AI算力对比：中国曾领先，现美国68.9%，中国14.5%

回想那几年，AI刚冒头，大家还都在试水。2020年前后，中国在全球算力排行上其实走在了前面。那时候数据中心建得热火朝天，从东部到西部，一座座机房拔地而起，服务器一台接一台往里塞，总量直接超过了美国。欧洲和日本当时还跟在后面，份额小得可怜。

为什么能领先？主要是因为中国早早把算力当成基础设施来抓。国家层面推动“东数西算”，把东部的数据需求往西部转移，那边电便宜、地广，建大集群特别合适。

结果呢，全国算力网络连成一片，支持各种AI项目落地。2020年到2021年，这边总算力数字一会儿领先一会儿被追，双方咬得很紧，有时候美国多一点，有时候中国反超。数据更新得勤，采购团队盯着报表调整计划，技术人员反复测试新设备，每一次小提升都记在账上。

那段日子，全球AI竞赛的味道已经很浓。谁都知道，算力就是底子，底子厚了，模型才能训得更大，跑得更稳。中国当时在规模上占了先机，西部那些枢纽节点，机架数量节节攀升，网络互联也越来越顺。

欧洲那边还在慢慢追，日本更注重精细，但整体体量差一截。2021年底的数字显示，中国在总算力上还保持着微弱优势，大家都觉得这赛道挺公平的，谁努力谁就有戏。

转折来得挺突然。2022年11月，OpenAI那个聊天机器人一出，美国那边直接炸锅。谷歌、微软、亚马逊这些巨头立刻加码，资本往GPU上砸得毫不手软。

短短几个月，硅谷的采购订单像雪片一样飞出去，数据中心扩建项目一个接一个上马。他们的总算力曲线就这么直线上升，很快就拉开了距离。

更关键的是，从2022年10月开始，美国对先进AI芯片的出口设了限制。英伟达那些顶尖货，卖给中国的版本性能被砍了好几刀。采购清单一更新，中国团队只能转头找别的路子。

高端训练任务的效率受了影响，集群优化变得更讲究技巧。2022年到2023年，美国的领先优势越来越明显，投资规模大到让人咋舌。他们的数据中心像滚雪球一样，越滚越大，云服务商和芯片厂商配合得天衣无缝。

到2024年，美国继续加码，新公司建超级集群，数百上千台服务器同时上线，总算力占比稳步往上走。2025年8月，Plotset机构的数据出来，美国占到68.9%，中国14.5%，欧洲6.1%，日本1.2%。

这个差距不是一天两天拉开的，而是投资节奏和供应链控制共同作用的结果。美国在基础设施上积累得深，资本支出中AI相关的比例高得离谱，生态闭环也越来越牢。

中国这边，算力建设其实没停。东部需求大，西部资源足，“东数西算”工程继续推进，全国机架总规模超过千万标准机架。智能算力规模也跟着涨，液冷技术用得越来越多，PUE值降下来，绿色低碳成了标配。

城域算力网络打通后，时延控制得更紧，工业场景的“最后一公里”问题逐步解决。这些努力让中国在总规模上保持增长，只是高端部分受芯片供应影响，推进速度比以前慢了点。

好在，中国没把宝全押在外部供应上。华为的昇腾系列芯片这些年进步明显。从910B到910C，性能一步步往上爬。

2025年，昇腾芯片的产量大幅增加，集群产品如Atlas系列已经在实际任务里挑大梁。深圳的研发团队把测试环境搭得越来越完善，基准跑分曲线稳稳上升，供应链也调整到位，国内生产能力跟得上需求。

靠着这些国产芯片，中国能自己决定怎么堆算力，不用总盯着别人脸色。西部数据中心继续扩容，网络拓扑优化得更合理，负载分配更智能。工程师们在控制室盯着大屏，实时调参数，记录每一次性能提升。这样的自主能力，让中国在AI发展中多了一份底气。

全球格局其实在慢慢松动。各国都在往算力上使劲，中东有些国家也开始建大集群，但中国依托自家芯片和能源优势，形成了独特路径。分布式AI计算网络激活后，跨区域效率接近单机房水平，1.243英里跨度还能保持98%效能，这在全球都算亮眼。

斯坦福AI指数报告显示，中国在模型性能上跟美国的差距已经缩到很小，有些基准测试甚至接近持平。DeepSeek这样的开源模型，用更少的算力就打出高水平，证明效率也能补规模。

算力这事，说到底是长期赛。谁能把硬件、软件、能源、数据这些要素捏在一起，谁就更有话语权。中国这些年积累的经验，正好用在自主创新上。

从2020年的领先，到现在的局面，再到国产芯片的发力，这条路走得实打实。中间有压力，有调整，但中国始终在往前推。全球AI算力分布还会变，谁掌握了核心技术，谁就能在下一轮竞争中站得更稳。