他此前在智庫就職的研究方向，正是半導體供應鏈以及美國半導體政策。

從2019年起，他的觀點開始成型：最先進的AI芯片是訓練最先進算法的基石，控製了最先進芯片的產業鏈供應鏈，就能固化領先優勢。

這種觀點，成為了催生拜登政府《芯片與科學法案》以及對華限製措施的一環。

賽義夫·汗的觀點為什麼能獲得美國政府的高度認可？這正是來自於其他相關研究報告帶來的隱憂。

它們分析了中國發展人工智能的優勢，包括研發投入、人才培養、產業優勢等等，最後得出結論，中國將在10年內，取代美國在人工智能領域的領導地位。

在這種背景下，賽義夫·汗的觀點無異於提供了一劑“解藥”：它不僅“緩解”了美國對被超越的焦慮，更重要的是，它為全世界製造了一種新的焦慮——算力焦慮。

想要發展人工智能，就需要最先進的人工智能芯片，而這一芯片，牢牢掌握在美國企業手中。換句話說，其他國家的人工智能發展程度，取決於擁有多少英偉達的GPU。

在這個過程中，英偉達和美國的資本市場，也在為這個敘事“添磚加瓦”：

AI正在高速與世界上的各個行業深入融合，真正的AI時代很快就要到來。

這種描繪方式並不新鮮，正如有評論形容，“第四次工業革命”已經來了8次——元宇宙、Sora、室溫超導等都曾被認為是“第四次工業革命”。

我們當然不否認下一個時代會是人工智能的時代，但真的有那麼快嗎？

在部分機構的報告中，英偉達的GPU仿佛是通往人工智能時代的門票，算力的缺口每天都在擴大，隨之帶來的，就是對英偉達GPU的需求，而英偉達的股價，也在不斷漲高。

“唯算力論”能否扼住中國人工智能發展的“咽喉”？

凡事物極必反，不同的看法正在湧現。

麻省理工一位研究人工智能的教授指出，今天的資本市場對AI的追捧已經顯得有些過熱。

他還專門做了一張《AI炒作周期圖》，梳理了AI技術在幾十年間反複經曆失望與再起的循環。

從上世紀的神經網絡，到AlphaGo的震撼，再到如今的ChatGPT，每一次高峰都伴隨著巨大的期望，但最後，很多預期的承諾都無疾而終。

而這一次的“唯算力論”，也迎來了冷思考——就是前文中提到的，DeepSeek的出現。

在2020年至2023年的大部分時間裏，美國媒體和研究機構眼中的中國，是一個努力在人工智能領域追趕的“後來者”。

但2023年底，報道的口風開始發生變化。

這些研究機構總結稱，美國的算力限製在客觀上形成了一種“倒逼機製”，由於無法直接獲取頂級的算力，中國的研究機構將更多的資源和精力投入到算法創新上，目標是用更少的算力實現同等甚至更高的性能。這是美國所始料未及的。