中國擬定 2950 億美元 AI 基礎設施計畫，強制 80% 使用國產晶片以排除輝達

美國對先進 AI 晶片的出口管制，設計初衷是放慢中國 AI 發展的腳步。正在中國國家發展和改革委員會（發改委）內部成形的這項 2950 億美元計畫，是一個系統性的回應：如果買不到你的晶片，就以不同的晶片為基礎建構自己的基礎設施——並將這種選擇以足夠大的規模寫入國家政策，使其難以逆轉。

發改委正在擬定一份藍圖，計畫在五年內斥資約 2 兆人民幣（2950 億美元）建設全國性的 AI 算力數據中心網路。中國移動和中國電信將承擔大部分設施的建設與運營，並於 2028 年前將其連接成統一的算力網格。這份計畫尚未正式公布，仍處於起草階段，具體目標在最終批准前可能調整——但彭博社在 2026 年 6 月報導了其輪廓，戰略邏輯已足夠清晰。

80% 國產化門檻

這份計畫中技術影響最深遠的規定，是要求至少 80% 的 AI 晶片及相關硬體來自國內供應商。這不是採購偏好或補貼計畫——而是一份國家基礎設施藍圖，將國產化比例寫入中國 AI 算力棧的物理基礎。

中國國內已核准的晶片生態圈持續壯大。來自華為昇騰系列、阿里巴巴含光系列、上海壁仞科技 BR100 和摩爾執行緒的九大類國產 AI 加速器，近期已通過中國政府安全審查，獲准部署於敏感領域。這項審查建立了一份正式核准廠商清單，發改委計畫可以此作為採購基礎。

華為昇騰 910C 是該清單中能力最強的晶片，性能差距相對輝達 H100 世代已顯著縮小——儘管獨立測試顯示它在原始訓練吞吐量上仍落後 H100，且與輝達目前的 H200 和 B200 產品有更明顯的差距。能力差距是真實存在的；但對 2026-2028 年的主流 AI 工作負載而言，這個差距是否大到決定勝負，取決於那些工作負載的實際需求。

為何結構設計比金額更重要

2950 億美元、折合每年 590 億美元的規模，放在全球 AI 基礎設施投資的背景下並不算驚人。美國幾大超大規模雲端服務商（微軟、Google、亞馬遜、Meta）合計在 2026 年 AI 基礎設施投資就超過 7000 億美元，沙烏地阿拉伯的「超越計畫」也宣布了同期 1000 億美元的 AI 數據中心承諾。

比絕對規模更重要的是結構設計。透過將全國算力網格的建設與國產化比例要求並行寫入藍圖，中國正在做一件臨時採購偏好無法達成的事：為國內晶片廠商在多年時間跨度上，以足夠大的規模創造需求確定性，且這份確定性由國家資金支撐，不依賴市場經濟邏輯。

這對華為的技術路線圖意義重大。晶片開發是極度資本密集的過程，前置期長達五至七年。若沒有足夠規模的昇騰晶片確定性需求來支撐製造投資，國內自主發展就無法實現縮小差距所需的學習曲線效應。發改委計畫以個別採購決策無法企及的方式，創造了這份需求。

「國產化比例要求被嵌入到以國家資金支撐的基礎設施藍圖中，這使它比採購偏好更難逆轉——即便未來美國放寬出口管制也是如此，」一位半導體產業分析師指出。

G7 的地緣政治脈絡

這份計畫的浮現，恰逢 G7 正就美國 Fable 5 出口管制令及相關 AI 技術限制展開討論的時機。中國在 G7 討論如何遏制中國取得前沿 AI 模型的同時宣布 2950 億美元的國內 AI 基礎設施計畫，傳達了清晰的戰略信號：出口管制旨在保持的基礎設施差距，正透過產業政策加以填補，而非繞道規避。

一位中國頭部 AI 公司的高管被引述表示，其公司將在馬斯克預測的 2027 年第一季之前率先達到 Fable 5 同等級的模型能力。這 2950 億美元的基礎設施計畫，正是支撐這一野心的硬體地基。

能源方程式

算力建設與能源供給密不可分。AI 數據中心是電力消耗極為驚人的設施——前沿模型的訓練運行可能消耗數百兆瓦時，大規模推理更需要穩定、高密度的電力供應。

發改委計畫包含再生能源與核電整合的條款。若將電網升級納入完整投資範疇，總資本需求可能超過 5 兆人民幣——這將讓這份計畫從一個數據中心項目，轉變為人類歷史上規模最大的基礎設施投資之一。中國是全球最大的太陽能裝機國，也是核電裝機增長最快的國家，兩種技術都是支撐這次算力建設的能源戰略核心。

對全球競賽的意涵

對美國及盟友的 AI 公司而言，這份 2950 億美元計畫有兩個值得區分的影響層面。

競爭層面： 這個規模的全國統一算力網格，將讓中國 AI 實驗室以難以透過分散數據中心採購複製的方式，存取彙集起來的算力資源。DeepSeek V3 和 V4 的效率突破已經顯示，中國實驗室能夠以比算力差距所暗示的更高效率榨出性能——全國算力網格將讓這種效率路徑更加強大。

結構層面： 透過在此規模強制使用國產晶片、鎖定國內基礎設施，中國正在讓中美 AI 技術棧的結構性脫鉤基本成為不可逆的事實。即便未來政府放寬出口管制，未來五年圍繞國產晶片建立的採購基礎設施、供應商關係和技術專業化，都將形成龐大的轉換成本。

當初設計為為美國 AI 開發爭取領先窗口的出口管制，可能同時正在加速中國建立一套足以獨立支撐前沿 AI 發展的平行算力棧。這個結果是否符合美國的戰略利益，是華盛頓政策圈現在正在積極辯論的問題——而關鍵決策窗口，在五年前和 2950 億美元之前就已過去。