MIX Fold3包裝盒泄露 新機本月登場
小米的全新折疊屏旗艦MIX Fold3將于本月發布，近日該機的真機包裝盒在網上泄露。從圖上來看，新的MIX Fold3包裝盒在外觀設計方面延續了之前的方案，變化不大，這也是目前小米旗艦
3月初，美國特別競爭研究項目（SCSP）組織了一場主題為《人工智能超級計算集群的未來》的爐邊對談活動中，SCSP總裁兼首席執行官Ylli Bajraktari與半導體研究機構Semianalysis的創始人Dylan Patel談到了關于中美之間的人工智能競爭。
Dylan Patel的結論是：在AGI（通用人工智能）競賽中，只有中美兩個玩家，沒有第三個玩家。
△SCSP總裁兼首席執行官Ylli Bajraktari（上圖右一）與半導體研究機構Semianalysis的創始人Dylan Patel（上圖左一），圖片來源：SCSP
Ylli Bajraktari：過去的48小時，有很多關于美國《芯片與科學法案》的爭論（美國特朗普政府計劃廢除《芯片與科學法案》）。你對這件事的發展方向有何想法？為什么會受到如此多的關注？
Dylan Patel：《芯片與科學法案》是非常善意的，這也是必需的。而520億美元的補貼也只是杯水車薪。在我看來，這遠遠不足以推動實現美國占據全球20%芯片產量的目標，更不用說更高的數字了。你知道，要回到美國80年代的30%-40%的水平，這是一個真正的大挑戰。關于“芯片法案”會發生什么，這是有爭議的。我們也不確定，聽起來像是，被重新定位甚至被淘汰了。
但你知道，很明顯的是，美國需要一個安全的半導體供應鏈，即使臺積電宣布了將對于美國的投資增加到1650億美元。即使他們做得對，建造晶圓廠需要花費巨額的資金，但大部分是在這屆政府離開后的事情了，因為屆時可能所有的晶圓廠外殼都建成了，但占成本可能還不到20%，還需要幾年時間，等設備就被搬進去了，實現了量產才算完成。所以，你可能會在下一屆政府任期中看到所有這些設備的搬入。但是在這一點上，他們也可能撕毀交易，對吧？所以，你知道，即使他們完全完成了他們承諾的1000億美元，他們仍然完全依賴境外研發制程技術。
在中國臺灣，他們宣布在美國建設的研發中心并不會獨立研發新的工藝制程，而是基于中國臺灣研發的制程進行產線改良。而且臺積電美國的產能全部建成，也仍然不到他們總產能的30%。它沒有很多節點，它仍然沒有使美國的芯片供應鏈足夠安全。但這是朝著正確方向邁出的一步。所以我們會看看會發生什么，實際上可以做些什么來加速國內供應鏈，對吧？
Ylli Bajraktari：2月底我在中國臺灣，參觀了臺積電和聯電，那里顯然有很多緊張情緒，不僅僅是圍繞半導體、傳統芯片的未來、中國大陸。你提到了臺積電關于投資的公告，還有一些其他的公告正在準備或正在進行中。你如何看待臺積電和英特爾在晶圓代工上的競爭。
Dylan Patel：我認為我們應該真正關注美國能贏的地方。以中國臺灣為例，臺積電已經接近中國臺灣電力消耗的20%。如果他們繼續在中國臺灣建造，我們預計他們將在未來四五年內會繼續建造晶圓廠，截至它將占據中國臺灣電力消耗的30%-40%。與此同時，中國臺灣將在接下來的18個月內關閉所有核電。他們必須主要依靠從美國進口液化天然氣來發電。所以，未來他們的電力成本可能將是美國的3.4倍，而晶圓廠需要大量的電力，這也是關鍵成本之一。
即使是英特爾在俄亥俄州的晶圓廠，它在英特爾宏偉的計劃中相對較小，就像臺積電在現在的亞利桑那州的晶圓廠一樣。但實際上，俄亥俄州晶圓廠所需的電力是千兆瓦的規模。實際上，美國可以通過提供超級便宜的電力來獲勝。另外，晶圓廠的大部分成本是設備，無論你在哪里，價格都是一樣的，不論是將EUV工具運往中國臺灣還是美國，這占整個晶圓廠成本的約80%。所以我認為有很多事情可以做來平衡成本，并讓我們獲勝。實際上，我們確實付給我們的工廠更高的工資，但是我們的電力要便宜得多。讓我們利用這個優勢，我們可以讓美國經濟發展，建造更多的晶圓廠。我認為真正的希望是，我們可以加速并推動勝利。現在很明顯，有很多研究表明，美國建造晶圓廠的速度較慢，我們可以做一些事情來加速。當然，我們還需要解決人才等方面問題的挑戰。
Ylli Bajraktari：讓我們稍微談談AI擴散規則（美國將AI出口國家劃分為三個不同的組，實施不同的出口管制政策）。根據你的預測，你認為這將在本屆特朗普政府中走向何方？
Dylan Patel：AI擴散規則是一個相當大的挑戰。比如葡萄牙、新加坡都被劃分在了Tier 2 類別，這兩個國家通常都是美國的盟友。所以，被劃分到Tier 2 類別，會使得這些國家非常生氣。這有點像是交給特朗普政府做一些交易的“籌碼”。如果你想成為第一層國家，實際上想在本土建造更多的AI數據中心，那么你可以開始計劃停止購買俄羅斯軍事裝備，可以向美國購買一些F35。我覺得這樣的交易可以完成。但歸根結底，沒錯。
Ylli Bajraktari：對波蘭確實可以這樣。
Dylan Patel：AI正在成為生產力，從很多GDP圖表可以看到，很多的價值是來自智能化。我認為計算和限制的基礎顯然非常大，特別是對于在美國和中國之間搖擺不定的國家。所以這其中有很多地緣政治因素影響。
我認為很明顯的是，“如果我們限制AI芯片擴散，中國現在可能將接管這個計算市場”的說法，是一個錯誤的說法。而且，對中國的半導體設備限制非常嚴格。中國目前還沒有能力來制造足夠的AI芯片。在2022年之前，他們進口了全球大約40%的AI芯片，美國可能也只有40%，而現在超過70%的AI芯片都進入到了美國，中國則要少得多。在某種程度上，利用AI芯片擴散規則，是旨在確保美國的優勢，并且削弱中國獲取美國AI芯片的能力。我們如何有效地做到這一點，而不會誤傷盟友，是需要考慮的。
而對于中國將接管這些外國市場的是錯誤的，因為他們甚至無法生產足夠的產品來滿足國內市場，更不用說出口了，他們也無法為今年或明年生產足夠的產品。
從長遠來看，如果AI需求增長停滯（無法實現通用人工智能，無法推動AI需求的指數級增長），那么AI芯片擴散政策就可能是一項錯誤的政策，減緩美國的發展速度。那么三到五年內，被限制的（Tier 2 / Tier 3）國家將會更傾向于和中國合作。
目前中國的芯片制造能力已經大幅放緩是絕對事實，如果沒有限制，中國本土的芯片制造商將會走得更遠，擁有更多的產能，無論是HBM，還是領先的芯片，或者5nm甚至更尖端的制程工藝。所以出口管制絕對有效，但挑戰在于那里有足夠多的漏洞。所有這些漏洞的存在，使得他們仍然能夠繼續推進，中國擁有出色的工程能力和大量資金可以投入其中。所以他們會繼續前進。
所以，這個問題只是我們之間的差距會有多大。如果限制需要在設備上做的更好，才能使得在芯片上的限制變得更有效。因為自然狀態，中國可能擁有全球40%的AI新品，而現在他們的這一占比要低得多。實際上，他們在芯片研發方面非常有保證，有非常多的優秀的理工科大學畢業生，這在芯片研發方面非常有效。此外，合規的英偉達H20芯片仍然可以對中國出口，以及一些現實存在的高端AI芯片走私等問題，這些對于中國AI的發展都是助力。
在芯片制造設備方面，去年ASML有很多季度約45%設備銷售收入來自中國大陸。不僅是對于ASML公司，像應用材料、泛林集團（Lam Research）等眾多的大的半導體設備公司也是如此。我認為這很大程度上是因為設備限制非常技術性，唯一可以談論這些限制的人通常是這個行業，而且這個行業顯然可以從漏洞中受益。
在我的公司（Semianalysis），有一個員工在ASML工作過，還有一個在泛林集團工作的人，因此我們有很多技術分析能力。但是，向任何一個監管機構解釋相關技術都需要花費很多的精力。我們與政策制定者的對話并不多。但是當我們這樣做時，就像是你終必須與10個不同的人交談。然后有大約100人參與其中，使得它被稀釋了，然后出現了一些漏洞。相關廠商仍然可以運送一些設備，就像這是問題所在。如果你不適當限制設備，那么他們將能夠加速他們的芯片生產，比如工業設計芯片，AI芯片等。
但是如果你適當地限制設備，這樣他們只能制造這種級別的芯片，然后你允許美國的公司銷售這種級別的芯片。那么，你終會保留在中國市場，減慢他們的內部努力，因為他們無法趕上西方能賣給他們的東西，也無法向外國世界出口西方能賣給他們的東西。所以，我認為這是正確的策略。
但是現在，我們已經有點顛倒了。那就是中國可以用設備制造更好的芯片，然后芯片會賣出去。當然，現在還有一些仍在追趕。你知道，華為的AI芯片仍然落后于H20，產能上也有很大差距，但這不是正確的政策。
Ylli Bajraktari：談到中國正在追趕，今天有很多關于Deep Seek的對話。我知道你詳細寫了關于DeepSeek的分析。你能給我們總結一下你對那里發生的事情的看法嗎？
Dylan Patel：是的。比如美國的封閉實驗室擁有許多這些技術，而不是全部，對嗎？DeepSeek通常非常擅長工程，然后發明了一些新技術。但是他們沒有實現跨越式發展。是的，他們用更少的GPU訓練出了出色的推理大模型，盡管我認為他們聲稱擁有的GPU數量是錯誤的，我們認為他們擁有的GPU數量比公開的更多。
他們在新加坡有一臺25兆瓦的數據中心Colo，這相當于2.5萬個H20芯片。所以他們擁有的GPU比他們聲稱的要多得多，而且他們還有其他型號的GPU。
所以問題是，建立人工智能，訓練模型是一回事，而限制他們訓練模型的能力更難。更重要的是，你并不能從構建模型中獲得經濟價值，而是從部署模型中獲得經濟價值。如果你無法部署模型，那么這種訓練就沒有價值。所以，你知道，總會有這樣的爭論，建造這些瘋狂的AI集群的經濟理由是什么？就像GPT 4一樣，在2022年用了20,000個A100 GPU進行訓練，他們在2023年內發布該模型，然后從中獲得數十億美元的收入。而為了獲得這數十億美元的收入，他們實際上必須部署比訓練更多的GPU來進行推理，這就是生產力增長的來源。這就是經濟價值所在，來自模型的部署。
現在，您必須進行前期投資，尤其是用于推理的GPU數量，這將比訓練所需的GPU數量大得多。所以我們可以嘗試限制模型部署。人們總是爭辯說，限制不起作用，因為他們能夠建立接近的模型，僅落后6個月或1年，但他們無法有效地部署它們。一旦我們達到這個AGI，GDP增長實際上因為AI而加速，軍事能力也會因為AI而加速。那時，他們部署模型的能力受到限制才是真正重要的。因為他們總是能夠將計算機集中在比美國更高的水平上。
我們有這么多公司參加這場AGI競賽，而中國雖然有多家公司，但他們可以集中精力，建立比我們更大的數據中心，因為我們在電力和工業能力方面有很多問題。所以他們可以在模型上有競爭力，這可能是毫無疑問的，但如果我們有效地限制計算，他們將無法大規模部署它們。
Ylli Bajraktari：顯然，如果你能建議特朗普總統，你現在需要投資和建設未來四年的關鍵事情是什么？我認為未來四年我們將看到真正的變革模式，比如接近實現AGI。如果不是AGI，你認為我們應該投資哪些要素來實現這一目標？
Dylan Patel：昨天我和一些能源部門的秘書會面，知道內部和客戶的想法，我們正在提供建議。能源政策有很多問題，美國不能建立足夠的能量力量。許多本地化的電網公司、公用事業公司甚至限制了像路易斯安那州或俄克拉荷馬州這樣的地方部署電力的能力。你知道，你認為共和黨州長在這兩個地方都有很多能源資產，比如天然氣和其他東西。公用事業公司正在限制能源的生產。而數據中心對于能源的需求正在不斷增長。
實際上是我們有跟蹤美國和中國以及以外的所有數據中心，了解這些數據中心上線時對于能源的需求。我們認為，美國有超過40千兆瓦時的電力缺口，這算上了各種火電、核電以及可再生能源，這是因為空氣污染許可問題，公用事業部門也不允許電力傳輸帶來的挑戰。所以有很多需要解決的東西，比如，拜登在過去幾周做了那個行政命令，然后特朗普做了一個變體版本。這還不夠，數據中心需要被指定為關鍵基礎設施，需要有一些快速通道來允許在沒有電力和數據中心的情況下建造。通過所有的規定，州法規需要以某種方式被繞過。公用事業公司需要以某種方式被迫靠邊站。所以權力確實是大的挑戰。
你知道，美國多年來沒有大量建設電力基礎設施，我們必須重新學習和鍛煉那塊“肌肉”。所以有很多政策圍繞著這一點。我認為，我們可以在美國獲勝。
Ylli Bajraktari：我記得你之前提到過你之前說過的關于中國的一個聲明，如果中國真的想實現AGI，他們將會到達那里。你能解釋一下你的假設，以及為什么他們沒有這樣做嗎？
Dylan Patel：是的，所以我們今天談論的是在100,000個GPU上訓練的模型，我們剛剛推出了GPT 4.5和Grok 3。你知道，你會看到越來越多的下一代模型，這些模型是在數十萬甚至數百萬個GPU上訓練的，這花費了數百億美元。
中國是偉大的，你知道。英偉達去年制造了超過400萬個GPU，基本都是高端數據中心所需的GPU。然后你再加上AMD和所有這些其他公司的GPU，再加上谷歌TPU和所有這些定制的ASIC，這個數量是非常龐大的。
中國也正在進口各種AI芯片，從去年三季度到今年一季度初，中國進口了100萬顆H20，這已經足夠了。如果他們把它集中到更大的地方，將會形成一個比任何美國公司都大的AI集群，如果他們想的話。然后就像建立數據中心，并為其供電一樣，他們可以這樣做，他們有很多站點，所有的電網變電站都連接在一起。甚至可以把中國第三大鋁廠關掉，把GPU放進去，變電站已經在那里了。我雖然說的很簡單，但事實上他們確實可以做到這一點。
你知道，埃隆·馬斯克在一個舊工廠里用了大約6個月的時間建造了他的AI集群。我告訴你，中國可以做得更快。盡管馬斯克的AI集群在田納西州孟菲斯表現出色。但你知道，中國可以在建設比美國更大的集群，他們有天賦，你不應該低估中國。他們只是沒有這樣做，因為他們不相信AI，就像我說的邪教一樣，但在某種程度上，我也是AI邪教的一部分。像美國這樣的邪教徒現在有點相信AI。不同的是，我認為DeepSeek真的喚醒了中國，像梁文峰和華為高管（任正非）都會見了中國高層，他們現在可能正在采取重大行動。所以，他們有沒有可能，計劃要建立一個比美國更大的AI集群，然后會有比美國更好的AI。所以，希望我們能限制他們部署它，但目前我們沒法限制他們建造它。
顯然，更大的AI集群并不能讓我們馬上實現AGI，因為有很多工作要做。你知道，在美國，我們AI集群雖然更加分散，但每個集群也很強，這可能是我們的優勢。但中國則可以利用現有資源使其集中，實現集中的優勢。
Ylli Bajraktari：誰先到達那里（AGI），美國還是中國？
Dylan Patel：我認為它會比大多數人想象的更接近。我不認為會有一個特定的標志。就像你10年前去和GPT交談一樣，這樣的是AGI嗎？我認為會有很多的智能體系統會讓你到達那里。我認為這不是一家公司能夠做到的。
我認為，我認為美國會贏。我認為我們會更加創新。我認為我們將解決數據中心和電力方面的許多問題，我們將能夠更廣泛地部署它，我們的經濟將能夠找到更多的用例。但我認為這將是一種模式之間的競爭，就像一個孤立的孩子，大概率不如從與其他一群孩子競爭中學到的東西更多。
所以，我認為模型之間的會競爭和合作，他們會互相學習、總結和自我改進。這些都是尚未解決的機器學習研究問題。但所有這些都將在某種程度上，我認為我們的經濟體系將使我們獲勝。
Ylli Bajraktari：后一個問題。你認為這個領域的第三個玩家是誰？我是說，除了美光、中國，誰是第三個會出現的玩家？我們今天談了很多關于阿聯酋，英國也有很多公司，還有法國等。但根據你的分析，誰是這個領域的第三個參與者？
Dylan Patel：我真的認為在所有方面都沒有第三個玩家。如果你看個體方面，是可以有第三個玩家。就像法國正在建設超過千兆瓦的數據中心容量一樣。與美國和中國決定立即建造的數萬兆千瓦相比，這真的微不足道。事實上，他們已經在建設超過5千兆瓦的數據中心容量。中東也一樣，他們可以利用他們的力量，建立大型數據中心，但他們沒有天賦。至于法國，他們確實有AI的人才，但很多都為美國公司工作。英國也是一樣，Deepmind雖然總部是在英國，但是他屬于美國谷歌。同樣，我認為，像印度和印度尼西亞這樣的地方的主權AI也努力。但我不一定認為除了美國和中國之外，還有人在AGI競賽中。
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