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看到世界人工智能大会，那些合作国家名单，都是第三世界国家，有的人笑。其实没什么可笑的，人工智能是大国博弈的重点，以美国为首的发达国家，对我们不断的设防，那是不可能合作的——他们不可能带我们一块儿玩的。这是其一。其二，任何一个合作不仅仅是一个领域的合作，合作的背后意味着国家关系的友好，意味着其他更多合作的可能，仅仅把它当成一个单一的合作，那也是小看了。是的，世界就是这样子的，对立与合作永远是一个趋势。尤其是在这个大变局时代。原来你落后的时候，你可以作为他们产业承接的时候，他们带着你玩，但当你经济体量和规模达到一定程度的时候，就更多是一种竞争的关系，而不可能更多是一种合作的关系。如果他们不带我们玩，还封锁我们，我们再不考虑其他国家其他市场，可能真就没有太多的办法了。所以，不必看不上，这些国家可能都是我们未来发展后劲的空间力量。

#问一次ChatGPT地球付出多少代价#【问一次ChatGPT，地球要付出多少代价？】当你每一次点开ChatGPT时，千里之外的数据中心就在消耗资源——冷却水、电力、算力。单次AI请求的消耗微不足道，但乘上每天数十亿次的使用量，数字将触目惊心。2024年，全球数据中心耗电415太瓦时，占全球用电量的1.5%。到2030年，这一数字将翻倍，相当于日本全国一年的用电量。再加上芯片里的稀有矿物、堆积如山的电子垃圾、不断攀升的水消耗——AI的能耗究竟会对环境产生多大影响？这个问题亟须正视。与此同时，AI发展也带来了巨大的环境效益。AI技术可帮助优化电网调度、提升可再生能源预测精度，推动传统高耗能行业的生产流程升级，还能为气候变化建模、极端灾害预警提供更为精准的技术支持。这种“双刃剑”属性，让AI的环境影响讨论变得更加复杂。另一个不容忽视的问题是，在AI治理的讨论中，美欧长期占据主导：硅谷定调，布鲁塞尔立法，全球跟着走。全球南方国家作为AI产业链的资源提供者、新兴市场，却很少能发声回应AI给自己国家带来的环境影响，更难以参与到全球AI环境规则的制定过程中。今年7月在日内瓦举行的联合国AI治理全球对话开幕式上，一份白皮书打破了这种单声道叙事，开始郑重回答人工智能与环境之间的关系。这份由金砖国家三个大国的重要智库——国家高端智库复旦大学中国研究院、俄罗斯自然与人民基金会、印度帕勒基金会联合撰写，联合国互联网治理论坛环境动态联盟支持，并在这次联合国对话中发布的《人工智能与环境白皮书》，把人工智能的环境足迹与环境效益纳入同一分析框架、系统探讨人工智能与国际可持续发展的关系，也是金砖国家智库首次联手，把“全球南方”的视角带入了AI环境治理的讨论桌。著名经济学家杰弗里·萨克斯教授为《白皮书》作序时，称之为“具有里程碑意义的文件”。7月18日，在2026世界人工智能大会期间，由复旦大学中国研究院主办的《人工智能与环境白皮书》国际研讨会上，来自俄罗斯、印度和中国的专家，继续探讨人工智能与环境的关系。2012年的时候，训练一次AlexNet会排放0.01吨二氧化碳，这个量几乎可以忽略不计。2020年，训练一次GPT-3，排放量达到588吨。2023年的GPT-4，这个数字来到了5184吨。2024年的Llama3.1405B，数字变成了8930吨……很难想象，2030年我们面对的AI能耗会到什么地步？但训练AI只是这个问题的冰山一角。Facebook的实测数据显示：在已部署的AI系统中，推理贡献了约65%的碳排放，训练只占35%。随着AI走向亿级用户，这个比例只会更悬殊。MistralAI第一次把单次查询的账单摊开：一个400-token的回复，会排放1.14克的二氧化碳，消耗45毫升的水——水，可能是AI账本里最被忽视的一行。OECD预测，到2027年，AI相关用水量可达66亿立方米，这相当于英国半年的用水总量。更值得警惕的是：数据中心往往建在水资源最紧张的地方。以印度为例，印度有6亿人面临高至极端水压力，班加罗尔作为印度的科技中心、数据枢纽，却面临着地下水枯竭、未来净可用水量归零的严峻风险。中国“东数西算”把算力往西部赶，某种程度上是对这种矛盾的回应，但全球范围内，AI的水消耗仍在以一种近乎不可见的方式加剧区域资源竞争。除了水以外，硬件本身的代价，同样惊人。一台2公斤的电脑，生产需要约800公斤原材料——稀土、锂、钴、镓、铜。这些矿产的开采和冶炼，不仅涉及栖息地破坏、水污染和长期生态毒性，其环境影响还不成比例地集中在全球南方。等这些原材料被制成GPU后，在数据中心里通常只有3到5年的寿命。更新周期越短，淘汰越快，废弃的硬件堆积成山——2022年全球电子垃圾已达6200万吨，而AI专用设备产生的废料尚未被单独统计。算力越强，硬件迭代越快，电子垃圾的增长曲线只会更陡。

“价格战打到现在，谁还在靠降价吸引人，谁就先输了。”这话搁两年前可能没人信，但今年看550款新车扎堆上市，以及2026世界人工智能大会，真正活明白的车企，早就不玩“亏本赚吆喝”那套了。成本蹭蹭涨，利润薄得像纸，再卷价格就是自寻死路。消费者也不傻——便宜一两万，转头二手车市场亏三四万，图啥？这时候保值率就成了照妖镜。鸿蒙智行最近甩了份数据：问界直接拿下插混保值率行业第一，问界M9更狠，2026上半年插混和纯电双榜都登顶，M8、M5也在各自细分领域稳坐TOP2。这可不是运气，是实打实的技术溢价在兜底。说白了，华为那套深度合作模式，不是贴个标就完事，而是把智能座舱、智驾这些硬货揉进底盘和电控里，让车越开越顺手，越用越值钱。真正的好车，从来不是最便宜的那台，而是让你每天开出去都有底气，卖的时候还有人抢着要。行业洗牌这么狠，拼到最后，拼的是谁能用技术给用户“赚”回更多价值——鸿蒙智行这条路，走对了。剩下的，交给时间就行。

外媒一改口风，西方巨头集体转向，背后原因要藏不住了，世界人工智能大会揭露了真相！英国《金融时报》7月13日报道了一个正在发生的事实：美国外卖巨头DoorDash、全球旅行房屋租赁平台爱彼迎、德国西门子等西方公司，已经逐步把后台的AI模型换成了中国产品。DeepSeek、Z.ai这些中国模型，正在替换过去清一色的美国方案。与此同时，7月17日在上海开幕的2026世界人工智能大会，展览总面积首次突破10万平方米，1100多家企业参展，3000多项展品集中亮相，超过300款产品全球首发。这两个事件放在一起看，西方企业用脚投票的原因就清楚了。第一个原因是成本。美国AI公司的费用涨得太狠了。Anthropic和OpenAI等公司把部分企业服务从固定订阅费改成了按使用量计费，企业使用成本大幅上升。旧金山一家AI初创公司Lindy，在使用Anthropic的模型六周后，AI账单就超过了全公司27个人的工资总和。DoorDash的联合创始人安迪·方说得更直接。DoorDash现在把“较低级别的工作”交给中国月之暗面的Kimi模型，只把最难的活留给Anthropic的Fable。这种新组合成本更低，性能反而“大幅超越”了以前只用美国模型的配置。第二个原因是性能差距已经缩到很小了。追踪大语言模型使用量的平台OpenRouter的数据显示，今年DeepSeek和Z.ai等中国模型的Token消耗量已经迅速超过美国竞争对手。Token是AI模型处理信息的最小计量单位，也是衡量模型活跃度的关键指标。乔治城大学安全与新兴技术中心的研究员萨姆·布雷斯尼克说得很直白：“既然在大多数应用场景下，中国的AI模型已经能够胜任，企业为何还要为Anthropic和OpenAI的模型支付高昂溢价？”第三个原因是开源。很多领先的中国AI模型采用开放权重模式，参数公开可用，企业可以托管在自己的服务器上，针对自身需求进行微调。而OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude是闭源的，必须通过开发者的系统访问。对西门子这样的工业企业来说，灵活性很重要。西门子告诉《金融时报》，公司使用的模型包括DeepSeek和Z.ai的工具，也包括美国前沿实验室和法国Mistral的模型。爱彼迎也在试验阿里巴巴和DeepSeek的中国AI服务。中国开源AI模型在HuggingFace平台的下载量占比已经达到41%。HuggingFace是全球最大的AI模型托管平台，这个数据说明中国开源模型在全球开发者中的认可度。第四个原因是地缘风险。美国政府今年对Anthropic的Mythos和Fable模型实施过出口管制，后来虽然撤销了，但已经让企业意识到依赖美国技术的风险。有分析认为，这件事促使企业不得不正视一个问题：如果美国哪天再卡一下脖子怎么办？这次世界人工智能大会，把中国AI的底牌亮出来了。阿里巴巴展出了面向千行百业和前沿科研的多个AI智能体平台。阿里云百炼推理平台已经服务全球500万用户、120万付费用户。除千问系列外，DeepSeek、月之暗面、Minimax、智谱等中国主要AI公司的模型都在百炼上架。千问在大会首日推出了首款AI智能体耳机，采用耳夹式设计，接入千问大模型，支持同声传译、会议纪要自动生成、健康数据实时记录、离线语音问答等功能。从AI眼镜到AI智能体耳机，再到计划中的AI指环，中国科技巨头正在全速拼接AI硬件版图。月之暗面在大会开幕前发布了KimiK3模型，参数规模达到2.8万亿，成为目前全球参数最大的开源模型。这是全球首个开源接近3万亿级别的大模型。华为展出了业界最大规模超节点Atlas950SuperPoD，现场展示1024张昇腾卡。中科曙光带来了中国首个全国产十万卡AI超集群“曙光8000”。国产GPU主流厂商首次齐聚。华盛顿花了多年时间搭建对华技术遏制体系，一根柱子是硬件，包括高端算力芯片；另一根是软件和算法，尤其是AI模型本身。但AI模型和芯片不一样。芯片是实物，生产运输可以物理管控。AI模型一旦训练完成，就是一份数字化文件。一个开源的AI模型权重，本质上和一首歌、一部电影没有区别，都具备无限复制、分发的属性。一旦发布到网上，没有任何机构能把它从已经下载过的服务器里追回来。这就是开源技术难以被地缘政治边界圈住的根本原因。美国对华技术限制没有阻滞中国AI产业发展，反而倒逼行业完成了一次跨越式升级。资源稀缺催生出一套成本更高效、自主可控的替代技术体系。华盛顿最初把AI赛道设计成单方获益的零和博弈，但数字技术的传播规律根本不吃这一套。外媒改口、巨头转向，不是谁在选边站，是企业用真金白银做出的选择。