黄仁勋和英伟达，正在成为新一任中美关系的博弈协调者

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在 AI 时代的技术竞争与全球产业链重构中，英伟达创始人黄仁勋正在以一个“技术桥梁”的角色，逐步替代马斯克成为中美关系的博弈协调者。

这一转变的核心逻辑就在于AI算力的全球战略价值，使得黄仁勋和英伟达成为中美科技博弈与合作的核心枢纽。

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马斯克今年多次到访中国，获得高层中国外长、工信部部长、商务部部长等接见，但是仔细看，核心议题FSD自动驾驶系统的落地许可和汽车产能仍然缺乏战略层面的政策协调。

尤其是马斯克去年开始将大量精力投入美国政治，给特朗普助选，今年在特朗普上任两个月后就闹掰，刚刚7月5日又成立了“美国党”挑战两党制，引发商界质疑。

相比之下，黄仁勋更受中美信任，今年三次访华均围绕全球供应链重构与AI伦理治理，1月出席英伟达多个中国分公司年会，与员工共舞，还向员工发放红包，展现了对中国团队的重视。

4月份跟中国贸促会会长会谈后，又跟国务院副总理见面，4月18日，又见了上海市市长，这一路上，黄仁勋都表态看好中国经济前景，愿意继续深耕中国市场，推动美中经贸合作。

7月份，黄仁勋再次受邀参加第三届中国国际供应链促进博览会演讲，还高调称赞了腾讯、网易等11家中国公司。

在接下来跟中国贸促会会长见面后，又透露美国政府批准相关GPU出口许可，英伟达即将开始向中国市场销售H20芯片，并带来了一款为中国市场量身定制的、针对计算机图形和数字孪生的RTX Pro系列新显卡。

对比之下，黄仁勋的华人身份以及英伟达的独特优势成为了中美之间的新桥梁。

那么，美国为什么愿意解禁AI芯片的出口呢？

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7月10日，黄仁勋在白宫与特朗普进行了会面，在一档“总统备忘录”播客节目中，黄仁勋间接透露了美国批准H20芯片销往中国的逻辑。

我看完内容之后，明确AI接下来的发展、投资的方向，同时感觉有点后背发凉，为什么？

在黄仁勋30分钟采访里，我总结有三点：

1、AI的本质是计算，计算的核心是开发者。

2、AI工厂的任务不是传输信息，而是生产智能。

3、技术栈霸权如同美元霸权，必须成为全球生态的底层锚点。

黄仁勋说：计算机行业是美国的国家瑰宝，美国没有其他任何一个行业像计算机行业这样领先全球，过去美国失去了通信行业的5G主导权，这一次绝不能再让计算行业，尤其是在AI时代输掉。

最近五年我一直在研究AI和AI产业的投资，我和大家分享过AI三大要素是算力、算法、大数据。

但黄仁勋说，AI核心不只是单纯的GPU硬件算力，这个理解颠覆了很多人的想法。

AI的算力看似体现在大家都在抢购的GPU算力芯片，但是核心是在算法背后的开发者。

像今年春节爆火的DeepSeek通过算法的优化，有三个明显效果，计算量减少97%、推理速度提升4倍以上，显存占用降低75%，在保持性能的同时，大幅降低对高端GPU的依赖，适配中国企业主流算力配置。

还有最重要的开源，让中国快速普及人工智能大模型，DeepSeek正是通过这种系统性优化，将中国从算力劣势者转变为大模型普及的全球引领者，类似中国制造氢弹里用到于敏算法的意义。

目前全球约有50%的AI开发者在中国，美国要在AI时代继续保持领先，就必须赢得更多的顶级AI开发者，比如说以梁文锋为首的开发者团队，

像最近Meta用天价招揽AI人才，用2亿美元挖走苹果AI大模型团队负责人庞若鸣，以1亿美元从OpenAI挖走余家辉等10名负责人和核心研究员，又用143亿美元注资Scale AI获得亚历山大·王公司49%股权，提升Meta训练效率。

目前Meta超级智能实验室首批44人团队中，有50%成员拥有中国清北、浙大、上交等本科教育背景。

当然，我们可能不用太担心人才流失，像当年二战美国研发原子弹的大量人才都来自被德国排挤的犹太人，在1933年至1941年，美国接收了来自德国、奥地利的1090名科学家和645名工程师，其中一部分都参与到了美国原子弹的研发工作中，但特朗普上台后就开始限制中国各方面的留学生。

但让我后背发凉的是黄仁勋说，美国要制定AI时代全球技术栈的标准。

技术栈，并不只是上层的AI模型，它的起点是芯片和计算系统。

这是整个生态的基础，就像美元是全球金融体系的锚定标准一样，美国希望自己的技术栈也应当成为全球AI的基础标准。

最近几年我在研究AI，结合企业从产品型发展到生态型公司阶段，发现生态型公司比产品型公司有更强大抗风险能力和持续发展的能力。

对比分析英伟达和苹果、华为、腾讯、阿里巴巴生态的构建过程，如果英伟达只是研发生产GPU的产品型公司，我就不会在2025年四月份贸易战，英伟达股价大跌50%时刻，推荐给投资者。

因为产品型公司很容易受到技术竞争、产品品质、上下游供应商和政策的影响，上篇文章我就分享过英伟达过去30年中，多次出现由于产品质量和兼容性问题导致公司几乎破产，股价下跌90%的情况。

在2006年，黄仁勋开始持续投入数十亿美元推广基于英伟达CUDA的开发者生态，2006年开发者数量还不足1万人，但2025年全球开发者超过590万，23%来自中国企业，开放生态占据95%主流AI框架的GPU优化模块，程序员社区GitHub相关仓库超200万个，预训练模型超150万个。

开发者的迁移成本极高，比如用AMD芯片要重写80%代码，国产芯片华为昇腾910B虽然有85%的A100性能，但迁移就要手动改写30%代码，调试时间增加2–3倍。

这就是巴菲特护城河理论的迁移成本，通过18年投入，超300亿美元研发、7次技术转型的积累，开发者数量从1万到590万，这就是黄仁勋说让“美国技术栈”成为全世界构建主权AI的基础。

这套逻辑，可能就是黄仁勋说服特朗普政府向中国重新销售英伟达AI芯片的原因。

华为鸿蒙系统、芯片、存储器和deepseek想要突破英伟达的AI，可能至少还需要5年以上的时间。

这个底层逻辑，值得我们从国家战略、参与趋势和投资角度深思，英伟达通过“硬件性能领先、工具链垄断、开发者锁定”的三维策略，绑定中国头部企业，像腾讯、阿里、字节跳动都大量购买了英伟达的GPU，既能维持商业利益，又能借助中国市场的创新活力反哺技术迭代。构建了难以逾越的生态护城河。

这也是美国在AI时代的护城河，英伟达四万亿美元的巅峰，标志着中美关系进入技术主权博弈的新阶段。

中国企业的自主创新，比如华为昇腾、寒武纪芯片正在逐渐崛起，而英伟达长期的发展空间就看能否在“给中国点赞”与“中美竞争”之间找到可持续的平衡点。

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                                         责任编辑 | 罗英凡