硅谷顶级风投中国 AI 考察笔记：芯片制裁逼出“效率怪物”，中美 AI 根本无法脱钩

BiRun 消息，作者：David，深潮 TechFlow 深潮导读： 随着中国大模型的强势崛起，越来越多的西方 VC 正在把目光投向东方，亲自跨洋来摸底中国 AI 的真实水位。 此前，我们曾发布过另一篇文章 《一个西方 VC 的中国 AI 考察笔记：深圳硬件让我震惊，看空中国软件》 ，作者为知名加密机构 Delphi Digital 的合伙人。而就在今天，又有一篇截然不同的中国考察笔记，在英文科技圈和 X（推特）上彻底刷屏。 这次的视角更加硬核，操刀者是硅谷顶级前沿科技与生物技术风投 Dimension 。 作为一家在硬科技领域极具话语权的重量级资本，Dimension 的合伙人 Nan、Adam 和 Zavain 在今年 8 月带队深入北京、上海和香港等城市，对中国最顶尖的 AI 实验室和基础设施生态进行了一周的密集摸底。 不同于上一位 VC 对“消费级软件与硬件制造”的探讨，Dimension 这封写给 LP（有限合伙人）的内部长信，将目光直击中美 AI 博弈的最核心地带： 底层算力、模型开源与技术脱钩。 在西方主流媒体和政界不断渲染“中美 AI 彻底脱钩”的宏大叙事下，这帮硅谷内行在实地看到了截然不同的魔幻现实： 美国的芯片出口管制，不仅没有锁死中国的 AI 进程，反而像高压锅一样，逼出了一个极其恐怖的“底层性能榨取机器”。中美两国的 AI 产业不仅没有断裂，反而正通过蒸馏、开源和数据在底层被死死焊在一起。 由于该信件较长，我们对关键内容进行了编译与提炼，将其中一些从西方视角看中国 AI 行业的有意思的观察，整理如下。 稀缺催生进化，制裁逼出极限美国出口管制的初衷是拖慢中国的 AI 进程，但结果却适得其反。它产生了巨大的进化压力，催生了一种截然不同的 AI 实验室形态。 因为严重缺乏高端算力，中国团队被迫在那些美国实验室根本不屑一顾的代码底层进行极限工程优化。 一个最极端的例子是：DeepSeek 的 V3 模型，是硬生生在 2048 张被刻意“阉割”性能的 H800 芯片上训练出来的。为了弥补芯片互连性能的残缺，他们的工程师直接越过主流的 CUDA 框架，在更底层的 PTX 级别编写代码，并为每个 GPU 重新分配了 20 个（共 132 个）流多处理器专门用于跨节点通信。 这不是因为美国缺乏天才工程师，而是因为两边的激励机制完全不同。 在美国实验室，多花一笔美元，是去买更多的一次性算力；而在中国实验室，多招一个工程师，是为了从底层架构上砍掉对算力的需求。 这种极度的稀缺，孕育了中国独有的全栈效率文化——从内核、优化器、服务系统到芯片，他们正把系统的性能榨取到极致。 极度内卷的斗兽场，不仅对外，更是对内在硅谷看来，中国 AI 似乎只是在与美国抗衡。但实地考察后发现，中国前沿 AI 领域的内部竞争，比西方想象的要惨烈得多。 DeepSeek、阿里巴巴（Qwen）、月之暗面（Kimi）、字节跳动（Doubao）和智谱（GLM）这五家头部实验室的实力咬得极紧，以至于他们的排名几乎每个季度都会重新洗牌。 这五家实验室不仅要在模型能力和迭代节奏上殊死搏斗，还都在疯狂开源。 这种高压的内部“斗兽场”环境，与美国仅有两家闭源巨头（OpenAI 和 Anthropic）主导的生态截然不同，它带来的创新驱动力丝毫不亚于中美的跨国竞争。 跑出一种全新的“AI 数据评测黑马” 美国数据供应商，如 Mercor、AfterQuery、Turing 等，已经记录了与蚂蚁金服、阿里巴巴和字节跳动的商业关系。在实地，他们看到一群新兴的中国新贵正在构建评估和验证基础设施，而不是数据。