矽谷風投眼中的中國AI：制裁沒鎖死，反而逼出了「怪物」

作者：David，深潮 TechFlow

**深潮導讀：**隨著中國大模型的強勢崛起，越來越多的西方 VC 正在把目光投向東方，親自跨洋來摸底中國 AI 的真實水位。

此前，我們曾發布過另一篇文章《西方VC的中國AI觀察：硬體無敵，軟體全是泡沫》，作者為知名加密機構 Delphi Digital 的合夥人。而就在今天，又有一篇截然不同的中國考察筆記，在英文科技圈和 X（推特）上徹底刷屏。

這次的視角更加硬核，操刀者是矽谷頂級前沿科技與生物技術風投Dimension。

作為一家在硬科技領域極具話語權的重量級資本，Dimension 的合夥人 Nan、Adam 和 Zavain 在今年 8 月帶隊深入北京、上海和香港等城市，對中國最頂尖的 AI 實驗室和基礎設施生態進行了一周的密集摸底。

不同於上一位 VC 對「消費級軟體與硬體製造」的探討，Dimension 這封寫給 LP（有限合夥人）的內部長信，將目光直擊中美 AI 博弈的最核心地帶：底層算力、模型開源與技術脫鉤。

在西方主流媒體和政界不斷渲染「中美 AI 徹底脫鉤」的宏大敘事下，這幫矽谷內行在實地看到了截然不同的魔幻現實：

美國的晶片出口管制，不僅沒有鎖死中國的 AI 進程，反而像高壓鍋一樣，逼出了一個極其恐怖的「底層性能榨取機器」。中美兩國的 AI 產業不僅沒有斷裂，反而正通過蒸餾、開源和數據在底層被死死焊在一起。

由於該信件較長，我們對關鍵內容進行了編譯與提煉，將其中一些從西方視角看中國 AI 行業的有意思的觀察，整理如下。

稀缺催生進化，制裁逼出極限 {#article-toc-33631-2}

美國出口管制的初衷是拖慢中國的 AI 進程，但結果卻適得其反。它產生了巨大的進化壓力，催生了一種截然不同的 AI 實驗室形態。

因為嚴重缺乏高端算力，中國團隊被迫在那些美國實驗室根本不屑一顧的代碼底層進行極限工程優化。

一個最極端的例子是：DeepSeek 的 V3 模型，是硬生生在 2048 張被刻意「閹割」性能的 H800 晶片上訓練出來的。為了彌補晶片互連性能的殘缺，他們的工程師直接越過主流的 CUDA 框架，在更底層的 PTX 級別編寫代碼，並為每個 GPU 重新分配了 20 個（共 132 個）流多處理器專門用於跨節點通信。

這不是因為美國缺乏天才工程師，而是因為兩邊的激勵機制完全不同。

在美國實驗室，多花一筆美元，是去買更多的一次性算力；而在中國實驗室，多招一個工程師，是為了從底層架構上砍掉對算力的需求。

這種極度的稀缺，孕育了中國獨有的全棧效率文化------從內核、優化器、服務系統到晶片，他們正把系統的性能榨取到極致。

極度內卷的鬥獸場，不僅對外，更是對內 {#article-toc-33631-3}

在矽谷看來，中國 AI 似乎只是在與美國抗衡。但實地考察後發現，中國前沿 AI 領域的內部競爭，比西方想像的要慘烈得多。

DeepSeek、阿里巴巴（Qwen）、月之暗面（Kimi）、字節跳動（Doubao）和智譜（GLM）這五家頭部實驗室的實力咬得極緊，以至於他們的排名幾乎每個季度都會重新洗牌。

這五家實驗室不僅要在模型能力和迭代節奏上殊死搏鬥，還都在瘋狂開源。

這種高壓的內部「鬥獸場」環境，與美國僅有兩家閉源巨頭（OpenAI 和 Anthropic）主導的生態截然不同，它帶來的創新驅動力絲毫不亞於中美的跨國競爭。

跑出一種全新的「AI 數據評測黑馬」 {#article-toc-33631-4}

美國數據供應商，如 Mercor、AfterQuery、Turing 等，已經記錄了與螞蟻金服、阿里巴巴和字節跳動的商業關係。在實地，他們看到一群新興的中國新貴正在構建評估和驗證基礎設施，而不是數據標註服務。

具體在北京和上海，他們原本以為會看到大量廉價的「數據標註工廠」，結果卻發現了一批極具爆發力的、圍繞 AI 其他環節的年輕初創公司。

比如一家由北大博士創辦的 AI 評測與預測公司 UniPat，成立不到 24 個月，靠著極高的人工監督質量來彌補算力劣勢，營收已經迅速飆升到了 1 億美元以上。

算力不夠，人力來湊 {#article-toc-33631-5}

最讓矽谷投資人驚訝的是，他們在走訪中發現了一批頂尖的中國研究員，正在用一種非常原始但有效的方式實現「弱形式的自我改進（RSI）」。

因為極度缺乏算力，研究員們親自下場，通過手動干預和協助來加速模型訓練。

投資人感嘆，這就像當年早期的「半人馬國際象棋」（人類+機器的組合擊敗純機器），硬生生用人力和時間填平了算力鴻溝。

毫無包袱的商業變現與實用主義 {#article-toc-33631-6}

中美 AI 在營收體量上依然存在著近兩個數量級的巨大鴻溝。到 2026 年 8 月，Anthropic 的 ARR（年度經常性收入）已經突破 65 億美元，OpenAI 達到 400 億美元；

而中國營收最強的大模型業務（字節跳動的視頻模型）年化收入大約在 20-30 億美元，純粹的大模型實驗室收入普遍在數億美元級別。

但中國企業的務實與下沉能力，令人印象深刻。

當 Dimension 的投資人們走在擁擠喧鬧的香港街頭，耳機里放著矽谷知名播客分析美國實驗室為何清高地抗拒廣告和電商變現時，眼前的中國現實形成了強烈的對比。

字節跳動的豆包已經擁有了 3.45 億的月活躍用戶，超過了 Qwen 和 DeepSeek 的總和。

雖然目前它每天的收入不到 100 萬人民幣，但這幾乎全部來自於電商帶貨的佣金。中國創業者有著毫不掩飾的實用主義，根本不在乎「變現方式 Low 不 Low」。

極其魔幻的「太平洋數據環流」， 一種中美 AI 循環 {#article-toc-33631-7}

雖然硬體在半導體層及以下層解耦，但軟體和數據層的融合速度比任何一個政府能夠響應的速度都要快。他們認為當前 AI 真實的技術循環鏈條其實是一個極其魔幻的「跨洋技術環流」：

美國前沿實驗室訓練頂級模型 ---> 中國團隊進行蒸餾並開源權重 ---> 美國垂直 AI 公司拿中國開源模型進行微調 ---> 包裝後賣給美國企業。

那麼，所謂的美國垂直 AI 應用，底層正越來越多地跑在中國開源權重上，而裡面潛藏著美國前沿模型的智能。

比如，大火的代碼工具 Cursor 的 Composer 2，其底層其實是基於 Kimi 的 K2.5；而法律 AI 新貴 Harvey 發布的 Harvey Tenet，則是基於 Kimi 的開源模型 K3 進行後訓練的。

中國雖然沒有直接賺到西方的錢，但正在瘋狂佔據西方 AI 時代的「工作流」。開源模型直接繞過了歐美嚴苛的企業採購審查牆；當軟體是免費開放的時候，你根本沒有理由去拒絕一個供應商。

7.更加瘋狂的估值泡沫 {#article-toc-33631-8}

西方資本市場常談論 AI 泡沫，但在中國，這個泡沫的沸騰程度遠超矽谷。

考慮到中美模型公司在營收上的巨大差距，中國頭部實驗室的估值倍數往往是美國同行的 5 到 10 倍。比如，月之暗面（Moonshot）在 7 月底以 350 億美元的估值完成了一輪 35 億美元的融資，這大約是其 3 億美元 ARR 的 115 倍，且目前正在運作 IPO 前 500 億美元估值的融資（對比之下 Anthropic 只有 20 倍）。

二級市場更加狂熱且動盪，智譜 AI 與 MiniMax 等公司的市值在上市前後均經歷了劇烈的過山車行情。

最後，這封長信在發布到海外社交媒體時，評論區的一句神評論，筆者覺得已經點明了中美 AI 競爭下的整個產業生態：

「晶片正在脫鉤，智能仍能流動」。

在這個極其內卷的週期裡，所謂的「技術硬脫鉤」完全是個偽命題。

正如 Dimension 在信末所言，用行政禁令強行切斷聯繫，最終大概率只會扼殺美國企業自身的創新速度。中美兩國在蒸餾、開源、數據和推理層面已經深層交織。

比起盲目自嗨，搞懂牌桌上真實的籌碼流向和技術底牌，才是頂級資本和從業者們真正該做的事.

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