去年底，英伟达CEO黄仁勳在演讲中抛出的“AI蛋糕理论”，不仅重新定义了全球人工智能（AI）竞争的核心逻辑，更成为解读算力产业链发展规律的关键框架。该理论将国家AI实力解构为能源、芯片、基础设施、模型、应用五个系统工程，揭示了“AI竞争本质是国家综合系统能力较量”的深刻命题。

“AI蛋糕理论”绝非单纯的概念创新，而是对算力产业链生态结构的精准描摹。从底层能源供给到终端场景应用，从核心芯片研发到开源生态构建，算力产业链的每一个环节都与“五层蛋糕”形成深度呼应。

【下文承接1月28日A13版】

中国算力优势与不足

基于黄仁勳的蛋糕理论，中国需要构建“五层协同、核心突破、生态共建”的发展路径，全面提升算力产业链的全球竞争力。在政策支持、市场需求与技术创新的多重驱动下，中国算力产业链取得了显著成就，形成了与美国并驾齐驱的发展格局：

（一）算力规模全球领先。2024年中国在用算力中心标准机架数超过880万架，算力规模年增长16.5%，算力总规模位居全球第一。“东数西算”国家战略成效显著，形成了京津冀、长三角、粤港澳大湾区等七大算力枢纽，优化了算力资源的空间布局。

（二）产业生态日趋完整。上游形成了从芯片设计、制造到关键部件配套的完整供给链，华为昇腾、寒武纪等芯片企业实现技术突破，浪潮、中科曙光等服务器厂商占据全球重要市场份额；中游培育了万国数据、阿里云等一批领先的算力服务企业；下游形成了覆盖千行百业的应用场景，AI渗透率持续提升。

（三）绿色算力优势突出。依托新能源产业的领先地位，中国算力中心的绿电占比不断提高，部分枢纽节点绿电占比已超80%。液冷等绿色温控技术广泛应用，数据中心PUE（Power Usage Effectiveness，电源使用效率）持续下降，平均水平已降至1.2以下，达到国际先进水平。

（四）应用落地成效显著。中国在AI应用的场景覆盖与落地速度上全球领先，城市治理、智能制造、医疗健康等领域的AI应用案例层出不穷。50个城市开放Robotaxi（无人驾驶出租车）运营，AI优化交通、AI辅助诊断等应用取得显著成效，推动了AI技术的规模化普及。

尽管取得了显著成就，但对照黄仁勳的五层蛋糕理论，中国算力产业链在各环节仍存在明显短板：

（一）能源层面临区域供需不平衡问题。东部算力需求旺盛，但能源供给紧张；西部能源丰富，但算力需求不足；跨区域能源传输的效率与稳定性仍需提升。部分地区的电网基础设施仍显薄弱，难以满足数据中心的高密度供电需求。

（二）芯片层核心技术受制于人。高端芯片的制程工艺与国际先进水平仍有差距，3nm及以下先进制程芯片仍依赖进口；EDA（电子设计自动化）设计工具、高端半导体材料与设备等环节存在“卡脖子”风险；芯片生态建设滞后，缺乏类似CUDA（由英伟达（Nvidia）推行的一套并行编程框架）的统一编程框架，制约了国产芯片的规模化应用。

（三）基础设施层存在效能提升空间。部分数据中心的运营效率不高，算力利用率仅为40%至50%，远低于国际先进水平；算力网络的跨区域调度能力不足，不同运营商、不同数据中心之间的算力互联互通存在壁垒；边缘计算基础设施布局不均衡，农村与偏远地区的算力覆盖不足。

（四）模型层基础研究与全球影响力不足。尽管开源模型数量领先，但在前沿基础理论研究、原创性模型架构等方面与美国仍有差距；模型的国际化程度不高，全球影响力有限；开源生态的协同创新机制尚不健全，存在重复建设与资源浪费问题。

（五）应用层存在“重技术轻价值”现象。部分AI应用停留在“概念展示”阶段，未能真正解决行业痛点；AI与实体经济的融合深度不足，在核心生产环节的应用较少；数据安全与隐私保护问题制约了部分敏感场景的应用拓展。

三维度发力追赶美国

基于黄仁勳的AI蛋糕理论，中国需要从“补短板、强优势、促协同”三个维度发力，构建系统协同、创新驱动、绿色可持续的算力产业链发展路径：

补短板：聚焦核心环节突破

（一）由芯片领域实施“技术攻坚＋生态培育”双轮驱动。加大对先进制程工艺、EDA工具、半导体材料与设备的研发投入，支持中芯国际、华为海思等企业突破技术瓶颈；培育国产芯片生态，推动统一编程框架建设，提升国产芯片的软件适配性与用户体验；鼓励芯片企业与应用企业开展联合创新，通过场景牵引技术迭代。

（二）能源与基础设施领域优化布局与效能。加快特高压电网建设，提升跨区域能源传输能力；推动数据中心与新能源基地协同建设，实现“就近供电、绿电直供”；建立全国统一的算力调度平台，打破算力互联互通壁垒，提升算力利用率；加大边缘计算基础设施建设力度，实现算力资源的均衡布局。

（三）模型领域强化基础研究与开源生态建设。加大对AI基础理论、原创性算法的科研投入，支持高校与科研机构开展前沿研究；完善开源生态治理机制，避免重复建设，推动资源共享；提升开源模型的国际化水平，吸引全球开发者参与，增强全球影响力。

强优势：巩固扩大现有领先地位

（一）强化绿色算力优势。持续提升数据中心的绿电占比，推动源网荷储协同发展；加快液冷、智能供电等绿色技术的迭代升级，进一步降低PUE；建立绿色算力评价标准体系，引导行业向绿色低碳方向发展。

（二）深化AI应用场景拓展。聚焦制造业、医疗健康、金融等重点领域，培育一批具有示范效应的AI应用标杆；推动AI技术与中小企业的深度融合，降低中小企业的AI使用门槛；鼓励AI应用创新，探索更多新业态、新模式，释放算力的价值潜力。

（三）提升基础设施建设与运营效率。推广模块化、预制化数据中心建设模式，缩短建设周期；运用AI技术优化数据中心运维，提升运营效率与算力利用率；完善算力网络基础设施，提升跨区域、跨层级算力调度能力，构建“全国一体化算力网络”。

促协同：构建五层联动发展机制

（一）建立跨部门协同推进机制。加强能源、工信、科技等部门的协调配合，统筹推进能源供给、芯片研发、基础设施建设、模型创新与应用落地等环节的协同发展；完善算力产业链政策体系，形成“顶层设计─专项政策─地方落实”的政策链条。

（二）推动产学研用深度融合。鼓励企业、高校、科研机构共建创新平台，联合开展核心技术攻关；建立算力产业链人才培养体系，培养一批兼具理论基础与实践能力的复合型人才；完善科技成果转化机制，加速实验室技术向产业应用转化。

（三）深化国际合作与开放共享。积极参与全球算力产业标准制定，提升国际话语权；加强与“一带一路”沿线国家的算力合作，共建跨境算力网络；吸引全球优质资源参与中国算力产业发展，形成“引进来”与“走出去”相结合的开放发展格局。

系统制胜与价值共生

黄仁勳的AI五层蛋糕理论深刻揭示了一个核心真理：AI时代的算力竞争不是单一环节的比拼，而是系统能力的综合较量。算力产业链的发展水平直接决定了一个国家在AI时代的核心竞争力，其建设是一项涉及能源、芯片、基础设施、模型、应用的系统工程，需要各环节的协同推进与动态平衡。

全球算力产业链正处于快速变革的关键时期，中美两国在系统能力上各有优势，形成了“美国领先技术高度、中国拓展应用广度”的竞争格局。中国算力产业链已具备规模领先、生态完整、应用广泛的基础优势，但在核心技术突破、生态协同创新等方面仍需持续发力。

未来，中国算力产业链的发展需要以黄仁勳的蛋糕理论为指导，构建“五层协同、核心突破、生态共建、绿色可持续”的发展格局：通过核心技术攻关补齐短板，通过优势强化扩大领先地位，通过协同机制提升系统效能，通过开放合作融入全球生态。

算力是数字经济时代的核心生产力，算力产业链的高质量发展不仅将推动AI技术的持续创新，更将为实体经济转型升级、国家竞争力提升提供强大支撑。在这场全球算力竞争中，只有实现各环节的系统协同与动态平衡，才能真正掌握发展的主动权，赢得AI时代的未来。

（全文完）

（作者为外资投资基金董事总经理）