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　　不難看出，國產 AI 算力已突破大規模集群技術，不僅能提供強大算力支持，更初步具備了大模型訓練能力。

　　隨著技術短板補齊，國產算力出海“萬事俱備”，政策與企業的雙重推動讓 “東風” 漸起。

　　中國明確提出“人工智能可以是造福人類的國際公共產品”，強調通過技術共享彌合全球智能鴻溝，尤其關注全球南方國家(發展中國家)的能力建設需求。這一主張超越傳統地緣競爭邏輯，將技術合作提升至人類共同發展高度。與技術封鎖模式不同，中國以“開源生態+標準協同”重構合作范式：推動DeepSeek等大模型開源以降低技術門檻;主導建立“中國金磚國家人工智能發展與合作中心”促進跨國技術轉移;計劃在東盟、中東建設10個以上AI聯合實驗室，形成本地化技術賦能節點。

　　政策之外，企業的出海行動已率先落地。今年以來，飛騰加速推進“通算+智算”雙輪驅動戰略，計劃“十五五”期間分“兩步走”推動國產芯片出海：2026-2028年采用“陪同式出海”，借助客戶海外基礎設施建設項目，將國產芯片深度嵌入整體解決方案;2029年后依托中國電子集團全球資源，發揮飛騰CPU生態兼容性優勢，實現“主動式出海”，全面進軍國際市場。飛騰首席科學家竇強表示，未來將借勢高質量共建“一帶一路”與上合組織數字合作機制，讓中國算力底座服務全球。

　　此外，今年5月，馬來西亞數字通訊部副部長張念群宣布，馬來西亞正式啟動國家級AI基礎設施戰略，成為東南亞*構建主權全自主全棧AI生態系統的國家。該項目計劃依托中國AI芯片和開源的DeepSeek大模型，這也是中國AI芯片首次在海外進行規模化部署。不過這一計劃引發了美國的關注，美國白宮人工智能顧問薩克斯在社交媒體上表示：“正如我早已警告的，中國的完整AI體系已經出現。”隨后張念群的辦公室人員在回應媒體詢問時表示，將撤回她的相關言論，且不作任何解釋。目前，尚不清楚該項目是否會按原計劃推進，中國相關AI芯片公司也表示尚未在馬來西亞銷售芯片，當地政府也未采購相關設備。

　　中國算力出海的優勢，不僅在于技術突破，更源于模式與產業鏈的獨特競爭力。

　　其一，全棧式解決方案能力日益成熟。隨著年初 DeepSeek 大模型的火爆，國產算力芯片實現大規模適配;在開源社區中，中國力量已成為人工智能和開源大模型的關鍵參與者。中國推動的技術輸出并非簡單設備出口，而是構建"可復制的技術生態"。通過輸出包括算法優化、人才培養在內的整套解決方案，幫助當地建立起從數據采集到模型訓練的完整能力。這種"授人以漁"的模式正在強大的示范效應為中國AI技術開辟出更廣闊的出海通道。不過，英偉達也在采用類似模式爭奪市場，如越南已與英偉達簽署協議，合作建設 AI 研發中心和數據中心，競爭已然加劇。

　　其二，全產業鏈優勢支撐場景落地。中國具備 AI 全產業鏈工業基礎，在垂直領域應用與端側 + Agent 落地方面先天占優。通過全套解決方案推廣，能更精準滿足市場需求：2C 端，阿里首發的夸克 AI 眼鏡、年初 CES 展上亮相的 AI 玩具原型機已進入銷售階段，有望成為商業化新突破口;2B 端，“開箱即用 + 高度定制化” 的一體機仍是行業標配，適配金融、制造等多領域;具身智能機器人領域，國產產品已開始大規模出貨。為此，階躍星辰聯合 10 家芯片廠商、算力平臺成立 “模芯生態創新聯盟”，進一步強化產業鏈協同。

　　國產算力出海不僅是企業的市場行為，更對國家技術發展、全球競爭力與國際影響力具有深遠意義，具體體現在以下五方面：

　　*，驗證國產技術，減少對西方依賴。長期以來，中國在高端算力領域依賴英偉達等海外廠商，芯片架構、集群技術等核心環節受限于人。而華為昇騰 384 超節點算力超越英偉達同類產品、沐曦實現全流程國產供應鏈閉環等突破，證明國產技術已具備國際競爭力。

　　第二，爭奪標準制定權，如推動中國的AI倫理框架成為國際規則。全球 AI 治理正處于規則形成期，西方部分國家以 “安全” 為由推行技術封鎖，試圖主導單一標準。中國通過倡議成立世界人工智能合作組織、發布《人工智能全球治理行動計劃》、建設金磚國家 AI 合作中心等行動，推動 “技術共享、包容發展” 的治理理念。例如，中國主導的 “AI 倫理框架” 強調 “發展權優先”，更符合發展中國家需求，若能成為國際規則參考，將打破西方主導的治理壟斷，為全球南方國家爭取更多話語權。

　　第三，開辟增量市場，減輕內卷壓力。國內算力市場競爭激烈，頭部企業利潤率承壓。而東南亞、中東、拉美等新興市場的 AI 基礎設施建設需求旺盛 —— 據測算，未來 5 年全球南方國家 AI 算力需求年均增速將達 35%，遠超發達國家的 18%。飛騰的 “陪同式出海”“主動式出海” 計劃，正是瞄準這一增量市場。通過海外布局，企業可獲得更廣闊的增長空間。

　　第四，推廣中國模式，增強國家影響。與西方 “技術封鎖 + 壟斷溢價” 模式不同，中國 “開源生態 + 本地化賦能” 的合作模式更易獲得發展中國家認可。例如，DeepSeek 開源讓中小國家無需高額投入即可部署大模型，東盟 AI 聯合實驗室將培養數千名本地 AI 人才。這種 “不附加政治條件” 的技術共享，正在重塑國際社會對中國技術的認知。

　　第五，構建離岸數據資源池，反哺國內模型訓練。AI 大模型訓練依賴海量、多樣化數據，而國內數據在地域、文化、語言覆蓋上存在局限。通過海外 AI 聯合實驗室、數據中心等節點，中國可構建覆蓋多語種(如東南亞語、阿拉伯語)、多場景(如中東金融、非洲農業)的離岸數據資源池。這種 “數據反哺” 將加速國產大模型的全球化適配，形成 “出海 - 數據積累 - 模型升級 - 再出海” 的正向循環。

　　國產算力的“大航海時代” 已然開啟。從技術突破到模式創新，從政策推動到企業實踐，中國正以更開放的姿態參與全球 AI 競爭與合作。這不僅是算力的出海，更是技術自信、發展理念與國際責任的出海 —— 未來，當全球更多角落的 AI 設備跳動著 “中國芯”，一個更普惠、更均衡的全球智能時代或將加速到來。

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