距这么大，后来客户为什么又愿意尝试了？

顾萌： 这背后是几股力量的合力。首先，政府会通过各种帮助的形式，把这个差距减小。如果国产芯片在初期没有政府的帮助，是完全做不到和英伟达卡相匹配的性价比的。到了现在，这个差距甚至可能会更大。

其次，客户也要考虑供应链的安全。所以国产芯片在最初，其实是起到了一个Plan B，相当于“备供”的作用。客户既需要使用N卡来保证他本身的研发效率，也需要去往国产卡上做迁移来保证它的供应链的安全性。

最后，就是国产芯片厂商和我们这样的产业链伙伴们共同的的努力，去告诉客户迁移成本其实比较小，同时去解决大量的软件适配问题、修复bug、增强功能。这是一个每天都在一点点做，然后事情才发生变化的过程 。 

腾讯新闻《潜望》：现在差距可能更大，为什么会出现这种情况？

顾萌：差距大并不是说我们的努力白费了。之所以差距更大，是因为美国在制程上对我们卡脖子。如果没有这样的卡脖子，我觉得这个差距会快速地收敛掉。

当被制裁后，国内整个力量其实更多放在了高端制程的追赶上面。一旦有一天中国在高端制程上突破，就会迎来中国在AI芯片侧的“龙卷风”。

“生态问题长期看不是大问题 中国芯片的护城河应该放在高端制造上”

腾讯新闻《潜望》： 在高端制程受限的前提下，中国如何追赶？像华为最近推出的“超节点”，这种“系统换工艺”的技术路线，能否成为主流模式？

顾萌：正是因为我们在先进制程上落后，同时又要解决现实问题，所以才会出现用多重曝光去取得等效更先进制程，或者像DeepSeek那样高度软硬一体化优化的做法，或者通过超节点这样系统层面的集成度提高和系统优化来弥补差距。这都是在“量体裁衣”地解决问题 。 

目前我们在高端制程受限的前提下，追赶的就是在软硬件一体化的生态上、在系统层面的集成度上，去弥补芯片制程上的差距。这也是为什么超节点最近比较火的原因。超节点本身是一种通过系统工程的方法来优化集群的方式，从技术难度上说，它没有高端制程那么难。国内现在有很多厂商在做“超节点”。我们也在根据我们对整体系统的理解，提供我们有针对性的超节点解决方案。

腾讯新闻《潜望》：华为发布的超节点方案很贵，只有少数客户用得起，其他国产芯片厂商有能力采用这种技术路线吗？行业中有哪些不同的着眼点？

顾萌：超节点本身是一种系统能力，所以不同厂商都会有自己在系统方面不同的着重点，不是只有华为一种超节点形式。我们从公开资料可以看到，华为的超节点以光纤光缆的全连接为一个主要特点。我们做的超节点规模是更适中的，以铜缆连接，目前是TP32卡的架构，未来可能扩展到TP128卡以内，并且可以在线切换拓扑连接的架构。铜缆连接一方面提供了比较高的性价比，另一方面也更成熟和稳定。

不同的超节点设计包括了不同的拓扑，不同的节点间互联方式，不同的算力密度，以及不同的散热方式等。比如在散热方式上，包括了风冷，浸没式液冷和冷板式液冷等。我们目前采用冷板式液冷。超节点设计还会针对不同的应用场景，比如用于大型训练集群的超节点，还是私有化部署的小型算力超节点，做不同配置上的优化。因此，无论从应用场景还是技术侧重上，超节点本身的形式是多样化的，可以有各种不同配置。

腾讯新闻《潜望》：很多人认为英伟达真正的护城河是CUDA生态，而国内生态之前很碎片化。你认为中国算力生态的突破口在哪里？

顾萌：生态问题，从短期看是巨大问题，从长期看根本不是什么问题。尤其是在AI领域，未来AI软件都是由AI来写的。

短期角度看，无论是美国自己还是中国，其实都是在一个大生态的角度。我们说的CUDA生态，其实不是单一生态，它是和PyTorch生态紧密扭合在一起，而PyTorch生态又是以更大的Python生态为平台的。

即使在美国，他们也在使用像JAX这样的框架去突破，一方面像Google会做JAX这样的新框架去突破以PyTorch加CUDA为主线的英伟达生态；另一方面，PyTorch自己也在不断添加对硬件的支持，来突破英伟达整个CUDA生态。再看看OpenAI现在对AMD的投资。所以在软件生态上，无论从美国自己而言，还是从AI对软件开发的助力上，我觉得伴随着时间完全不是问题。

腾讯新闻《潜望》：如果软件生态的壁垒只是暂时的，那么中国AI芯片公司真正的、长期的护城河应该建在哪里？

顾萌：我认为是中国半导体的高端制造能力。可以想象，一旦我们自己的高端制造能力完全突破，以中国的成本控制能力，芯片的价格绝不会像现在这么昂贵 。届时，Token的成本会降到什么程度，这将是颠覆性的 。凡是以规模化、制造为导向的产业，只要中国人干出来了，一定能干到最有性价比。

腾讯新闻《潜望》：你认为AI硬件初创公司的成长机会是否越来越少？

顾萌：整体而言，越往后走机会越小，但硬件领域相比模型领域还是要好得多 。在中国，一家初创公司想做大模型冲出来的机会基本没有了，但在硬件领域，依然存在一些窗口 。因为硬件的迭代周期很长，一款大芯片至少两年，而软件和算法可能在这期间发生巨变，这会瞬间让所有硬件公司重新回到同一起跑线，从而给小公司带来机会 。

“华为不会一家独大，中国会成长出几家 在全球范围内都排得上号的AI半导体公司”

腾讯新闻《潜望》：未来五到十年，中国的AI半导体产业会呈现一个怎样的格局？

顾萌：我觉得未来格局是和中国高端制程的突破时间点密切相关的。什么时候中国的高端制程有了大的突破，什么时候中国AI半导体产业就会“卷遍全球” ，就像今天的电动汽车一样。

在国内市场，华为无疑是一股强大的力量。它作为全世界唯一一家从底层半导体技术到上层To C业务完全打通的企业，在AI时代具备强大的整合优势 。但在华为强大的影响力之下，其他AI芯片企业依然有发展前途。这是因为一方面作为国家的全面布局，需要维护一个良性的竞争市场格局；另一方面，对比若干年前中国通讯市场的发展我们可以看出，中国广阔的市场也能够容纳的下2 ～ 3家头部公司。因此，在非华为的市场上，还是会成长出几家在全球范围内都排得上号的AI半导体公司 。 

腾讯新闻《潜望》：那么，我们正处在这场“AI淘金”的哪个阶段？

顾萌：这背后有一个根本的逻辑判断点：AI的颠覆性力量是不是真的存在，那个“大杀器（AGI和 ASI）”是不是真的？如果你认可其存在，并且相信它在现实中可以被实现，那我们现在绝对还处在早期阶段。但如果那个所谓的“大杀器”最终被证明只是一个虚幻的信仰，一个不会存在的东西，那我们正在经历的，就只是一个“郁金香游戏”而已 。 

腾讯新闻《潜望》：所以我们现在还处在一个无法证伪的阶段。

顾萌：是的，无法证伪 但我相信人类催生AGI/ASI时代的到来只是时间问题，最多也就是今天的技术道路并不是笔直通往AGI/ASI的道路，我们还需要更多的技术突破而已。