1.1 关税升级背景与核心矛盾
近期，中美之间的关税大战硝烟弥漫，已然成为全球经济与科技领域瞩目的焦点。美国以 “对等关税” 为幌子，悍然对中国输美科技产品加征 34% 的关税 ，此次加征重点针对高性能医疗器械、工业机器人等高端制造领域。这一举措，无疑是美国在科技领域对中国的一次强力打压。高性能医疗器械关乎民生健康产业发展，而工业机器人更是智能制造的关键支撑，美国对这些领域下手，意图阻碍中国高端制造业的前进步伐，限制中国在全球产业链中迈向中高端的进程。
面对美国的无理挑衅，中国也迅速采取了反制措施。中国的反制直指美国农产品、能源等优势产业，并且实施稀土出口管制，这一举措精准打击了美国的高科技供应链。中国对美国农产品加征关税，直接冲击了美国农业州的经济利益，像大豆、玉米等农产品的出口受到严重影响，许多美国农场主面临着产品滞销、收入锐减的困境。而稀土作为高科技产业不可或缺的关键原材料，在电子、新能源、航空航天等众多领域都有着广泛应用。中国对稀土实施出口管制，使得美国高科技企业在获取稀土资源上困难重重，严重威胁到其高科技产业的供应链稳定性。
1.2 关税博弈的深层逻辑
美国此番挑起关税大战，背后有着深远的战略考量，其试图通过贸易壁垒来延缓中国 AI 产业升级，进而维持自身的科技霸权地位。在 AI 领域，美国一直处于领先地位，拥有像英伟达、OpenAI 等全球知名的 AI 企业和研究机构。然而，近年来中国 AI 产业发展迅猛，无论是在基础研究、技术创新还是应用落地方面都取得了显著成就。中国拥有庞大的人才储备、丰富的数据资源以及广阔的应用市场，这些优势为 AI 产业的发展提供了强大动力。美国感受到了来自中国的竞争压力，担心自身在 AI 领域的领先地位被超越，于是妄图利用关税手段，限制中国 AI 企业获取关键技术和零部件，阻碍中国 AI 产业的发展速度。
而中国则以 “内循环” 战略积极对冲外部压力，加速构建自主可控的 AI 产业链。“内循环” 战略强调充分发挥国内市场的巨大潜力，通过扩大内需、促进消费、加强国内产业协同等方式，推动经济的可持续发展。在 AI 产业领域，中国加大了在 AI 芯片、算法、数据等核心环节的研发投入，鼓励国内企业加强自主创新，减少对国外技术和产品的依赖。例如，在 AI 芯片方面，寒武纪、壁仞科技等企业不断推出具有自主知识产权的高性能芯片；在算法领域，国内众多科研机构和企业也在积极探索创新，取得了一系列重要成果。同时，中国还加强了 AI 产业上下游企业之间的合作，形成了完整的产业链生态，提高了产业的整体竞争力 。
二、算力市场：从受制于人到自主重构
2.1 短期供应链压力与成本挑战
在这场关税大战中，中国 AI 算力市场首当其冲，受到了巨大的冲击。作为 AI 算力的核心部件，进口 GPU 的成本激增 30% 以上 。这主要是因为美国对中国加征关税，使得中国企业在进口 GPU 时需要支付更高的税费，从而导致成本大幅上升。此外，美国对中国的技术封锁也使得一些高端 GPU 产品难以进入中国市场，进一步加剧了市场的供需矛盾，推动了价格的上涨。
新建智算中心的建设周期也因供应链受阻而延长。智算中心的建设需要大量的服务器、存储设备、网络设备等硬件设施，而这些硬件设施中的许多关键部件都依赖进口。关税大战导致进口零部件的供应不稳定，交货周期延长，使得智算中心的建设进度受到严重影响。原本计划在一年内建成的智算中心，可能因为供应链问题而需要延长至一年半甚至更长时间，这无疑增加了企业的时间成本和资金成本。
为了应对短期的芯片缺口，头部企业如浪潮信息、中科曙光等纷纷加速囤货。浪潮信息作为全球前二的服务器供应商，掌握着高端服务器等核心装备技术，人工智能服务器连续 3 年全球第一，连续 6 年中国第一 。面对芯片供应的不确定性，浪潮信息加大了对芯片的采购力度，提前储备了大量的芯片，以确保其服务器生产业务的正常运转。中科曙光在高端计算机、存储等产品研发制造方面实力强劲，旗下子公司海光信息是国内稀缺的 GPU 企业。中科曙光也积极采取措施，通过与供应商签订长期合同、增加库存等方式，保障芯片的稳定供应。然而，囤货策略只能解一时之急，无法从根本上解决中国 AI 算力市场对国外芯片的依赖问题。
2.2 国产替代的三大突破方向
在外部压力的倒逼下，中国 AI 算力市场加速了国产替代的进程，在多个关键领域取得了重要突破。
在芯片研发方面，华为昇腾 910B 和寒武纪 MLU370 的性能已逼近国际水平。华为昇腾 910B 采用了先进的芯片架构和制程工艺，在算力、能效比等方面表现出色，能够满足大规模 AI 训练的需求。寒武纪 MLU370 同样具备高性能、低功耗的特点，在视觉、语音等 AI 应用领域有着广泛的应用。这两款芯片的推出，标志着中国在 AI 芯片领域已经取得了重大进展，逐渐缩小了与国际先进水平的差距。
异构计算也是国产替代的重要方向之一。百度昆仑芯 3 代实现了训练推理一体化，通过创新的架构设计，能够在同一芯片上高效地完成 AI 模型的训练和推理任务，大大提高了计算效率。昆仑芯 3 代还具备良好的兼容性和扩展性，可以与其他硬件设备和软件框架无缝对接，为 AI 应用的开发和部署提供了便利。
算力网络的建设也在稳步推进。“东数西算” 工程构建了国家枢纽节点，通过将东部地区的算力需求与西部地区的算力资源进行有效对接，实现了算力的优化配置和高效利用。随着 “东数西算” 工程的深入实施，到 2025 年，中国智能算力规模预计突破 500EFLOPS，国产芯片占比超 70% 。这将为中国 AI 产业的发展提供强大的算力支持，同时也有助于推动国内芯片产业的发展，降低对国外芯片的依赖。
三、AI 应用：政策红利与场景深化
3.1 应用爆发的三重驱动
在中美关税大战的复杂背景下，中国 AI 应用领域却呈现出蓬勃发展的态势，这主要得益于政策、技术和需求三个方面的强大驱动。
从政策端来看，国家积极推动 “人工智能 +” 行动，旨在促进人工智能与千行百业的深度融合，助力传统产业实现数字化转型。例如，在制造业领域，人工智能技术的应用可以实现生产过程的智能化监控和优化，提高生产效率和产品质量；在医疗领域，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定，提升医疗服务的水平和效率。通过 “人工智能 +” 行动，各行业能够充分利用人工智能技术的优势，实现产业升级和创新发展，为经济增长注入新的动力。
在技术端，国产大模型取得了重大突破，参数量突破十万亿级，如阿里的通义大模型。通义大模型凭借其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理、智能客服、内容创作等领域有着广泛的应用前景。它可以理解用户的复杂问题，并提供准确、详细的回答；在智能客服场景中，能够快速响应用户的咨询，解决用户的问题，提高客户满意度；在内容创作方面，通义大模型可以根据给定的主题和要求，生成高质量的文章、故事、诗歌等，为创作者提供灵感和帮助。这些技术突破为 AI 应用的拓展提供了坚实的技术支撑，使得 AI 能够在更多领域发挥作用。
需求端同样为 AI 应用的发展提供了强大动力。在金融、医疗、教育等领域，AI 的渗透率不断提升，预计在未来几年将提升 3 - 5 倍 。以金融领域为例，随着金融市场的日益复杂和竞争的加剧，金融机构对风险评估、投资决策等方面的精准度和效率提出了更高的要求。AI 技术可以通过对海量金融数据的分析和挖掘，帮助金融机构更准确地评估风险，制定合理的投资策略，提高投资回报率。在医疗领域，人口老龄化的加剧和人们对健康服务需求的增加，使得医疗资源的供需矛盾日益突出。AI 技术可以辅助医生进行疾病诊断、影像识别等工作，提高医疗服务的效率和质量，缓解医疗资源短缺的问题。
3.2 典型场景的价值重构
在 AI 应用的快速发展过程中，一些典型场景实现了价值重构，展现出 AI 技术的巨大潜力。
在金融领域，工商银行率先部署 DeepSeek 模型，取得了显著的成效。通过该模型，工商银行的交易效率大幅提升 300% ，风险识别准确率达到 98.7%。DeepSeek 模型能够快速处理海量的金融交易数据，准确识别潜在的风险点，为银行的风险管理提供了有力支持。同时，它还可以根据市场变化和客户需求，快速制定交易策略，提高交易效率和盈利能力。除了工商银行，还有许多金融机构也在积极应用 AI 技术，如招商银行的智能客服 “小招”，能够通过自然语言处理技术与客户进行交互，解答客户的问题，提供个性化的金融服务；平安银行利用 AI 技术进行风险评估和信贷审批，提高了审批效率和准确性，降低了信贷风险。
在智能制造领域，深圳云天励飞打造的 AI 拍学机，通过 AI 视觉技术实现了对生产过程的实时监测和质量检测，有效提高了生产效率和产品质量。AI 拍学机可以快速识别产品的缺陷和瑕疵，及时反馈给生产人员进行调整和改进，避免了次品的产生，降低了生产成本。随着智能制造的发展，终端算力需求呈现出快速增长的趋势，年增长率达到 40%。这是因为智能制造需要大量的计算资源来支持 AI 算法的运行和数据的处理，对终端设备的算力提出了更高的要求。为了满足这一需求，越来越多的企业开始研发和应用高性能的 AI 芯片和智能终端设备，推动了智能制造的发展。
在终端设备领域，2025CES 展上 80% 的展品集成了 AI 功能，标志着消费电子正式进入 “端侧智能” 时代。AI 手机、AI 音箱、AI 智能手表等产品不断涌现，为用户带来了更加智能化、便捷化的体验。AI 手机可以通过 AI 算法对拍照、语音识别、智能助手等功能进行优化，提高用户的使用体验；AI 音箱可以通过语音交互技术为用户提供音乐播放、信息查询、智能家居控制等服务，成为家庭智能化的中心；AI 智能手表可以实时监测用户的健康数据，如心率、血压、睡眠等，并通过 AI 算法进行分析和预警，为用户的健康管理提供帮助。这些 AI 功能的集成，使得终端设备能够更好地理解用户的需求，提供更加个性化、智能化的服务，满足了人们对高品质生活的追求。
四、破局之道：构建韧性生态系统
4.1 技术攻关的三大重点
面对中美关税大战带来的挑战，中国 AI 产业积极寻求破局之道，通过技术攻关、产业协同和国际合作，构建起韧性十足的生态系统，为 AI 产业的可持续发展奠定坚实基础。
在技术攻关方面，高端芯片制程突破、存算一体化架构创新和开源生态建设成为三大重点方向。
高端芯片制程突破是解决中国 AI 算力瓶颈的关键。目前，中国在 28nm 光刻机领域取得了重大进展，国产化率有望提升至 60% 。上海微电子作为国内光刻机领域的领军企业，其研发的 28nm 光刻机采用了先进的技术，能够满足中低端芯片制造的需求。随着技术的不断进步，国产 28nm 光刻机将逐渐实现量产，为国内芯片制造企业提供更多的选择，降低对国外光刻机的依赖。这将对国内芯片产业产生深远的影响，促进国内芯片制造企业的技术升级和产业发展，提高国内芯片产业的整体竞争力。
存算一体化架构是 AI 芯片技术发展的重要方向。中科院计算所研发的新型存算芯片，成功突破了 “内存墙” 瓶颈，实现了计算和存储的高效协同。这种新型存算芯片采用了创新的架构设计，将计算单元和存储单元紧密结合在一起，减少了数据传输的延迟和能耗，提高了计算效率。在人工智能领域，存算一体化芯片可以大幅提升 AI 模型的训练和推理速度，为 AI 应用的发展提供更强大的算力支持。同时，存算一体化芯片还具有低功耗、小型化等优点，适用于移动设备、物联网设备等对功耗和体积要求较高的场景。
开源生态建设对于推动 AI 技术的创新和普及具有重要意义。华为 MindSpore 社区的开发者数量已经突破 50 万 ，成为国内最具影响力的 AI 开源社区之一。MindSpore 社区提供了丰富的 AI 开发工具和资源，包括深度学习框架、模型库、数据集等，为开发者提供了便捷的开发环境。在金融领域，开发者可以利用 MindSpore 社区的资源，开发出更加智能的风险评估模型和投资决策系统，提高金融机构的风险管理能力和投资回报率；在医疗领域，开发者可以基于 MindSpore 社区开发出更精准的疾病诊断模型和医疗影像分析工具，为医生提供更有力的诊断支持，提高医疗服务的质量和效率。通过开源生态建设，华为 MindSpore 社区汇聚了全球的 AI 开发者，共同推动 AI 技术的发展和应用，促进了 AI 技术的创新和共享。
4.2 产业协同的创新模式
产业协同是构建韧性 AI 生态系统的重要支撑，通过 “政产学研用” 五位一体、算力租赁模式和跨境数据流动试点等创新模式，实现了产业资源的优化配置和高效利用。
“政产学研用” 五位一体的协同创新模式，能够充分发挥政府、高校、科研机构、企业和用户的各自优势，形成强大的创新合力。北京智源研究院联合企业攻关自动驾驶大模型，取得了显著的成果。在这个过程中，北京智源研究院凭借其在人工智能领域的深厚研究积累，提供了前沿的技术理论和算法支持；企业则根据市场需求和实际应用场景，提出了具体的研发方向和需求，将科研成果转化为实际产品和服务；高校和科研机构培养了大量的专业人才，为项目的开展提供了人才保障；政府通过制定相关政策和提供资金支持，为项目的顺利进行创造了良好的环境；用户则在产品的试用和反馈中，为产品的优化和改进提供了宝贵的意见。通过这种协同创新模式，自动驾驶大模型的研发效率得到了大幅提升，推动了自动驾驶技术的快速发展。
算力租赁模式为企业提供了一种灵活、高效的算力获取方式，降低了企业的算力成本和技术门槛。商汤科技推出的 “AI 算力即服务” 平台，为企业提供了一站式的算力解决方案。企业可以根据自身的业务需求，灵活租赁所需的算力资源，无需投入大量资金购买昂贵的算力设备和建设复杂的算力基础设施。这使得中小企业也能够享受到强大的算力支持，加速其 AI 应用的开发和部署。对于一些初创企业来说，算力租赁模式可以帮助他们降低初期的运营成本，将更多的资金和精力投入到核心业务的研发和创新上；对于一些大型企业来说，算力租赁模式可以帮助他们应对业务高峰期的算力需求，提高算力资源的利用率。
跨境数据流动是 AI 产业国际化发展的必然需求，通过试点探索，可以为 AI 产业的全球布局提供经验和支持。海南自贸港试点 AI 数据跨境传输，为企业开展国际合作提供了便利条件。在试点过程中，海南自贸港建立了完善的数据安全管理体系，确保数据在跨境传输过程中的安全性和合规性。企业可以通过海南自贸港的数据跨境传输通道，与国际合作伙伴共享数据资源，开展联合研发和创新，拓展国际市场。这不仅有助于提升企业的国际竞争力，也促进了全球 AI 产业的交流与合作。例如，一些国内的 AI 企业可以与国外的科研机构和企业合作，共同开展 AI 技术的研究和应用，推动 AI 技术在全球范围内的发展和应用。
五、未来展望：在博弈中开辟新赛道
5.1 三大战略机遇
展望未来，中国 AI 产业在中美关税大战的复杂环境下，仍蕴藏着巨大的发展潜力，迎来了三大战略机遇。
英伟达在 2025 年国际消费电子展（CES）上发布的 Project DIGITS，引发了终端算力革命。这款个人 AI 超级计算机搭载了与联发科共同开发的 GB10 Grace Blackwell 超级芯片，售价从 3000 美元起，具有很高的性价比 。GB10 芯片采用创新架构，计算速度更快，能够大幅度提高 AI 模型的训练效率，还支持多种 AI 模型，通过处理大数据集的能力，帮助开发者更有效地锻炼和验证他们的算法。Project DIGITS 的出现，为 AI 开发者提供了一个高效、低成本的计算平台，使得更多人能够参与到 AI 的开发和创新中，推动了 AI 技术在终端设备上的应用和普及，开启了物理 AI 时代的新篇章。
随着 AI 技术的不断发展和应用场景的日益丰富，边缘智能迎来了爆发式增长。据 TrendForce 预测，2025 年边缘算力占比将达 35% 。边缘智能的发展，使得数据可以在靠近数据源的地方进行处理和分析，减少了数据传输的延迟和带宽需求，提高了系统的响应速度和安全性。在智能家居领域，智能音箱、智能摄像头等设备可以通过边缘计算实现本地语音识别、图像分析等功能，无需将数据上传到云端，保护了用户的隐私安全；在智能交通领域，路边的智能摄像头可以实时分析交通流量、识别违章行为，为交通管理提供及时准确的数据支持。边缘智能的崛起，为中国 AI 产业开辟了新的发展空间，推动了 AI 技术在更多领域的落地应用。
在 AI 技术快速发展的同时，伦理治理也成为了行业关注的焦点。深圳率先出台 AI 伦理沙盒监管政策，为 AI 产业的健康发展提供了创新的治理模式。AI 伦理沙盒允许企业在可控环境下进行创新和试验，在探索 AI 技术应用的同时，充分考虑伦理道德和社会影响，避免潜在的风险和问题。通过这种监管模式，企业可以在安全的环境中尝试新的 AI 技术和应用，不断优化和完善技术，同时也能够增强公众对 AI 技术的信任。在医疗 AI 领域，企业可以在伦理沙盒中对医疗诊断 AI 模型进行测试和验证，确保模型的准确性和可靠性，同时保护患者的隐私和权益；在金融 AI 领域，企业可以探索 AI 在风险评估、投资决策等方面的应用，在保障金融安全的前提下，提高金融服务的效率和质量。深圳的 AI 伦理沙盒监管政策，为全国乃至全球的 AI 伦理治理提供了宝贵的经验和借鉴，推动了 AI 产业在伦理规范的框架下健康发展。
5.2 投资价值矩阵
在未来的发展中，中国 AI 产业的投资价值矩阵逐渐清晰，涵盖了算力基础设施、核心芯片设计和垂直场景应用等多个领域。
在算力基础设施领域，中科曙光和浪潮信息是行业的领军企业。中科曙光承建了 DeepSeek 杭州训练中心的液冷系统，为其提供了高效稳定的散热解决方案，确保了训练中心的正常运行 。浪潮信息为 DeepSeek 北京亦庄智算中心提供 AI 服务器集群，配套英伟达 H800 芯片及自研 AIStation 管理平台，为 AI 模型的训练和推理提供了强大的算力支持。随着 AI 产业的快速发展，对算力基础设施的需求将持续增长，中科曙光和浪潮信息凭借其在技术、产品和市场方面的优势，有望在未来的市场竞争中占据领先地位，为投资者带来丰厚的回报。
核心芯片设计是 AI 产业的核心竞争力所在，寒武纪和壁仞科技在这一领域表现出色。寒武纪的思元系列 GPU 在 AI 训练场景中性能达英伟达 A100 的 70%，成本降低 40%，已被阿里云批量采购 。壁仞科技的 BR100 芯片采用 7nm 制程与 Chiplet 封装技术，16 位浮点算力突破 1000T，核心性能达国际顶尖水平。这些企业通过不断的技术创新和研发投入，提升了国产芯片的性能和竞争力，逐步实现了对国外芯片的替代。投资核心芯片设计企业，不仅能够分享行业增长带来的红利，还能够推动中国 AI 产业的自主可控发展。
垂直场景应用是 AI 技术实现商业价值的关键环节，云从科技和依图医疗在金融和医疗领域取得了显著的成果。云从科技在金融领域，通过人工智能技术实现了身份识别、风险评估、智能客服等功能，为金融机构提供了智能化的解决方案，提高了金融服务的效率和质量；依图医疗则专注于医疗影像识别和诊断领域，利用 AI 技术辅助医生进行疾病诊断，提高了诊断的准确性和效率，为患者提供了更好的医疗服务。随着 AI 技术在各个行业的深入渗透，垂直场景应用的市场潜力巨大，投资这些企业有望获得较高的投资回报率。
结语：这场关税博弈本质是工业文明的进阶之战。中国 AI 产业正以 "算力自主 + 场景创新" 双轮驱动，在危机中孕育出突破性机遇。当国产 GPU 突破 20nm 制程，当 AI Agent 渗透进制造业每个环节，我们或将见证一个 AI 驱动的新商业文明的崛起。
