PANews 发布题为《硅谷风投眼中的中国AI：制裁没锁死，反而逼出了“怪物”》的文章，转述了深潮 TechFlow 对硅谷风投机构 Dimension 一封内部长信的编译内容。文中称，Dimension 的合伙人 Nan、Adam 和 Zavain 在今年 8 月带队前往北京、上海和香港等城市，用一周时间密集走访中国顶尖 AI 实验室和基础设施生态，重点观察底层算力、模型开源和技术脱钩。
出口管制下的工程化极限优化
文章称，Dimension 团队实地看到的情况，与西方主流媒体和政界反复渲染的“中美 AI 彻底脱钩”并不一致。其核心判断是，美国芯片出口管制没有锁死中国 AI 进程，反而制造了更强的进化压力，迫使中国团队在底层代码和系统层做极限优化。
文中举例称，DeepSeek 的 V3 模型是在 2048 张 H800 芯片上训练完成。为弥补芯片互连性能限制，工程师绕过主流 CUDA 框架，直接在更底层的 PTX 级别编写代码，并为每个 GPU 重新分配 20 个、总计 132 个流多处理器用于跨节点通信。
这封长信将这种差异归因于中美实验室不同的激励机制。按其说法，美国实验室往往倾向于用更多资金购买额外算力，而中国实验室则更可能通过增加工程师投入，从底层架构上削减算力需求。文章据此将中国团队的做法概括为一套“全栈效率文化”，覆盖内核、优化器、服务系统到芯片各层。
中国头部实验室竞争更像内部高压斗兽场
文章称，实地考察后，Dimension 团队认为中国前沿 AI 领域的内部竞争强度，超过了外界原本对中美对抗叙事的想象。文中点名的五家头部实验室包括 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen、月之暗面的 Kimi、字节跳动的 Doubao，以及智谱的 GLM。
按照文中描述，这五家实验室之间实力接近，排名几乎每个季度都会变化。它们既在模型能力和迭代速度上正面交锋，也都在推进开源。文章将这种环境与美国主要由 OpenAI 和 Anthropic 两家闭源巨头主导的格局作对比，认为中国内部竞争本身已经形成很强的创新驱动。
走访中看到的不是标注工厂，而是评测基础设施
Dimension 团队还提到，美国数据供应商 Mercor、AfterQuery、Turing 等，已经记录了与蚂蚁金服、阿里巴巴和字节跳动的商业关系。但他们在北京和上海的实地观察，并没有落到“大量廉价数据标注工厂”这个预设上。
相反，文中称，他们看到一批围绕评估、验证等环节搭建基础设施的中国创业公司。文章举例提到，一家由北大博士创办的 AI 评测与预测公司 UniPat，成立不到 24 个月，依靠高质量人工监督来弥补算力短板，营收已升至 1 亿美元以上。
算力不足时，以研究员人工干预补位
文章称，最让这些硅谷投资人意外的，是他们看到一批中国研究员以“非常原始但有效”的方式推进所谓“弱形式的自我改进（RSI）”。在极度缺乏算力的前提下，研究员会亲自下场，通过手动干预和协助来加速模型训练。
文中把这种方式类比为早期“半人马国际象棋”，也就是人类与机器协作击败纯机器的模式。在这份观察里，部分中国团队正用人力和时间去填补算力缺口。
商业化路径更务实，豆包月活 3.45 亿
在收入规模上，文章称中美 AI 仍存在接近两个数量级的差距。按照文中给出的数据，到 2026 年 8 月，Anthropic 的 ARR 已超过 65 亿美元，OpenAI 达到 400 亿美元。相比之下，中国营收最强的大模型业务，即字节跳动的视频模型，年化收入约为 20 亿至 30 亿美元，纯大模型实验室收入普遍在数亿美元级别。
不过，这封长信对中国公司的商业化执行力评价很高。文中提到，字节跳动旗下豆包已经拥有 3.45 亿月活跃用户，超过 Qwen 和 DeepSeek 的总和。尽管其当前单日收入不足 100 万人民币，但这部分收入几乎全部来自电商带货佣金。
按照文章转述，Dimension 团队在香港街头听着硅谷播客讨论美国实验室为何抗拒广告和电商变现时，眼前看到的中国市场则是另一种现实：创业者更看重能否变现，而不太在意变现方式是否“体面”。
“太平洋数据环流”：中美 AI 在软件与数据层仍深度相连
文章认为，硬件层面的半导体脱钩，并没有同步发生在软件和数据层。相反，这一层面的融合速度比政府政策反应更快。Dimension 团队将其描述为一种“跨洋技术环流”。
文中给出的链条是：美国前沿实验室训练顶级模型，中国团队对其进行蒸馏并开源权重，美国垂直 AI 公司再用中国开源模型做微调，最后包装后出售给美国企业。
文章据此指出，部分美国垂直 AI 应用的底层，正越来越多地运行在中国开源权重之上，同时又继承了美国前沿模型的一部分能力。文中举例称，Cursor 的 Composer 2 底层基于 Kimi 的 K2.5；法律 AI 公司 Harvey 发布的 Harvey Tenet，则基于 Kimi 的开源模型 K3 进行后训练。
按照这份观察，中国虽然没有直接赚到西方市场的钱，但正在占据西方 AI 时代的工作流。文中还提到，开源模型能够绕开欧美企业采购中的严格审查，因为在软件免费开放的情况下，企业缺少拒绝供应方的充分理由。
中国 AI 估值泡沫被认为比硅谷更热
除技术和商业化外，这封长信还谈到估值。文章称，考虑到中美模型公司在营收上的差距，中国头部实验室的估值倍数常常达到美国同行的 5 倍至 10 倍。
文中举例称，月之暗面（Moonshot）在 7 月底以 350 亿美元估值完成 35 亿美元融资，大约对应其 3 亿美元 ARR 的 115 倍；同时，公司还在推进一轮 IPO 前融资，目标估值为 500 亿美元。作为对比，文章称 Anthropic 的估值倍数只有 20 倍。
二级市场方面，文中提到智谱 AI 与 MiniMax 等公司的市值在上市前后都经历了剧烈波动，市场情绪更为狂热。
评论区一句话成了全文收束
文章最后提到，这封长信发布到海外社交媒体后，评论区有一句话被认为点中了眼下中美 AI 竞争的底层现实：「芯片正在脱钩，智能仍能流动」。
深潮 TechFlow 转述称，Dimension 在信末的判断是，试图依靠行政禁令强行切断联系，最终更可能伤及美国企业自身的创新速度。按照其观察，中美两国在蒸馏、开源、数据和推理层面已经形成深度交织。