突围时刻：中国AI模型登顶全球，英伟达选择了站队

1月6日，拉斯维加斯CES 2026舞台上，英伟达的黄仁勋一身皮衣照例登场，神情复杂地回顾去年AI产业的风云变换。大屏幕上，Kimi K2、DeepSeek V3.2和Qwen三个名字明晃晃地排在展示页核心位置。这直接掀起技术圈大量讨论，很快，产业人士发现，这三款来自中国的开源大模型，已经被“AI芯片之王”正式盖章。想象一下，一年前，DeepSeek R1的发布直接触发了英伟达股价单日暴跌17%，市值蒸发6000亿美金，让华尔街分析师们再三担忧其"护城河"能否续命。转折点出现在Meta和谷歌动作不断之时。去年11月，谷歌展示自研TPU训练的Gemini 3，打破英伟达一直以来的软硬件绑定局面，甚至传出Meta将于2027年广泛部署谷歌TPU。Meta当时还被视作英伟达GPU最大买家，仅去年采购意向就高达35万颗H100卡。英伟达的市场占有率极受威胁，股价应声跌超7%，短短30日内跌掉7000亿美金。反观Alphabet在同期强势增值5300亿美金，双线拉锯极为鲜明。那段时间，行业流传起黄仁勋内部沟通里的吐槽：业绩差被视为泡沫破裂，业绩好又被批助长泡沫，左右为难的焦虑暴露无遗。

英伟达没有选择等待命运安排。2025年平安夜，英伟达以约200亿美元“非排他授权”方式与Groq达成合作。Groq创始人Jonathan Ross原是谷歌TPU的核心人物，这次协议超过90%的Groq员工并入英伟达，还为他们人均实现500万美元资产兑现。Groq的LPU芯片拥有80TB/s带宽，是英伟达顶级芯片带宽的10倍，曾让Kimi K2推理速度飙升至原来的40倍。美银证券评价，这笔合作昂贵但极具战略含义。它一方面阻断了竞对伙伴借助Groq技术超车的可能，另一方面说明英伟达认识到AI需求长期离不开推理端专用芯片。

CES的讲台上，黄仁勋的策略更显轮廓。他在演讲里公然展示开源模型逼近闭源模型前沿的图表，Kimi K2和DeepSeek V3.2站在最显眼处，甚至直接用这些“最吃硬件”的中国模型作为自家新平台的标杆测试对象，并未选用Gemini或Claude作为性能对比。Kimi K2具备万亿参数的MoE构架，DeepSeek R1则被视作推理效率的行业标准。如果英伟达硬件还能轻松提升它们10倍性能，事实就是——无论模型多先进，大家最后都还在用英伟达的卡。这种真诚的“验明正身”，远比背书广告更有力量。

在主流开源模型的名单里，OpenAI和Anthropic等闭源领先企业却被冷处理。原因显而易见，这些头部公司正自行开发特定芯片或与谷歌深度绑定自研硬件。Anthropic甫于去年10月与谷歌确定百亿美元算力交易，将在2026年部署多达100万颗TPU。OpenAI也在10月宣布与博通联合自研推理芯片，计划2026年量产。这意味着顶尖闭源玩家正在悄然远离英伟达的GPU生态，尝试构建自有闭环体系。

参照电动汽车行业类似现象，特斯拉早期依赖松下电池，等到市占爬高后直接自建电池厂，脱离供应依赖。开源阵营因设备与平台有限，更需要通用、自由度高的算力平台，这恰好成为英伟达坚守的护城河。数据显示，截至2026年初，中国开源模型已经贡献了全球近30%的AI使用量，较2024年底的1.2%形成飞跃。

再举两个类似路径的行业案例。2023年北美区块链应用爆发，那年Solana通过针对大规模用户部署提升效率，成功由原先一条“散兵游勇”的链跃升为头部基础设施。同样，2022年欧洲云计算市场上，法国OVH等独立服务商抓住AWS、Azure已形成自建芯片闭环局势，快速联手Oracle等芯片通用平台，稳固了自身的基础设施供应优势，大幅拉升全球市占。从这些案例可见，谁能抓住广泛“平台级”用户，谁就容易成为最终赢家。

从机制来看，全球范围内，AI模型的爆发带来了推理任务量的指数级增长，闭源头部企业为降低成本、提升效率自建专用芯片、搭配自家模型，从芯片、硬件到上层应用构筑壁垒，供应链趋于自洽。开源阵营若不形成芯片自研能力则需依赖高度通用、易于适配的平台，而这时产品性能、生态适应能力成为厂商选择的决定性标准。

有反例：2016年日本厂商NEC尝试搭建自有AI训练芯片生态，试图绑定国内多家日企，通过专有硬件反补模型训练，结果因无法追上开放生态下性能升级节奏，模组出货未达预期，行业影响力逐渐边缘化。走向过度封闭或者过度自研未必一定获得市场红利。

目前，DeepSeek靠精准压缩训练成本获得金融机构加持，Qwen凭借阿里集团资源获得广泛落地，Kimi K2则以革新能力获得国际风投热捧。三者共同点是无意自研芯片，模型自产自销，但用户仍需用通用硬件完成部署。在英伟达卡位的当下，它们成了“安卓联盟”里最有力的一批种子选手。未来AI生态走向依旧充满变数。美国等主要技术巨头一旦扩大推理端自研，将极大搅动市场格局。开源阵营能否维持算力供应和生态繁荣，还需警惕成本失控和生态割裂风险。未来3-5年，全球AI市场正处于平台与封闭、集中与开放、硬件与模型协同的动态较量期。黄仁勋这一次选择与中国开源模型深入合作，是对抗行业封闭化趋势的一步大棋，游戏规则已经在暗中变脸。