中國AI愈來愈強，北京正如何佈局晶片大業？

研調機構伯恩斯坦的分析師林慶元（Qingyuan Lin）甚至開玩笑道，「美國對強化中國半導體產業的貢獻，比中國政府自己做的還要多。」

舊機器雕出新花樣

然而，晶片製造的難關，不是砸錢就能解決。

由於美國禁令，中國無法取得荷蘭ASML生產的最先進極紫外光（EUV）微影設備，只能使用上一代的深紫外光（DUV）機器。

面對設備劣勢，華為將發展重點轉向改良被業界稱為「雕花」的技術，指的是在缺乏最先進製造設備的情況下，用舊機器強硬產出高階晶片效能的替代方案。

華為深知無法把單一電晶體做得更小，就透過「先進封裝」技術，將多塊使用舊製程製造的晶片層層堆疊；或是利用「多重曝光」技術，用舊機器在矽晶圓上反覆曝光來蝕刻更細的線路。

《華爾街日報》也檢視了華為及其合作夥伴過去兩年公布的約200項專利，發現他們正嘗試利用軟體甚至是AI技術，來修正老舊機器生產時的誤差，以提高良率。

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華為副董事長徐直軍坦言，「如果美國沒有把我們的國家、公司和產業逼入死角，我們永遠不會做這樣的事。」

中國除了在硬體「雕花」，也致力於系統整合。華為試圖將數十萬顆AI晶片集合成龐大叢集，當作一台超級電腦來運作，以此彌補單一晶片算力不足的缺陷。

追趕高鐵：製造與產能仍落後

儘管中國在AI的各方面進展驚人，但不可否認的是，與美國在硬體上仍存在巨大鴻溝。

中國最大的挑戰在於「製造」。伯恩斯坦估計，華為頂級的Ascend 910C晶片，效能仍只有輝達四年前發布的H100的八成左右。此外，這些國產晶片多半只能用於「推論」，還無法應付從零開始「訓練」最尖端AI的龐大運算需求。

而產能瓶頸，則是中國眼前的最大難關。

華為計畫今年生產約75萬顆新晶片，但這遠遠無法滿足國內龐大的需求。前述的AI新秀月之暗面，甚至在推出K3模型僅兩天後，就因為算力不足而被迫暫停付費服務註冊。

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目前，中國企業為了彌補缺口，仍需依賴走私輝達晶片，或是租用海外雲端算力。

總體而言，布魯金斯學會研究員陳凱爾（Kyle Chan）將中國追趕美國晶片技術的過程，比喻為「試圖追趕一輛全速行駛的高鐵」；塔夫茲大學歷史學家、《晶片戰爭》作者米勒（Chris Miller）也直言，晶片製造的複雜度遠高於核武，「中國當年製造第一顆核彈的方法，這次可能不夠用。」

向全球南方輸出

中國自知，既然在最高階的硬體製造上仍難以超車，也開始開闢另一個戰場。

中國的「十四五計畫」已經不再盲目追求頂尖晶片的主導權，而是將重點轉向對算力要求較低的「實用型產業AI」。

雖然中國的晶片與AI系統在效能上比不過美國，但其價格極其低廉，且「已經堪用」。這種高性價比的方案，正在全球南方國家迅速蔓延。

研究機構Trendforce指出，包含DeepSeek與阿里巴巴的Qwen在內的中國AI平台，已拿下全球約15%的市占率。

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此外，AI的發展不僅需要晶片，更需要龐大電力。情報機構ICIS警告，美國資料中心的電網可能很快就會不堪負荷；相較之下，中國擁有龐大的備用電力容量——預計到2030年達400吉瓦。

新加坡國立大學李光耀公共政策學院東亞國際關係助理教授柳庸煜評論道，「廉價的能源在某種程度上，彌補了中國晶片效能相對低落的缺點。」

這意味著，即使中國在頂尖晶片競賽中暫時落後，但北京憑藉「堪用」技術與龐大的成本優勢，仍可能在美國主導的科技版圖外，建立起另一股未知的全球影響力。

（資料來源：WSJ, Economist, DW, FT）