文章核心观点 - 硅谷风险投资界和媒体对中国的科技发展认知发生显著转变，从过去的轻视模仿论转为惊叹其人工智能和新能源等领域的技术突破与产业落地速度，这种情绪被描述为“硅谷陷入对中国的痴迷” [1] - 硅谷的认知矫正源于其自身创新生态面临的多重危机，包括资本空耗、创新脱节以及人才流失等问题，使其开始正视“中美创新双极”的全球格局现实 [1][3] 技术转化效率 - 中国在人工智能领域展现出极高的技术转化效率，例如开源大模型DeepSeek–R1在数学推理和编程生成等核心领域性能可媲美OpenAI–o1，但训练成本不到行业平均水平的10% [2] - 中国AI模型的输入/输出token价格较国际主流模型降低超过90%，并自带打造企业自主AI应用的案例，形成了快速的“研发—应用”闭环，直击硅谷通用大模型商业化迟缓的痛点 [2] 产业生态优势 - 中国构建了从芯片设计、精密制造到终端应用的完整产业链，具备“全链条能力”，这种产业生态的完整性使其在AI机器实体化方面具有降维优势 [2] - 中国制造业规模与巨大的市场需求形成共振，加速了技术迭代速度，这是硅谷仅依靠资本难以复制的生态优势 [2] 政策与战略执行 - 中国科技政策体现出长期主义逻辑，从5G基建到新能源领域，政策聚焦于“补短板、锻长板”，并通过标准制定引导产业方向，展现出战略定力 [3] - 硅谷的创新生态受华尔街业绩压力影响，常因季度财报调整技术路线，甚至出现“为裁员而裁员”的异化现象，与中国的长期战略形成鲜明对比 [3] 硅谷面临的挑战 - 美国科技巨头在AI领域投入巨大，2024年实际支出约2230亿美元，2025年仅AI基建支出预计将高达5200亿美元，但高达95%引入AI业务的企业未能实现盈利 [3] - 硅谷企业的商业模式可持续性存疑，例如甲骨文的GPU云租赁业务毛利率仅为14%，考虑折旧后净毛利率进一步跌至7%，引发对“烧钱换增长”模式的反思 [3] - 美国移民政策收紧切断了硅谷的人才供给，约75%的美国科研人员受访者考虑离开美国，同时企业内部“业绩至上”的焦虑文化消解了创新所需的宽松氛围 [4]