報告：中國AI算力明年翻倍，六成依賴美國晶片
nashnova research
華盛頓智庫IFP報告估算，中國可獲取的AI算力將在2027年接近翻倍至880萬H100當量，但其中約65%仍依賴美國設計的晶片——算力在漲，對外依賴並未實質鬆綁。
翻倍的算力從何而來？
中國實體可獲取的AI算力預計從約460萬H100當量擴張至880萬H100當量，規模接近翻倍。
H100當量（以英偉達數據中心GPU為基準的算力衡量指標）是IFP統一換算各類晶片後的度量單位。
IFP的統計口徑涵蓋四類來源：國產晶片、合法進口、走私處理器，以及通過境外雲網絡遠程訪問的算力。
增長最快的一環——點解係「遠程雲」？
通過海外雲網絡遠程獲取的算力增長最為顯著：從今年約100萬H100當量，到2027年底擴大至280萬H100當量。
這意味著→ 近三分之一的新增算力並不在中國境內，而是「借道」海外機房遠程調用。
簡單來說＝ 晶片買不到，就租算力用——雲通道正在成為繞過硬件短缺的主要補丁。
六成半靠美國晶片——依賴降了嗎？
報告估算，到2027年約65%的中國AI算力仍將來自美國設計的晶片。
這意味著→ 儘管國產晶片在放量，整體結構性依賴並未實質降低。
這反映出 中國AI基礎設施的擴張，更多靠「多渠道獲取美國晶片」驅動，而非「國產替代到位」。
算力差16倍，模型只差半年——點樣解釋？
美國在AI訓練算力上仍保持約16倍的領先優勢，而中國領先模型與美國同類產品的差距僅約6.5個月。
簡單來說＝ 硬件差一個數量級，但產出的模型幾乎追平——說明中國團隊在算法和工程效率上做了大量彌補。
這反映出 算力並非模型能力的唯一決定因素；算法優化、數據策略和工程效率同樣關鍵。
出口管制收緊會點樣？
報告指出，美國出口管制政策的任何收緊，都將直接影響中國AI算力的實際可獲取量。
這意味著→ 遠程雲訪問渠道能否持續暢通，是未來中國AI能力擴張的關鍵變量。
簡單來說＝ 如果美國截斷雲通道這條「遠程輸液管」，中國AI算力增長曲線會被即時壓平。
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