来源：TOP创新区研究院

2025年8月1日，《华尔街日报》刊登了一篇文章：

《硅谷新策略：慢工出细活》。

文中说，硅谷从快节奏、颠覆性的“快速行动，打破常规”转向更审慎地专注于建设稳健基础设施。没错，主要科技公司正在转型为基础设施巨头，类似工业时代的钢铁和铁路大亨。

同时，文章还提到美国和中国科技公司在全球产业主导权上的竞争格局，美国的成功不再是必然的。

过去二十年，“快速行动，打破常规 Move Fast and Break Things”是硅谷的精神原教旨。

这句话出自2010年代马克·扎克伯格，它鼓舞了无数创业者，靠着它互联网公司击败了无数传统行业。

这套逻辑的核心就是“快”，其中一大原因是——

软件更新，不需要施工许可证；云服务器，不需要建厂房；社交产品爆发式增长，不需要考虑环境与社会的基础承载力。

然而，AI时代，带来了两大关键变化，

首先，资源消耗指数级膨胀：GPT-4训练成本达1亿美元，芯片产线一条超过100亿人民币。任何一个“创新”背后都是沉重的电力与硅基消耗。

其二，运行可靠性要求飙升：无人驾驶、金融AI、医疗AI、工业AI容错空间极低，必须从算法好用到系统“可靠”。

也就是说，你要是想要一个聪明的AI，也得先有稳定的水、电、冷却系统，AI才能活着。

所以我们看到一个现象，就是“数字强权资本”的崛起。

这是互联网后时代的权力中枢，

但权力的护城河不是流量，

而是靠控制“新型公共设施”。

等等，什么是“新型公共设施”？

我们先来快速梳理前几次基建：

第一次：19世纪，铁路、电网、电信网络的建设，工业革命的能源和运输基础被建立。第二次：20世纪中叶，通信卫星、高速公路、全球物流形成全球化的硬件底座。第三次：1990年代至2000年代，互联网基础设施建设（光纤、IDC、海缆、CDN）支撑了Web1.0和2.0的繁荣。

第四次，也就是当下的这一次：

以AI为代表的新通用技术崛起，推动算力、电力、数据、芯片、冷却、能耗系统的整体重构。

这一轮的“基础设施”有其自己的特质，其一是以数据中心、晶圆厂、能源基地为核心，资本门槛极高；而且系统协同极端复杂，背后是算力调度、电力负载、数据治理等等系统工程而非单点突破；

你能看到的一切AI能力，都必须建立在这张“看不见的地基”之上。

目前，这一轮的基建爆发力已经超过了第三次。

数据显示，以美国国内生产总值百分比计算，人工智能基础设施的支出已超过互联网泡沫时期的电信和互联网基础设施支出，且仍在增长。

既然这么有利可图，增长潜力又如此之大，

所以在这一轮基础设施革命中，率先下场搞建设的，

是那些科技巨头们：

• 微软投入数百亿美元扩建AI数据中心，联手OpenAI打造“超级智能云”。

• 亚马逊布局氢能冷却技术，计划将AWS下一代算力站点部署到靠近可再生能源的区域。

• 谷歌推出TPU专用芯片与冷却系统自研路线，构建“芯片-数据-能源”自洽生态。

• Meta设立超级计算研究实验室，进入“芯片+基建”重资产布局赛道。

这些企业的转型轨迹，越来越像现代版的标准石油公司或洛克菲勒的铁路帝国——不是打造一个新产品，而是控制一个时代的技术底盘。

既然是做基础设施，那么就自然而然地，

这些硅谷巨头们就要从“快速行动、打破常规”到“慢工出细活”了。

他们意识到：自己最重视的东西（如晶圆厂、数据中心和电力系统）都不是“快速行动”能建出来的，而是通过几十年的制度设计、工程实践与跨代协作慢慢铺就的，不仅需要建设、地皮与能源，还需要一些政治支持。

那这对中国意味着什么？

《华尔街日报》这篇文章描述的现象，本质上是科技竞争的“战场”变了：

竞争的核心不再是商业模式创新或应用层软件的迭代速度，而是更底层的、决定生死的“技术底盘”。

其实这是一个好消息，

也是一个没有那么好的消息：

先来看挑战。

挑战之一是，“卡脖子”问题更加致命：

在“快速行动”的时代，我们或许可以靠庞大的市场和应用创新实现“弯道超车”。但在基础设施时代，晶圆厂、高端芯片、数据中心的核心软硬件乃至电力系统中的精密控制技术，正是美国及其盟友试图对中国进行技术封锁的关键节点。

竞争维度的下沉，让“卡脖子”的痛苦更加剧烈。

此外，我们也面临着资本投入的挑战，虽然中国资本市场体量巨大，但如何引导和动员这些资本，以匹配微软、谷歌等巨头动辄千亿美元级别的投入，是一项巨大的挑战。

还有一大挑战是系统工程能力、跨学科的整合与协同能力，我们需要将能源专家、芯片工程师、软件架构师和城市规划者组织起来，这是一个极其复杂的管理难题。

然而，这场变革也恰恰撞上了中国的优势区，

为我们提供了一个重新定义竞争规则的机会。

首先我们有强大的国家意志与“新基建”的先手棋：与硅谷由私营企业主导的转型不同，中国早已将数据中心、人工智能、工业互联网等纳入“新基建”国家战略。这种以国家意志推动的顶层设计，能够在更大范围内进行资源协同和长远规划，避免了私营企业可能存在的短期行为和恶性竞争。标志性的工程，如“东数西算”，正是这种系统性思维的体现，而且在执行规模和速度可能更具优势。

其二，“慢工出细活”正是我们“实体经济”强的的强项：中国作为世界第一制造业大国，拥有全球最完善的工业体系和强大的工程建造能力，这在基础设施建设时代是无可比拟的优势。

我们或许在最顶尖的光刻机上受制于人，但在建设和运营超大规模数据中心、特高压电网和可再生能源基地方面，拥有丰富的经验和成本优势。

更重要的是，庞大应用场景是最好的“练兵场”：基础设施建好后需要应用。中国庞大的数字化人口、领先的移动支付、智慧城市和全球最庞大的工业体系，为AI基础设施提供了世界上最丰富的应用场景。这些真实且规模化的需求，能够反哺基础设施的优化和迭代，形成“建设-应用-再优化”的良性循环。

所以，面对这场基础设施革命，

我们需要多条腿走路：

在战略上：坚定“硬科技”导向，甘坐“冷板凳”，必须从国家、资本到社会舆论层面，彻底转变过去对“短平快”商业模式创新的追捧，转而尊重和推崇那些需要长期投入、甘于寂寞的基础科学和“硬科技”领域。因为未来的制高点不在于下一个爆款App，而在于支撑所有App运行的芯片、操作系统和算力网络。

在战术上：以“新型举国体制”攻克核心技术，在高端芯片、关键材料、工业软件等核心领域，进行有组织的科研攻关，这不仅是政府的责任，也需要龙头企业牵头，联合产业链上下游和顶尖高校，形成创新共同体，打赢关键技术攻坚战。

发展上推动“数实融合”，赋能千行百业，AI基础设施的最终价值，在于赋能实体经济。中国的目标不应是复制一个硅谷，而是要利用强大的AI“底盘”，去升级改造自身庞大且完善的工业、农业和服务业体系，创造出比美国更深厚、更扎实的经济价值。让AI成为工厂里的“新工人”、农田里的“新农民”、港口里的“新调度员”。

此外，在积极融入全球化的同时，也要加快构建一套以自身为主导的技术标准和生态系统。通过“一带一路”等倡议，可以将中国的基础设施建设能力和标准向外输出，与广大发展中国家共同打造一个普惠、共赢的数字化未来，以此对冲美国的技术联盟。

硅谷的转型，宣告了全球科技竞争正式进入“深水区”。

但这更像是一次“战略正名”，它证明了中国近年来强调的“脱虚向实”、“新基建”、“数实融合”等战略方向是具有远见的。未来的竞争，不再是轻骑兵的闪电战，而是重装集团军的阵地战和持久战。

对于擅长长期规划、拥有强大工业基础和国家动员能力的中国而言，这或许是一个更能发挥自身优势的战场。

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