2026年夏天,中國科技圈兩個創始人干了兩件事,看著不搭邊,細品全是門道。一個拉著英偉達老大黃仁勛站臺推新品,一個轉頭把自家頂尖大模型搬上國產芯片,硬從英偉達的成熟生態圈跳了出來。倆人選的方向剛好對著干,一個求快一個求穩,到底誰選對了?
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王興興的宇樹科技,本來四足機器狗就賣得風生水起,累計賣出3.3萬臺,全球市占率穩坐第一,人形機器人出貨量也是全球頭名,這戰績已經相當能打。這次和英偉達聯手推出H2 Plus人形機器人,英偉達直接拿出全套“大腦”方案,AI計算平臺、機器人基礎模型、仿真系統全都給到位,宇樹只需要負責造好“身體”就行。
王興興自己對這步棋想得很通透,和英偉達合作等于拿到了一個經過市場驗證的起點,不用團隊從零開始搭平臺攢技術,能省不知道多少時間和研發投入,能更快把機器人技能落地到實際場景里。
研發人形機器人的痛點圈里人都清楚,核心難題從來不是硬件造不出來,是算法搞不定。具身大模型、世界模型這類研發,周期按年算,對中小企業來說簡直是扛不動的重擔。黃仁勛都直說了,自行搭建完整的人形機器人測試平臺,實在太難了。先借巨頭的力氣活下去,跑通商業化賺了錢再反哺自研,這是中小企業最接地氣的選擇。
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宇樹2025年營收達到17.08億元,增速高達335%,人形機器人營收占比直接從不足2%躍升到51%。不是每家企業都有華為那樣的體量能從零自建生態,對絕大多數硬科技公司來說,先活下來就是擺在面前最現實的答案。
對這場合作的質疑聲也從來沒停過。之前太多行業被卡脖子的血淚教訓擺在這里,長期用英偉達全套底層算法和算力架構,會不會慢慢磨掉自主研發機器人AI大腦的動力?未來機器人決勝的關鍵就是智能算法,真被海外平臺綁定,哪天遭遇技術封鎖,連轉身的機會都沒有。
黃仁勛的生意經路人皆知,把全行業拉進自家系統,就能牢牢掌控產業鏈上游話語權,最后國產硬件廠商往往只能賺點微薄的代工差價。業內的質疑,說白了就是吃過虧所以長了記性。
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換個視角看梁文鋒,他走的這條路,難度比想象中大得多。DeepSeek V4發布,最大的亮點根本不是參數漲了多少,而是它首次把華為昇騰芯片和英偉達GPU并列寫進了硬件驗證清單。這次適配的華為昇騰950PR推理芯片3月剛量產,單卡算力比英偉達對華特供版H20提升了2.87倍,采購價格僅為H200的三分之一到四分之一,性價比實打實擺在這兒。
梁文鋒是圈內最早站出來支持國產AI芯片的人,還和華為聯手共建生態。這次把大模型從英偉達CUDA生態轉到華為CANN框架,圈里不少人說這是“又一個任正非時刻”。往前倒回一年多,黃仁勛還把DeepSeek當成“高效創新”的典型夸獎,結果形勢一變,黃仁勛直接在一場九十分鐘的訪談里急了,放話“如果DeepSeek先在華為平臺上發布,那對我們國家來說將是災難性的”。這話還沒傳開,DeepSeek V4已經在華為昇騰平臺完成了首發。
英偉達真正的護城河就是CUDA軟件生態,不管其他芯片性能多強,跑不通CUDA就很難打進市場核心。梁文鋒做的,就是硬生生把大模型從CUDA生態里拔出來,種到國產芯片的土壤里。V4發布后,短短時間就有至少8家國產AI芯片廠商宣布完成適配,研發階段就開始芯模協同,效率和之前那種“喊口號式”的0 Day適配完全不是一個量級。
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現在AI行業的趨勢很明顯,算力重心正在從訓練往推理轉移。聯想楊元慶今年五月就點明,未來推理的AI算力將占到七成以上。訓練追求一次性高密度算力,推理要的就是低成本規模化部署,這個場景天然適配國產芯片,不用追求單卡性能登頂,講究的就是成本、能效和可規模化。
摩根士丹利預計,2026年華為將拿下中國AI加速器市場62%的份額,寒武紀占14%,到2030年中國AI芯片自給率將達到86%。國產芯片在推理賽道的低價高性價比優勢,已經被市場用腳投票認可。
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梁文鋒走這步棋,冒的風險真不小。訓練側國產芯片和英偉達的差距短期很難追平,商業層面DeepSeek V4在國產算力上的能力也確實落后同期主要對手三到六個月,還要承擔適配成本和各種不確定性。但梁文鋒更怕那看不見的天花板,萬一哪天供應鏈被卡死,之前攢下的所有算法成果,都可能一夜歸零。
很多人說這是兩條完全對立的路,其實現實從來不是非黑即白。王興興借力英偉達,也沒有停下自研的腳步,宇樹同步就在加碼自主研發AI大模型。梁文鋒押注國產芯片,也沒有完全切斷和英偉達的聯系,更不是排斥所有全球合作。
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一個用外部生態換效率搶速度,一個用短期的慢換長期的安全自主,本質只是不同企業根據自身情況選了不同的發展節奏。
2026年,這兩條看似分岔的路,其實正在慢慢往一塊交匯。宇樹跑通了硬件規模化,接下來就輪到算法比拼的真正開場。DeepSeek趕上了推理市場的爆發,國產算力也終于拿到了從“備胎”變“主力”的第一個窗口。
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不管現在選了哪條路,最終指向的終點其實一模一樣,就是把中國硬科技的話語權,牢牢抓在自己手里。
參考資料:新華網 中國硬科技企業發展路徑觀察
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