在过去两年中，全球资本对人工智能（AI）的追逐近乎狂热。然而，随着巨额资本开支与短期商业回报之间的剪刀差扩大，关于“AI泡沫”的论调自去年底以来甚嚣尘上。
近日，中科驭数创始人、CEO鄢贵海在亚洲金融论坛期间对凤凰网财经表示，尽管当前投入与产出存在时间差，但行业共识在于我们仍处于AI时代的“Day 1”。
他认为，算力作为新型基础设施，其价值逻辑与高铁类似，不能仅凭短期的损益表来衡量，而应关注其产生的巨大外溢效应。
“算力基建”的经济账：从卖车票到区域协同
针对市场对“算力过剩”或“泡沫”的担忧，鄢贵海给出了不同的观察视角。他指出，对于任何一次技术革命，在认知早期出现分歧是常态。目前的算力投入虽然看似巨大，但相对于未来数据挖掘和交互方式的彻底变革，仍然是不足的。
鄢贵海用中国高铁的发展路径做了一个形象的比喻。如果仅算“卖车票”的账，许多高铁线路在初期看起来是入不敷出的。但高铁作为交通基础设施，其真正的价值在于带动沿线城市发展、缩短产业与人才的物理和逻辑距离。
“算力也是类似的。AI作为基础设施，其外溢价值是确定性的。”鄢贵海对凤凰网财经表示。他回顾互联网时代，初期的泡沫最终衍生出了改变产业结构的商业模式创新。目前的AI行业同样如此，在尚未完全看懂全貌之前定义“泡沫”为时尚早。
国产芯片生存法则：敢于“亮剑”的单点突破
面对英伟达、博通等国际巨头的垄断地位，国产算力企业如何突围？
鄢贵海的策略是“聚焦”与“小突围”。他认为，一家厂商很难在全产业链实现全面胜利，必须先在一个技术高地（如DPU）上做深做透，建立“根据地”，再辐射整个网络芯片体系。
他以迈络思为例指出，尽管规模远小于英特尔，但迈络思通过在高速网络芯片这一细分领域的极致专注，最终在技术上超越了巨头。
“要把一个芯片做得成功，不是抓住‘哪一个’机会，而是要抓住‘每一个’机会。”鄢贵海强调，国产厂商不能盲目跟风追逐热点，也不能只做简单易落地的产品，必须保持清醒，敢于在核心技术领域“啃硬骨头”。
差异化突围：选择DPU
在芯片赛道的选择上，中科驭数避开了目前竞争最为激烈的GPU（图形处理器）领域，切入了DPU（数据处理器）这一细分市场。
鄢贵海用“冰山”模型分析了当前的芯片行业格局：CPU提供通用算力，GPU负责加速计算，这两者目前是市场关注的热点（水面之上）；而DPU则主要解决数据传输和I/O（输入/输出）问题，属于底层且较为隐蔽的基础设施（冰山之下）。
鄢贵海指出，目前国内研发GPU和CPU的厂商众多，但在网络芯片领域——包括AI网卡和交换芯片——相关企业数量相对较少，产品也更为稀缺。
“国内做GPU和CPU的厂商很多，但在网络芯片领域，无论是AI网卡还是交换芯片，都相对稀缺。”鄢贵海表示，随着网络带宽从10G、25G向100G、200G演进，网络数据处理需求的增长远超摩尔定律，这为DPU提供了巨大的市场空间。
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