Dimension资本调研报告：中美AI非脱钩，而是底层深度焊接
SmartHey9月1日消息，据格上私募圈报道，今年8月，美国硅谷顶级前沿科技与生物技术风投公司 Dimension资本的三位合伙人深入北京、上海和香港等城市，对中国最顶尖的AI实验室及基础设施生态展开为期一周的密集调研。
返美后，团队向有限合伙人（LP）撰写了一封内部长信。与西方主流媒体“中美AI正在脱钩”的叙事不同，Dimension资本得出了一个反直觉的结论：在AI时代，美国与中国之间的技术联系，比历史上任何时期都更为紧密。
Dimension资本指出，美国对华芯片出口管制并未阻断中国AI发展，反而倒逼出一套极致高效的“底层性能榨取能力”。中美AI产业并未断裂，而是正通过模型蒸馏、开源权重共享与跨域数据协同，在系统底层被牢固焊接在一起。
调研发现，两国瓶颈呈现镜像互补：美国算力充足但电力与电网扩容严重滞后；中国电力基建加速扩张，却受限于先进制程芯片供给。未来竞争的核心，或将从“谁的模型更强”，转向“谁能更快解除自身最稀缺的约束”，以及AI价值最终沉淀于基础模型、算力设施、推理平台，还是终端应用层。
以下内容节选自Dimension资本《跨太平洋AI棋盘》内部备忘录，汇总13条关键观察，提供理解当前AI格局的新视角。需特别说明：所有观点仅代表Dimension资本阶段性研判，不构成事实性结论。
全文编译整理如下，供参考：
尊敬的各位合伙人：
Dimension专项调研小组上周赴华，走访多家头部AI实验室，并与本土投资人、创业者及一线技术专家深入交流。此行旨在复盘并校准我们2025年上海调研形成的初步判断。
此前我们已系统分析中国在生物科技与医药领域的全球影响力提升趋势；本文则聚焦跨太平洋AI竞争新态势。所列观点仅为当前认知快照，将持续随新数据与新讨论动态更新。
1、稀缺催生系统级创新。出口管制本意是延缓中国AI进程，结果却意外激活了高强度迭代压力，催生出独特的研发范式。在算力受限环境下，中国团队普遍深耕底层抽象层——从CUDA内核、PTX指令优化到流式多处理器调度，而美国实验室通常无需触及此类细节。
例如，深度求索在2048台经刻意降频的H800芯片上完成V3模型训练：团队直接在PTX层级编写CUDA程序，为每块GPU精细分配20组共132个SM单元，以弥补互联带宽短板。
这并非人才差距所致，而是成本结构差异驱动的结果：美国实验室的边际资金优先采购算力；中国团队则更倾向雇佣精通系统、编译器与硬件协同的工程师，以降低单位算力依赖。由此沉淀出覆盖内核、优化器、服务系统的全栈高效AI技术体系，并正快速延伸至芯片设计领域。稀缺，已成为系统工程与底层软件创新的真正母体。
2、中国开源模型已实质性嵌入西方生产链。当前一代中国开源权重模型，实现了过去二十年中国企业软件从未达成的突破：深度融入西方企业级业务系统。不到18个月，中国服务商在OpenRouter平台的token流量占比从不足2%跃升至45%；通义千问成为Hugging Face史上最快突破十亿次下载的模型系列；约80%的美国AI初创企业在生产环境中至少部署一款中国开源模型。
开源权重绕开了硬件采购壁垒——当软件免费且可用时，没有厂商会拒绝采用。本质上，中国正承接大量西方推理负载，但尚未同步获取对应商业收益。正如我们此前判断：现阶段，推理利润流向掌握token流量的一方，而非提供算力工作负载的一方。
无论这是战略选择还是复杂系统涌现的结果，中国前沿实验室正在将美国同行高度依赖的营收层产品快速商品化。实地访谈中，各方均坦言难以精准预判后续路径：中国团队有志构建独立变现生态，但“开源权重+快速跟进”的中间路线，客观上持续压缩头部企业的利润空间。
与此同时，美国前沿实验室正将推理收益持续导向超大规模云厂商与新兴云服务商。除非发生结构性变革，这一趋势短期内难见拐点。
3、中国AI前沿赛道内卷强度远超外界想象。我们认为当前头部玩家包括：深度求索、阿里巴巴（通义千问Qwen）、月之暗面（Kimi）、字节跳动（豆包）与智谱AI（GLM）。五家实力极为接近，行业排名每季度动态洗牌。（注：腾讯虽生态庞大，但已退出帕累托最优的第一梯队。）
除豆包外，其余四家均坚持模型权重开源，形成与美国仅两家头部实验室主导的截然不同的竞争生态。本次调研核心结论之一：国内实验室间的激烈竞合，对技术创新的推动力，丝毫不逊于舆论聚焦的中美外部竞争。
4、AI能力正经历“跨太平洋双循环”交付。典型路径为：美国前沿实验室训练高性能基础模型 → 中国实验室进行知识蒸馏并发布开源权重 → 美国应用企业基于中国权重微调，再向终端客户交付解决方案。
例如Cursor宣称“自研”的Composer 2模型，实际基于Kimi K2.5二次开发；Cognition的SWE-1.5则源自定制化智谱GLM模型。Harvey发布的Harvey Tenet模型，是在Kimi开源K3基础上训练而成——一年前，这类企业还普遍基于Llama或Mistral启动开发。如今，美国垂直领域AI产品的底层基座，已悄然切换为中国开源权重，且其中融合了美国前沿模型的知识结晶。
5、数据层正复刻相似演进路径。美国数据服务商Mercer、AfterQuery、Turing均已与蚂蚁集团、阿里巴巴、字节跳动达成商业合作。我们亦观察到一批中国新兴初创公司，专注模型评估与验证基础设施建设，而非传统数据标注。
例如2025年12月由北大博士生创立的UniPat，核心成员曾实习于通义千问、月之暗面与腾讯。其发布的基准评测体系已被多家美国实验室引用，并宣称依托自研监督规范体系，仅用小规模模型即达优异效果。其底层逻辑——以监督质量替代算力投入——与前述“算力受限下的自适应技术”一脉相承（参见要点1）。在北京、上海，我们看到多家成立不足24个月的同类团队，部分已实现年营收超1亿美元。
6、中美算力约束呈镜像对立。2024年中国新增电力装机约429吉瓦，美国仅约51吉瓦。多数机构预测，至2030年中国还将新增超400吉瓦电力供给。与此相反，美国已有241吉瓦数据中心扩容项目因电网互联资源不足而搁置，落地周期预计长达五年。
中国面临的核心约束是先进算力基础设施供给不足——如月之暗面K3模型上线两天即因推理算力告罄暂停新用户注册；美国则芯片充裕，电力瓶颈日益凸显。行业共识认为：中期格局将取决于哪一方约束缓解更快——即美国芯片产能与互联技术迭代速度，对比中芯国际、华为在良率与先进封装上的突破曲线。
7、营收能力仍存数量级差距，但商业化路径更具务实韧性。Anthropic年化营收于7月底突破650亿美元，OpenAI在8月达400亿美元；国内营收最强的模型业务为字节跳动视频大模型，年化约20–30亿美元；独立大模型实验室营收多为数百万美元级别，深度求索 reportedly 年化接近5亿美元。
C端层面，豆包月活达3.45亿，超过通义千问与DeepSeek用户总和，但日均营收不足100万元人民币，主要来自电商佣金。中国用户长期缺乏软件付费习惯，中产群体付费意愿短期难有根本转变。
但巨大流量终有变现可能——正如十年前中国消费互联网走过的路径。国内实验室或依托电商与广告实现规模化盈利，而美国实验室至今回避此类模式。中国创业者展现出极强的商业务实性，不会因舆论观感或“名声包袱”放弃有效商业模式。
8、硬件层趋离，软件与数据层加速融合。半导体与底层硬件正逐步脱钩，但软件与数据层交织速度远超监管响应能力：美国应用产品运行于中国开源模型权重之上；中国实验室在马来西亚、泰国租用英伟达算力训练模型；专家知识与高质量数据持续双向流动。
我们认为，“谁赢谁输”的二元框架本身已失焦。当前系统高度互依，难以用单一国家胜负定义格局——除非出现颠覆性变量，例如可工程落地的递归自迭代技术（RSI）。
9、弱版本RSI已在实验室阶段浮现。我们接触的部分国内顶尖科研人员表示，已掌握受时间或算力约束的弱版本递归自迭代技术（RSI）。其形态多为“人工辅助型”：研发者主动介入、手动加速模型迭代过程，从而节省算力、时间，或二者兼顾。（注：该阶段技术形态，近似上世纪90年代末至2010年初的“人机混合国际象棋”——人机协同效能超越任一单方。）
10、关键分叉点在于瓶颈本质：若RSI规模化落地，美国依托充沛算力的自催化路径基本面强劲——两家头部实验室当前运营约2吉瓦算力，签约规模超5吉瓦，2030年规划达30吉瓦。充足现金流与活跃资本市场有望支撑“自我迭代”闭环。中国则将直面芯片供给跟不上需求的挑战。
反之，若瓶颈最终落在验证质量或时间窗口足够长，使中国底层优化技术与本土芯片供给达到可用水平，则当前趋势或加速延续：美国前沿模型持续商品化，中国开源权重渗透率不断提升，美国垂直AI企业迎来新机遇——基于海外顶尖开源权重微调，增量利润将流向推理服务商（即超大规模云厂商与新兴云服务商）。该判断基于电力基础设施中性假设。我们认为，客观评估中美双方AI基础设施的真实投资回报率，或是当下最具价值的研究方向之一。
结语思考：
11、API封闭或成下一博弈焦点。未来可能出现美国前沿实验室停止开放下一代顶尖模型API的局面。现有技术已能满足绝大多数程序化企业场景；高端模型或将转向按价值定价，而非按用量计费——此举既提升收入，也限制中国通过蒸馏获取核心前沿能力。这将倒逼中国开展高标准、美式规模的预训练，加剧东方算力瓶颈压力。据悉，面向科学、工程、数学等领域的下一代模型攻关布局已在推进中。
12、监管难以斩断技术纽带。人工智能已深度编织中美技术体系，仅靠行政手段无法简单割裂。强行切断关联，即便朝最好方向设想，也属认知天真。
事实上，中美技术从业者正通过模型蒸馏、开源权重、数据协作、推理服务，以及日益普及的软件适配层与智能体检索基础设施，开展实质性互通。当前实体清单、托管禁令与采购禁令等强硬措施，几乎必然抑制美国创新活力，使其在相关领域让出领先地位，最终加速催生具备快速跟进能力的中国对手。
13、估值泡沫呈现“东高西低”特征。尽管西方热议AI估值泡沫，中国市场热度实则更高。结合偏低营收（见第7点），国内头部实验室估值倍数显著高于美国同行：月之暗面7月底完成35亿美元私募融资，投后估值350亿美元，对应约3亿美元年化经常性收入，估值倍数约115倍；其计划港股IPO前正筹备新一轮投前估值500亿美元融资；而Anthropic估值倍数约为20倍。
已上市标的波动剧烈：智谱AI市值从1月130亿美元一度冲破1000亿美元，7月末回落至约700亿美元；MiniMax则经历150亿→330亿→跌破100亿美元的过山车行情，均在限售期解禁后大幅回调。
我们认为，主因在于境内资本市场尚处成熟早期：市场仍沿袭二十年消费软件投资逻辑，对企业级产品与开源框架的专业估值能力刚刚起步——这与我们在中港两地生物科技板块观察到的现象高度一致。
值得关注的是：若能有效缓解跨市场专业科技与生物医药投资者面临的监管不确定性，成熟资本将迎来重大机遇，可在中港早期公开市场建立相关赛道的领先布局。