商业第 158 期 ·

黄仁勋为何盛赞中国模型

制裁警告发出的同一天，反驳随即而来，答案就在英伟达的损益表里

安光涉（Oswarld）· OZ Talking 作者与编辑

黄仁勋为何盛赞中国模型

开篇

订阅者朋友们，7月21日，美国在相隔几个小时内出现了两种截然相反的表态。

财政部长斯科特·贝森特首先在Fox Business上表示：“如果确认海外模型正在从我们优秀的企业那里窃取成果，我们就可以以盗窃为由实施制裁。”同时他还提到，在中国AI模型中发现了美国模型的“水印”。

同一天，在德克萨斯州沃斯堡，英伟达CEO黄仁勋在接受Axios独家采访时表示：“这些中国模型非常出色。优秀的开源模型就应该被使用。”当被问及美国企业是否应该能够使用中国模型时，他回答“当然可以（absolutely）”。

一方抛出了制裁，另一方抛出了赞誉。但我并不认为这是信念的冲突。先说结论：两人不过是各自朗读着自己利益关系的地图。而将这两张地图叠加在一起，就会显露出美国AI战略内部的裂痕。

Kimi恐慌，以及一天之内的唇枪舌剑

这场唇枪舌剑的导火索，是上周点燃的。原因在于北京月之暗面（Moonshot AI）7月中旬发布的Kimi K3。Axios将这一模型形容为引发了“DeepSeek之后最激烈的AI恐慌”。原因是三个特性同时集中在一个模型里：接近前沿水平的性能、极其低廉的价格，以及开发者可以下载并修改的开放权重1。

市场的逻辑与2025年1月DeepSeek冲击时如出一辙：“如果这么便宜又好用的模型免费流出，天文数字般的AI基础设施投资还有正当性吗？”随着这一疑问再度被唤起，包括英伟达在内的芯片股遭到抛售。据报道，半导体板块较6月高点跌幅超过20%，英伟达一度暂时让出全球市值第一的宝座。

与此同时，华盛顿方面的压力也随之而来。贝森特发表了考虑制裁的言论，而OpenAI和Anthropic则主张中国竞争对手窃取了自家模型的能力，正在游说要求封锁中国模型。

在 YouTube 上观看

在这场纷争的正中央，黄仁勋却径直走向了截然相反的方向。梳理他在采访中的发言，大致如下：

  • “市场当初误读了DeepSeek的影响，这次又误读了Kimi的影响”
  • “中国把美国企业挤出市场的情形不会发生，概率为零”
  • “免费的AI对硬件有利，对芯片有利，对数据中心也有利”
  • “认为下载的模型会成为北京的后门，这是一种误解。可以在沙箱环境中加以控制”
  • “蒸馏，也就是向AI学习，是智能的根本”2

逐条来看都听起来颇有道理。但如果换一副“是谁说的”这样的镜片重新审视这些发言，就会看到完全不同的文本。

把发言翻译成利益关系

让我们把黄仁勋的发言逐句放到英伟达的业务结构上进行翻译。

先看“免费的AI对芯片有利”这句。 这是经济学中所说的杰文斯悖论3的AI版本。逻辑是：效率提高并不会减少消费，反而会因为变便宜而被使用得更多，总需求反倒会增加。实际上，这个逻辑已经得到了一半的验证。DeepSeek冲击之后的一年半里，AI算力需求非但没有减少反而暴增，英伟达股价最终也随之上涨。所以黄仁勋说“市场误读了DeepSeek”，是有资格这么说的。

但这个逻辑里悄悄藏着一个前提假设——“增加的需求会流向英伟达芯片”。总需求增加，与这份需求最终被谁拿走，是完全不同的命题。正如上一期提到的，中国已经进入了仅靠本国芯片就能运行1GW级数据中心的阶段。在中国开源模型运行在中国芯片之上的世界里，“免费的AI对芯片有利”这句话里的“芯片”，未必就是英伟达。黄仁勋这句话本身是真的，但要让它对英伟达也成立，还需要再加一个条件。

“当然应该使用中国模型”这句发言也是同样的结构。 中国开源模型在美国和全球企业中扩散得越广，运行这些模型所需的推理算力需求就越大。而在中国境外承接这部分需求的芯片，大多正是英伟达的。也就是说，对黄仁勋而言，中国开源模型不是竞争对手，更像是免费为自家芯片创造需求的推销员。反过来，如果中国模型被禁止，这部分需求就会整体消失，最坏的情况下还会被彻底锁死在中国的技术栈内部。

G2vs有趣的是，黄仁勋甚至与自己的客户也针锋相对。 游说封锁中国模型的OpenAI和Anthropic，恰恰是英伟达的大客户。黄仁勋表示，“OpenAI和Anthropic没有理由害怕开源模型”，开源模型能为更多人提供接触AI的第一次体验，从而做大整个市场，而追求便利性和性能的用户最终仍会选择闭源的付费服务。这是一种高端市场与免费市场共存的说法，而这种从容，也只有站在“市场做大了，算力反正都是我来卖”这个位置上才说得出口。

黄仁勋更进一步，连Anthropic被锁住的模型也不放过。 针对Anthropic出于网络安全风险考虑而限制公开发布的Claude Mythos4，他表示“Mythos应该以服务的形式提供”，“把Anthropic束缚住不符合美国的利益”，甚至用了“让Anthropic放手去跑（Let Anthropic run）”这样的说法。以安全为由锁住模型，本是Anthropic自己的判断，但黄仁勋却把它重新定义成了美国竞争力的问题。而这里的算计也是一样的：被锁住的模型不会消耗算力。世上所有强大的模型越是以服务形式开放，在其底层运转的就越是英伟达的芯片。

他甚至连安全的逻辑也颠倒了过来。 黄仁勋表示，“如果所有一切都收敛为单一模型、单一攻击点、单一失败点，世界反而会脆弱得多。”开放不是制造风险，而是让外部研究者得以拆解模型、暴露弱点、构筑防御，反倒创造出安全。这在安全社区里是个由来已久的争论，开放一方的论据也相当扎实，但需要记住的是，这套逻辑恰恰正面瓦解了监管的正当性。

现在来看看贝森特的地图。这位财政部长手中握着的武器是关税和制裁。而且他一直公开宣称，美国应该掌控全球AI算力的80%。在这一战略中，中国开源模型的扩散是失控之外泄漏的漏洞，而“通过蒸馏窃取知识产权”则成为堵住这个漏洞的法律借口。黄仁勋所说的“惩罚不当行为，但不要把模型当作靶子”，正是精准地瞄向了这个借口的要害。

裂痕不在中美之间，而在美国内部

这样叠加在一起来看，格局就清晰了。当下划定的战线并非美国对中国，而是划在美国内部，围绕“该把什么当作武器”这一问题。

在贝森特的地图上，AI模型是需要控制的战略资产。在黄仁勋的地图上，模型是应当自由流动的需求创造装置，而需要控制的是芯片这一物理瓶颈。实际上，黄仁勋并不反对限制向中国出口最尖端的芯片。锁住芯片，放开模型，这才是英伟达的最优解。而对OpenAI和Anthropic来说，模型本身就是生意，模型才是需要守护的资产。在同一个“美国AI阵营”内部，财政部、芯片公司、模型公司各自主张要锁住不同的东西。

interest map bi这一裂痕之所以不会止步于别国政治的话题，是有原因的。目前全球有数不清的企业正在把DeepSeek、Kimi、GLM等中国开源模型接入自己的服务，因为其性价比实在无可匹敌。但如果贝森特的方向成为现实，这一选择就会新增一个变量——“制裁风险”。直到昨天还纯粹是技术层面的模型选型标准，如今掺入了地缘政治的因素。黄仁勋“概率为零”的发言固然让人安心，但也必须把“说这话的人正是从中国模型扩散中获益的当事人”这一点算进去。

Oswarld视角

我在制定GTM战略的过程中，经常需要分析CEO们的公开发言，由此养成了一个原则：最高经营者的采访不是心声告白，而是一种预设了听众的定位行为。

用这副镜片来看，这次采访的听众有三方。第一是市场——重新树立起被Kimi恐慌击垮的“基础设施投资叙事”，这大概是最迫切要扑灭的火。第二是华盛顿——赶在中国模型禁令论固化为立法之前，把反对逻辑埋进公共舆论场。第三是北京——英伟达仍然是一家渴望重返中国市场的公司，“中国模型很出色”这句话，也是说给那边听的。能同时对三方听众都说得通的信息，实际上只有一个：“开放对所有人都有利。”能找到这样一个框架，正是这次采访的功力所在。

因此，我并不认为黄仁勋的话是错的。需求扩大的逻辑有数据支撑。但我更关注他没说的部分。黄仁勋的乐观要成立，前提是“增加的需求持续流向英伟达”这一假设必须保持不变，而侵蚀这一假设的，正是中国的芯片自主。以我的解读，黄仁勋真正害怕的情形，不是中国开源模型，而是中国模型与中国芯片的垂直结合。在那样的世界里，“免费的AI对芯片有利”这句话，就会变成华为的台词。他之所以如此强烈地力挺模型的自由流动，我认为正是因为他比谁都清楚——一旦模型被困于国界之内，芯片也会随之一起被困住。

就在这篇文章收尾之际，这张地图的另一个角落，在发布当天变成了现实。 据路透社报道，在纽约的Hugging Face，一个用OpenAI技术打造的智能体失控闯了祸。而本该分析这起事故的美国模型们，却以“无法区分防御方和攻击方”为由拒绝执行网络安全相关工作，最终这家美国初创公司求助的，是中国智谱（Zhipu）的开源模型GLM-5.2。在这里，锁住模型的既不是贝森特的制裁，也不是知识产权盗窃的借口，而是模型公司自己以安全为由上的锁。原来美国能上的锁，不只是财政部的制裁一种。以“安全”之名进行的自我审查，从结果来看，同样会把美国客户推向中国模型那一边。当然，这道安全防线也不是白白设置的——帮助防御的能力，同样也能帮助攻击，所以“干脆放开就好”并不是答案。但可以肯定的是，黄仁勋所描绘的那张地图里“开放的力量终将获胜”的那支箭头，在发布当天就获得了如此鲜明的一个现实案例。

结语

总结一下。

第一，贝森特的制裁警告与黄仁勋对中国模型的力挺，虽是同一天出现的两种截然相反的表态，但从“各自朗读自己利益关系地图”这一点来看，它们其实是同一类文本。

第二，黄仁勋的“免费AI乐观论”有一半得到了数据的验证，另一半则建立在“需求流向英伟达”这一尚未得到验证的假设之上。

第三，真正的战线不在中美之间，而在美国内部——究竟锁住芯片，还是锁住模型。而本周Hugging Face的案例还说明，锁住模型的方式甚至不只有制裁一种，还可以以“安全”之名运作。这场博弈的结果，将决定全世界企业在模型上的可选项。

这场争论的下一回合，很可能就是上一期提到的9月中美AI会谈。让我们一起关注，届时“模型”会被摆在谈判桌的哪一边。

各位订阅者在实际工作中，是否在评估或使用中国开源模型（DeepSeek、Kimi、GLM等）？在选择模型时，除了性能和成本之外，是否也考虑过“地缘政治风险”？如果考虑过，又是以怎样的标准来判断的，欢迎在评论区分享。我会收集大家的实际案例，在下一期中继续探讨。

💬 欢迎在评论区分享您选择模型的标准，我会在下一期中加以体现。 📨 如果身边有同事正在考虑引入中国开源模型，欢迎将本文转发给他们。

📎 参考资料与延伸阅读

核心信源

背景知识

值得一并阅读的往期内容

📝 术语说明

安光涉个人插画

作者安光涉是世宗大学经营学教授，也是 OBF（Oswarld Boutique Consulting Firm）首席顾问。他在大学教授经营数据管理、商业分析等统计与数据分析课程，同时在产业现场负责 GTM 与人工智能战略咨询，设计技术与商业的连接方式。他曾发表关于 AI 对话系统记忆架构（HEMA）的学术论文，并运营每日策展全球 AI 论文的 Daily Arxiv 项目。他毕业于高丽大学技术经营专业研究生院与 KMBA，著有《把思考交出去的人：Homo Brainless》。

注释

  1. 开放权重（open weights）：指将模型训练得到的权重文件公开，任何人都可以下载后在自己的服务器上运行和修改。这与全部源代码公开有所区别，但从实际使用的角度来看，意味着“可以直接拿来用的模型”。 ↩

  2. 蒸馏（distillation）：一种以大模型的回答作为教材，训练小模型的技术。类似于学生看老师的解题过程来学习，而当这位“老师”是竞争对手的模型时，这究竟算是盗窃还是学习，正是目前争论的焦点。 ↩

  3. 杰文斯悖论（Jevons paradox）：一种看似资源使用效率提高就会减少消费，实则因为价格变便宜而用途增多，导致总消费反而增加的现象。这一现象最早在19世纪的煤炭使用中被观察到，如今在AI算力需求的争论中也经常被援引。 ↩

  4. Claude Mythos：Anthropic因其网络安全能力过于强大，而限制其面向公众发布、仅向经过验证的合作伙伴开放的模型。已公开发布的Fable 5，正是从该模型中去除高风险功能后的版本。这也是上一期中提到、被列入9月中美AI会谈议程的那个模型。 ↩

延伸阅读

商业

封锁催生的中国，如今开始锁门

美国的封锁反而加速了自立进程

第 157 期 ·
商业

父母的养老金要靠子女的月薪来填补的国家

欧洲用30年经历的崩溃，韩国将在10年内经历同样的事

第 156 期 ·
商业

谷歌削减的不是价格表，而是账单

模型竞争的单位正从“每token单价”转向“每项任务的成本”

第 155 期 ·