Dimension 2026 年 8 月致 LP 信《The Cross-Pacific AI Chessboard》的中文全译。 信的内容来自对一次中国行的复盘。
导读：为什么把这封信发出来
Dimension 是一家总部在纽约 / 旧金山的投资机构，长期覆盖生物科技与科技。 2025 年他们来过上海，今年又派了一支小分队走访国内的实验室、投资人和创业者，这封信是那次行程之后的复盘， 主题是中美 AI 的当前格局，作者署名 Adam、Nan、Zawain。 在美国一线机构的材料里，把中国 AI 当成“竞争者 + 供应链”来拆解、而不是当成“风险敞口”来规避的，其实不多。 这封信里有几处观察我认为是有价值的：
一、中国的进展归因于约束而非补贴（“稀缺催生进化”）， 并且给到了很具体的工程细节——DeepSeek 在 CUDA 之下用 PTX 编程，把每张 GPU 的 132 个 SM 里拿出 20 个去补被削弱的互连。
二、中国前沿大模型是内部竞争而非铁板一块：DeepSeek、阿里、月之暗面、字节、智谱五家排名按季重排； 腾讯虽然生态体量庞大，但其混元模型已不在帕累托前沿。
三、中美约束方向相反——美国电紧、中国芯片紧。
正文：跨太平洋 AI 棋局
Dimension · 2026 年 8 月 · 纽约 / 旧金山
译自 Dimension 2026 年 8 月致 LP 信《The Cross-Pacific AI Chessboard》。译文尽量保留原文语义与强调，未作删减。
亲爱的合伙人们：
上周，Dimension 的一支小分队在中国走访了多家领先实验室，并与本地投资人、创业者和技术专家交流。 此行很大程度上是一次复盘，用以检视并重置我们自 2025 年上海之行以来形成的判断前提。 尽管我们此前已就中国在生物科技与医药领域日益提升的重要性写过、谈过许多， 本文要总结的是我们对当前“跨太平洋 AI 棋局”的观察。 以下内容仅是我们当下思考的一个片段式呈现；同时也提醒各位，这些观点一直在演化——遇到新数据、甚至新的争论，都可能改变。
1. 稀缺催生进化。 出口管制的初衷是延缓中国的 AI 进展。但结果相反，它们制造了一种进化压力，催生出一种形态独特的实验室。 在算力被卡的情况下，中国团队常常在美国实验室往往“有条件忽略”的抽象层之下做工程。 DeepSeek 用 2,048 张被人为削弱的 H800 训练 V3：绕过 CUDA 直接在 PTX 层编程， 并从每张 GPU 的 132 个流式多处理器中拿出 20 个重新分配，用来弥补实质受损的互连。[1] 我们倾向于认为，这与其说是美国缺乏人才，不如说是一种激励差异： 在美国实验室，边际的一美元买到的是一次性算力；而在中国实验室，边际的一名工程师（多半精通系统或编译器）减少的是对算力的需求。 结果是一种全栈效率文化——kernel、优化器、推理服务系统，如今还包括芯片——其复利效应远超一次性的资本开支。 稀缺（谁能想到呢？）是发明之母；在这个案例里，它催生了系统、汇编与编译器工程。
2. 这一代中国软件（开放权重模型）已经做到了过去二十年任何中国企业管理软件都做不到的事：渗透进西方的生产系统。 中国模型提供方在 OpenRouter 的 token 份额从不到 2% 升至 45% 以上，用时不足 18 个月； Qwen 突破 Hugging Face 十亿次下载的速度，超过历史上任何模型系列； 约 80% 的美国 AI 初创公司至少在生产环境中运行一个中国开源模型。[2] 开放权重绕过了采购壁垒——当软件免费时，就没有“供应商”可以拒绝。 本质上，中国捕获的是西方的工作负载，而非西方的收入。正如我们此前所写：目前，推理环节的利润流向的是“卖 token 的人”。
无论这是有意设计，还是一个全球尺度复杂系统无可否认的涌现现象：中国的头部实验室正在把美国同行最为依赖的收入层商品化。 在实地交流中，没有人会原话说出这一点。他们都有建立庞大、独立、可产生收入的大业务的雄心。 只不过中间这一步——走向一个开放权重、快速跟随的生态——会削掉美国头部实验室的收入数字，同时把收入推向超大规模云厂商与新型云厂商（neoclouds）的推理业务。 除非当前棋局发生实质性的状态变化，我们看不到这一趋势放缓的迹象。
3. 中国前沿的内部竞争，比我们在西方习惯承认的要激烈得多。 我们的看法是，这一前沿阵营——DeepSeek、阿里巴巴（Qwen）、月之暗面（Kimi）、字节跳动（豆包）、智谱（GLM）—— 彼此足够接近，排名每个季度都会重排。（值得一提的是：腾讯尽管在生态中体量庞大，但已不在帕累托前沿上。） 五家实验室在迭代节奏与能力上相互竞争、同时又都开放权重，其净效果是一个与美国两家闭源实验室截然不同的竞争生态。 这一周的另一个体会是：内部竞争对创新的驱动，与西方媒体习惯聚焦的外部竞争同样重要。
4. 今天，一项能力要往返太平洋两次，才能抵达终端客户。 这个循环是：美国前沿实验室训练出性能最好的模型；中国实验室蒸馏它们[3]并开放权重； 美国应用公司再在中国的权重之上做微调，把产出卖回给美国企业。 Cursor“自研”的 Composer 2 原来建立在 Kimi K2.5 之上；Cognition 的 SWE-1.5 看起来是定制化的 GLM。 毫不夸张地说，就在我们坐高铁从上海去北京的路上，Harvey 发布了 Harvey Tenet—— 一个在 Kimi 开放权重 K3 之上后训练的专有模型。 一年前，这些公司会去找 Llama，也许还有 Mistral。美国垂直 AI 的底座如今是中国开放权重——里面潜藏着美国的前沿智能。
5. 数据层似乎也在沿同样的路径演进。 美国数据供应商——Mercor、AfterQuery、Turing——已公开记录其与蚂蚁、阿里巴巴、字节跳动的商业关系。 在实地，我们看到一批初创的中国公司正在构建评测与验证基础设施，而不是做标注服务。 例如 UniPat，2025 年 12 月由一位北大博士生创立，此人曾在 Qwen、月之暗面、腾讯实习； 它发布的基准如今被美国实验室在自己的模型报告中引用，并声称用一个基于自有评分标准监督训练的小模型取得了很强的结果。 其底层方法——用监督质量替代算力——与我们上面提到的资源（算力）受限环境下的适应型能力一致（见第 1 点）。 我们在北京和上海观察到若干家这一赛道的团队；大多成立不足 24 个月，其中少数几家收入已迅速爬升至 1 亿美元以上。
6. 美国与中国面临的约束截然不同、方向相反。 2024 年中国新增电力约 429 GW，美国约 51 GW。到 2030 年，我们看过的多数分析认为中国还将有远超 400 GW 的新增电力上线。 反观美国，241 GW 的数据中心扩建因排队等待既有并网需求，处于五年等待期的闲置状态。 如我们此前所写，中国的约束来自算力底座的匮乏。例证：Kimi K3 上线两天内，月之暗面就因推理容量不足而暂停新用户注册。 美国芯片充裕、电力日益受限；中国电力充裕、芯片受限。 我们的看法（我们认为这也是行业共识）是：中期内发生什么，很大程度上取决于这两个约束哪个放松得更快——美国的发电与并网，还是中芯国际与华为的良率与先进封装曲线。
7. 中美 AI 的收入差距依然巨大：接近两个数量级。 Anthropic 的年度化收入在 7 月底超过 650 亿美元，OpenAI 在 8 月达到 400 亿美元[4]； 中国最强的模型收入是字节跳动的视频模型，年化约 20–30 亿美元；纯模型实验室则在数亿美元量级，据报道 DeepSeek 的年化收入正接近 5 亿美元。 消费端，豆包月活 3.45 亿，超过 Qwen 与 DeepSeek 之和，但日均收入不足人民币 100 万元，且几乎全部来自电商佣金。 中国消费者历史上并不为软件付费；我们虽然不是中国经济学家，但同样不认为中产阶层已准备好改变这一习惯。 完全有可能的是，如此规模的用户分发最终会找到变现路径，就像十年前中国消费互联网那样； 也有可能，中国实验室最终会通过电商与广告变现——而这恰是美国实验室一直不愿做的。 中国创业精神中有一种不加掩饰的实用主义，并不回避建立在“流量影响力”或“被认为不体面”之上的商业模式； 当我们在香港闹市拥挤的街市里行走、听着 Ben Thompson 在 Patrick O’Shaughnessy 的《Invest Like the Best》中 分析美国实验室对广告与电商的非理性回避时，这一点再清楚不过。 （注：如果你还没听过，Ben 是史上最伟大的分析师之一。）
8. 当硬件在半导体层及以下正在脱钩时，软件与数据层的相互缝合速度已快过任何一国政府的反应能力。 美国应用跑在中国的权重上；中国实验室在马来西亚、泰国的租用英伟达算力上训练[5]， 蒸馏的却是美国模型的输出；专家数据双向流动。[6] 我们认为“谁在赢”这个问题多少有些答非所问。 就现状而言，这套系统相互依赖程度之高，已使“民族国家式霸权”的修辞难以被清晰定义—— 除非出现某种非连续的变化（即可控的递归自我改进，RSI），实质改变当前格局的结构。
9. 我们发现，中国有一批顶尖研究者相信他们已经拥有弱形式的 RSI。 他们描述的 RSI 大多是受时间或算力约束的。 向我们描述的形态是 RSI 的早期内核：研究者本人介入，“手工辅助”把模型加速推向它本来也要去的方向，从而省下算力、时间，或两者兼省。 （补充一点：这一阶段的“起飞”，可能最接近 90 年代末到 2010 年代初的“半人马棋”时代——人机合一强于任何单独的人或单独的机器。）
10. 一个关键分岔：假设自我改进在一阶意义上随算力扩张，那么“美国的位置”看起来是强的： 两家实验室目前各运行约 2 GW，各自签约超过 5 GW，2030 年目标约 30 GW。 理论上，由可观收入与热切的资本市场供血，运转算力束缚的自催化“自我改进”循环，中国将没有足够的芯片跟上。 反过来，如果真正的约束是验证质量，或者时间线拉长到中国低层优化与国产芯片达到“够用”之后， 那么我们很可能看到过去 18 个月那条主线的延续甚至加速：美国前沿模型能力持续商品化、中国开放权重模型持续普及， 以及一个正在浮现的机会——给那些有能力在境外开放权重之上做微调的美国垂直 AI 公司， 而超额的用量与利润则流向推理提供方，即目前的超大规模云厂商与新型云厂商。这一判断以电力基础设施的中位预测为前提。 我们还想指出，在我们看来，对中美双方的评测基础设施做一次严肃、冷静的分析，可能是当下剩余可做的、单位回报率最高的分析之一。
几点收尾思考
11. 未来很可能出现这样一种世界：美国前沿实验室对新一代 SOTA 模型关闭 API 访问。 实际上，对绝大多数程序化企业用例而言，现有水平已经足够好。 未来的高端模型将按价值定价、而非按用量定价；这样做同时也会限制中国从美国实验室蒸馏真正前沿能力的能力。 实验室们会用不断增长的高用量 API 收入，换取更高单价、更低用量的模型使用，作为回报，切断来自太平洋对岸的竞争性与商品化威胁。 至少，这会迫使中国进行美式规模的严肃预训练，从而给东方现有的算力瓶颈施加压力。 据我们所知，在科学、工程与数学领域的下一代前沿模型能力上，这已经在发生。
12. 在我们看来，AI 已把美中技术深度缝合，早已越过了“监管可以一刀切断那条跨太平洋线索”的程度。 此时作此假设或尝试，往好里说也是天真的。 某种意义上，美中技术人正通过蒸馏、开放权重、数据标注、推理，以及日益增多的软件脚手架与智能体搜索基础设施，彼此对话。 目前流传的那类粗暴限制——实体清单、托管禁令、采购禁令——几乎肯定会抑制美国的创新，并在这些品类上让出领先地位，从而不可避免地招来快速跟随的中国竞争者。
13. 尽管西方对 AI 估值泡沫议论纷纷，中国的氛围看起来明显更“泡沫”。 考虑到更低的收入数字（见第 7 点）， 中国头部实验室的估值倍数是美国前沿的五到十倍，而收入规模小一到两个数量级： 月之暗面 7 月底以 350 亿美元完成 35 亿美元私募轮——约为其 3 亿美元 ARR 的 115 倍—— 并且已在筹备港股 IPO 前一轮 500 亿美元投前估值，而 Anthropic 约为 20 倍。 早期上市者的股价剧烈波动：智谱 AI（港股上市主体 Knowledge Atlas Technology，HKG:2513）市值从 1 月的 130 亿美元， 到上市后超过 1,000 亿美元，再到 7 月底约 700 亿美元；MiniMax（HKG:0100）则从 150 亿到 330 亿再回到 100 亿美元以下。 两只股票都在锁定期解禁前后大幅下跌。 我们的看法是，这很大程度上源于一个尚不成熟的公开市场：它习惯了二十年的消费软件投资，如今才刚开始建立针对企业与开源框架的财务承销能力。 这与我们在中国和香港公开指数中的生物科技板块看到的情况并无二致。 我们还要指出：如果中国政府能够真正化解跨界与专业科技、生物科技投资人所面临的政策风险， 那么对于合适的投资人而言，存在一个巨大的机会——在中国与香港的早期公开市场，于这些品类中建立领导地位。
你们的合伙人，
Adam · Nan · Zawain
及 Dimension 团队
注释（原文脚注）
- DeepSeek V3 技术报告；2,048 张 H800，PTX 层编程，132 个 SM 中有 20 个专用于跨节点通信。
- OpenRouter 周度 token 份额（<2% → 45%+，2025–26）；Qwen：截至 2026 年 3 月 Hugging Face 累计下载 10 亿次，约 18 万个衍生模型（超过 Google 与 Meta 之和）；约 80% 的数据来自 2026 年一份关于中国开源软件渗透率的美国咨询报告。
- Anthropic 已正式指控月之暗面、DeepSeek 与 MiniMax 抓取了数百万条 Claude 对话。我们在实地的交流中，这一点被当作显而易见的事实予以印证。
- 我们会在 S-1 文件公开之后，再评论两家在“年化收入口径”上的会计差异（原文此句在此处结束）。
- 在 4 月 H20 限制之后，阿里巴巴与字节跳动在东南亚数据中心的训练加速；算力获取通过与非中资持有的设施签订租约实现，地点包括泰国、马来西亚和日本。白宫 OSTP 主任曾指称月之暗面为训练 K3 访问了泰国的 GB300 服务器。马来西亚、印度尼西亚和泰国规划了 31 个 100MW 以上的数据中心，而目前仅有 2 个在运营。现行出口管制管辖的是芯片所有权，而非远程访问。北京于 2026 年 3 月限制了政府机构使用美国智能体软件。
- 两国政府目前都在尝试以对开放权重模型的潜在管制来应对这一点。已发布的权重无法召回，因此任何脱钩都只适用于未来的流动。
2 个月后，我的一些思考
一、文章的框架少算了一个约束：资本
当 CSP 尤其是新云主要靠债务融资进行投入，随着美国利率的不断升高预期，资本在 10 月成了主导变量。
五大云厂（微软、Alphabet、亚马逊、Meta、甲骨文）滚动 12 个月自由现金流由上年同期的 +1,435 亿美元转为 −140 亿； 同期资本开支同比翻倍至 5,569 亿，回购由 818 亿降至 136 亿。 （一边借钱扩产，一边停止回购，这还是大家喜欢的美股吗？） 单季看，谷歌自由现金流 −90.7 亿、Meta −21.2 亿，后者为 2012 年上市以来首次。2026 年至今 AI 相关债券发行 6,550 亿美元，而 2025 年全年为 3,940 亿。
CoreWeave 无担保债券收益率突破 15%，隐含违约率超过 60%； 同期博通、AMD、英伟达的 CDS 利差分别上涨 258%、177%、172%。 在资产负债表上——芯片厂商向下游出租芯片、为 SPV 债务兜底，其功能已从科技公司变成集中放贷机构。
一级标杆企业从神界掉落到市场。Anthropic 估值预期由 2 万亿下修至 1.5 万亿美元，招股文件披露约 9,000 亿美元表外义务； OpenAI 融资目标由 300 亿砍至 200 亿，估值由 1.4 万亿降至 1.25 万亿美元。
所以除了美国的电、中国的芯之外，面对史无前例的资本投入，美国的钱或者说全世界的资本从助推器变为了新的约束。
二、一级市场指引
2026 年上半年投资机构害怕的还是下轮还能不能投进去，现在已经变成担心下轮还能不能融到钱了。
1. 一级一般滞后二级 6–12 个月。 上半年拿了大量的资金也意味着承诺了高速增长，接下来的一年各家明星公司需要各显神通，但千万别走歪路。
2. RSI：不为范式假设付溢价。 若 AI 的约束仍在算力，则价值流向降低单位算力成本的技术——互联、先进封装、存算、推理优化； 若约束在验证质量，价值流向评测与验证基础设施。若 RSI 成立，应用层壁垒一定被削弱、物理层稀缺性进一步上升。
3. 端侧：唯一不依赖资本开支的需求侧。 本轮需求几乎全部挂在云厂资本开支上，而资本开支挂在融资条件上，奥特曼在最新的访谈中仍认为 CPU 放在端侧是浪费资源。 当我们跳出大力出奇迹的框架，如果从互联网和移动互联网经典的商业模型 MVP（最小可行性产品）和 PMF（产品市场匹配）来看端侧： 需求来自终端出货——手机、PC、眼镜、车、机器人——付费方是消费者与品牌厂，与信用周期解耦。 中国的比较优势恰在终端制造与供应链，而非模型，“真实付费 + 全球出货 + 结构性优势”三者同时成立的方向并不多，端侧是其中之一。 通用 NPU 已被 SoC 集成，独立 NPU 空间有限，投资可以多看存储墙（近存、存内）、先进封装与 Chiplet、端侧压缩与编译工具链、功耗与光学。
4. 多模态：逻辑更接近端侧，取决于下游是否存在工业承接。 Sora 2025 年 9 月上线、2026 年 3 月关停；关停时累计消费者收入约 140 万美元，日运行成本约 1,500 万美元、年化约 54 亿，30 天留存 1%， 团队最后转入世界模型与机器人研究。
可灵 2026 年 Q1 收入超 6.5 亿元、Q2 超 8.5 亿元，上半年超 15 亿元并超过 2025 年全年；ARR 约 5 亿美元，海外收入约七成， API 收入首次超过订阅（占比六成，一年前为三成）。字节 Seedance 在 AI 短剧模型层份额约 80%，即梦月活约 1,352 万，单条成本降至 0.1 元起。 但内容端亏损面约 98.7%——上半年抖音新增 AI 短剧 22.19 万部，播放破亿仅 1,055 部，模型端算力成本占总成本约 50%。 既有模型（即梦）又有平台（红果）的字节始终在微笑曲线的两头。
中国占全球人形机器人出货 97%，但多数整机厂的大脑是外购的——部分厂商开始以 GPT-6 Astra 作慢脑（任务理解、长程规划、记忆），自研快脑（VLA、运动控制）。 这个分工源于物理约束，而非路线偏好：闭环控制需毫秒级响应，云端推理在架构上做不到； 且以通用模型执行精细操作，单次抓取可达半小时量级，Token 成本不可承受。 至于“国内能否达到 Astra 水平”，我们认为这个命题在具身语境下不成立——Astra 不输出动作、不参与实时控制，在大小脑统一维度不构成对照。
三、宏观验证信号
- 北美信用：CoreWeave、甲骨文的 CDS 与债券收益率，五大云厂自由现金流，该指标领先一级市场 6–9 个月。
- 一级估值与融资：同赛道 B、C 轮中位估值环比、单季融资笔数与单笔金额，连续两季下修，即窗口开启。
- 退出通道：科创板、创业板、港股 18C/D 受理节奏、AI 相关并购笔数。
一级市场没有择时，只有年份与里程碑，切记切记。
2026 年 11 月 1 日，于上海
说明：本文所引美股与美债数据来自路透、LSEG、巴克莱等机构的媒体转述，Anthropic 招股书数字为媒体对 S-1 的解读， A 股行情与三季报数据可直接核对交易所披露。正式引用前，建议将 Anthropic 表外义务、五大 CSP 自由现金流两项回到原始披露核对。