 问：为何华为的芯片未被中国的模型开发商广泛采用？是否因为缺乏媲美CUDA的软件生态？ 林庆元：这主要基于两个原因：一方面是华为的供应能力确实受限，它需要优先供应给中国电信等国企，面对民营企业供应相对较为困难；另一方面，华为自主研发的Cann软件生态系统相比于CUDA还显得不够成熟。不过，出口管制的实施正在促使开发者逐渐转向本土方案，DeepSeek的成功甚至改变了华为此前在AI芯片投入方面的保守态度。 问：中国企业素来不愿为软件服务付费，如今企业客户对AI应用的付费意愿是否发生了改变？ 谭锐：中国的企业市场仍然不够成熟，但我们已经看到一些面向企业的智能体应用初创公司正在崛起。关键在于能够解决按效果付费，而非单纯靠销售工具的商业模式。目前，消费级智能体应用（如字节跳动、腾讯推出的免费应用）更受欢迎，但它们的可持续变现模式仍有待观察。然而，毫无疑问的是，智能体的发展速度非常快，尤其是我们看到，这种趋势不仅限于企业市场，像Claude 4这样的能力已经在消费者层面取得了显著进展。因此，我们预计，未来会有更多面向消费者的智能体应用，而不仅仅是面向企业。 问：开发智能体Manus的中国团队正在拓展全球市场，这种成功是否可以复制？ Tony Ren：毫无疑问，这种成功是可以复制的！目前，已有大量中国创业者在全球范围内开发专业级AI应用，Manus和GenSpark可能是其中最为突出的两个。我们看到，许多面向全球专业消费者的智能体应用，都是由中国创始人主导开发的。虽然开发基础模型存在不少限制，但如果只关注应用层面的创新，最重要的就是工程能力。而在这一点上，中国工程师无论在质量还是数量上，都具备巨大的优势。 谭锐：智能体本就不应与模型或芯片绑定，因为对智能体公司来说，最终目标是满足企业客户的需求。在AI时代，客户只会为结果付费。只要合法，采用中国本土生态的平价方案也是完全可行的。而且在全球顶尖的AI人才中，华裔占据了相当大的比例，这将推动应用层面的创新迎来爆发式增长。 问：在中美及中西方关系紧张的背景下，中国企业如何拓展海外业务？ Tony Ren：合法合规是拓展海外业务的核心。我们采用了“双轨战略”：在中国市场，我们依托阿里云、DeepSeek和Qwen等本土方案；在海外市场，则使用谷歌云和更为尖端的全球模型。尤其在亚太市场，客户更看重服务能力，而非团队的地域背景。企业客户更关注的是流程合规性，而非厂商的国籍。 问：海外企业如何获取中国的AI人才？ 谭锐：两三年前，中国大语言模型领域的人才大多集中在科研机构和高校。但随着智能体应用的兴起，越来越多的人才来自移动互联网时代的中国企业创业者。此外，美国也有大量华裔AI人才。因此，这些人才的分布已经非常广泛，并且随着市场的演变在不断发生变化。 Tony Ren：人才选拔标准与国籍无关。如今，许多中国工程师渴望参与在国内无法开展的全球项目，这为海外企业提供了更大的人才窗口。 问：华为与中芯国际使用旧版制程设备并获得政府补贴，这对芯片成本有何影响？ 林庆元：政府补贴在推动中国芯片制造发展中起着至关重要的作用。半导体行业本身需要大量资本投入且回报周期长，只有通过规模效应才能实现盈利。中芯国际的资本支出大致与其营收相当，而台积电等盈利丰厚的公司，其资本支出也占收入的30%-40%。 芯片制造成本仅占整体营收的一小部分。即便华为由于采用非最尖端的制程技术导致成本增加三倍，毛利率从90%降至80%，它依然保持强大的市场竞争力。更关键的是，华为昇腾384芯片因需求强劲，售价甚至高于英伟达的NVL72。真正的挑战在于客户是否愿意转向华为的软件生态系统。 此外，芯片价格也受能效的影响。由于华为无法采用最先进的制造工艺，其芯片功耗相对较高。中国本土公司正在积极优化芯片设计，以减少这一影响。而在中国，所有运营成本，包括电力成本，普遍较低，这在一定程度上弥补了功耗较高所带来的劣势。 问：当华为芯片需求在中国市场饱和后，是否能够在全球市场与英伟达竞争？ 林庆元：在未来三到五年内，我认为华为应该能够在中国市场获得足够的份额。如果你看看云服务提供商的资本支出，中国市场的规模仅为美国的20%，而华为仍远未满足这20%的需求。因此，华为眼下更紧迫的问题是如何构建完整的中国本土生态系统。 |
