卡住算力：半导体与人工智能竞赛

一

半导体是这轮竞争里最具决定性的战场，原因很简单：它是人工智能的燃料。

为什么是半导体，而不是别的？因为在所有竞争维度里，只有这一个同时满足两个条件：它对未来权力极端重要，而供给又极端集中。一架战斗机、一艘军舰，全世界能造的国家不止一个；但制造最先进 AI 芯片的全链条——从光刻设备到制造工艺到设计工具——却集中在屈指可数的几家公司、几个国家手里，而这几家几乎都在美国的影响半径之内。这种“极端重要 × 极端集中”的组合，让半导体成了一个天然的卡点。美国看到的，正是这个结构性机会：在一个对手绕不开、而自己又恰好握有控制权的环节上设卡，是性价比最高的施压方式。

训练和运行最先进的人工智能模型，需要海量的算力，而算力来自最先进的芯片。谁能稳定获得这些芯片，谁就能在人工智能竞赛里跑得更快。美国的战略由此变得清晰——既然中国在芯片制造的最高端环节还依赖美国和盟友的技术，那就在这个环节上设卡，限制中国获取最先进的芯片和制造它们的设备。

这套战略有一个明确的起点。2022 年 10 月 7 日，美国商务部下属的工业与安全局（BIS）发布了一份后来被反复引用的临时最终规则，对出口到中国的先进计算集成电路、含这类芯片的整机，以及制造它们的半导体设备实施了一揽子限制。规则还做了一件以前少见的事：把“美国人”——包括美国公民和绿卡持有者——为中国先进芯片的开发或生产提供“支持”，也纳入了许可要求1。BIS 给出的理由写得很直白：阻止中国利用先进算力推进军事现代化，包括核武器开发、先进情报搜集分析和监控2。

值得留意的是这套管制的技术逻辑。它不是简单地禁止“芯片”，而是设定了一条以算力性能为标准的门槛线——综合算力（处理性能）和互联带宽达到一定阈值的芯片，才落入管制3。这条门槛线后来成了一场猫鼠游戏的规则：英伟达据此设计出“刚好卡在线下”的对华特供版芯片，美国又据此一次次下调门槛，把特供版重新关进管制。门槛式管制，意味着这场战争从一开始就注定要反复加码。

这场猫鼠游戏的轨迹值得稍微展开，因为它最能说明管制的内在节奏。2022 年的规则一出，英伟达很快推出了把互联带宽人为降速、刚好规避管制的 A800、H800，继续合法卖给中国。一年后，美国把门槛线下调，A800、H800 被重新关进管制，英伟达再推算力更低的 H20。再过一年多，到 2025 年 4 月，连 H20 也被要求逐项许可。每一轮的逻辑都一样：美国设线，企业贴着线设计降配版，美国再把线往下压。这意味着管制不是一道墙，而是一个需要不断维护、不断追加的动态过程——它能拦住此刻最先进的芯片，却很难一次性锁死一个庞大的市场。

更深一层看，这种门槛式管制还内嵌着一个张力：管得越细，越要依赖对芯片每一项性能参数的精确把握，也就越容易被“擦边设计”绕过；管得越粗（比如直接按制程节点一刀切），又越容易误伤盟友的商业利益、招致产业界反弹。美国始终在“精确”和“严密”之间找不到一劳永逸的点——这个困境会一直贯穿整章。

目标说白了就一句话：卡住中国的算力咽喉。

二

2022 年那份规则只是开端。此后三年，管制沿着两个方向反复收紧——一是堵设备，二是堵芯片本身。

设备这一端，最关键的不是美国一家能定的。制造先进芯片所需的极紫外光刻机（EUV），全球只有荷兰的阿斯麦（ASML）一家能造。美国要锁住中国的制造能力，就必须把盟友拉进来。2023 年，荷兰政府正式出台半导体出口管制；到 2024 年 1 月，ASML 表示其部分浸没式深紫外光刻机（DUV）对华出口的许可被荷兰政府撤销。结果是：最先进的 EUV 整机对华禁运，连用于制造 7 纳米以下芯片的浸没式 DUV，也需要逐台申请许可9。这件事的分量在数字里——2024 年，中国市场曾占到 ASML 光刻设备销量近六成（按台数计）9。换句话说，美国说服一个盟友，对它最大的单一客户群之一关上了门。

芯片这一端，2024 年 12 月 2 日，BIS 又推出一轮被业界称为“史上最广”的扩张：把高带宽内存（HBM）纳入管制，同时一口气把 140 多家中国芯片厂和设备厂列入实体清单7。HBM 这个名字外界陌生，但它是先进 AI 加速器的咽喉——没有足够带宽的内存喂数据，再强的计算核心也会“饿着”。这一轮规则给 HBM 划了一条具体的技术线：出口到中国的 HBM，内存带宽密度必须低于每平方毫米 3.3 GB/秒7。这条线的设计意图，是把中国挡在它目前还造不出的先进 HBM 之外8。

设备管制的难点在于，它本质上是一道“盟友协调题”。先进半导体制造设备的供应高度集中在三个地方：荷兰（光刻）、美国（刻蚀、薄膜沉积、检测等多个环节）、日本（光刻胶、部分设备）。任何一方留下缺口，封锁就会漏气。美国 2022 年单方面出手后，必须再花一年多说服荷兰和日本跟进，才把 EUV 加先进 DUV 这条最高端的制造路径真正堵上。这个过程本身就暴露了三角结构的一个特征：美国的工具往往需要别国配合才能闭环，而盟友各有自己的产业利益要算账——对 ASML 来说，中国一度是它近六成台数的销售去向9，配合管制等于主动放弃一块巨大的市场。

把这两端连起来看，2022 到 2024 年的管制演进呈现出一种清晰的节奏：先卡最高端的制造设备，再卡最关键的芯片与内存，每一轮都在前一轮的缝隙上再补一刀。这种“缝隙上补刀”的打法有它的代价——它让管制看起来更像一连串临时反应，而非一份能预先封死所有路径的总体设计；中国每被堵一处，就获得一次明确的国产化信号和一段缓冲时间。前一章提到的“附属公司规则”，则是把这种约束从一家被点名的公司，扩展到它整个 50% 以上持股的关联网络——若全面实施，受限实体将从约一千家暴增到近两万家5。管制的逻辑从“点名”走向“穿透”，本质上是想一次性解决“换个马甲就规避”的问题，但它的代价是范围过宽、执行复杂，最终也成了 2025 年休战里第一个被拿来交易、暂停的筹码。

三

但这套管制遇到了一个它必须面对的对手——中国的“自主可控”战略。

面对外部的技术封锁，中国的回应是加速国产替代。这个战略不是新的——早在管制大规模收紧之前，“半导体自给”就已是中国产业政策的长期目标，国家主导的产业基金、地方配套、采购倾斜早已就位。但管制给它注入了前所未有的紧迫感和资源：一个原本可以慢慢推进、靠商业理性权衡进口与自产的进程，被外部封锁变成了一项不容拖延的国家安全任务。这种转变本身就是管制最深远的副作用——它把“是否要花大价钱搞国产替代”这道经济题，强行改写成了“必须搞，不计成本”的政治题。

最直接的指标，是国产芯片在中国市场的份额变化。

到 2025 年，国产芯片占据了中国市场约 41% 的份额。这个数字背后是一组具体的出货量：中国厂商当年交付了约 165 万片 AI GPU，占总计约 400 万片市场的四成多，其中华为一家约 81.2 万片，约占整个市场两成10。这是一个惊人的转变——在制裁之前，英伟达据其自己宣称在中国 AI 芯片市场的份额高达约 95%，而到了 2025 年，这个数字收缩到了约 55%11。

数字背后还有一段更剧烈的故事。2025 年 4 月 9 日，英伟达被美国政府告知，其专为中国市场设计、原本卡在管制线下的 H20 芯片，从此出口也需要许可——这等于临时关上了门。英伟达随即在 2026 财年第一季度计提了约 45 亿美元（部分报道称高达 55 亿美元）的减值，对应 H20 的过剩库存和采购义务26。到 2027 财年第一季度，英伟达对华的数据中心 Hopper 产品出货已经归零——对比一年前同期的 46 亿美元28。英伟达甚至在给投资者的指引里，干脆不再假设任何来自中国的数据中心算力收入27。英伟达 CEO 黄仁勋 2025 年 10 月公开说，出口管制把英伟达在华的 AI 芯片份额“带到了零”——这是他本人的说法，更准确的描述是特定禁售期内的状态，而非全年市场实绩15。

英伟达腾出的真空，国产厂商在填。

四

填真空的主力是华为，但它走得并不轻松，国产替代的故事里既有爬坡也有瓶颈。

华为的昇腾（Ascend）系列是这条供应链的核心。它的 910C 芯片用中芯国际（SMIC）的 7 纳米（N+2）工艺制造，2024 年 9 月良率一度只有约 20%，到 2025 年初提升到约 40%，使整条昇腾产线首次转为盈利，目标是追到行业常规的 60%13。产能也在爬升：据 DigiTimes，华为最新的昇腾 950PR 芯片预计扩产到约 75 万片，并转向一种更兼容 CUDA 的架构；另一家中国芯片厂商寒武纪计划在 2026 年交付约 50 万片人工智能加速器，且大部分实现国内制造14。这些数字单独看未必惊人，但放在“几年前几乎全靠进口”的背景下，趋势是明确的：管制在倒逼一条国产供应链加速成形。

但瓶颈也很真实，而且恰好卡在美国管制最狠的那一刀上——HBM。据半导体分析机构 SemiAnalysis 测算，中芯国际今年有能力为华为生产约 100 万片 910C 和近 50 万片 910B；问题是，这些芯片不会全部变成可用的加速器，因为配套的 HBM 供应不足。该机构判断：若没有更多外购 HBM，华为甚至无法造满 100 万片昇腾芯片12。换句话说，美国 2024 年那条 HBM 管制线，恰恰卡在了华为产能放量的咽喉上。这是管制“有效”的一个具体证据：它没能阻止国产替代启动，却卡住了国产替代放量的速度。

这里需要把华为这条线的处境讲得再具体一点，因为它是判断“管制是否有效”的关键样本。华为面对的不是单一约束，而是一串环环相扣的卡点：制造端依赖中芯国际的 7 纳米工艺，而中芯国际又因为拿不到 EUV、先进 DUV 受限，工艺迭代和良率爬坡都比海外同行慢；内存端被 HBM 管制卡住放量；连这些芯片要兼容的软件生态，也长期被英伟达的 CUDA 占据——华为转向“更兼容 CUDA 的架构”14，本身就说明绕开 CUDA 生态有多难。每一个卡点单独看都不致命，叠在一起却足以让国产替代的速度大打折扣。

国产替代因此呈现出一种拉锯状态——前端设计和制造在突破，后端关键部件被掐住，软件生态还在追赶。这恰恰是这场战争的缩影：没有谁被彻底锁死，也没有谁能彻底松绑。管制真正的作用，或许不在于“能不能挡住”，而在于“能让对方慢多少”——而“慢多少才算赢”，本身就是一道没有标准答案的题。

五

2025 年 1 月 20 日，发生了一件让整个西方科技界重新评估形势的事——中国人工智能公司 DeepSeek 发布了它的 R1 模型。

R1 的发布之所以引发震动，不是因为它超越了所有美国模型，而是因为它以远低于预期的成本，达到了相当接近前沿的水平。其技术报告（发表于 arXiv，后又经同行评审登上《自然》）展示了一个关键方法：用纯强化学习激励大模型的推理能力，无需依赖大量人工标注的推理轨迹；模型在训练中自发“涌现”出自我反思、验证、动态调整策略等高级推理行为；在 AIME 2024 数学竞赛基准上，模型的 pass@1 分数从 15.6% 跃升到 71.0%，配合多数投票更达到 86.7%，逼近 OpenAI 的 o116 17。这个方法之所以重要，是因为它指向一条“少花算力、多用巧劲”的路径：如果推理能力可以靠强化学习“逼”出来，而不必靠海量算力堆出来，那么算力的绝对劣势就有了被部分对冲的可能。它迫使人们重新审视一个一直被默认的假设：先进人工智能必须依赖海量的、最顶级的芯片，而中国因为被卡脖子，理应在这条路上落后很远。

不过，围绕 DeepSeek 的“低成本神话”很快出现了有力的反证，这一点必须讲清楚，否则容易把象征当成事实。SemiAnalysis 在事后的分析里指出：被广泛传播的约 600 万美元训练成本，只是 V3 模型预训练阶段的 GPU 费用，并不包含研发、基础设施和其他关键开销；该机构估算 DeepSeek 的服务器总资本支出约为 16 亿美元，运营这些集群的成本约 9.44 亿美元，并判断其手握约 5 万张 Hopper 架构 GPU（混合了 H800、H100，以及大量对华特供的 H20）18。这组数字把“几百万美元颠覆 AI”的叙事拉回了地面：DeepSeek 的真正意义不在于“花小钱办大事”，而在于它证明了在算力受限的条件下，工程和算法效率能把有限的芯片用得更尽。

DeepSeek 引发的市场反应，也很能说明“认知冲击”和“实质判断”之间的落差。R1 发布后的几个交易日里，英伟达股价一度暴跌，市场短暂相信“如果先进 AI 不再需要那么多顶级芯片，那么支撑英伟达估值的逻辑就动摇了”。但这种恐慌很快被更冷静的分析修正：算法效率的提升不会减少对算力的总需求，反而可能因为“用得起的人变多了”而扩大需求——这就是所谓的杰文斯悖论。换句话说，DeepSeek 既没有证明“管制失效”，也没有证明“算力不再重要”，它证明的是一件更微妙的事：在算力受限的边界条件下，工程优化能把效率推到多远。

DeepSeek 这一刻的意义因此可以更准确地表述：它至少在认知层面动摇了“管制能锁死中国人工智能”这个信念。但它并没有让差距消失——按 CSIS 的评估，美国的前沿模型在广泛的行业基准上仍保持着明确的领先，幅度大约是数月或更长19。象征意义和实质差距，需要分开看。把一次产品发布读成“封锁全面破产”，和把它读成“什么都没改变”，都是误读。

六

DeepSeek 引出了这场半导体战最核心的一个争论：管制到底有没有用？

支持管制的逻辑是：限制中国获取最先进的芯片，就能延缓它在人工智能上的进步，为美国争取时间，维持代差优势。中国的人工智能实验室，尤其是初创企业，确实受到算力的制约——这种制约既来自美国的出口管制，也来自有限的资本19。再加上华为受困于 HBM 供应、SMIC 良率仍在爬坡，从这个角度看，管制起了作用，而且作用点很具体。

质疑管制的逻辑则是：封锁逼出了“自主可控”，反而加速了中国构建独立供应链的进程。当英伟达因为管制而无法正常向中国销售，腾出的市场空间就被华为、寒武纪这样的国产厂商填补——而一旦这些厂商站稳脚跟，即便将来管制放松，中国客户也未必会回头。这种担忧不是抽象的：到 2026 年初，英伟达那些经美国批准、本可以卖给中国的芯片仍迟迟卖不出去，它公开担心本土竞争对手可能趁机彻底接管市场29。中国政府一面推动数据中心优先采用国产芯片，一面据报让企业停止订购英伟达产品，进一步把英伟达挤出局10。

还有一个常被忽略的中间立场值得提出来：管制的效果，可能高度取决于“时间窗口”。在短期（一两年）尺度上，封锁几乎肯定有效——它真实地拖慢了中国先进算力的获取，制造出 HBM、EUV、良率这些具体瓶颈。但在中长期（五到十年）尺度上，效果会被国产替代的累积进展不断侵蚀。问题在于，美国押注的究竟是哪个时间窗口？如果它赌的是“在中国实现自给之前，先用算力优势把 AI 推进到某个决定性的领先身位”，那么管制就是一场与时间赛跑的争分夺秒；如果它赌的是“长期把中国锁在二流算力水平”，那么国产替代的趋势正在让这个赌注变得越来越不划算。

这是一个尚无定论的争论。管制既延缓了对手，也在某种程度上塑造了一个更独立的对手。两种效果同时存在，哪一种最终占上风，不取决于谁的逻辑更漂亮，而取决于时间窗口怎么走。

七

值得注意的是，这场半导体战也带着第一章说的“镜像”特征。

美国用芯片管制掐中国，中国并非只能被动防守。它手里有对称的工具——稀土和关键矿产。先进芯片的制造和许多高科技产品，离不开中国主导的稀土供应。于是形成了一种局面：美国卡中国的算力上游（芯片），中国卡美国的制造业上游（稀土）。这种“相互上游卡脖子”，是下一章的主题，这里先点出它和半导体战的对称关系32。

镜像还体现在另一个层面：规模的投入。据 CSIS，美国的几家超大规模科技公司计划仅在 2026 这一年就总共投入约 6500 亿美元用于人工智能基础设施19。这是一个天文数字，代表了美国押注算力优势的决心。而中国则把同样的决心投向“自主可控”，用举国体制推动国产芯片和数据中心。双方都在用各自最擅长的方式，把资源砸向同一个未来——只是投法不同：美国靠的是几家市值数万亿美元的私营巨头各自下注、互相竞赛，资本和算力由市场配置；中国靠的是国家意志统一调度，把分散的需求拧成对国产供应链的集中采购。这两种投入方式本身就是第一条暗线“决策不对称”的又一次显影：同样是砸钱，一边是三角里的分布式下注，一边是金字塔里的集中投放。

还有第三个镜像，常被忽略，那就是人才。据 Eric Schmidt 创办的“特别竞争研究项目”（SCSP）研判，中国持续投入培养和招募 AI 人才，并公开以约三倍于西方的薪资招揽技术人员；该机构判断，中国 AI 研究者和工程师的数量可能很快超过美国24。与此同时，中国科技巨头也在赴美猎取 AI 和半导体人才25。

人才这条镜像之所以微妙，是因为它和前两条的方向恰好相反。芯片和资本上，美国占着上游、握着主动；但在人才储备的纵深上，天平未必朝美国倾斜。美国的传统优势在于“吸引全球顶尖人才”——长期以来，包括大量中国出身的研究者，正是美国 AI 实力的重要构成。可一旦签证政策收紧、China Initiative 式的执法制造寒蝉效应（这是第九章的主题），这个优势就可能被自己削弱。中国则在用规模和薪资两手并进，既扩大本土培养，又反向到美国挖人。算力的竞争，归根到底也是造算力、用算力的人的竞争——而在这个维度上，谁更有优势远未有定论。这里需要说明，SCSP 是美方智库，“中国或将反超”是它的研判，而非已被坐实的事实；引用它，是为了呈现美方自己对这条战线的焦虑，而非断言结论。

八

立法这一端，美国国会也没闲着——而且它的存在，正是中国体制里找不到对应物的那个独立变量。

第三章提过众议院的“美中战略竞争特别委员会”。在半导体领域，这个委员会推动了一项“芯片安全法案”（Chip Security Act），目标是堵住一个管制的漏洞——走私。再严密的出口管制，也挡不住先进芯片通过第三国转口、伪报用途等方式流入中国22。这项法案的核心机制相当具体：要求高端 AI 芯片具备在出口前核验自身位置的能力，并授权商务部核查出口芯片的位置与所有权，以阻止走私20 21。法案最初于 2025 年 5 月提出，直接动因正是特别委员会关于 DeepSeek 使用了受限英伟达芯片的报告20。

走私的现实有多严峻，可以从执法层面看。2025 年 11 月，美国司法部起诉三名中国公民，指控其将高科技芯片经泰国和马来西亚转运至中国——这种经第三国掩盖最终目的地的“转口”模式，恰恰暴露了现有管制在物理执行层的失效，而这正是“位置核验”想要填补的缺口23。这件事点出了出口管制最根本的执行难题：规则写在纸上是一回事，芯片是一种小、贵、易携带的商品，一旦离开美国关境，它去了哪里、被装进了谁的服务器，监管者几乎无从追踪。新加坡、马来西亚、泰国、中东这些转口节点，构成了一张让管制漏气的灰色网络。“芯片安全法案”想用技术手段——让芯片自己“报告位置”——来堵这个洞，但这又引出新的争议：强制芯片内置追踪能力，会不会反过来削弱美国芯片在全球市场的竞争力，把客户推向不带“后门”的替代品？这正是产业界游说反对部分立法的理由之一。管制的每一处加固，都要在“更严密”和“更伤己”之间重新算一笔账。

但立法这条线也不是铁板一块，这恰恰展示了三角结构的复杂。同样在 2025 年底，另一项更激进的“GAIN AI 法案”——要求美国芯片厂商优先满足国内买家、再向海外销售——在黄仁勋直接游说总统和关键议员后，被从年度国防立法中拿掉21。与此同时，特朗普政府选择了一条更具交易色彩的路径：以企业上缴对华销售约 15% 营收为条件，向英伟达发放 H20 出口许可，并在 2025 年底拟将更先进的 H200 抽成比例提高到 25%——这种“营收抽成换许可”的做法本身就在美国国内引发了合法性争议30。

这件事再次展示了三角结构的运作：行政当局通过 BIS 设定管制规则，国会通过立法去封堵规则的漏洞，产业则通过游说在两者之间寻找缝隙，三条线彼此拉扯。把这个画面和中国那一侧对照，本书第一条暗线就显出来了：在中国，半导体自主是一个自上而下、各部门归口执行的国家工程，方向由顶层定下，企业是被组织进来的力量；而在美国，同一个目标却被拆解成行政、立法、产业三股各有诉求的力量，它们时而合力、时而互相掣肘。国会想把管制收得更紧（芯片安全法案、GAIN 法案），行政当局却为了换取贸易筹码、或为了让本国企业不至于把市场拱手让人，选择更有弹性的做法（营收抽成式许可、暂停附属公司规则）。

这种内部张力既是美国的弱点，也是它的特点。弱点在于：管制政策会因为政治博弈而摇摆，企业利益能在关键时刻把刀刃磨钝——黄仁勋成功游说撤下 GAIN 法案，就是一个具体例证21。特点在于：正因为有国会这个独立变量，美国的对华强硬有了一个不随单届政府意志转移的“底盘”——即便行政当局想缓和，两党共识也会把管制的底线托住。它也说明，半导体战不只是技术问题，而是一个涉及行政、立法、产业、执法的全政府工程——而且这个工程内部本身就充满张力。

九

把这一章的几条线索收一收，半导体战呈现出几个特征。

第一，它是这场竞争里最接近“零和”的领域。关税还可以谈出一个双方都能接受的税率，但算力优势的争夺，本质上更接近此消彼长——谁掌握了最先进的芯片和最强的模型，谁就握有定义下个时代的钥匙。

第二，它最清楚地暴露了管制的两难。封锁能争取时间，但也能催生独立。美国必须在“延缓对手”和“逼出对手”之间走钢丝，而这条钢丝没有现成的平衡点。门槛式管制注定要反复加码，而每一次加码，都在给国产替代多添一份动机。

第三，它和“休战”的关系最微妙。前一章说过，那条“附属公司规则”在 2025 年 11 月的贸易框架里只是暂停而非取消，自 11 月 10 日起暂停一年、约定 2026 年 11 月恢复5 31。白宫的官方表述把这次缓和包装成一份“达成协议”的成果，中方则同步暂停了稀土等反制措施4 6。但暂停不是拆除。这意味着，半导体管制是整个休战框架里最不可能真正松动的部分——因为它关乎的不是当下的贸易平衡，而是未来的技术主导权。在这件事上，双方都输不起。

十

最后，回到那个贯穿全章的问题：卡住算力，卡得住吗？

短期看，卡得住。中国的前沿人工智能仍然受制于算力和资本，华为受困于 HBM 供应，SMIC 良率仍在追赶，美国仍然保持着代差优势19 12。

但长期看，答案越来越不确定。国产芯片的份额从约 5% 的对立面一路涨到 41%，英伟达在华份额从 95% 跌到 55% 再到禁售期的“归零”10 15；DeepSeek 证明了效率可以部分弥补算力，华为和寒武纪的产能在爬坡14。封锁创造了一个被迫加速的对手，而这个对手一旦在某些环节实现自给，封锁的边际效果就会递减。

这正是半导体战最深的悖论：它是美国对华竞争中最锋利的工具，却也可能是最容易钝化的工具。锋利，因为它直击中国最依赖外部的环节——HBM、EUV、最高端的制造设备；容易钝化，因为它同时为中国提供了最强的国产替代动机，把一个本来分散的市场，整合成一条被国家意志推着走的供应链。

把这个悖论放进全书的框架里，它其实是两条暗线的交汇点。一条是“不对称”：面对同一个封锁，中国能以金字塔式的体制把全国资源拧成一股绳投向自主可控，而美国的管制却要在行政、立法、产业的拉扯中反复调校、随时可能因为企业利益或贸易交易而松动。另一条是“镜像”：芯片管制对稀土管制、算力投入对举国体制、抢人对培养人——每一招都有对称的反制，没有哪一方能在不挨打的情况下出拳。半导体战之所以是这场竞争里最具标本意义的一章，正因为它把这两条暗线展示得最清楚：结构决定了双方各自能打出什么牌，而每张牌又都召唤出对面一张对称的牌。

下一章，我们转向这枚硬币的另一面——中国手里那把对称的刀：稀土与关键矿产。

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DeepSeek, Huawei, Export Controls, and the Future of the U.S.-China AI Race — CSIS（美前沿领先数月+、中国实验室算力+资本双重制约、美超大规模厂商 2026 年约 6500 亿美元投入）。链接 →（访问 2026-06）
House Committee Passes Chip Security Act — Select Committee on the CCP（芯片安全法案：高端 AI 芯片出口前位置核验，动因为 DeepSeek 报告）。链接 →（访问 2026-06）
Congress Wants A Tracker On Every Advanced AI Chip US Exports — The Cyber Express（位置核验机制；GAIN AI 法案在游说后被撤）。链接 →（访问 2026-06）
The Chip Security Act: A Bipartisan Solution to Chip Smuggling — The Foundation for American Innovation（第三国转口/伪报规避管制；两党两院支持）。链接 →（访问 2026-06）
House Foreign Affairs Committee Advances Chip Security Act Amid AI-Export Scandal — Prism News（2025-11 DOJ 起诉三名中国公民经泰国/马来转运走私；管制物理执行层失效）。链接 →（访问 2026-06）
Talent — Memos to the President — Special Competitive Studies Project (SCSP)（美方智库研判：中国以约三倍薪资招揽 AI 人才，研究者数量或将超美）。链接 →（访问 2026-06）
China’s tech giants pursue AI, semiconductor talent in US as competition intensifies — South China Morning Post（中国科技巨头赴美争夺 AI/半导体人才）。链接 →（访问 2026-06）
Nvidia takes $5.5 billion hit as Trump tightens export restrictions in China trade war — CNN Business, 2025-04-16（2025-04-09 H20 出口需许可；FY26 Q1 计提约 45–55 亿美元）。链接 →（访问 2026-06）
NVIDIA Q4 FY2026 CFO Commentary (Form 8-K) — SEC（指引不计入任何来自中国的数据中心算力收入；2026-02 起仅获许可向特定客户出货少量 H200 且尚未产生收入）。链接 →（访问 2026-06）
NVIDIA Q1 FY2027 CFO Commentary (Form 8-K) — SEC（FY27 Q1 无对华 Hopper 数据中心出货，对比 FY26 Q1 的 46 亿美元）。链接 →（访问 2026-06）
Nvidia still hasn’t sold its U.S.-approved China AI chips — CNBC, 2026-02-26（获批芯片仍卖不动；担忧本土对手趁机接管市场）。链接 →（访问 2026-06）
Trump’s Illegal AI Chip Export Controls, and Who Can Challenge Them — Lawfare（以上缴约 15% 对华销售营收为条件发放 H20 许可，2025-12 拟对 H200 升至 25%；合法性争议）。链接 →（访问 2026-06）
United States and China Reach Trade Agreement: Takeaways for Export and Supply Chain Controls — Morrison Foerster, 2025-11（附属公司规则为暂停而非取消，约定 2026-11 恢复）。链接 →（访问 2026-06）
Rare Earth Export Restrictions One Year Later — CSIS（稀土/关键矿产构成对称卡点，下一章主题）。链接 →（访问 2026-06）