下一场“芯片战争”，将发生在华人之间

英特尔上周终于迎来了新任掌门人陈立武。

天知道已经去世的英特尔创始人、只有偏执狂才能生存的“传主”安迪·格鲁夫是否会对这样一位华人接班人满意。

反正，现阶段市场是极为满意的——英特尔这家风雨飘摇的老牌巨头公司，总算迎来了久违的大涨。

在消息宣布的盘后，英特尔上涨超 10%。从陈立武的履历来看，他可能是现阶段最适合英特尔的人选。

作为曾经在英特尔陷入困境的 2022 年至 2024 年担任过董事会成员的他，足够了解英特尔的情况。而作为长期的芯片行业从业者、风险投资家，他又足够了解行业和市场趋势。从各方面来看，陈立武都相当令人印象深刻、也是这项工作的合适人选。

英特尔的败局和IBM一样，是典型的大象转身失败的案例，而陈立武能否力挽狂澜，现在也未可知。但跳出英特尔本身来看，今天的这种欢呼中更多不乏社会心理因素的影响——陈立武和打败英特尔最重要的竞争对手掌门人、英伟达的黄仁勋一样，都是华人。

事实上，全世界的芯片行业目前正在进入一个吊诡的状态：从陈立武接班开始算起，卡住中国芯片脖子的芯片产业主要公司掌门人，都是华人。

他们包括：英特尔CEO陈立武、英伟达创始人兼CEO黄仁勋、AMD董事长兼CEO苏姿丰、博通总裁兼CEO陈福阳、MPS芯源系统创始人兼CEO邢正人、Ambarella安霸半导体总裁兼CEO王奉民等。如果不看CEO的话，如今活跃在硅谷的半导体行业中的华人数量总体占比会更加可观。

多年来在硅谷流传着这么一个段子：未来中美之间的竞争，将是太平洋两岸中国人之间的竞争。

现在，这句调侃正在因为人工智能的大爆发而成为真正的现实。

01

从贸易到芯片

许多人应该都读过克里斯·米勒的那本《芯片战争》。

这本著作基本上讲清楚了特朗普上台之后芯片是如何与全球政治相互影响的。

事情还需要回到2017年特朗普的就职演说当中。特朗普彼时宣称，“保护将带来巨大的繁荣和力量”。

而在2017年哪一年，中国的芯片进口额是2600亿美元，远远超过了沙特的石油出口额或者是德国的汽车出口额。中国每年购买芯片的花费超过了全球飞机贸易的总额。不夸张的说，芯片是当代国际贸易中最为重要的产品。

在特朗普上台之后，经济全球化的共识和愿景急转直下，保护主义成为新的逻辑。而作为全球化贸易最重要的产品和事实上的推动者之一，芯片产业成为了这场大转折中最关键的一个变量。

随着中国科技公司进一步涉足云计算、汽车自动驾驶和人工智能领域，半导体的需求也呈现指数级增长——英伟达的复兴就是这一逻辑。但是在保护主义的达摩克利斯之剑之下，中国技术的不确定性正在变得日趋明显。

美国乔治敦大学安全与新兴技术中心的学者在2020年前后汇总的数据显示，用于设计芯片的软件工具由美国公司主导，而中国大陆在全球软件工具市场的份额不足1%。在核心知识产权方面，中国大陆的市场份额为2%，其余大部分被美国和英国所占据。

此外，按照这一中心的数据显示，在整个半导体供应链中，综合芯片设计、知识产权、工具制造和其他方面的影响，中国大陆公司的市场份额为6%，美国公司为39%，韩国公司为16%，中国台湾地区公司为12%。

为了应对芯片卡脖子，中国也开始反击之路，后来的事情我们也都知道了。

从贸易的视角看芯片当然没问题，但是，很少有人从人才的视角重新复盘芯片行业。

不过或许对于我们来说，一个好消息是，随着硅谷科技圈华人影响力的不断上升，下一场芯片战争的冲突程度，可能会比我们想象的要低得多。

02

从芯片到AI

首先必须说明的是，新一场芯片战争依然还是会发生，且在所难免。

距离《芯片战争》那本书在中国出版不过两年多时间，随着特朗普的再次上台叠加DeepSeek在全球造成的认知冲击，全球化的逻辑正在再一次发生剧烈的变化。

当然，这一次同样和芯片息息相关。

人工智能时代的技术栈一般被分为四层，包括芯片层、框架层、模型层和应用层。

目前中国在应用、模型、框架等三层都已经能够做到与硅谷并驾齐驱。唯一落后的，当然也是最重要的环节，是底层的芯片层。

而OpenAI和美国政府都看到了这一点。

美国《商业标准报》3月14日报道称，“OpenAI向其快速崛起的中国竞争对手DeepSeek发起了进攻。”美国人工智能公司OpenAI在3月 13日向美国政府提交了一份长达15页的信函，称DeepSeek的最新模型R1是一个值得关注的进展。OpenAI还在信中攻击DeepSeek，称其会带来“重大风险”，并要求美国政府采取行动。

报道称，OpenAI全球事务副主管克里斯·勒汉在这封信中承认：“尽管美国目前在人工智能领域保持领先，但DeepSeek表明我们的领先优势并不大，而且正在缩小。”与此同时，勒汉声称在关键基础设施和其他高风险应用中使用DeepSeek会“带来重大风险”，因为其可能受到“中国政府的操纵”。他同时声称DeepSeek“侵犯知识产权”，其用户“可能面临隐私和安全风险”。

这封信函实际上是响应美国政府“人工智能行动计划”的一份提案。

提案中，OpenAI提议参考拜登政府的出口规则，采取分级制度，第一级是“致力于民主人工智能原则的国家”，包括美国盟友，这些国家可以享受技术和投资，但不能使用中国生产的设备以及“侵犯用户隐私并存在知识产权盗窃等安全风险的人工智能模型”。第二级是没能阻止受出口管制的芯片被转移到“第三级国家”的国家。第三级则是中国等国家。

这种指责其实是毫无根据的。TechCrunch的报道中也认为，目前微软和亚马逊等公司都在其基础设施上使用这些模型，而DeepSeek的开源模型中并没有能够让中国政府获取用户数据的机制。

这也再一次证明了一件事，有的时候技术的冲突到底存在与否其实并不重要，真正正在影响人类未来的，还是文明之间的冲突和不信任。

03

从技术到人才

但也基于此，从技术革命演进的角度来看，新的芯片战争，未来应该不会有进一步恶化的可能。

这种乐观的判断主要还是来源于目前人工智能上下游产业越来越明显的华人化趋势。

过去20年，印度裔几乎要成为美国科技界的政治正确选择：谷歌、微软、IBM、Adobe等巨头相继由印度裔掌舵，后来甚至有人将其总结为“班加罗尔现象”——印度理工科的教育基础投入正在改变美国科技界的未来。

然而，2025年以来，这一趋势开始出现明确的转折：Meta解雇印度裔AI团队负责人、特斯拉缩减印度裔中层比例、摩根大通调整印裔高管分管领域。数据显示，硅谷印度裔高管占比从2020年峰值32%降至2025年的27%。

相比十年前硅谷科技巨头主要由印度人主导，在这一轮AI革命当中，一个极为明显的趋势是，今天从硅谷的软件工程师们到芯片半导体的工程师们，华人的占比都已经不可忽略。

据统计，美国硅谷约有 25 万华人半导体工程师。美国芯片产业中的顶尖人才一多半都是中国人，如美国人工智能学院2024年3月披露的数据显示，在美国从事芯片研究的人员中，十人竟有六人是中国人。

但这并非一蹴而就的结果，而是一场静悄悄的改变。近五年来，美国科技公司中的华人比例从 20% 上升至 30% 以上，在重要的芯片研究和开发团队中，华人的占比更是惊人。

从技术创新积累上来看，这种变化其实由来已久。

比如在晶体管结构创新上，1999 年，华人教授胡正明研发出第一款 45nm 的 “鳍型晶体管”（FinFET），成功为摩尔定律续命数十年。英特尔花了 10 年左右时间将 FinFET 量产化，于 2011 年 5 月宣布对 22nm 3D 晶体管进行量产。如今台积电进入到 3nm 制程，仍然沿用 FinFET 技术。

在光刻机技术领域其实同样如此。台积电前技术负责人林本坚研发的浸润式光刻机技术，帮助当时差点倒闭的 ASML 起死回生，甚至一举超越曾垄断全球光刻机市场的日本佳能和尼康，为全球芯片制造精度的提升奠定了基础。

再来看新型晶体管材料研究中，麻省理工大学的朱佳迪带领科研团队成功开发出基于二硫化钼（MoS2）的原子级薄晶体管，为未来芯片突破传统硅基芯片在功耗、散热以及尺寸极限等方面的困境提供了新的可能。

这还是只是芯片层的比例。再来看下游。

马斯克前阵子发布的“地球上最聪明的人工智能”Grok 3的研究团队中，占据舞台C位的却是两位华人科学家——吴宇怀（Yuhuai Wu）与Jimmy Ba。在他两面前，马斯克都得坐到一边。

如今的AI领域在硅谷可以说华人占半壁江山。比如OpenAI，在ChatGPT和文字生成图片工具的技术团队中，华人成员数量更是超过六十位，占到了四分之一的比例。Sora的核心团队由十三人组成，而华人就占据了其中的四位，占比高达三分之一。

芯片是人工智能的硬件，大模型是软件。现在，硬件软件领域的带头人已经全是中国人了。软件未来估计也是华人占据话语权。

从技术政治的角度来看，这未必是件坏事。因为华人与华人之间的沟通，相比跨文化的沟通要来的深入地多。

这可能也能够在实际操作层面避免很多政治层面的误解，找到一些新的可能性。

04

从产业到生态

有人认为，华人CEO的崛起与半导体产业的代际变革深度耦合。但今天看我们可能还是低估了这种耦合效应。

当传统CPU性能提升趋缓时，英伟达通过并行计算架构开辟了新赛道，黄仁勋带领的英伟达能在GPU领域突破，本质上是对摩尔定律瓶颈的创造性回应。

这与华人工程师擅长的系统级创新思维高度契合。而苏姿丰治下的AMD则通过Zen架构实现技术反超，其背后是对x86生态的深度理解与持续迭代。这种 “技术深耕 + 生态重构”的路径，恰是华人工程师文化与商业管理结合的典型范式。

如果说海外华人的优势更多在于底层芯片架构的设计创新上，那么今天的国内的人工智能的框架和应用层创新则更具有强大优势。

在2025年年初，被誉为AI教父的杰弗里·辛顿曾经表示过，中国的STEM（科学、技术、工程和数学）教育比美国更好，拥有更多受过良好教育的人才，这将为AI的发展提供坚实的基础。“中国每年培养的科技人才数量庞大，而且这些人受过非常扎实的训练，这为中国AI技术的快速发展提供了强大的支持。”

也就是说，未来二十年，我们可能会极大地受益于前二十年以奥数为代表的重视数学的教育体系的成果。

此外，杰弗里·辛顿还提到，中国有着巨大的市场需求，这种需求驱动着技术的快速进步，甚至有可能成为引领全球技术发展的“动力引擎”。

当前的中美AI竞赛，已进入“贴身缠斗”阶段。技术层面，双方在算法、算力、数据三大核心要素上差距逐渐缩小。而从互联网到移动互联网的进化过程中，中国本土的网民数量、交互数据以及数字化程度，都是其他国家目前阶段难以超越的。

而基于这种基础优势上长期运营的国内互联网大厂，无论是在算法、数据还是应用场景上，天然都有巨大的竞争优势，而且，从其业务的快速反馈机制来看，目前已经形成了一套难以复制的应用创新体系。

基于中国全球最大规模市场的优势，中国互联网大厂在算法、应用层积累深厚。依托庞大的用户基数和多元化的业务场景，互联网大厂积累了海量多维度数据资源，这些都会在未来的人工智能竞赛中成为巨大的“数据资源”。

当然，到今天来看，AI竞赛已经不是一家公司对一家公司的竞争，而是大国之间的技术整体能力和未来创新实力的“大角力”。从今天全球人工智能战场上的高度不确定性情况来看，未来的AI领导者，未必是技术最先进的国家，而可能是应用生态最完善的国家。

在这种情况下，中国AI产业的发展急需从“单点技术竞争”转向“生态级创新”，才能应对外部竞争的压力。

下一代创新的诞生，不仅依赖市场层面的技术突破，更需要整个创新生态系统的支撑。

从这个角度来说，中国未来要保持战略优势，需以政策包容为“土壤”，以互联网大厂为“根系”，以创业公司为突破口，构建开放、协同、包容的创新生态。唯有推动中国成为全球AI的生态创新策源地，方能在中美AI竞赛中真正实现从“跟跑”到“领跑”的跨越。