撰文：Techub News 整理

导语

近期，知名科技播客“All-In Podcast”举办了一场名为“赢得 AI 竞赛”的专题讨论，汇聚了来自 AI 硬件供应链关键环节的领军人物。AMD 董事长兼 CEO Lisa Su（苏姿丰）、NVIDIA 创始人兼 CEO Jensen Huang（黄仁勋）、美国唯一稀土开采与磁体制造商 MP Materials 的 CEO James Litinsky，以及专注于 AI 基础设施的 Crusoe Energy 联合创始人兼 CEO Chase Lochmiller 共同登场。在 AI 竞赛白热化、供应链安全与地缘政治因素交织的背景下，这场对话直面美国在重建关键制造能力、保障核心材料供应、应对能源瓶颈和培养下一代劳动力等方面的核心挑战与战略思考，为观察全球 AI 产业竞争格局提供了宝贵的一线视角。

摘要

• AMD CEO Lisa Su（苏姿丰）预测，仅 AI 加速器芯片市场在未来几年内就将超过 5000 亿美元，并认为美国本土制造的芯片存在“低两位数百分比”的成本溢价是可接受的，以确保供应链安全。
• NVIDIA CEO Jensen Huang（黄仁勋）提出“AI 工厂”概念，认为未来每个工业公司都将拥有制造产品的“机器工厂”和训练 AI 的“AI 工厂”，并强调美国在技术、创新和领导力方面的独特优势。
• MP Materials CEO James Litinsky 揭示了美国在稀土永磁供应链上对中国的依赖风险，并详细解释了其与美国国防部（DoD）达成的“公私合作伙伴关系”如何通过投资、价格保障和包销协议，来重建本土磁体产能以应对“物理 AI”革命。
• Crusoe CEO Chase Lochmiller 指出，AI 数据中心（或称“AI 工厂”）的爆发式增长正面临能源瓶颈，预计其耗电量将从占美国总用电量的 2.5% 激增至 10%，并呼吁大规模投资能源基础设施和劳动力以支持增长。
• 几位 CEO 均强调了人才短缺是美国重建制造业和 AI 基础设施的关键瓶颈，需要从教育体系改革、在职培训、提高薪酬吸引力等多方面着手解决。

芯片制造回流：成本、人才与供应链安全之辩

讨论首先聚焦于半导体制造回流美国的现实挑战。AMD 的 Lisa Su（苏姿丰）分享了其在台积电（TSMC）亚利桑那州工厂获得首批芯片（4 纳米制程）的经历，她认为这证明了在美国进行尖端制造是可行的。当被问及成本差异时，她坦言美国制造存在溢价，但幅度并非外界猜测的 50%，而是“高于 5%”，可能在“低两位数百分比”范围（例如 10%-20%）。她强调，在当今 AI 芯片需求极度旺盛、供应链安全至关重要的背景下，客户愿意为供应保障支付一定溢价。

然而，回流之路并非坦途。Lisa Su（苏姿丰）承认，初期确实存在合格人才短缺等问题，台积电需要将其在台湾积累的制造经验“移植”到美国。但她对进展表示满意，指出亚利桑那州工厂的芯片良率已与台湾相当。她预测，AI 加速器（用于大型计算系统的芯片）市场将在几年内增长至超过 5000 亿美元。为了满足 Elon Musk（埃隆·马斯克）、Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）等行业领袖所预示的巨量芯片需求，整个生态系统——从芯片设计、制造到配套环节——都需要同步快速扩张。

关于芯片技术的未来，Lisa Su（苏姿丰）认为，由于 AI 应用场景极其多样（从科学计算、制造到个人设备），未来将出现“芯片多样性”的爆发，而不仅仅是少数几种标准训练或推理芯片。她特别看好“物理 AI”（机器人、无人机等）和边缘 AI（个人电脑、手机等本地运行）市场，认为物理 AI 将在五年或更长时间后成为“重要的终端市场”。当被问及 AI 是否将主导未来芯片设计时，她表示人类创造力仍处于核心地位，但 AI 将极大地帮助加速和优化设计过程。

稀土永磁：物理 AI 的“命脉”与国家安全博弈

如果说芯片是 AI 的“大脑”，那么稀土永磁体则是“物理 AI”（机器人、无人机等一切电动运动设备）的“肌肉”和关键“ feedstock”（原料）。MP Materials 的 James Litinsky 深入剖析了美国在这一战略供应链上的脆弱性。他解释道，稀土开采后，需要经过极其复杂、昂贵且具有专业化学性质的提炼、分离、金属化和磁化过程，才能最终制成磁体。过去几十年，中国通过整合整个产业链并采取“ mercantilism”（重商主义）策略——即以低于原材料成本的价格销售成品磁体——主导了全球市场，使得其他国家的竞争者难以生存。

Litinsky 分享了 MP Materials 如何从破产中收购加州芒廷帕斯矿，并通过约 10 亿美元投资，逐步重建了美国的稀土开采、提炼能力，并在德克萨斯州建立了磁体工厂（通用汽车是其基础客户）。然而，要大规模扩张以应对国防和商业领域对“物理 AI”磁体的预期需求，仍面临中国价格打压的巨大风险。这正是其与美国国防部（DoD）达成一项“变革性”公私合作伙伴关系的背景。

这项交易并非简单的政府补贴。Litinsky 详细说明，DoD 通过投资获得公司股权和权证，成为“经济投资者”；同时，DoD 提供一个“价格下限”，保护 MP Materials 免受中国低于成本价倾销的冲击；此外，DoD 还作为“100% 包销客户”，承诺购买其计划新建的 10 倍产能工厂的全部磁体产出，并与公司“五五分成”分享超出保证利润水平的收益。Litinsky 强调，这是一次“真正的双赢”，既保障了国家安全和关键供应链，又通过市场化机制让纳税人有望从中获利。他认为，这种模式可以成为其他关键领域（如造船、先进药物成分、工业钻石等）重建美国能力的“蓝图”。

能源与基础设施：AI 工厂的“电力饥渴”与建设狂潮

Crusoe Energy 的 Chase Lochmiller 将讨论提升至宏观基础设施层面。他引用了 Warren Buffett（沃伦·巴菲特）“永远不要做空美国”的名言，提出我们正站在“智能基础设施”新时代的开端。AI 数据中心正在演变为“AI 工厂”——输入数据、算法、芯片和能源，输出“智能”。他引用 IDC 数据，预计到 2030 年 AI 将产生 20 万亿美元的经济影响。

然而，AI 工厂是“能源饥渴”的巨兽。Lochmiller 展示的数据表明，美国过去 20 年的总发电和用电量相对平稳，但 AI 正在彻底改变这一需求格局。预计到 2030 年，数据中心将占美国电力需求增长的 20%，其总耗电量占比将从目前的 2.5% 飙升至 10%。这意味着，科技行业若想维持 AI 的增长，就必须“自带能源”，进行大规模的能源基础设施投资。

他以 Crusoe 在德克萨斯州阿比林建设的超大规模 AI 工厂为例：该设施最终将消耗超过 1.2 吉瓦电力，容纳 40 万个 NVIDIA GPU，形成一个“吉瓦级”的单一计算集群。项目在一年内从空地变为庞大工地，每天有 4000 名工人在现场施工，涉及电工、管道工、建筑工人等各种工种，总投资达 150 亿美元。这仅仅是开始，Crusoe 还在西德克萨斯、怀俄明等地规划了多个吉瓦级项目，并与 Redwood Materials、GE Vernova 等公司合作，探索利用可再生能源、储能、天然气等多种能源形式。Lochmiller 的核心结论是：我们需要新的基础设施，需要大量基础设施，需要大量人才来建设、运营和维护它。AI 基础设施将成为“有史以来最大的就业创造催化剂”。

人才、竞争与未来展望：CEO 们的共识与远见

无论话题是芯片制造、稀土加工还是能源基建，“人才短缺”是贯穿始终的痛点。James Litinsky 提到，MP Materials 现有 850 名员工，随着为苹果和 DoD 的项目扩张，需要再增加“轻松数千人”。他反驳了制造业岗位不受欢迎的看法，指出其公司中位数年薪已接近 10 万美元，电工、维修工等岗位年薪可达六位数，且员工都持有公司股票。Lisa Su（苏姿丰）则强调 STEM（科学、技术、工程、数学）教育的重要性，认为需要从早期教育入手，激发年轻人对科学的兴趣，以确保美国拥有最好的 AI 人才。

NVIDIA 的 Jensen Huang（黄仁勋）在讨论中带来了更宏观的视角。关于 AI 对就业的影响，他认为 AI 是“有史以来最伟大的技术均衡器”，让每个人都能成为程序员、艺术家、作家。虽然一些工作会过时，但更多新工作将被创造。他断言：“如果你不使用 AI，你肯定会输给使用 AI 的人。” 针对 Elon Musk（埃隆·马斯克）关于 5 年内需要 5000 万 H100 等效算力的预测，黄仁勋将其置于“AI 工厂”和“代币生产”基础设施建设的宏大背景下理解，认为我们正处于一个“数万亿美元基础设施建设”的初期。

对于美国制造业回流，黄仁勋表达了强烈信心。他称赞美国是“世界上技术最丰富、最具创新性的国家”，计算机产业是美国有史以来创造的最伟大的产业。他支持前总统特朗普关于“美国再工业化”的愿景，认为应该将最先进、最能驱动经济、增强国家安全的产业环节（如芯片和 AI 超级计算机制造）带回本土。他预测，未来四年仅在亚利桑那州和德克萨斯州，就可能生产价值约 5000 亿美元的 AI 超级计算机，进而驱动数万亿美元的 AI 产业。他特别指出，充足的能源供应是这一切的前提，而当前政府对能源和 AI 创新的支持政策至关重要。

谈及中美 AI 竞争，黄仁勋以 DeepSeek 等中国优秀开源模型为例，指出了两个关键点：首先，庆幸这些模型运行在美国的技术栈上，这巩固了美国技术标准的全球地位；其次，这些模型在“推理”效率上的突破，使得 AI 能够进行更长时间、更低成本的“思考”，这对未来 AI 发展至关重要。

最后，几位 CEO 都展望了 AI 驱动的未来。Lisa Su（苏姿丰）认为 AI 是我们一生中“最具变革性的技术”，其影响将是“数量级”级别的，有望解决世界上一些最重要的挑战。James Litinsky 则从供应链安全角度，强调确保“物理 AI”革命的基础材料自主可控。Chase Lochmiller 和 Jensen Huang（黄仁勋）则描绘了由“AI 工厂”和智能基础设施支撑的、生产力空前提升的新时代图景。他们的共识是：这场 AI 竞赛的胜负，不仅取决于算法的突破，更取决于硬件供应链、能源、人才等“硬实力”的坚实根基，而美国正在多线作战，全力巩固其领先地位。

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