人工智能的发展正在重塑全球科技与产业格局，自2017年深度学习突破以来，AI从实验室走向产业 前线，并在过去几年随着大模型的崛起，迅速成为全球国家战略的核心支柱。当前的AI竞争，早已 超越了算法本身，演化为以"国家为单位"的全要素体系竞争，涵盖芯片制造、算力基础设施、人才 流动、资本投入。 中国和美国显然是这场竞争的主轴。美国依托其科技公司主导的创新体系，在大模型、AI芯片方面 持续领先全球；我国则依托强大的工业基础，和国内庞大的AI人才群体，跟美国的差距越来越小； 与此同时，欧盟、日本、韩国、印度、以色列、阿联酋等国家和地区也纷纷出台AI国家战略，试图 在全球标准制定、数据治理和行业应用中占据一席之地。 最近Google、Meta和微软都出了财报，业绩都非常炸裂，而之所以营收和净利都大幅增长，几乎都 是因为AI驱动公司的某个业务带来的增长，这也让他们会在AI上增加更多的资本开支，星球中放过 多个关于Google\Meta\微软的分析，有兴趣的朋友可以到星球查看。 这篇文章的内容我们参考的是Jefferies的一篇分析，关于全球AI的竞争格局，更多的是对美国AI政 策的解析。 美国虽然在AI人才、资本和模型创 ...

说四点关于这件事的看法。 以下文章来源于More Than Semi ，作者猫叔 More Than Semi . More Than SEMI 半导体行业研究 新闻大家应该都已经看到了： 根据"半导体综研"关老师的数据（为了不引起各方的误会，把具体型号隐去了），可以看到，国内 很多厂家的GPU算力都已经远超过H20，而在软件适配方面，虽然没有CUDA那么好用，但据笔者了 解，有几家公司的GPU/NPU产品都已经在CSP用起来了。 | 厂商 | 名称 | 发布时间 | FP32 | TF32 | BF16/FP16 | INT8 | FP8 | INT4 | FP4 | 功耗(W) | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | NVIDIA | H20 | 2023 | 40 | 74 | 148 | 296 | 296 | | | 400 | | | | 2024 | | | 781 | | | | | | | 华为 | | 2023 | 128 | | 376 | 640 | | | | 310 | | | ...