英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋近日表示，中国在人工智能基础设施方面比美国更有优势，主要体现在基建速度和能源供给能力两个领域。
尽管美国在AI芯片领域依然保有优势，但黄仁勋警告称，中国在大型基础设施项目上的建设速度令人震惊。
11月下旬，黄仁勋在与美国战略与国际问题研究中心（Center for Strategic and International Studie）主席约翰·汉姆雷的对话中表示：“如果你想在美国建设一座AI超级计算机数据中心，从破土动工到投入运营大概需要三年时间。而中国只用一个周末就能建好一座医院。”
黄仁勋强调，中国的基建速度只是他担忧的因素之一，另一个问题在于两国支撑AI浪潮的能源供给能力存在差距。
黄仁勋指出：“中国的能源总量是美国的两倍，而美国的经济规模却更大。这让我无法理解。”
他补充说，中国的能源产能仍在持续飞速增长，而美国则相对停滞。
尽管如此，黄仁勋强调，英伟达在芯片技术上“领先中国数代”，能够支撑对相关技术和半导体制造工艺的需求。
但他同时提醒，在这方面不能掉以轻心：“任何认为中国制造能力不足的人，都没有看清全局。”
不过，黄仁勋对英伟达的前景仍保持乐观。他提到，美国总统唐纳德·特朗普推动制造业回流、鼓励AI投资的政策，将带来积极影响。
“永不满足的AI需求”
上月初，黄仁勋因预测中国将在AI竞赛中胜出而引发关注，随后他在公司X账号发布声明，修正了这一说法，称在AI竞赛中，中国与美国的差距只有“纳秒级”。
英伟达只是众多在美国大举投资数据中心建设的科技巨头之一。专家对《财富》杂志表示，仅未来一年，美国的数据中心投资可能超过1,000亿美元。
DataBank首席执行官劳尔·马尔蒂内克表示，数据中心的平均建设成本为每兆瓦1,000 万至1,500万美元，而一座普通小型数据中心的用电量通常为40兆瓦。该公司与科技巨头合作建设数据中心。
马尔蒂内克表示：“我们预测，美国明年将有5到7吉瓦新增容量上线，以满足这种‘似乎永不满足的AI需求’。”
按此估算，投资规模将在500亿至1,050亿美元之间。（*）
译者：刘进龙
审校：汪皓
英伟达（Nvidia）首席执行官黄仁勋近日表示，中国在人工智能基础设施方面比美国更有优势，主要体现在基建速度和能源供给能力两个领域。
尽管美国在AI芯片领域依然保有优势，但黄仁勋警告称，中国在大型基础设施项目上的建设速度令人震惊。
11月下旬，黄仁勋在与美国战略与国际问题研究中心（Center for Strategic and International Studie）主席约翰·汉姆雷的对话中表示：“如果你想在美国建设一座AI超级计算机数据中心，从破土动工到投入运营大概需要三年时间。而中国只用一个周末就能建好一座医院。”
黄仁勋强调，中国的基建速度只是他担忧的因素之一，另一个问题在于两国支撑AI浪潮的能源供给能力存在差距。
黄仁勋指出：“中国的能源总量是美国的两倍，而美国的经济规模却更大。这让我无法理解。”
他补充说，中国的能源产能仍在持续飞速增长，而美国则相对停滞。
尽管如此，黄仁勋强调，英伟达在芯片技术上“领先中国数代”，能够支撑对相关技术和半导体制造工艺的需求。
但他同时提醒，在这方面不能掉以轻心：“任何认为中国制造能力不足的人，都没有看清全局。”
不过，黄仁勋对英伟达的前景仍保持乐观。他提到，美国总统唐纳德·特朗普推动制造业回流、鼓励AI投资的政策，将带来积极影响。
“永不满足的AI需求”
上月初，黄仁勋因预测中国将在AI竞赛中胜出而引发关注，随后他在公司X账号发布声明，修正了这一说法，称在AI竞赛中，中国与美国的差距只有“纳秒级”。
英伟达只是众多在美国大举投资数据中心建设的科技巨头之一。专家对《财富》杂志表示，仅未来一年，美国的数据中心投资可能超过1,000亿美元。
DataBank首席执行官劳尔·马尔蒂内克表示，数据中心的平均建设成本为每兆瓦1,000 万至1,500万美元，而一座普通小型数据中心的用电量通常为40兆瓦。该公司与科技巨头合作建设数据中心。
马尔蒂内克表示：“我们预测，美国明年将有5到7吉瓦新增容量上线，以满足这种‘似乎永不满足的AI需求’。”
按此估算，投资规模将在500亿至1,050亿美元之间。（*）
译者：刘进龙
审校：汪皓
Nvidia CEO Jensen Huang said China has an AI infrastructure advantage over the U.S., namely in construction and energy.
While the U.S. retains an edge on AI chips, he warned China can build large projects at staggering speeds.
“If you want to build a data center here in the United States from breaking ground to standing up a AI supercomputer is probably about three years,” Huang told Center for Strategic and International Studies President John Hamre in late November. “They can build a hospital in a weekend.”
The speed at which China can build infrastructure is just one of his concerns. He also worries about the countries’ comparative energy capacity to support the AI boom.
China has “twice as much energy as we have as a nation, and our economy is larger than theirs. Makes no sense to me,” Huang said.
He added that China’s energy capacity continues to grow “straight up”, while the U.S.’s remains relatively flat.
Still, Huang maintained that Nvidia is “generations ahead” of China on AI chip technology to support the demand for the tech and semiconductor manufacturing process.
But he warned against complacency on this front, adding that “anybody who thinks China can’t manufacture is missing a big idea.”
Yet Huang is hopeful about Nvidia’s future, noting President Donald Trump’s push to reshore manufacturing jobs and spur AI investments.
‘Insatiable AI demand’
Early last month, Huang made headlines by predicting China would win the AI race—a message he amended soon thereafter, saying the country was “nanoseconds behind America” in the race in a statement shared to his company’s X account.
Nvidia is just one of the big tech companies pouring billions of dollars into a data center buildout in the U.S., which experts tell Fortune could amount to over $100 billion in the next year alone.
Raul Martynek, the CEO of DataBank, a company that contracts with tech giants to construct data centers, said the average cost of a data center is $10 million to $15 million per megawatt (MW), and a typical data centers on the smaller side requires 40 MW.
“In the U.S., we think there will be 5 to 7 gigawatts brought online in the coming year to support this seemingly insatiable AI demand,” Martynek said.
This shakes out to $50 billion on the low end, and $105 billion on the high end.