前段时间DeepSeek V4发布，那一天专业媒体都在进行热烈的讨论。可能大家也很想知道，DeepSeek V4究竟是什么？它的出现股票杠杆的投资app，又该如何理解我们中国在人工智能领域的“突围”？
在东方卫视5月25日播出的《这就是中国》节目中，复旦大学中国研究院院长张维为教授与复旦大学中国研究院的特邀研究员、通信专家汪涛先生共同剖析DeepSeek V4对世界人工智能生态的重要影响，以及中国人工智能如何突出重围。
《这就是中国》第333集
汪涛演讲
4月24日，DeepSeek V4发布，再次引发全球震撼。为什么我们要用“再次震撼”这个词呢？因为一年前的2025年1月，DeepSeek-R1开源，引发了第一次的震撼。这次V4版本发布，可以说是再次“出圈”了。很重要的原因是它对整个产业生态产生了重大影响。
一年前DeepSeek第一次“出圈”引发的震撼，主要原因是两个：第一个是它带来了算法效率的颠覆性革命；第二个是开源带来的基本商业模式的改变。这两个其实是连在一起的，因为它并不是第一个开源的（大模型）。之前美国Meta的Llama、Google的Gemma、Databricks的DBRX等都是开源的。DeepSeek R1是算法效率上获得数量级提升的通用大模型，它还是开源，还是中国公司研发的，又是在业界普遍认为美国人工智能已经领先全世界的情况下，DeepSeek在这个关键的时间点上开源。所有这些要素合在一起，才引发了第一次震撼。
这次推出的V4版本，在技术性能上当然也是有很多提升的。比如说1.6万亿参数、百万级词元的上下文，效率进一步提升，其推理成本仅为GPT-5.5的七十分之一。但这些技术性能的提升，都不是这次引发如此之大震撼的核心原因。这次颠覆性的突破，在于它引入了一个关键性的“虚拟硬件层”。那我们如何理解这个“虚拟硬件层”呢？
前面谈到的第一次震撼，是效率获得极大提升，这使得英伟达芯片的需求减少。因为在这个硬件之上，还有一个“护城河”是叫CUDA，它是硬件基础上的开发平台。它在过去已经形成了事实上的主流软件开发平台。在这个平台上开发的软件，虽然理论上说它可以迁移到别的芯片硬件平台上，但成本会增加，因为比较复杂，耗时很长。所以CUDA对英伟达芯片有一定锁定作用。
软件效率提升之后，意味着你原来需要5万美元芯片完成的事情，现在可能只需1万美元英伟达芯片就可以完成，但只要你还是在CUDA平台上开发了软件，还是得用英伟达的芯片。
“虚拟硬件层”这个概念，并不是DeepSeek的首创，只不过DeepSeek的确是第一个在人工智能平台引入这一设计理念的。有了“虚拟硬件层”以后，软件开发就可以最大限度地脱离对底层芯片的依赖，相当于在不同的算力芯片上加了一个通用的软件平台。我们过去就把它称为操作系统。有了这个人工智能的操作系统之后，以后人们开发人工智能软件时，就可以很容易地在不同厂家的芯片上运行。
你的人工智能模型，当然可以继续用英伟达的芯片，但也可以很容易采用其他厂家如华为昇腾、寒武纪、海光、阿里、摩尔线程、沐曦股份、壁仞科技、天数智芯、燧原科技、昆仑芯、清微智能等一大批中国算力芯片。所以这些不同厂家的芯片，都变成无差异的标准算力单元。模型无需修改核心代码，就可以在任意芯片上高效运行。对客户来说，这就实现了算力的自由。也就是英伟达原来的CUDA这个“护城河”很大程度上消失了。
为了实现这一目标，DeepSeek完成了从CUDA到全栈异构的重构。业界形容这个难度“就像在万米高空换飞机的发动机一样”。它把底层代码的全栈重写了，重写了200多个核心计算单元，摆脱了对CUDA算子的依赖，核心代码同时兼容CUDA、CANN、ROCm。
CANN是华为开发的神经网络计算库，ROCm是AMD（超威半导体）的人工智能开发平台。除了这些，多芯片的原生适配，是在V4发布当天，华为昇腾、寒武纪、海光等8家国产AI芯片厂商同步宣布完成全链路适配。华为昇腾950芯片，实现20毫秒超低延迟推理，单卡吞吐量达4700TPS。
华为昇腾（Ascend）团队实现了对DeepSeek-V4的Day0首发支持
DeepSeek还在一些细粒度上的并行兼容，首次在正式的技术文档中，将华为与英伟达并列，验证细粒度专业并行方案，实现不同芯片集群之间的无缝协同调度。
V4版本的跨芯片平台、应用程序接口（API）的标准化、开放性等，可以使软件开发人员基本上不再过多地关心底层的硬件，充分兼容现有的软硬件资源。这可以使开发和部署人工智能的软件的成本显著降低，开发周期也可以极大地缩短。有人认为，它的成本相比以前降低了70%，开发周期缩短到原来的60%。当然这个对不同的软件可能有差异，但这可以作为一个重要的参考。这样一来，将会形成一个非常重要的趋势，就是中国企业会越来越占据行业标准制定和引领方向的地位。而这个生态的地位，过去一直是由美国公司或者欧洲公司来主导。
技术和产业上的影响，其实只是一个方面。DeepSeek带来的两次震撼，还有一个是在时间点把握上带来的社会心理方面的震撼。2025年初是什么时间点呢。特朗普第二次当选美国总统，他于1月20日正式上任。他上任当天全面扩大了对中国贸易和芯片业的遏制。
然后DeepSeek-R1于1月20日当天宣布开源，并迅速冲上下载量榜首。这极大地稀释了特朗普贸易战和科技战带来的影响。今年3月，美国通过了《芯片安全法案》；4月22日，又通过了《硬件技术控制多边协调法案》，也称《MATCH法案》。这全面升级了对中国芯片的遏制。DeepSeek V4是在《MATCH法案》通过后的2天，即4月24日发布。
可以说，在时间点上，反手给美国新遏制措施一记重拳回击。在社会心理效果上，这是有相当大戏剧性的，也成为它再次“出圈”的一个重要原因，给美国的精英层带来心理上的巨大震撼。他们老是以为还可以遏制中国，但中国总是能够在出乎他们意料的方向上，迅速给予致命的还击。这就叫“你打你的，我打我的”。我们总是能够让他们的遏制措施迅速地成为全世界的笑料。这就是中国。
圆桌讨论
何婕：我还记得第一次，汪涛先生上节目的时候，就说中国的芯片业一定会“突围”，而且“轻舟已过万重山”。我想问一个问题，以往说到英伟达，大家知道第一，它芯片很厉害；第二，在芯片背后，它还有CUDA系统在托着。所以像DeepSeek V4，它的这次“突围”，是不是意味着英伟达的“护城河”，某种程度上已经被我们越过去了？
汪涛：对于CUDA生态，一般人可能不太关注，专业人员很清楚。事实上，它对整个使用者的使用习惯产生了影响，它的很多软件开发完成后，就成了沉淀的资产。即使中国的芯片做出来，如果想迁移更换，也会是一个很大的负担。因为你所有的软件，你都得重新去开发。现在中国很多算力芯片企业，如我们前面提到的那些，都十分努力。几乎所有的芯片厂家，都在开发类似CUDA的软件开发平台。但是平台各不相同，这就使得在迁移过程中存在障碍，需要做很多软件开发工作。这就是迁移的成本和难度。但是有了这样的“虚拟硬件层”，以后进行迁移会比以前容易很多。
张维为：汪涛老师刚才演讲提出的概念很好，它叫作“万米高空中的调换发动机”，“硬软件双层护城河”。硬件是芯片，英伟达的芯片，软件是整个CUDA生态。现在换到华为昇腾芯片，换到华为CANN系统软件，就是生态系统，你哪怕从OpenAI切换到DeepSeek，整个过程都可以丝滑地切换过来。可以说，这是了不起的。
CUDA占据了非常重要的位置
何婕：从效果上看，好像是一个丝滑的过程。但我们知道，这一路走来，艰辛万分。您刚才也说DeepSeek，并不是第一家提出要做“虚拟硬件层”的企业，但它是第一个在人工智能领域实现这个想法的企业。它的难度在哪？
汪涛：虚拟硬件层，就是让开发者能够屏蔽掉底层硬件的一些细节。要做到这一点，开发人员就不需要过多关注底层细节。但是它做“虚拟硬件层”，它是要一个个都考虑到的。可以理解为，我们使用操作系统时，安装不同硬件需要有驱动程序。这个驱动程序的作用是提供开发平台和底层硬件之间的各种接口。每遇到不同的硬件，就要解决相应的细节问题。相当于说，DeepSeek的功能是将与各个不同硬件厂家接口细节的技术工作揽下来。它把这个工作给做了，那么提供了一个标准的接口，将来你调用这个接口就行了，不用管其他事。
何婕：回归到用户的角度，用户只要去使用就可以了。
张维为：大部分都是外行，我也是外行。AI竞赛，到底中国赢还是美国赢？我说至少我接触的中国AI界的朋友，他们已经不再紧张了。这是我的感觉，有压力，但不那么紧张。你前面也提到，我们整个链条打通了。
何婕：在2021年、2022年展望芯片业未来时，大家都说2025年左右会看到很明显的飞跃。事实上，现在我发现专业人士当时的预判还是很站得住脚的。
汪涛：正如你刚才提到的，今天遇到这样的困难，中国整个产业应该要完成的一个思维方式上的转变。原来我们是做产品，哪怕你是做技术也是在做产品，只要把产品的性价比做得更好就可以了。但是这一次，提出了这样的一个“虚拟硬件层”，它不单纯是一个技术，而是一个生态的变化。
做生态和你做产品，这是完全不同的思路。因为你要做一个生态，你需要让其他厂家，很有可能是有很敏感的竞争关系的厂家，都愿意在你的生态上开发自己的应用。这个需要解决的问题，跟以前简单的性价比问题完全不一样。一定程度上，你是要做“政府”，做领导者了。所以做产品和做生态，如果要用一个最简单的词区别的话，就是一个普通的厂家和一个行业领导者的区别。
何婕：那么未来像这样的科技企业，在它的生态上，大家能忙些什么？能完成些什么？
汪涛：它提供了一个生态，就是提供了一个标准的平台以后，底层的硬件就不再是各个不同算力芯片厂家的难点，它就有一个很好的市场。在它基础上就可以研发各种应用，也可以比较方便地研发各种应用，相当于它在做行业标准。它提供了这样一个平台以后，给大家都带来了方便。
何婕：除了方便之外，是不是成本也会降低？
汪涛：成本和它的开发周期都会降低。成本因为对不同的硬件和软件，肯定是会有差异的。那么有一些在前面演讲里面提到，就是说它的成本可能降低的幅度是在70%左右，时间是会缩短到60%左右。
张维为：现在能够找到的是公开的数据，大约80%的AI初创企业，都用以DeepSeek为代表的中国的开源大模型。所以这个生态发展起来，他们非常害怕。这也是黄仁勋为什么这么紧张，这样下去最终他的芯片很多会卖不掉了。
何婕：我们一直在说一个关键词叫生态。因为我们刚才说DeepSeek，这个企业它要构建的是一种新的生态。但我们再把视野放得更宽一点，这个是众多中国的要“突围”的科技企业其中的一家。您刚才在演讲当中，历数了许许多多的芯片企业，我听的时候其实非常激动。因为这些企业的名字，都是这一两年、两三年的时间刚刚冒出来的，刚刚被大家所熟知。恰恰也证明了，中国的整个芯片业相关行业，这些年是多么努力。
这个领域的工作者，他们多么努力，憋着一口气，就是要向世界证明，中国就是一流的。在这个领域里头，我想问一下，我们在更大的范围看，能做到这种“突围”，是中国的整个人工智能，AI领域的生态，发生了什么样的变化？有了什么样的成果？
汪涛：在全球的人工智能的应用上，中国应该是全球领先的。有的人可能认为，中美之间应该是过去美国引领，我们是紧紧跟随；后来认为中美之间是并驾齐驱；现在认为中国已经开始有一些领先。原来很多人谈到的，仅仅是说大模型这个技术，用大模型很可能是做一些文档、做PPT，生成一些图片这一类。
但真正的人工智能的应用，它是要应用到千行百业的。所以中国在这样一个具体的应用上面，它有一个最为丰富的环境，也就为中国的这样一个生态上游的芯片厂家的群雄并起，提供了这样的一个条件。
何婕：也就是说当我们在分析中美两国在人工智能领域竞争的时候，其实更加客观的说法应该说是各有优势。在过去就是各有优势，我们一直说中国的应用场景，应用端之丰富，会更快地促使我们的0到1的基础端，基础研发端的发展。事实证明现在情况就是这样。
张维为：我补充两点。一是前两天我们接待洪秀柱，前国民党主席，率领的一个团。我们交流的时候谈到中美科技战，我说我们早就说过，在这个节目里也说过，我们要给特朗普先生颁发特殊贡献奖。他是从封锁芯片开始发动对华科技战，结果是到去年为止，中国所有出口产品当中芯片排列第一位。虽然绝大部分是所谓中低阶的芯片，但是高阶的，我们7纳米线也能生产了，很快也能出口。
二是宏观来看，高科技的竞争，我经常引用澳大利亚战略政策研究所的报告，它2024年的报告指出，它分析了全球64项最重要的关键技术，中国在57项中已超过美国，也是世界领先。所以整个大环境不一样了。
何婕：除了应用场景的优势之外，其实我们比如说科创领域的工作者，包括相关的人员，我们人才优势是不是也是生态当中很重要的一块？
汪涛：中国在人才上面，人工智能领域的增长是非常快的。有很多的一些初创企业，其实是从原来包括英伟达、AMD（超威半导体）这些公司转过来。因为知道中国的创业环境，是更加适合最新技术的生长，所以给了这样的企业一个非常好的生长土壤，这也是我们非常快突破的原因所在。
何婕：从美国的角度来说，它是不是还是希望，接下来在某些领域遏制中国？
汪涛：这个已经越来越难了，因为局势已经非常清楚。美国可能在之前它开始进行科技战的时候，局势就已经很清楚，美国只有芯片领域它还有临时的优势。但是现在的话，随着中国在芯片领域不断地突破，尤其是在生产设备上的突破，尤其是最近的1月份，事实上我们的浸润式光刻机已经正式交货。在未来，我相信在全产业链领域，我们又会获得全面突破的，时间点也不会太远了。当这个到来的时候，美国事实上就没有任何抓手了。
中国每年有大量理工科毕业生
张维为：中国超大的人口规模。关键我们的人口受过全世界最好的一流的教育，特别是理工科的教育。我们每年培养的工程师、科学工作者，超过西方国家的总和。有个数据很重要，就是每一个国家平均每天在做Ramp;D研发的科技工作者，中国在2025年是750万，大约是美国的4倍。这个基数放在这里，而且AI领域更是这样。
不是有个说法吗？就是中国和美国两个国家的华人在竞争。美国那里，华人的AI工程师和科技工作者占到总数的一半。另外中国的文化特点是，你越打压，我就越要超过你。
我记得孟晚舟事件的时候，连任正非都说过，我们觉得生态挺好，我们这个可以买外国的产品、那个也可以买，都没有关系，大家很好地相处，形成合作共赢的生态。但你逼着我没有办法。如果我自己不生产，不掌握自主开发能力的话，那你卡一下，我就全完了。所以文化因素非常重要，中国人有股劲儿，你越是打压，我就越是要超过你。
何婕：对，就是那一股劲儿。“虚拟硬件层”，可能其他企业也想过，但是DeepSeek是率先做出来，能做到这一点的条件是什么？这是不是也是跟我们AI领域的整个生态发展到了这个当口，具备了成熟的条件，它就呼之欲出了，是这样吗？就早几年是不是也实现不了？
汪涛：你说得很对。因为在这个IT行业有说法，它就说无论是操作系统，还是它的很多的一些信息技术的标准，都有一个合适的时间点的问题。太早了也不行，太晚也不行。因为太早的话，它最初就是英伟达一家公司，它不需要操作系统，它的CUDA就相当于承担了操作系统平台的功能。那么就在于说，很多的厂家的出现，越来越多的不同技术的出现，到了这样的一个阶段。
但是也不能太晚了，太晚出现会让整个业界太混乱了，让整个业界付出的成本太高。所以在一个合适的时间点推出标准和这样的一个平台。目前也确实是一个比较合适的一个时机和这样的一个时间点。
何婕：您刚说的这个时间点，仿佛好像有只看不见的手，是一种主观的把握。但我想这里头，是不是有一些客观条件？是不是到了这个当口，确实客观条件成熟了？以往是不是，要么理念没到，要么技术没到，要么生态准备没到？
汪涛：这个是在整个IT行业，甚至在别的很多的一些行业，它其实是有共性的规律的。因为你太早去定一些标准，有可能说最后验证这个技术不合适，那么你定的标准也不合适。
它在整个业界基本上对各方面的技术大致已经看得比较清楚了，技术的框架和它的方向也都已经看得比较明白了。这个时候，确实就是形成这样的一个标准平台的最恰当的时间点。只是说这个是由谁来做这个工作的问题。
何婕：而且我们的理念到了，包括这种算力的运用上的水平也到了。包括您刚刚说的在“虚拟硬件层”的，我们不知道，从技术的角度来说，应该是怎么说，设计的能力也到了。所有的东西都到了，它就是一个水到渠成的结果。对，但是在水到渠成的背后，从美国对中国发动科技战遏制开始，所有的从业人员孜孜不倦地努力走到今天，我们看到这样一个成果。再畅想一下未来吧，未来还会怎样？
汪涛：我们一直在推动从做产品做技术做标准，到最后做整个生态这样的一个转型，这个跳跃是很大的。我们原来总认为我们是一个跟随者，但是现在你要做一个引领者，这个思路和过去是要发生非常大的一个转变。这个转变就在于心态上理念上都要发生一个跳跃。
而且它的商业模式，和我们过去有一个巨大的变化。因为做标准是要各种投入的，你怎么样去平衡投入，它就必须从别的方面获得合理的收益。所以这是一个非常难的过程。中国企业是需要在这上面，理念上发生变化，同时要学会在这上面去做整个的生态。这是一个很大的跳跃。
何婕：您刚刚说到了一个概念。其实光有理念还不行，光有行动还不行。在更长的时间里，我们还要去学习怎么做好一个领导者。这也是放在我们中国的，科技企业面前的重要的命题。
汪涛：也是中国整个社会，从政府到学术界到产业界（需要面对的命题）。因为它有很多标准，并不仅仅是企业界来做，也是需要政府和整个产业的支持，这样一个方向的变化。
观众提问
观众：各位老师好，主持人好，我是浙江师范大学马克思主义学院的学生。我想请教的问题是，近期我国叫停了Manus的并购，引发了很多社会热议。对于这个事件，能否说明美国对我国人工智能领域，开始采取了更加隐蔽的一些打压手段？面对这种情况，我们该如何去保护和留住，我们国内的这些人才、技术、数据等等核心资产？
汪涛：应该说中国是世界上少有的非常开放、非常自由的市场经济国家。因为我们原来可能产生很大的误解，认为西方是自由的市场经济的国家。我们会发现，欧美其实它对技术的控制要远远比我们严密得多。整个的市场和整个的技术发展的过程中，是需要保持一个基本的合理的开放。那么在这个前提下，对于一些我们的核心的技术，这个是需要有保护的。否则的话，这个会对我们根本利益造成损失。
尤其在目前我们的技术越来越领先的时候，它就会采取各种不同的方式，用非法的手段来“挖墙脚”。这相当于，我们未来中国需要更多地考虑这方面的问题，依法合规地来做这样的事情。我们要给予我们的核心技术以合法的保护。
很多方面对我们的攻击，说我们有怎么样的限制。事实上西方国家的限制和这种非法的行为，比我们要严重得多得多。其实我们需要去从保护我们自己的角度，来考虑问题和做事情。
张维为：我记得上次一位嘉宾来说了一句话，与人为善的人，就不知道坏人会有多坏；来自与人为恶文化的人，他不知道好人会有多好。我们一定要把这两种情况都彻底搞清楚。
所以这次，我觉得对Manus处理得非常好。你作为一个用中国的数据养大的，用中国的算力养大的企业，然后突然间移到新加坡，变成新加坡企业。对不起，我们用我们的进出口贸易的有关技术管理方法，进行国家审核。
汪涛：这个当然也是从两方面考虑。另一方面，我们也尽可能在国内，为这些创新企业提供更好的生长环境，能够让它发展得更好。永远是要两方面做工作的：不是单纯的“堵”，就能“堵”得住；也要在中国为它提供更好的生长土壤，这样就会减少类似的事情发生。
中国政府对外资收购Manus进行安全审查
观众：各位老师好，我是西北农林科技大学马克思主义学院的学生。我的问题是，随着近期ChatGPT Images2.0的发布，网上很多人都惊叹于它生成的图片越发能够以假乱真，并且把它和豆包等国产AI进行对比，不少人认为，这说明国外的AI技术已经领先，唱衰国产AI在产业等方面的应用。各位老师如何看待这一现象？
汪涛：从技术来说，就是说美国确实它OpenAI也好，因为毕竟在大模型这个领域，我们要客观承认它是一个引领者，它在技术上是有它的特点的。关于提到的问题，我们应该从营销学或是舆论战这个角度来看。网上有很多言论，它总是过多地唱衰谁或者是唱多谁，是吧？这个其实就是一个替谁摇旗呐喊。
何婕：像这样一个功能，它的实际应用是在哪些地方？能对社会带来什么样的好处？
汪涛：美国的产业链空心化非常厉害，所以它在实际生产和生活中的应用很少。所以你会看到美国的大模型大多数都是做文档，生成一个画，然后生成一些视频，这些应用可能是它讲得最多的。
但事实上，我们中国的人工智能，已经应用到千行百业。我们已经用到很多非常垂直非常狭窄的领域，可能一般老百姓关注不到。ChatGPT生成图片、生成视频，它没有别的可宣传，它不会宣传到我生产大米中怎么用人工智能，因为它很多的这些产业都已经没有了，都是靠中国来做的。
何婕：它的产品，它有点像文化娱乐消费的一部分。但咱们中国的应用场景，是实实在在改变老百姓的生活。只不过就像您刚说的，它们非常垂类，不接触的人可能不一定知道。但当我们把消息、信息汇总在一起的时候，你会发现它实实在在改变着我们。
张维为：我们要实事求是。像中国芯片界也好，AI界也好，现在总体是相当自信的。它们一般的心态大致是这样的：这是一个马拉松比赛，有时候你超前点，有时候我超前点，结局还没有出来。我建议你跟踪关注美国的主流媒体，包括《纽约时报》《金融时报》等，最近几乎每个星期都有一两篇重磅文章，说美国科技竞争不过中国了。它们事实上比我们着急、担心。这是真的。
观众：两位老师好，主持人好。我从事能源与AI交叉领域。最近注意到，华为的CloudMatrix384（昇腾超节点）集群，它的算力跟显存规格，都明显高于英伟达GB200，但是它的功耗接近564千瓦，是对方的4倍。这背后体现的是，我们用低成本的电力去换高性价比的算力。我的问题是，如何做到算力调度、新能源消纳和“东数西算”，真正地协同打通起来？谢谢。
汪涛：可以从几个方面来讨论。第一，华为这样的一个算力集群，在算力上已经跟英伟达GB200最顶级的芯片持平了。我很早一直说，在手机芯片上，可能确实“卡脖子”，真“卡”它会“卡”死的。但在算力芯片上是“卡”不死的，原因在哪里？
昇腾950超节点
手机芯片，你必须只有这一颗芯片，因为你这个体积是高度受限的。你的芯片性能差，手机性能确实就会弱。但是在算力上是不一样的。因为算力芯片有个特点，叫可堆叠。堆叠的意思就是，我一个人干不过你，我两个人，我就算性能比你差10倍，我12颗芯片来跟你一颗芯片来比，我总是可以的。它算力是可以叠加起来的。
但是叠加了可能也会有缺点，它肯定就是说是耗电比较高。如果它要“卡脖子”，最顶尖的芯片不卖给我们，我宁可电力消耗多一点，但我总是能用，我不会被你“卡脖子”“卡”死。所以中国是从各个不同的角度来应对美国的制裁。最直接的角度，当然就是正面抗击，不断提升芯片性能，缩短和你芯片的距离。
第二个，是我目前没有这个的话，我就从侧面来攻击，多个芯片堆叠。第三个，我可以从算法，从它的软件架构的角度来抵抗。这是可以从不同角度来进行应对的。
另一个很大的问题，关于新能源方面。事实上我们国家，已经在这方面做了很多工作。不仅仅是从人工智能，也包括过去，叫IDC互联网数据中心。过去不光是“东数西算”，这是在西部，我们以前是把很多这些高耗能的个数据中心和算力中心，迁移到像贵州这些水电比较丰富的地方。现在在新疆天山以北的很多地区，也在大量建数据中心。换言之，新能源尽可能让它本地消纳，避免大规模输送，也避免储存。
你发出来，我就把它用掉，这是一个解决的主要方法。因为新能源的太阳能和风能不稳定，它的解决方案有多种技术，但不是靠单一技术就可以做到的，需要综合很多方案来解决。过去有抽水蓄能，有各种电池技术的储能等等。很多新增的火电，其实就是用于调峰的，以后再发展核电来进行调峰。
无论学术界还是产业界，目前普遍认为要综合很多方案，一起来解决这个问题。还有就是把多余的电，用来电解制氢，转成甲醇、绿醇，方案特别多。我们国家在这个领域，可以说是各种各样的路径都有人在做。
何婕：刚才这位同学也提出一个命题，我们一直有句俗话说，算力的终点是能源。您刚说在正面迎敌，我们暂时还没有完全领先的情况下，其实在侧攻的时候，就可以用上能源的优势。
今年特别巧，我们做过很多能源的讨论的话题，从石油谈到风能，谈到光能等等，包括还有核能。看到中国在能源领域非常多维度的立体化布局。某种程度上，为我们从侧翼进行算力“突围”，提供了非常有利的条件。
如们没有雄厚的能源基础，就算要堆叠算力，也是做不到的。这就回到我一开始讲的，中国的整个生态，我们说的芯片领域、AI领域发展的生态，不光是自己的领域里头的事，其实也是全社会的经济发展，全产业链的生态供给的事。如果没有电力，你算力怎么办？
张维为：黄仁勋谈中美AI竞争时候，他最担心就是电力竞争。
汪涛：现在美国遇到的问题是变压器。因为美国的电力网，存在的问题是很多设备老化。所以有很多的算力的集群，它是要自己建发电厂。但是自建发电厂，就会遇到各种发电设施问题。前一段时间就是变压器产能不足，中国的变压器厂产能爆单，可能要几年时间，才能完成供货。所以只有中国，可以说是一个全产业链，能够解决所有问题。
何婕：今天做这个话题，其实我内心是比较感慨的。我们节目2019年开播，正值孟晚舟女士被非法羁押，一路走来，我们看到美国包括它的盟友，对中国科技企业进行遏制打压，但我们的科技企业从业人员就是咬着牙一路走过来。最近我们不断听到有“突围”的消息，所以我也借这个节目，向所有的科技领域从业人员，第一是要致敬，第二我们后续要做的事情还有很多。
刚刚我们反复强调的一个词，叫生态，我们要把生态建得更好。还有一个词叫学习，因为我们还要学习做更多的事，这是放在中国所有科创企业、科技企业人员面前的新任务。再次感谢两位嘉宾，谢谢现场的观众朋友。谢谢大家，再见。
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