黄仁勋的警告：中国建设数据中心，美国还在审批许可
更新于2025年12月11日
2025年12月更新： 英伟达CEO黄仁勋在战略与国际研究中心（CSIS）发言：美国数据中心建设周期长达三年，而中国"一个周末就能建成一座医院"。¹ 尽管经济规模较小，中国的能源产能却是美国的两倍。英伟达芯片"领先数代"，但在基础设施和能源层面，优势在中国。AI竞争是一块"五层蛋糕"——美国领先芯片和模型，中国领先能源和基础设施建设速度。
英伟达CEO黄仁勋于2025年12月在战略与国际研究中心发表了一番警示：美国建设AI数据中心需要三年时间，而中国"一个周末就能建成一座医院"。¹ 这一对比揭示了一个结构性劣势，再多的芯片创新也无法弥补。
黄仁勋的言论发表于一个微妙的时刻。英伟达以约80%的市场份额主导AI芯片市场。该公司的Blackwell架构代表着目前最先进的AI加速器。美国在半导体领域的技术领先地位毋庸置疑。然而，黄仁勋警告不要自满，他指出基础设施瓶颈正威胁着这一领先优势。
五层蛋糕的难题
黄仁勋将AI竞争描述为一块"五层蛋糕"，由能源、芯片、基础设施、模型和应用组成。² 美国在芯片和模型层面遥遥领先。但在基础设施和能源层面，情况截然不同。
尽管经济规模较小，中国的能源产能却是美国的两倍。³ 在黄仁勋看来，这种差距不合常理。他指出，中国的能源产能在"直线上升"，而美国则保持平稳。AI数据中心消耗巨量电力。训练单个前沿模型所需的电力相当于一座小城市的年用电量。拥有更多可用电力的国家可以训练更多模型、运行更多推理工作负载。
基础设施层面的问题使能源挑战雪上加霜。美国的数据中心项目需要经历环境评估、许可审批、公用事业谈判和施工周期，项目周期往往延长至三年甚至更久。而中国项目从破土动工到投入运营只需极短时间。每延迟一个月，就意味着有模型未能训练、推理未能运行、竞争优势在流失。
结构性优势的叠加效应
CSIS主席约翰·哈姆雷在对话中强调了中国的其他优势。中国为芯片企业补贴50%的能源成本，为工厂工人提供免费交通。⁴ 这些政策降低了运营成本，同时加快了部署进度。
制造规模同样重要。黄仁勋告诫不要低估中国的制造能力："任何人如果认为中国不能制造，那就大错特错了。"⁵ 过去十年，中国几乎从零开始建立了自己的半导体产业。华为现在生产的AI加速器虽然比英伟达最先进的产品落后数代，但对于许多工作负载来说已经足够。制造专业知识可以跨领域迁移。一个能在周末建成医院的国家，同样可以以相同速度建设数据中心。
这些优势随着时间推移不断叠加。更快的建设意味着更早的部署。更早的部署意味着更多的运营经验。更多的经验加速下一代基础设施的发展。中国的速度创造了一个飞轮效应，每一轮循环都在拉大差距。
芯片领先难解燃眉之急
英伟达的芯片优势确实存在。黄仁勋确认公司比中国竞争对手"领先数代"。⁶ 出口管制限制了中国获取尖端AI加速器的渠道。美国在半导体设计领域的技术领先地位依然稳固。
但仅靠芯片无法赢得AI竞争。超级计算机需要容纳它的建筑、运行它的电力、防止过热的冷却系统。世界上最先进的芯片如果只是躺在仓库里等待基础设施跟上，就毫无价值。中国可以更快、更大规模地部署性能较低的芯片，有可能通过数量来弥补性能差距。
数学计算令人担忧。一座使用上一代芯片、十二个月内建成并投入运营的中国数据中心，可能胜过一座配备尖端芯片但需要三年才能建成的美国数据中心。在总计算能力方程中，部署时间与原始性能同样重要。中国的基础设施建设速度将其芯片劣势转化为一场完全不同的竞赛。
加速需要什么
黄仁勋对即将上任的特朗普政府的政策变化表示乐观，认为对国内回流和AI投资的支持有助于缩小基础设施差距。⁷ 然而，这种乐观面临重大障碍。
美国的许可审批流程存在是有原因的。环境评估保护社区免受污染。公用事业谈判确保电网稳定。施工周期反映了劳动力供应和安全要求。加快这些流程要么意味着接受更大风险，要么需要从根本上重构美国的建设方式。
在不放弃保障措施的情况下，一定程度的加速是可能的。标准化的数据中心设计可以简化审批。专门用于AI设施的能源基础设施可以绕过公用事业限制。预制模块化建筑可以压缩工期。这些解决方案都无法达到中国的速度，但可以缩小差距。
能源挑战更难解决。美国无法一夜之间将能源产能翻倍。新电厂需要数年才能建成。可再生能源项目面临自身的许可延迟。核能作为能量密度最高的选择，遇到的监管障碍使工期延长至数十年。中国的能源优势反映了数十年的基础设施投资，而美国选择了不做这些投资。
基础设施成为主战场
黄仁勋的警告重新定义了AI竞争。这场竞赛不仅关乎算法和架构，还涉及建筑工人和发电厂。芯片创新很重要，但基础设施建设速度可能更重要。建设最快的国家部署最多。部署最多的国家学习最快。学习最快的国家创新最多。基础设施是整个循环的根基。
对于规划AI项目的企业和政府而言，这一教训适用于各个层面。计算资源的可用性取决于基础设施的可用性。等待完美芯片的组织可能会被更快部署"够用"芯片的竞争对手超越。部署速度日益决定竞争结果。
美国的AI领先地位仍然可观，但并非永久稳固。芯片优势提供的是一个窗口期，而非永久地位。美国能多快建设基础设施来部署这些芯片，将决定这一优势是持续还是消退。黄仁勋清楚地看到了挑战。问题是，政策制定者和行业领袖能否以同等的紧迫感做出回应。
参考文献
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Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct in the U.S., while in China 'they can build a hospital in a weekend.'" December 6, 2025. https://fortune.com/2025/12/06/nvidia-ceo-jensen-huang-ai-race-china-data-centers-construct-us/
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI." December 3, 2025. https://www.csis.org/events/nvidias-jensen-huang-securing-american-leadership-ai
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Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct."
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."
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Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct."
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关键要点
对战略规划者： - 黄仁勋的"五层蛋糕"：能源、芯片、基础设施、模型、应用——美国领先芯片/模型，落后于能源/基础设施 - 尽管经济规模较小，中国能源产能是美国的两倍；中国"直线上升"，美国持平 - 美国数据中心：从规划到运营约3年；中国"一个周末就能建成一座医院"
对政策团队： - 中国为芯片企业补贴50%能源成本；为工厂工人提供免费交通 - 英伟达芯片仍"领先数代"，但基础设施建设速度可能更重要 - 美国的许可审批存在正当理由：环境保护、电网稳定、安全保障
对基础设施架构师： - 部署时间与原始性能同样计入总计算能力方程 - 使用较旧芯片但12个月投运的中国数据中心，可能胜过3年建成的配备尖端芯片的美国数据中心 - 更快建设 → 更早部署 → 更多运营经验 → 加速下一代发展（飞轮效应）
对企业规划： - 部署速度日益决定竞争结果 - 等待完美芯片的组织可能被更快部署"够用"芯片的竞争对手超越 - 可能的解决方案：标准化设计、专用AI能源基础设施、预制模块化建筑
