文：王智遠 | ID:Z201440

昨天（2025年5月7日）有場大會，你關注了嗎？

每年一度在洛杉磯舉行的米爾肯全球會議（Milken Institute Global Conference）；準確來說，更像一個聚集全國政要、企業家、投資者、學者等商界頂尖大腦的“超級思想碰撞會”。

每年這時，都會有不同領域的人來這里，談論如何應對世界上最緊迫的挑戰；今年會議主題：“推動一個繁榮的世界”，特別聚焦人工智能、可再生源，等前沿領域。

這個舞臺上，英偉達CEO黃仁勛自然不會錯過。

面對主持人提問，他說很多內容；但說實話，他的表達風格一如既往：碎片化、跳躍式，想從中理出一條清晰的邏輯線并不容易。

我熬夜學習，認真消化全部內容，并在充分理解基礎上，提煉出關于戰略、競爭與未來趨勢的關鍵思考。

01

老黃提到一個概念：AI工業革命；不是技術升級，是一場徹底重構生產體系、組織結構，甚至重新定義人類價值的大變革。

變革在哪呢？從三個方面來看：

一，AI成了數字勞動力，像虛擬員工，能自己干活；二，AI是一種可批量制造的工業品，就像當年煉鋼一樣造“智能”。

AI將會重塑企業的運作方式，引入所謂雙工廠模式，重新定義人在產業鏈中的角色，讓人從執行者變為調度者。

因此，AI正在催生一種全新的經濟基礎設施：智能基礎。它的影響力和當年的電力革命、互聯網革命一樣巨大。

而其中最關鍵的是：“雙工廠”。

傳統意義上的工廠都比較熟悉，生產看得見、摸得著的東西，比如：汽車、手機等，是我們生活中離不開的實體經濟產物。

它主要靠人、機械、流水線、原材料和能源運作，一句話總結即：用物理手段，把產品做出來。

但AI工廠不一樣了。

它依賴于GPU集群、數據中心以及強大的算力資源來運轉，簡單來說即：“電+數據+算法”。那么，AI工廠生產什么呢？答案是批量生產的智能單元（Token）。

這里的Token不是你在自然語言處理領域理解的單詞、短語或字符，是一段參數、一組圖像生成規則或自動駕駛決策邏輯。

更準確地說，是一種“智能模塊”，可以被調用、組合、訓練和部署的最小智能單元；而Token由數據中心的GPU集群制造出來，將作為驅動未來產品的“數字燃料”。

例如，一輛自動駕駛汽車需要依賴數百萬個這樣的Token，構成的模型來感知環境并規劃路徑；一家公司可以通過組合不同的Token來生成定制化的財務分析報告或者藥物分子設計。

所以，在AI工廠時代，Token非常重要。

因為AI工廠輸出一個個“智能單元”（Token），可以是圖像、語音、文字、代碼或是決策系統等，能幫助企業進行管理、醫生診斷疾病或是司機駕駛車輛。

因此，傳統工廠和AI工廠是兩種不同維度的生產體系：一個在“物理世界”里造東西，另一個則是在“數字世界”里造“大腦”。

黃仁勛說得特別清楚：這兩類工廠缺一不可。

實體工廠決定了產品是否存在，AI工廠則決定產品是否具有競爭力。未來制造業必須進入“雙工廠”模式，無論是割草機、航天器，還是硬件和智能的結合，這些都將成為企業生存的基礎。

02

既然AI工廠這么厲害，建一個得多花多少錢？

老黃說：這個數字和背后的戰略意義，遠遠超出了我們對傳統制造業的認知。目前，英偉達正在建設的一座AI工廠，電力需求高達1000兆瓦，也就是1吉瓦。

對，一座，但是不要小看一座。這是什么概念？

這么說吧，這相當于一座中型核電站的發電能力，也足夠供應一個百萬人口城市的日常用電了。而且，建一座AI工廠的成本，高達600億美元，差不多就是波音公司2025年的整體市值。

那么，問題來了，這600億花在哪了？答案是：硬件。

比如：大量最新GPU芯片部署（動輒數萬塊）；高密度數據中心、液冷散熱系統、專用變電站、備用發電機組等能源基礎設施、甚至還有持續訓練AI模型所需的數據采購、算力調度系統。

換句話說，這不是搭幾臺服務器就能搞定的事，而是一個需要從零開始打造的“智能發電廠”。

雖然貴得離譜，但黃仁勛預測，未來十年內，全球會出現幾十座這種千兆瓦級別的AI工廠。它們會像19世紀的煉鋼廠、20世紀的芯片廠一樣，成為國家或地區經濟的核心動力。

如果按每座工廠平均600億美元來算，十年內的總投資可能超過2萬億美元，這比5G網絡、云計算這些大項目還要龐大得多。

非花這筆錢不可嗎？當然。

因為AI工廠本質不是數據中心升級版，而是“智能發電廠”。它生產的Token（智能單元），將成為各行各業的動力底座，推動醫療、交通、金融、制造等領域的變革。

舉個例子：

一座1000兆瓦的AI工廠，一個月能生產數萬億個Token。Token可以用來訓練自動駕駛模型、生成藥物分子庫、優化全球物流網絡，甚至調控整個城市的能源系統。

但是，這么大手筆的投入，并不是說想花就可以的，只有巨頭或者國家級力量才玩得起這個游戲。

600億美金，上牌桌的門檻。直接把絕大多數企業擋在門外；再加上千兆瓦級的電力需求，也進一步限制了選址范圍，這一切，必須建在能源充足、政策穩定、基礎設施完善的區域進行。

哪些地方更合適呢？黃仁勛提到幾個理想地點：

美國得克薩斯州，中東的新能源基地，還有北歐那些擁有豐富清潔能源的國家。這些地方不僅電力便宜、政策支持，還具備長期運營的穩定性。

所以，英偉達正在和多國政府合作，一起規劃AI工廠的布局。他們的目標很明確：把AI工廠納入國家級基礎設施體系，就像當年各國爭相建設高鐵和5G網絡那樣。

畢竟，AI工廠的分布將重塑全球經濟格局。誰先擁有這些工廠，誰就有掌握智能定價權和標準制定權，還能通過輸出Token，影響其他國家的產業升級路徑。

換句話說，掌控AI工廠，就意味著掌握了下一代經濟的主導權。

03

說到這兒，黃仁勛顯得非常激動。他直言不諱地表示：放棄中國市場，等于放棄技術主導權，這非常可惜。

為什么？因為中國的市場規模實在太大了。

每年能達到500億美元，這個數字幾乎相當于整個波音公司的體量。這不是單純的商業收入損失，更意味著你把一個龐大市場的技術規則制定權，拱手讓給了競爭對手。

更重要的是，一旦美國企業退出中國市場，會給華為等中國科技巨頭機會，去主導本地的AI基礎設施建設。

他們會獨立建立自己的技術標準、算法框架、Token協議、算力調度邏輯……

而一旦這些標準只要在中國市場確立下來，它們很快就會向東南亞、中東、非洲等其他市場擴散；最終，全球AI生態可能會分裂成兩個陣營：“美國技術圈”和“中國技術圈”。

這樣一來，美國將失去對智能時代底層規則的控制力，這才是最根本、也最深遠的影響。

還有一個問題，特別讓人頭疼：那就是技術出口限制。芯片禁令，正在加速對手的“自立門戶”。

雖然目前全球已經有幾百萬塊英偉達GPU在運行，但美國如果只限制新芯片出口，并不能真正阻止其他國家發展AI，尤其是軍事領域的應用，反而會逼著他們更快地尋找替代方案。

比如，華為已經依靠自主研發的昇騰芯片和AI框架MindSpore，成功搭建起一整套完整的AI工廠體系。

這種“自己動手、豐衣足食”的能力，不僅大幅減少了他們對國外供應鏈的依賴，還讓他們在國際市場上擁有了更強的競爭力。

還有一點，從長遠來看，這種封鎖政策，實際在推動中國、沙特、印度等一批國家加快構建“去美國化”的AI產業鏈，結果就是，美國企業全球技術主導地位，會被慢慢削弱。

可能出現的局面是：美國既沒能真正擋住別人的發展，又因為失去了中國市場，導致自身收入下降、研發投入減少，反過來拖慢了自己的技術更新速度，陷入一個越來越被動的惡性循環。

所以，孤立中國，沒有保護技術優勢，反而加速了它的流失。

04

如果中國主導AI標準，全球供應鏈會發生什么？

首先，部分企業都得按照中國的規則來玩。特斯拉想在中國賣車，得用符合中國AI標準的自動駕駛芯片，美國芯片即使性能更強，也會因協議不兼容被踢出供應鏈。

東南亞電商平臺，如果采用中國的AI標準，用戶數據會流向中國的大數據中心；這些數據會被用來訓練出更適合當地市場的模型，從而控制當地的消費市場。

這就形成了一種“數據朝貢”的模式。

未來的“AI應用商店”只會分發符合中國標準的Token，好比現在的安卓系統綁定GMS（谷歌移動服務），歐洲的初創公司如果不妥協，就只能失去龐大的中國市場。

這種做法進一步限制了生態標準，因為大多數開發者要通過特定的API接口調用AI能力，并且每生成一個Token都要向中國支付所謂的“智能稅”。

第二點，中國AI標準將重劃全球制造業勢力范圍，促使制造業版圖重組。

低端制造會迅速回流，例如：越南的服裝廠采用中國AI質檢標準后，東莞生產的智能紡織機反而可以出口到東南亞地區。

高端制造領域同樣會出現脫鉤現象，德國車企若采用中國自動駕駛標準，工業機器人、傳感器的采購鏈就得繞過博世、西門子等傳統供應商，轉而與中國廠商如大疆、商湯合作。

很快，基礎設會被綁定。

如果非洲國家采用了中國AI醫療標準，醫院就需要采購華為的5G基站、浪潮的服務器以及阿里的云節點，形成一種“鐵三角”的依賴關系。

這樣的轉變，會催生一個基于“智能本位”的貨幣體系，甚至挑戰美元的霸權地位。

不信你想想看：

以前國際貿易以美元結算，但未來，Token可能會影響交易價格，進而動搖美元的地位。

沙特可以用石油交換中國AI工廠提供的能源優化方案，印度則可以用軟件服務換取醫療診斷Token，而人民幣甚至可能成為Token交易的錨定貨幣。

假設中國AI標準覆蓋了RCEP（區域全面經濟伙伴關系協定）國家，那可能形成一個擁有23億人口的“Token經濟圈”，使美元在全球結算中的份額減少三分之一。

更諷刺的是，這套體系可能比美國霸權更隱形。

因為企業會自愿選擇“更便宜、更好用”的中國標準，就像當年全球自愿接受美元綁定一樣。當所有的船只隨著中國AI的潮汐起伏時，想要脫離這個體系已經來不及了。

這會形成新的技術冷戰新戰線。

美國可能會組建一個“AI北約”，要求盟友禁用中國標準。但是，東南亞國家可能會陽奉陰違：就像他們拒絕制裁華為5G那樣，偷偷地使用中國AI工廠來降低成本、提高效率。

所以，AI經濟對全球經濟的改造，可以說有三層暴擊式的影響：來自于GDP增長方式、各國的戰略格局、以及經濟霸權的爭奪。

未來國家之間拼的不是誰家油田多，而是誰家“腦子廠”的產能高；過去，GDP靠造汽車、挖石油、蓋房子堆起來，未來GDP要看Token產能，誰能生產更多智能單位，誰就能收全球的“智商稅”。

對了，黃仁勛無疑是AI硬件戰役中的最大受益者之一。但現在因為種種原因，他正在錯失一些關鍵的機會點。

所以，當中國AI開始全面用上中國芯片時，英偉達主導地位就開始動搖。

華為昇騰、寒武紀、阿里平頭哥，一些國產芯片和AI平臺崛起時，不僅能滿足國內AI工廠需要，還在性能、生態、兼容性上不斷追趕。

到那時，中國AI發展路徑會形成一個“自循環”：數據采集、模型訓練、Token生成到應用落地，整個鏈條都在本土完成。

這場博弈中，如果英偉達無法重新贏得中國市場，會逐漸從“不可或缺”變成“可替代選項”；黃仁勛或許意識到這一點，但他能做的，確實越來越有限了。

畢竟，中國AI已經開始動手造自己的「地基」了。