大陸駐美大使館發言人有說

https://www.reuters.com/world/china...rts-2026-01-13/

「As principle, ensuring the smooth development of economic, trade, and technological cooperation is in the common interest of both China and the U.S.」

中國晶片自主突破！智譜攜華為推首款全國產晶片訓練 AI 模型
2026-01-14
https://technews.tw/2026/01/14/zhip...-huaweis-chips/

搭配著看 :rolleyes:

中國有home market優勢, 上下游產業化一條龍, 黨國企體制支持, 割韭菜大撒幣研發補助, 牛馬內卷人才, 唯一缺點可能是國際化這條

出海口: 有錢美日德法英韓加的客人政府會擋, 沒錢的客人搶著用還能貪汙, 如果不小心賣到老美的地盤還會害客人被衝康. 還有點錢的除了普大帝跟火雞不怕外, 印/巴西/墨/油國土豪都搖來搖去的

國際化這條因爲出了MANUS跑路新加坡事件，傳聞從業人員也要比照公務員沒收護照了，
雪上加霜。 :laugh:

【25億美元賣給Meta，Manus AI「整隊入籍新加坡」　中國媒體氣炸喊叛逃】

不討論政治限制
單看產品也根本沒啥出海口
一邊是3nm晶片
一邊是等效7nm晶片
算力、能耗都差好幾倍
根本都沒啥競爭力

套句西班牙客戶10幾年前嗆台商的話

買中國貨還要花錢?他們(Huawei)都給我錢

不過2020年後世界變了,應該不一樣了

這麼說不準，畢竟 OpenAI, Google 等起步時。

當初訓練用的設備也沒比現在的強。

80/20 法則，一旦超過後，回饋/效應就變少。

現在產能很大一部份是用在提供服務。（Oracle, M$)

並非訓練。

加上不缺錢，就直接拿 N 家的訓練後，也直接來跑服務。

訓練 偏彈性高，可程式化。
服務 偏向 高效低資源。（TPU 等 ASIC）

現在不缺資金，也不管效率/運營成本，就看誰撐到最後。（供應少，需求大）

說實在，差異沒那麼大。

可現在不是剛起步階段
比如現在又蹦出來一個搜尋引擎
說要成為下一個Google
誰會信?
時機點過了就是過了
已經成熟的市場
即使小廠能拿出同樣優秀的產品
也無法與大廠競爭

軟體是另一個門檻
用CUDA開發不需要重新造輪子
現在用大陸晶片開發AI
一切都要自己從頭搭建
成本又往上加

玩得起就那幾大廠，全邊戰士又更少。

就算第 2,3 名，也是很恐怖。

況幾乎分成兩陣營，各自為王。

你的比喻完全不對
CUDA 只是一個 GPGPU 底層操作 API 的集合
用在 AI 上的 CUDA 跟原本的 CUDA 完全不一樣
是重新開發出來的，講白說就是以前的輪子根本不能用
所以 NV 實際上也在重新開發輪子
只是這個輪子只有他家的車能用

現在新輪子是在 AMD, Intel, Apple 等設備都能用
你就算是 NV 設備也會有 CUDA12, CUDA13 相容問題
不相容你一樣就是要換新卡
https://developer.nvidia.com/cuda/gpus/legacy