本文來自微信公眾號： 01Founder ，作者：一直在路上的Max

2006年冬天，黃仁勛做了一個被華爾街 deemed 極其荒唐的決策：要求英偉達全系列產(chǎn)品必須支持全新的CUDA技術(shù)。

為了這個在當(dāng)時看不到任何盈利前景的項目，這家以顯卡銷售為核心業(yè)務(wù)的公司，年研發(fā)投入直接飆升至5億美元，利潤常年徘徊在盈虧線附近。

股東怒斥，媒體嘲諷，說這是對不存在的市場盲目砸錢，可黃仁勛始終沒有停下腳步——他骨子里本就帶著賭徒的偏執(zhí)。

后續(xù)的發(fā)展所有人都耳熟能詳：如今硅谷科技巨頭搶英偉達顯卡，幾乎要擠破頭。

馬斯克一口氣往得州機房塞了十萬張英偉達顯卡，轉(zhuǎn)頭就能以每月12.5億美元的價格把算力租給Anthropic；扎克伯格甚至?xí)贛eta財報里主動炫耀，公司已經(jīng)囤了三十萬張H100。

大模型行業(yè)如今奉信一條簡單粗暴的“規(guī)模法則”：模型越大性能越好，能拿到的算力越多越有優(yōu)勢。

在這套規(guī)則下，英偉達拿走了AI產(chǎn)業(yè)絕大多數(shù)利潤：云廠商高價買下顯卡，再把算力切割成小塊，按Token向創(chuàng)業(yè)者和普通用戶收費；每一次AI生成內(nèi)容，本質(zhì)上都是在消耗英偉達的算力，都是給硅谷的這座AI王座上供。越來越多從業(yè)者開始感嘆：整個行業(yè)都被英偉達卡了脖子。

這樣的壟斷看似是死局，但已經(jīng)有一批人站出來，想要打破現(xiàn)狀。

PART.01

算力突圍：啃下生態(tài)這塊硬骨頭

要反抗英偉達的壟斷，第一槍必須打在最核心的算力芯片上。

前段時間華為發(fā)布的芯片論文刷遍全網(wǎng)，國產(chǎn)芯片領(lǐng)域也不斷傳出突破消息，資本市場反應(yīng)熱烈。但如果問問真正在大模型一線開發(fā)的工程師，大多會得到一個殘酷的答案：黃仁勛腳下，還藏著一條深不見底的護城河——那就是CUDA生態(tài)。

英偉達用了整整15年時間，吸引全球數(shù)百萬開發(fā)者在這個生態(tài)里開發(fā)、調(diào)試，終于打磨出了一套流暢成熟的開發(fā)環(huán)境，成為AI行業(yè)默認的基礎(chǔ)設(shè)施。

平心而論，如今華為昇騰和其他國產(chǎn)芯片已經(jīng)在硬件參數(shù)上追上了國際水平，但因為缺少成熟的軟件生態(tài)，模型部署后經(jīng)常出現(xiàn)運行中斷、崩潰的問題，哪怕算力參數(shù)達標(biāo)，實際體驗也差強人意。很多手握資金的國內(nèi)大廠，最終還是只能通過特殊渠道高價求購英偉達顯卡。

但再硬的骨頭，總得有人啃。在這場擺脫英偉達依賴的算力突圍中，已經(jīng)有少數(shù)中國企業(yè)選了最艱難的那條路。比如在硅谷都聲名遠揚的DeepSeek，為了讓大模型穩(wěn)定跑在華為等國產(chǎn)芯片上，直接抽調(diào)了核心工程團隊，逐行重寫底層算子。

這種在技術(shù)細節(jié)里死磕的代價，就是整個模型的發(fā)布進度被大幅推遲。這當(dāng)然稱得上是“孤勇者”的故事，但也暴露出一個現(xiàn)實問題：如果國產(chǎn)大模型只能靠頂尖工程師拼時間、拼體力，去填英偉達15年攢下的生態(tài)坑，我們要多久才能真正實現(xiàn)翻盤？或許，我們需要換一條賽道。

PART.02

換道端側(cè)：把智能裝進終端設(shè)備

硬件端的突破固然重要，但如果只盯著算力硬件，還不足以徹底打破英偉達的壟斷。翻一翻科技巨頭的財報就能發(fā)現(xiàn)一個荒誕的現(xiàn)狀：無數(shù)產(chǎn)品經(jīng)理和高管天天絞盡腦汁，想著怎么讓用戶多對話、多生成內(nèi)容，怎么多賣API、多賣會員，大廠為了搶市場打起了近乎賠本的API價格戰(zhàn)，可最后大部分利潤，還是流進了英偉達和云廠商的口袋。說白了，整個AI行業(yè)都在給黃仁勛打工。

黃仁勛和云廠商構(gòu)想的終極商業(yè)模式，就是把所有大模型都鎖在云端數(shù)據(jù)中心，讓用戶永遠為Token付費、為算力付費——只要模型還在云端運行，計費表就會一直轉(zhuǎn)下去。哪怕API價格戰(zhàn)打得再激烈，只要英偉達顯卡還需要供電，AI服務(wù)的邊際成本就永遠不可能降到零。

要徹底終結(jié)這種壟斷，必須換一個戰(zhàn)場，換到英偉達顯卡觸及不到的地方：那就是端側(cè)模型。

所謂端側(cè)模型，就是直接在用戶自己的設(shè)備上運行大模型，把AI智能直接放進你口袋里的手機、桌上的筆記本，甚至是手腕上的智能手表。

端側(cè)模型能帶來兩個顛覆性的優(yōu)勢：

第一就是徹底降低成本。一旦模型在本地設(shè)備運行，云端按Token計費的模式就直接被淘汰了。用戶不需要每次提問都算著成本控制內(nèi)容長度，哪怕讓AI讀幾十萬字的研報、寫一整夜的代碼，邊際成本都是零，沒有中間商賺算力差價，更不需要給任何廠商交算力過路費。

第二是徹底解決隱私問題。AI巨頭再也沒辦法通過云端收集用戶數(shù)據(jù)，企業(yè)的機密報表、個人的私密內(nèi)容，全都牢牢鎖在用戶自己的設(shè)備里，物理隔絕外人訪問；哪怕你在沒有信號的高鐵隧道里，AI依然可以正常運行。

但這條路走起來格外艱難。過去兩年，行業(yè)里曾經(jīng)涌出一大批喊著要做端側(cè)大模型、把AI裝進手機的團隊，可資本是極度現(xiàn)實的：摸爬滾打之后大家發(fā)現(xiàn)，做端側(cè)大模型不僅要和硬件的性能極限死磕，而且利潤空間極薄，更重要的是，它直接打碎了云端按API收租的完美商業(yè)模式，所以很快大部分團隊就散去了，大家又轉(zhuǎn)頭擠回云端，繼續(xù)卷千億、萬億參數(shù)的云端大模型。潮水退去之后，端側(cè)賽道變得格外冷清，全球范圍內(nèi)還在堅持做端側(cè)大模型的團隊寥寥無幾。

目前來看，谷歌Gemma團隊、微軟Phi團隊、阿里通義千問Qwen團隊都在布局端側(cè)模型。有意思的是，連賣顯卡的英偉達，自家研究院都曾發(fā)論文公開表示“小語言模型才是未來方向”。但對這些巨頭來說，端側(cè)模型更像是完善產(chǎn)品布局的防御性布局，要讓他們親手砸碎自己躺著賺錢的云端收租盤，難度實在太大。

PART.03

換道超車：自己修出一條新路

前段時間華為的芯片論文讓整個行業(yè)沸騰，很多人都覺得我們終于看到了掀翻英偉達帝國的曙光。但直到今天，黃仁勛依然穿著他標(biāo)志性的黑皮衣，站在硅谷AI產(chǎn)業(yè)的頂端。

很多人都在問，中國大模型什么時候才能真正實現(xiàn)超越？答案或許從來都不是誰能買到更多顯卡、誰能砸更多錢堆出參數(shù)更大的模型。真正的超越，從來都是發(fā)生在游戲規(guī)則被改寫的時候。

大模型的上半場，本質(zhì)上是靠工程師堆代碼的手工作坊時代，是比拼買卡囤卡實力的“冷兵器時代”，大家比的是誰家底厚、能從黃仁勛手里拿到更多芯片。但到了下半場，游戲規(guī)則已經(jīng)變了。

在這場擺脫英偉達壟斷的突圍戰(zhàn)里，華為在最底層的芯片硬件上破冰，DeepSeek在算法層面挖潛國產(chǎn)算力，這些玩家沒有盲從巨頭們“越大越好”的邏輯，沒有在舊規(guī)則里瘋狂內(nèi)卷，而是選擇直接掀掉舊牌桌，開一條新賽道。

多年以后回頭看，現(xiàn)在發(fā)生的這一切，很可能會成為AI產(chǎn)業(yè)靜水流深的分水嶺?，F(xiàn)在硅谷依舊熱鬧，納斯達克的指數(shù)依然在上漲，黃仁勛的飯局上還是坐滿了求購芯片的科技大佬，那個穿皮衣的男人依然站在產(chǎn)業(yè)頂端受萬人膜拜，巨頭們還是在為云端算力殺得不可開交。但在他們看不到的地方，舊秩序的基石已經(jīng)被悄悄撬動。

在那條擁擠、昂貴還隨時可能被卡脖子的英偉達高速路旁邊，一群想要突破壟斷的創(chuàng)業(yè)者已經(jīng)不再排隊等待，他們轉(zhuǎn)過身，開始自己鋪一條全新的路。