夜雨聆风
AWS花了13年,年收入才做到350亿美元。Anthropic花了12个月。
不是打错字。这家2021年才成立的公司,2024年底年化收入刚到10亿美元,2026年5月已经超过440亿。CEO Dario Amodei说自己原本计划做到10倍增长,回头一看,涨了80倍。"太疯狂了",他说,"我自己都不信。"
这组数字放在商业史里找不到参照物。但更值得注意的是它背后的东西:不是某家公司碰上了好运气,而是整个AI产业正在经历一次烈度极高的连锁反应。
同样是2026年5月,特朗普总统飞到北京,跟习近平谈得挺好,黄仁勋还上在最后时刻，登上了空军一号。正当市场预期英伟达会被批准部分型号卖入中国,中国海关宣布:英伟达RTX 5090 D v2,禁止进口。
一边握手,一边拒货。看起来矛盾,其实不矛盾。把AI产业现在烧到什么程度搞清楚,这两件事就顺理成章了。
到底烧到什么程度？
拿Anthropic当温度计。
年化收入走势:2022年1000万美元,2024年底10亿,2025年9月70亿,12月90亿,2026年2月140亿,3月190亿,4月300亿,5月440亿以上。注意3月到4月那一跳——从190亿到300亿,一个月。
他们做了个产品叫Claude Code,9个月时间,年化收入从零干到25亿美元。开发团队52天推了74个版本。负责增长的人说了句很能说明问题的话:"我们内部已经不看线性图表了,线性坐标画不下。"
而且这家公司开始赚钱了。2026年第二季度预计营收109亿美元,营业利润5.59亿。OpenAI说自己要到2030年才能盈利。马斯克的xAI并进SpaceX之后,账面上还趴着64亿美元的累计亏损。
一个看过200多家软件公司IPO材料的投资人说,他从来没见过这种增速。Dario Amodei则预测,2026年夏天会出现第一家一个人撑起来的十亿美元AI公司。现在已经有两个人做到十亿美元的案例了,一个人做到上亿美元的也有。
Anthropic是个极端案例,但方向代表了整个行业。AI这个赛道,正在以人类没见过的速度膨胀。
钱去哪了
膨胀到什么地步？看资本支出就知道。
摩根士丹利算过一笔账:2025到2028年,全球在数据中心和配套设施上的投资会超过3万亿美元。高盛给了个更大的数:未来五年AI基础设施的总成本在4万亿到8万亿美元之间。拿2008年金融危机之后各国砸出去的财政刺激做参照,总共大约2万亿美元。AI基建已经是那个量级的好几倍。
微软2026年全年资本开支1900亿美元,AI业务收入370亿(同比翻了一倍多)。英伟达最新一个季度收入超过800亿。九大云厂商加在一起,2026年资本支出大约8300亿美元。英伟达甚至开始反过来给客户投钱——2026年初向各AI公司注入了超过400亿美元股权投资,芯片商自掏腰包扶持下游,就为了让算力需求别停下来。
中国这边的数字同样夸张。腾讯一季度AI资本开支370亿人民币,历史最高。阿里说AI基建投入会"远远超过3800亿元"。国家电网"十五五"计划砸4万亿——听起来跟AI没关系,但电就是算力的原材料,数据中心离了电什么都不是。
资本市场的反应很直接。费城半导体指数今年涨了66%,主要靠业绩推动,不是炒预期。Cerebras上市第一天涨了68%,融资55亿美元,早期投资人拿到76倍回报。A股这边,AI算力产业链的PEG中位数只有0.96倍,按历史标准看,离泡沫还远。
几万亿美元级别的资金同时往一个方向冲,这已经不是"风口"能概括的了。上一次出现这种规模的基建浪潮,还是铁路和电气化的年代。
两边都不敢输
钱砸到这个量级,谁都退不了场。
美国那边的焦虑很具体。2024年,前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner写了一篇在硅谷传得很广的文章叫《Situational Awareness》,里面的判断是:通用人工智能(AGI)有可能在2027年就到,超级智能可能在这个十年结束前出现。他把这件事定性为关乎美国国家安全的头等大事。
Anthropic 2026年出了份报告,标题是《2028: Two Scenarios for Global AI Leadership》,给了个具体数据:美国目前的AI算力大概是中国的11倍。报告画了两条路——要么差距继续拉大,要么优势逐渐被追上。潜台词不用翻译:绝不能让第二种情况发生。
一个国家的顶级技术精英、最赚钱的公司、最多的风投资金,全部押在同一个判断上——AI决定未来的国家竞争力——你觉得它会在这件事上让步吗？
换到中国这边,逻辑是镜像的:正因为对手这么想,我们更不能掉队。
但中国打的不是同一副牌。而且有意思的是,两边各有各的卡脖子。
美国的瓶颈在电。全美现在有5427个数据中心,是其他任何国家的10倍以上,存量数据中心的耗电已经占到全美总用电的4.4%。全球AI数据中心的总电力容量到了29.6吉瓦,相当于纽约州用电高峰的全部需求。电不够用的后果已经开始显现:过去两年,价值640亿美元的美国数据中心项目因为当地社区反对而被搁置或推迟,24个州有至少142个民间组织在反对建设。弗吉尼亚州沃伦顿有个现成的例子——所有投票支持亚马逊数据中心项目的镇议员,后来全部在选举中落败。
中国的瓶颈在芯片。DeepSeek的V4模型推迟发布,就是因为团队花了几个月跟华为、寒武纪合作,重写底层代码来适配华为最新的昇腾950PR芯片。阿里、字节、腾讯已经向华为下了数十万颗芯片的订单。但实际情况是,昇腾950PR目前主要面向推理场景,面向训练的950DT预计年底才能推出。中国在先进制程芯片上的突破是真实的,但与英伟达在训练场景上的差距仍然存在。
两边的短板恰好互补:美国有最强的芯片但电力跟不上,中国有充沛的电力但芯片还在追。这种结构性的互补,反而让竞争变得更激烈——因为谁也没有绝对优势,谁也不敢停下来。
诺贝尔经济学奖得主Michael Spence说过,"中国在把AI用进实体经济这件事上有优势",他对中美AI竞争的判断是"难分胜负",不是美国稳赢。阿里平头哥的GPU已经批量出货,超过六成算力卖给外部客户,不再是实验室产品。
两个国家,各自砸了天量资源,各自认为AI关乎国运,各自卡在不同的瓶颈上但谁都不肯后退。特朗普在北京笑着握手,中国海关同一天挡住英伟达的货,这两件事放在一起看,一点都不奇怪。
芯片那条线
大背景交代清楚了,芯片的事就好理解了。
5月20日中国海关禁止进口的RTX 5090 D v2,是一张被砍了三刀的显卡。第一刀,从5090砍成5090 D,AI算力去掉29%。第二刀,从5090 D砍成5090 D v2,显存从32GB降到24GB,位宽从512bit降到384bit。三轮下来,这张卡跟原版已经不是一个东西了。
但真正让中国决定拒绝的,不是性能缩水,而是背后的策略:最好的芯片不卖你,阉割版低价往你市场里倒,挤死你本土企业的利润空间。CHIPS法案拨了2800亿美元补贴,很大一块就是让美国芯片厂有本钱打价格战。翻翻产业史,打垮后发国家某个行业最狠的招,从来不是封锁,是倾销。
但这一招来晚了。
英伟达在中国的份额已经从95%掉到8%。2026年一季度中国集成电路出口涨了72.6%,均价涨52%。DeepSeek V4做了件以前没人干过的事:优先给华为昇腾写底层适配,而不是英伟达,重写了几十万行算子代码。跑出来的结果是昇腾单卡推理性能打到英伟达H20的2.87倍。摩根士丹利有份82页的报告,预测2030年中国AI芯片自给率到86%。
特朗普访华的时候说了句话:"中国人想自己造芯片。"这话听着像调侃,但它描述的是事实。
芯片博弈是AI大棋局里的一条线,不是全部。当整盘棋的赌注大到谁都输不起,棋盘上每个关键位置都会变成争夺焦点。
两套系统,各跑各的
这场竞争最终会走向什么形态？不是一方吃掉另一方,而是两套独立体系并行运转。
一边是CUDA加英伟达全家桶,上面跑着OpenAI、Anthropic、Google。另一边是华为昇腾、寒武纪加自研软件栈,上面跑着阿里、腾讯、百度。中信建投在今年的中期策略里说"迎接奇点时刻",认为AI的拐点已经到了。
中国这边的产业数据在验证这个判断。电子行业2025年收入涨了将近20%,利润涨33%,到2026年一季度利润增速飙到74%。阿里云的模型服务(MaaS)年化收入预计年底突破300亿人民币。阿里和腾讯还在加大资本开支,AI云服务的收入增长在加速。
不过也有人在泼冷水。东方财富研究所所长陈果说了四个字:"AI牛不能醉。"他的意思是,AI(硅基经济)增长再快,最终还是要实体经济(碳基经济)来消化和买单。国金证券的看法更直白:所有通用技术的扩散都走S型曲线,不会一直指数增长。增速迟早会放慢,关键是在那之前把自己的位置站稳。
两个超级大国各建一套完整的AI体系,互相竞争,局部合作,但不会合成一套。这个格局在2026年已经基本定型。
写在最后
AWS,13年,350亿美元。Anthropic,12个月。
这组数字的意义不在于Anthropic本身,而在于它量出了AI产业现在的温度。一家公司18个月翻44倍,全球4到8万亿美元砸向AI基建,美国最聪明的一群人认为AI事关国运——把这些事实摆在一起,特朗普和习近平微笑合影的同时，中国海关挡下英伟达的货,就不是什么需要解释的矛盾,而是再正常不过的选择。
做AI从业者,短期内都想用上最好的卡。但赌注摆在那里,不是个人偏好能左右的事。
这场聚变还在加速。下半场都还没开始。
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