中美AI算力战升级，中国三大模型全球亮相开源反超美企

哈喽，大家好，小锐这篇行业评论，主要拆解中美AI算力战的最新格局，中国三大开源模型强势登陆国际舞台，开源赛道已然实现对美企的反超。

美国当地时间1月5日，英伟达CEO黄仁勋在CES 2026开幕前夜抢先演讲，密集发布新品打响算力竞争第一枪，却意外让中国开源力量成为焦点，中国开源模型凭何跻身全球第一梯队？英伟达的算力反击能否扭转开源领域的被动局面？

在AI算力战的博弈中，开源赛道早已不是边缘战场，而是决定技术话语权的核心阵地，黄仁勋在演讲中明确提及，去年行业最关键的变化就是开源模型实现规模化崛起，而中国力量的爆发的尤为亮眼。

他特意肯定了DeepSeek R1模型的惊艳表现，这款模型不仅激活了全球性开源运动，更让非头部厂商看到突破机会，目前性能正持续逼近前沿水平，成为开源生态中不可忽视的核心力量。

而且，演讲现场PPT展示的多款开源模型中，Deepseek V3.2、Kimi K2、Qwen三大中国模型赫然在列，这一细节直接印证中国开源力量已跻身全球第一梯队。

要知道，此前全球开源生态长期由美企主导，从模型研发到生态搭建都掌握话语权，中国模型的集体亮相，意味着格局正在被改写。

开源赛道的反超并非偶然，核心在于开源模式的天然优势与中国技术积累的双重叠加，开源模型能大幅降低行业准入门槛，让中小企业甚至个人开发者参与创新，形成规模化技术迭代效应，这与美企封闭模型的垄断逻辑形成鲜明对比。

同时，中国团队在模型优化、场景适配等方面的深耕，让产品更贴合全球开发者需求，比如DeepSeek系列模型在多语言处理、推理效率上的优化，就收获了海外市场的广泛认可。

从行业趋势来看，开源正成为AI技术扩散的主流路径，全球100万亿美元规模的各类产业，正纷纷将研发预算向AI倾斜，开源模型凭借低成本、高灵活性的优势，成为产业落地的首选。

中国在这一赛道的反超，不仅是技术层面的突破，更意味着在全球AI产业重构中，掌握了更具包容性的生态话语权。

面对中国开源力量的崛起，英伟达用新一代Rubin芯片平台展开强势反击，试图以硬件算力优势巩固行业地位。

作为每年迭代一代的核心芯片平台，Rubin此次一口气推出六款全新芯片，覆盖CPU、GPU、交换机芯片等全品类，构建起完整的算力硬件生态，针对性解决AI算力从单点突破向系统优化升级的核心需求。

Rubin GPU的性能跃升尤为关键，其NVFP4推理算力达50P FLOPS，是上一代Blackwell的5倍，训练算力35P FLOPS、HBM4内存带宽22TB/s，分别是上一代的3.5倍和2.8倍，晶体管数量更是达到3360亿个。

而且，通过软硬件协同设计，Rubin实现了性价比的跨越式提升，推理token成本降低10倍，训练混合专家模型所需GPU数量减少4倍，这一优势直接击中大模型研发的成本痛点。

其他芯片同样亮点十足，ConnectX-9 Spectrum-X超级网卡芯片支持800GB/s以太网，解决了高速传输瓶颈。

BlueField-4 DPU晶体管数量达1260亿个，网络、计算、内存带宽能力分别是上一代的2倍、6倍、3倍，成为AI基础设施的核心管控节点。

搭配新一代NVLink72及超节点DGX SuperPOD，Rubin平台形成了从单芯片到集群的全链路算力支撑，目前已全面量产，AWS、谷歌云等头部云服务商及OpenAI等顶尖实验室均确认采用。

英伟达的反击逻辑很清晰，开源模型的落地终究离不开算力支撑，Rubin平台通过构建软硬件协同的算力生态，既能绑定全球开发者，又能凭借性能优势挤压竞争对手空间。

但这种硬件壁垒并非不可突破，中国开源模型可通过适配多元算力平台，降低对单一硬件的依赖，形成开源生态与算力自主的双向支撑。

中美AI算力战的终极较量，正聚焦于物理AI的落地场景，谁能率先实现技术与产业的深度融合，谁就能掌握未来主动权。

黄仁勋直言，英伟达已深耕物理AI8年，核心目标就是让AI走进物理世界，完成从能说到能做的跨越，而这一过程的关键，是让AI掌握物体恒存性、重力、惯性等人类与生俱来的物理常识。

自动驾驶是物理AI落地最受期待的场景，也是中美布局的核心焦点，英伟达已与梅赛德斯-奔驰达成合作，DRIVE AV软件独家搭载于其车辆，相关自动驾驶汽车已正式投产，2026年第一季度率先在美国上路，下半年逐步进入亚洲市场。

本次发布的开源推理VLA模型Alpamayo，凝聚了数千人研发心血，搭配仿真工具及数据集，专门为自动驾驶研发提速，降低行业准入门槛。

工业制造与机器人领域同样竞争激烈，英伟达与西门子深化合作，将物理AI模型、Omniverse仿真平台与工业软件深度整合，实现从芯片设计到生产运营的全生命周期覆盖，推动在计算机中设计、在计算机中制造的高效模式。

同时，推出Cosmos系列世界模型及Isaac GR00T N1.6推理视觉语言模型，为机器人开发者提供全套解决方案，加速物理AI落地。

中国在物理AI场景落地中同样具备优势，开源模型的灵活性可快速适配不同产业需求，比如在自动驾驶领域，国内车企可依托中国开源模型，结合本土路况数据优化算法。

工业领域，开源模型能与制造业场景深度结合，降低中小企业AI改造门槛，这种场景适配能力，正成为中国开源力量对抗英伟达硬件优势的重要筹码。

当前中美AI算力战的格局，已形成中国开源生态破局、美国硬件算力反击的动态平衡，而物理AI的落地则让这种平衡逐步向双向赋能演进。

中国开源赛道的反超，打破了美企在AI技术上的垄断，让全球产业看到了更具活力的创新模式，英伟达的算力升级，则为开源模型的规模化落地提供了核心支撑，二者看似对抗，实则推动了全球AI产业的快速迭代。

从长期趋势来看，开源将成为AI技术扩散的主流，而算力则是核心支撑，谁能实现开源生态与算力自主的深度融合，谁就能占据主导地位。

中国目前在开源赛道的优势的明显，但若想巩固领先，还需加快核心算力硬件的自主研发，减少对外部硬件的依赖，美国则需打破封闭生态的局限，在开源领域寻求更多合作，否则硬件优势难以转化为长期竞争力。

CES 2026上的这场较量，只是中美AI算力战的一个缩影，随着物理AI在自动驾驶、工业制造等场景的逐步落地，全球AI产业格局将迎来深刻重构。

中国凭借开源赛道的反超，已在这场博弈中占据先发优势，未来若能持续实现技术突破与生态扩容，有望推动全球AI产业进入更具包容性、更高效的发展阶段，而这场由中国开源力量引领的变革，才刚刚拉开序幕。