文 | 天書 北方朔風

最近不少新聞連起來，能強烈感覺到美國AI產業的泡沫快走到一個臨界點了，尤其在美以伊開戰之后，霍爾木茲海峽的封鎖對AI產業產生的沖擊是深遠的。當然，這只是加速劑，根本性的原因在于美國從白宮到硅谷都錯將AI當成萬能許愿機和對中國的決勝武器，從而在發展方向上走入了歧途。

“龍蝦熱”之后

要串起來的新聞比較多，先從最近的“龍蝦熱”說起吧。最近在開源項目OpenClaw（小龍蝦）火爆之后，其創始人抱怨騰訊Skillhub對ClawHub的爬取行為，結果沒過兩天又接受了騰訊輕量云的贊助。作為一個開源項目，這不得不說非常幽默。事實上中國開源者這些年為開源社區做出了巨大貢獻，包括騰訊混元團隊中很多成員都是ClawHub的活躍貢獻者。

前幾天我們發了篇文章，指出在普通用戶要警惕OpenClaw存在嚴重安全性問題和高token消耗之外，對社會來說還要警惕其帶來的“給AI機器人下命令就能自動賺錢”的盲目狂熱。

不過警惕不代表應該反對普及這類技術。事實上技術的普及是阻擋不了的，OpenClaw在全球的擴散速度驚人，你不用別人也會用。所以我們必須把技術主動權掌握在自己手里，起碼要為普通用戶解決安全性和高消費這兩個基本問題。

中國互聯網廠家的反應和技術跟進速度毋庸置疑，很快，國內就出現了“國產蝦大戰”，騰訊率先推出了qclaw，其他廠家也迅速跟上。相較于原版，國產龍蝦產品首先是產品主要部署于云端，且主要應用于各家公司的生態圈子里，權限，隱私性和安全性能得到有效掌控，針對自家生態的特化可以減少token成本，同時提高執行任務的成功率。再搭配國產大模型的免費或低成本token套餐，確實可以有效提升個人用戶的AI使用體驗，促進個人效率的提升。

美國社會的反AI情緒

之前網絡上有人問“為什么OpenClaw出現后中國普及速度最快”，對AI的追逐情緒和焦慮心理是一方面，但客觀來說，也是因為當下中國的社會生產系統中有著遠比美國要多的AI應用場景，而且美國社會當前的反AI情緒遠比中國強烈得多。

這方面的新聞很重要，但一直在被國內忽視。美國社會的反AI情緒并非像國內這樣，對AI將帶來的就業沖擊的擔憂還普遍停留在口頭上。美國民眾在切實經受AI帶來的就業沖擊的同時，還在經受著電價和水源危機。所以美國很多城市出臺了禁止建設數據中心的法規，美國多個議員呼吁在州甚至是整個美國的范圍內禁止建立數據中心。

平心而論，雖然當前AI給社會帶來的沖擊已不可忽視，但退回AI時代前也已不可能了。經?？闯了间浀淖x者應該知道，我們從來不是反對發展AI，但顯然，只狂熱炒作而不認識和解決AI問題，不光會阻礙AI的良性發展和普及，更不會給我們的社會帶來想要的未來。所以我國雖然也在面臨著AI帶來的結構性就業沖擊，但起碼整個社會是在認真思考和想辦法解決的，比如這次關于龍蝦熱的輿論大討論。

但美國從特朗普到兩黨到硅谷，你就看不到誰真的在面對和解決這些問題。硅谷技術右翼們還在靠宗教恐嚇式的人工智能滅世論來宣稱AGI時代必然到來，最近還大吹特吹AI在美伊戰爭中的作用。先不說AI在此次美國軍事決策中的作用被宣傳炒作夸大了，據說美軍一部分轟炸平民的目標就是AI輔助確定的（見之前文章），這算是成功的應用嗎？

所以現在美國AI的負面新聞越來越頻繁。比如最近，先是Meta因為AI的高投入導致大規模裁員，而且新模型研發了一年多仍然沒有成果，要知道24年扎克伯格可是硅谷里AI投資最高調激進的那個。然后是馬斯克的xAI核心團隊大洗牌，向來不愿認錯的馬斯克都承認之前的路線出了問題，要重建xAI。

更重磅的是被撬動了多家巨頭和天量投資，被特朗普和OpenAI寄予厚望的“星際之門”計劃，因甲骨文與OpenAI的談判破裂導致數據中心擴建計劃暫停，項目出現爛尾跡象。

在這個當口，霍爾木茲海峽危機來了。

霍爾木茲海峽戰火的沖擊

美以伊戰爭是當前美國人工智能界最大的壞消息。霍爾木茲海峽危機給AI產業帶來的沖擊是全面的，如果危機一直持續，美國本就因AI產業而高企的電價會進一步升高自不必說，日韓和我國臺灣地區這些大量依靠天然氣發電，同時離不開氦氣和高純度溴的半導體生產地也將受到嚴重沖擊。

而且海灣國家這兩年一直是美國AI巨頭們新建數據中心的目的地，同時也是當前美國AI的最大目標金主，海灣資本這幾年深度參與了美國私募資本。開戰半個多月后，海灣國家已經出現了資本外逃的情況，除非伊朗現政權徹底被打垮，否則海灣國家的資本市場信心很難恢復舊觀了。

本來，中美之間的AI競爭想要分出清晰勝負還需要相當一段時間（其實從中國的角度來說就沒抱著跟美國競賽的心態，和航天一樣，都是在按部就班的發展，但這幾年美國從上到下都在渲染在AI競爭中徹底壓倒中國有多重要），但美以伊戰爭帶來的極大不確定性，很有可能大大加速這一進程。很多人說伊朗頂了天只能撐半年，那美國AI產業鏈和股市又能撐多久呢？

24年12月份時，我們寫過一篇，從多個維度分析了中美兩國在AI發展上各自的優勢和面臨的困難，總結到勝負手將在物理限制，應用場景和社會變革三個因素上。當時DeepSeek R1還沒橫空出世，很多人仍然迷信AI將是美國的決勝兵器，還有某些“經濟學家”鼓吹AI將帶領美國實現產業升級。

DSR1之后，國內大模型開始百花齊放加速發展?；蛘哒f因為DSR1的轟動性效應帶來的刺激，中美兩國的AI都開始進入快速迭代階段。過去一年美國AI領域最可說的要屬Gemini3.0和Sora2，前者目前被一些人拿來當成美國AI仍然保持絕對領先優勢的代表，后者已被我國的Seedance 2.0全面超越。至于什么AI帶動美國產業升級更是影都沒有的事。

這次霍爾木茲海峽危機清晰地說明，比起能源和電力供應的韌性以及全球相關產業鏈整體環節的穩定性，大模型那些一時的參數規模，指標優勢，跑分刷榜根本決定不了長久發展。

硅谷AI巨頭的“既要又要”無法持續

對于美國AI產業而言，其實眼前的危機相當一部分也是自己作出來的。如果沒有這么多瘋狂的擴張規劃和無效投入，如果不是一直靠著不斷宣稱AGI馬上就要實現來維持上萬億刀的融資大餅，如果不是一直渲染AI競賽勝利就能壓倒中國，那么在面對霍爾木茲海峽危機的沖擊時，韌性本該好得多。

拋開能源和基建這些問題先不談，美國的AI巨頭們始終在回避一個核心問題，即自家的AI項目究竟是某種前沿的實驗室探索，還是基于實際的應用？不同的公司可以做出不同的選擇，但是總歸是要選擇一個的。

過去幾年，美國的AI巨頭們實際上都在逃避這個問題。或者說他們兩邊的好處都要，既想要實驗室不需要商業目標的持續支持，又想要商業化的盈利路徑和大量資本。就像OpenAI一開始可不是一個商業公司，而是一個非盈利組織，在這輪AI浪潮中才轉型成商業公司的，但如今OpenAI成了人工智能界最能搞融資的。

之前靠著“馬上實現AGI”這根胡蘿卜，硅谷巨頭們一邊把自己包裝成人類未來明燈，一邊許諾資本可以得到無限回報。但現在AGI還看不到影子，回報率也沒有，資本再狂熱，也已經力不從心了，不然硅谷也不至于搞出一大堆左手倒右手的投資戲碼，然后指望海灣王爺們出真金白銀。

所以理性上來說，硅谷AI巨頭們想可持續性發展，就要放棄當前的既要又要，做出選擇，如果走實驗室路線，那就需要有耐心，不要搞那么多的炒作，也不要指望有資本的無限支持，多去做一些驗證探索性的東西；如果走商業化路線，那就必須考慮回報率，考慮怎么踏實的場景落地怎么賺錢。

然而當前硅谷科技界的氛圍已經極其不健康了，另類右翼，千禧年主義，黑暗啟蒙這些東西盛行不說，首先這些科技精英就陷入了極度自大的氛圍，總覺得自己天下第一，既看不上學院派，同時也看不上市場派。

這種心態也是導致出現“星際之門”面臨爛尾現象的重要原因。這些企業在沒有搞清楚自己的定位與路線的情況下就盲目擴張建設，最終導致了嚴重的資源浪費。

中國AI投入進入正向循環

反過來說，這也是中國在初期算力受制裁，且投入比美國少很多的情況下，AI技術上可以追上美國的重要原因。經過這兩年的洗牌，中國的人工智能企業逐漸找準了自己的定位，有的選擇了實驗室路線，有的則走向了應用和市場路線。

實驗室路線的典型例子自然是DeepSeek。這家公司雖然算中國最為知名的AI企業，但并不熱衷于商業化。同時像行業內普遍流行的扎堆發布模型，甚至提前發布訓練不完善模型的作法，DS也不會干。去年到今年，很多人都在期待v4和r2，但是DeepSeek依然在保持自己的節奏。

從R1問世以來，DeepSeek就一直在通過開源和論文向業界分享經驗，并不斷進行技術邊界的探索。這些事情可能最終不會有結果產出，失敗了也很正常，所以確實不太適合商業公司來做，但總歸要有人承擔這樣的角色。從蛛絲馬跡中可以看出，他們的一些前沿性探索早在v3和r1發布之前就開始了。DS的成功探索也確實帶動了整個人工智能業界的進步，除了推理模型的公開，其DSA構架也被其他人工智能公司參考之后改進。

除了實驗派，國內更多的企業選擇了走市場和應用路線。就像前面所說，硅谷AI界目前普遍心態是看不起做應用的人，覺得這都是小道。硅谷太多的人覺得自己只要做出一個牛逼模型就能解決一切問題，用不好是別人太笨，這樣的心態是人工智能應用推廣的一大阻礙。

國內廠家們雖然在AI領域比比OpenAI入局稍晚，但在成本控制和市場化應用上應該說做得很好。在這方面，看財報比看市值和估值更能說明問題。以前兩天剛發布財報的騰訊為例，To B業務全年營收2294.3億元創新高，企業服務單季收入增長22%，在AI需求增長、產品創新和供應鏈優化帶動下，騰訊云2025年實現規?；?。

成本上，可以看到騰訊在AI相關收入增長的情況下，投入成本并沒有大幅增加。國內公司在AI投資增幅上普遍遠低于硅谷，客觀原因上，中國廠家在被制裁的情況下很難大量買入顯卡，我們之前多次說到，這是中國沒有陷入美國式AI投資狂熱的原因之一。

這點美國屬于壞心辦了好事，正是因為芯片算力的鉗制，讓國內廠商或如DS一樣將重心放在優化上，或者盡可能的實現AI的實際應用落地，根據自己本來擅長的賽道，摸索屬于自己的AI可持續方向。比如騰訊擅長游戲和社交，其AI就更多的整合于游戲開發和運營的工作流中，以及為社交工具提供多樣化功能，像這波龍蝦熱，就給騰訊的社交生態打開了一個廣闊的空間。如字節主打短視頻，Seedance 2.0的出現就水到渠成。

當然，當前大語言模型應用的領域主要集中在辦公室相關的各種崗位，對于真正的技術革命來說，這是遠不夠的。現實生產環境比大語言模型測試的環境復雜很多，不可能指望出現一個超級模型解決一切問題，所以我國的企業還在根據自己的經驗探索AI在實際生產力上的應用，比如一些和工業領域合作密切的AI廠家，就更注重于把人工智能放進工廠中。

可以說，當前中國在人工智能投入上進入了正向循環，企業逐漸找到了自己的定位，AI在辦公室之外的應用也在緩慢但堅定地推進著。

總之，如硅谷那樣把無限制投資當成人工智能出路的做法違法了基本的經濟規律。如果把人工智能當做一個長遠商業項目去做，就必須考慮成本和利潤的問題；如果把自己定義成一個AI實驗室，利潤確實不重要，但是就別指望獲得投資。

中美AI路線已經截然分明

實際上美國的AI投資者也不是傻子，在中國應用場景領先的情況下，AI進步帶來的生產力實際上多數都會流向中國。但他們雖然認識到了部分問題，但卻沒想著認真解決，反而瘋狂炮制中國人工智能威脅論，比如說中國的大模型有安全風險，說中國的開源模型是陰謀，再不就是老調重彈，說中國的AI技術都是竊取美國的。

前段時間Anthropic公司指責DeepSeek對其模型進行“大規模蒸餾”又是一例，離譜到馬斯克都發貼懟回去。這家公司一直是美國AI界反華派的代表，并且也是這家公司率先跟美軍合作。

當前，霍爾木茲海峽的戰火正在加速刺破美國AI天量投資的泡沫。對此，一味的制造中國AI威脅論或抄襲論，對阻礙中國的AI發展不會有任何作用，只能是一種行為藝術。

現在不論是發展模式的可持續性，還是應用場景的廣闊性，中美之間的差異都已截然分明，更不用說電力能力的天差地別了，目前中國的年工業用電量已經達到了美國的6倍，且還在快速增長中。目前只待突破先進芯片這個最后的瓶頸。

在這方面美國也并不輕松，先進芯片的相關產業鏈大部分都在東亞和東南亞，假設未來發生極端情況導致產業鏈崩潰，那到底對誰影響更大顯然不言而喻。

長遠上對于我國真正至關緊要的，還是我們當年在《勝負手》一文中所說的配合生產力質變而進行的生產關系與社會形態的轉變。目前AI帶來的生產力改變離質變還有相當距離，但AI工具給資本和企業們帶來的“降本增效”欲望卻已近在眼前，由此導致的就業結構性危機已經開始。

用中國人最為熟悉的分析范式來說，AI作為一種與以往不同的新型生產力，對生產關系也必然會提出全新的要求。只有真正在生產關系上化解AI帶來的沖擊，推動生產關系邁入新的范式，我們才真正能說得上可以取得AI時代的勝利。而這對于AI技術的研發者和推廣者的企業們來說，在技術水平和應用能力之外，又在社會責任上提出了全新的要求。

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