离开英伟达，中国人训不了大模型？

三年前，整个AI圈有个没人质疑的共识：没有英伟达，根本训不了大模型。

那时候国产算力只能当备选、当备胎，高端训练和推理市场，几乎被海外芯片彻底垄断。整个行业都卡在算力瓶颈里，处处都是焦虑。

但仅仅三年时间，中国AI直接改写了行业规则！

现在的“去英伟达化”，早已不是小打小闹的单点尝试，而是跑出了三条完全不同的国产算力路线，拼出了一套完整、自主、可控的国产AI产业闭环！

第一条，大厂规模化基建替代路线。字节跳动怒砸2650亿，落地全国1GW超大规模智算中心，彻底放弃海外GPU，全程只用华为昇腾国产芯片做训练主力。它的核心逻辑很简单：不折腾自研芯片，不纠结底层技术，而是用极致的规模化采购、重资产落地，把国产算力从“能用”变成“够用、好用、可商用”。这条路线，直接解决了国产 AI高端训练算力不够用的核心痛点。

第二条，模型生态适配落地路线。近期美团开源的1.6万亿参数LongCat-2.0大模型，直接创下纪录：全球首个纯国产算力、全程不用英伟达GPU训练出来的万亿级大模型。和字节建机房、堆算力不同，美团不做基建，专注上层模型实战。靠着5万张国产算力卡，完整跑通了万亿大模型的训练和推理全流程。这也实打实证明：国产芯片不是空有硬件，整套软硬件生态完全成熟，扛得住顶级商用大模型，补齐了“有芯片、有算力，但能不能用、好不好用”的生态短板。

第三条，底层核心自研兜底路线。DeepSeek低调启动自研AI推理专用芯片项目，走出了和字节、美团完全不同的路。字节采购国产芯片、美团适配国产芯片，而DeepSeek选择直接下场造芯片，从根源上摆脱对所有外部商用芯片的依赖。这条路线，专攻底层硬件卡脖子问题，为中国AI算力安全提供终极兜底方案。

规模化建算力、生态化跑落地、底层自研保安全。中国AI的去英伟达化，已然形成完整产业闭环，实现历史性突围！

（文案、剪辑 | 龙官浩）