9月23日，特斯拉首席执行官埃隆·马斯克接受央视财经专访，就人工智能、机器人与中国市场发表了一系列判断。其中最引人关注的，是他对中国AI产业的两句评价：中国的AI大模型“整体而言非常出色，单位算力产出的性能几乎是全球顶尖水平”。中国解决算力问题的速度“会比大多数人预想得更快，粗略估计，大概两到三年内就能依靠光刻技术与芯片制造补齐算力缺口”。

在这场专访中，马斯克给出的判断并非孤立的恭维，而是一套完整的逻辑链条。他承认，由于美国禁止向中国出口最先进的AI芯片，中国目前在某种程度上仍受制于芯片短缺，但中国公司正在以更高的效率使用现有芯片，这正是“单位算力产出性能”出众的原因。他同时预测，中国在光刻技术上的进展比外界普遍认知更接近突破，一旦打通，即可大规模生产AI芯片，算力缺口将在两到三年内被补齐。

与算力判断相伴的，是他对AI发展速度的一连串激进预测。他预计AI编程能力最快明年达到“Stockfish级”水准（Stockfish是开源国际象棋引擎，棋力远超人类顶尖棋手），届时人类开发者将在软件开发领域失去与AI竞争的能力。他此前还曾表示，到2027年底AI将独立完成所有数字领域工作。

在人形机器人方面，他预测十年内全球至少有10亿台，未来15年或达100亿台，未来20年可能达到1000亿台，并认为未来会诞生大量“一人公司”，一个人可操控成百上千台机器人与数字智能体。

中国算力与芯片的突破

马斯克在专访中关于中国算力和芯片的评价并非凭空而来。过去两年，中国在算力与芯片领域的进展密集到几乎每隔几个月就有一次标志性事件，串起来看，恰好勾勒出他所描述的那条曲线。

先看模型与算力利用效率。DeepSeek在2025年初以R1震动全球，其V3模型仅用278.8万H800 GPU小时完成训练，直接成本约557.6万美元，此后V3.2又以稀疏注意力机制将长上下文计算量降低40%至60%。今年7月，月之暗面发布全球首个开源3万亿参数级模型Kimi K3，官方称同等性能下训练成本与算力功耗直接减半，20万亿Token数据用出40万亿Token的效果。智谱GLM-5以7440亿参数登上Artificial Analysis全球第四、开源第一，后续版本更据称全程在华为昇腾910B上训练、未用一块英伟达芯片。

再看芯片本体。华为昇腾系列已从910B迭代到量产中的950PR，瑞穗证券预计昇腾910系列2025年出货量超过70万颗，950PR的2026年出货目标上调至150万至200万颗。系统层面，华为CloudMatrix 384超节点将384颗NPU全互联，单机柜提供约300PFLOPS算力，用系统架构弥补单芯片差距。寒武纪、摩尔线程等国产AI芯片公司也相继登陆科创板或推进IPO，资本市场用真金白银为国产算力投票。

替代的速度有权威数据可查。IDC统计显示，英伟达在中国AI加速卡市场的份额已从2023年的约95%跌至2025年的约55%，国产芯片出货量约165万张、占比41%，华为以约81.2万张断层领先。TrendForce预计2025年中国AI服务器本土芯片供应占比升至约40%；摩根士丹利则预测中国AI GPU自给率将从2024年的约34%升至2027年的约82%。

制造与光刻环节的进展同样密集。据SEMI统计，2024年中国大陆晶圆厂设备支出达495.5亿美元、同比增长35%，居全球首位。中芯国际在无法获得EUV的情况下，凭借多重曝光工艺实现7纳米级芯片量产已为业界公认。上海微电子的28纳米浸没式光刻机进入验证阶段，国产氟化氩光刻机被纳入工信部《首台（套）重大技术装备推广应用指导目录》，分辨率达65纳米级。

在算力基础设施端，“东数西算”工程布局八大枢纽、十大集群，中国算力总规模已位居全球第二，2025年全社会发电量约10573太瓦时、超过美国的2倍，为算力扩张提供了马斯克最看重的电力底座。

马斯克对中国的更多表态

今年7月，马斯克接受《经济学人》总编辑长达90分钟的专访时给出了一个公式：AI能力等于芯片乘以电力。他指出，中国以外地区的AI瓶颈在电力与冷却，而中国的瓶颈在芯片。中国的发电量已经超过美国、欧洲和印度的总和，一旦芯片约束解除，中国大概率会成为AI领域的领先者。他还特别提到认真研究过月之暗面发布的Kimi K3模型，对其进步幅度印象深刻，并明确反对美国政府禁止本国企业使用中国AI模型，认为此类限制无法减缓中国AI的发展。

更早之前的今年1月，他在“Moonshots with Peter Diamandis”播客中即断言，中国“将在AI算力上远超世界其他地区”，理由是中国的电力供应能力，他估计到2026年中国的发电量可能达到美国的3倍。独立能源智库Ember的数据在很大程度上支撑了他的电力判断：2025年中国全社会发电量约10573太瓦时，是美国的2倍以上（美国约4536太瓦时），也超过美国、欧盟与印度之和。