Why Does the Term 'Year of AI Computing Power Realization' Have Pitfalls? —Understanding the Four Hurdles from Policy Signals to Actual Orders in One Article

marsbitPublicado a 2026-05-08Actualizado a 2026-05-08

Resumen

This article critiques the phrase "The First Year of AI Computing Power Cashing In," arguing it oversimplifies a complex, multi-stage process. It proposes a "Four Gates" framework to assess the true commercialization of domestic AI computing power (like Huawei's Ascend chips): 1. **Policy Procurement:** Widely open in 2026. Significant government funding and large bulk orders from tech giants like Alibaba and Tencent exist. However, purchasing hardware is not the same as deploying it for real use. 2. **Real Deployment:** A crack has opened. The key evidence is DeepSeek V4, a top-tier AI model fully migrating from NVIDIA's CUDA to domestic computing platforms. This proves the capability for real, high-level tasks, but widespread adoption beyond leading tech firms is still nascent. 3. **Mature Software Ecosystem:** A narrow crack has opened. While frameworks like Huawei's CANN are progressing, they lag far behind NVIDIA's vast, established CUDA ecosystem in terms of supported models and developer ease-of-use. Building this middle-to-downstream developer environment is estimated to need 1-2 more years. 4. **Scalable Replication:** Essentially closed. This final gate, where thousands of mid-sized enterprises across various industries can easily adopt the technology without major migration costs, is not expected before 2027-2028. The core risk is conflating these stages. While 2026 marks a real turning point in policy-driven procurement and proving technical viability (Gates...

You must have seen this phrase in various research reports lately:

"2026 is the year of full realization for domestic AI computing power."

Dongwu Securities said it, Huayuan Securities said it, Galaxy Securities said it. They said it resolutely, as if it were an industry consensus.

But I want to ask a simple question: What exactly is being "realized"?

If you are investing in this sector or working in this industry, this question is worth answering seriously once.

Because there is a pitfall hidden in the term "year of realization"—it blurs a crucial distinction: policy procurement, trial orders, scaled deployment, and software ecosystem maturity are four completely different gates. Their timelines are different, and their value to the industrial chain is also completely different.

Mixing these four gates together and calling it "realization" can easily lead you to systematically misjudge the actual progress.

As usual, I will try to use one article to help you see these four gates clearly.

First, establish a framework for understanding: What does "true realization" mean?

Before discussing whether computing power is being realized, we first need to understand: What stages must a computing power product go through from being "developed" to "truly creating value"?

I summarize it into a transmission chain: policy procurement → real deployment → software ecosystem maturity → scaled replication.

First Gate·Policy Procurement: Procurement driven by government funding or policies. Computing power is bought, machines are shipped, but it may not be for real business needs, but to "complete deployment tasks."

Second Gate·Real Deployment: The purchased computing power is actually used to run business applications, not left idle in the server room. This requires enterprises to have real AI needs and be willing to connect them to this computing power.

Third Gate·Software Ecosystem Maturity: Developers can smoothly write code, deploy models, debug, and optimize on this computing power, rather than requiring "customized migration" each time with high adaptation costs.

Fourth Gate·Scaled Replication: The solution based on this computing power can be promoted from top-tier large enterprises to medium-sized enterprises, penetrating from the government/enterprise market to the internet/commercial market, forming economies of scale.

These four gates are progressive. If the later gates are not opened, progress in the earlier ones may look good on financial statements, but the real value of the industry is far from being realized.

First Gate·Policy Procurement: Already Open, and Opened Wide

This gate is indeed open in 2026, and it's opened quite wide.

Galaxy Securities believes that the heavyweight release of DeepSeek-V4 is gradually shifting market expectations from policy-driven substitution to the realization of real demand orders. Dongwu Securities believes that in Q1 2026, the computing power leasing industry ushered in a "quantitative change" of increased orders and price hikes, and a "qualitative change" in business model upgrades.

The Sci-Tech Innovation Relending Facility has expanded to 1.2 trillion yuan, targeting AI and semiconductors, and the 91.5 billion yuan NDRC equipment renewal fund is also tilted towards computing power infrastructure.

According to reports, Alibaba, ByteDance, and Tencent have placed bulk orders totaling hundreds of thousands of units for Huawei's upcoming Ascend 950PR chips. Due to surging demand, the price of Ascend 950PR chips has increased by about 20%.

This number means: This is no longer "symbolic procurement," but real large-scale orders.

But beware: The opening of policy procurement does not equal the comprehensive realization of the industrial chain. How many computing power cards are purchased and how much real business these cards run are two different things.

Second Gate·Real Deployment: A Crack Has Opened, But Full Opening is Still Some Distance Away

This gate is the key breakthrough point in 2026—but it is "a crack has opened," not "the door is wide open."

The core evidence for real deployment is DeepSeek V4.

On April 6, 2026, DeepSeek V4 was officially announced to have completely abandoned the NVIDIA CUDA ecosystem, migrating 100% to Huawei Ascend chips and the CANN software framework, becoming the world's first trillion-parameter MoE large model trained and deployed on purely domestic computing power. DeepSeek broke industry惯例 this time by not providing early testing access for V4 to U.S. chip suppliers, only giving priority adaptation windows to domestic chip manufacturers like Huawei and Cambricon.

What is the significance of this? It proves that domestic computing power can support the complete training and inference of world-class large models—not "just barely usable," but actually running. This is the most powerful proof that the second gate is opening.

However, the full opening of the second gate requires not just adaptation by leading large model companies, but the real business deployment by a wide range of enterprises. Internet giants running their own models is one thing; traditional enterprises landing AI into their own production processes is another—the latter is much slower than the former.

DeepSeek V4 broke the industry pricing system with its "cent-era" pricing, promoting AI applications from pilots to普及. In the second half of 2026, the core theme of China's AI industry will shift: low-cost models will stimulate an explosion in inference demand, and domestic computing power adaptation will enter the realization period.

But there is a subtle cycle here: model prices decrease → more companies are willing to trial → real call volume increases → computing power demand becomes stronger → computing power supply increases → model prices further decrease. This positive cycle has just begun and is not yet fully underway.

Judgment on the second gate: A crack has opened. Leading scenarios are already running, but mid- and long-tail scenarios are still on the way.

Third Gate·Software Ecosystem Maturity: A Crack Has Opened, But This Crack is the Narrowest

This is the most easily overlooked of the four gates, but also the most critical one for true "realization."

NVIDIA's CUDA is an ecosystem that started construction in 2006 and took twenty years to accumulate millions of developers. Huawei's CANN currently supports over 160 mainstream AI models, while the NVIDIA CUDA ecosystem covers over 23,000 models. This gap cannot be bridged in a few months.

But this gate is opening quickly.

The most powerful signal is DeepSeek V4's adaptation strategy. DeepSeek stated that, limited by high-end computing power, the service throughput of Pro is currently quite limited. It is expected that after the batch上市 of Ascend 950 super nodes in the second half of the year, the price of Pro will be significantly reduced.

Hidden in this statement is an important signal: DeepSeek is not just "using domestic computing power"; it is actively waiting for the scaled supply of domestic computing power to ramp up, then converting this computing power capability into lower API pricing to promote broader application普及. This is a symbiotic relationship deeply绑定 between a model provider and a computing power provider, not passive adaptation.

Caitong Securities believes that 2026 is also the first year of scaled volume for domestic super nodes on the inference side. Currently, many domestic manufacturers have released new-generation super node solutions. Huawei Atlas 950/960搭载 8192/15488 computing power cards. Sugon, Moore Threads, Kunlunxin, Alibaba Panjiu, etc., all have super node layouts. Supply and demand sides are meeting each other halfway, and the industrial chain is about to enter a volume-expansion phase.

Judgment on the third gate: Top-level adaptation has been achieved, but the mid- and downstream developer ecosystem needs 1-2 years of systematic construction to truly mature.

Fourth Gate·Scaled Replication: Not Yet Opened

This is the gate currently farthest away among the four, and also the final form of "realization."

What does scaled replication mean? It means it's not just Huawei, ByteDance, Tencent using domestic computing power, but the IT systems of thousands of medium-sized enterprises, quality inspection AI in industrial manufacturing, auxiliary diagnosis systems in hospitals—all running on domestic computing power, and these customers do not feel significant migration costs.

This step has not arrived in 2026.

The core reason: The IT teams of medium-sized enterprises do not have the capability to independently complete computing power migration. Top-tier large companies have AI infrastructure teams of hundreds of people who can invest manpower in customized adaptation; a manufacturing company with 500 people might have an IT team of only three to five people. They need "plug-and-play" solutions, not computing platforms that "require six months of migration engineering."

This issue is not about chip performance, not about the software framework, but about the封装 level of the solution—it requires a complete service capability from computing hardware to the application layer, allowing medium-sized enterprises to use domestic computing power to run their own AI without needing to understand the底层.

Judgment on the fourth gate: Scaled replication is not visible in 2026; this might be something that happens in 2027-2028.

"Four Gates of Computing Power Realization" Verification Checklist

Next time you see any report about "computing power realization," you can use this verification checklist for reference:

First Gate·Policy Procurement

Verification Metrics: Scale of policy fund落地 / Number of domestic chip大单成交

2026 Status: Opened, and opened wide

Risk Warning: Procurement volume ≠ Deployment volume. Don't confuse them.

Second Gate·Real Deployment

Verification Metrics: Q1 computing power leasing increased orders & price hikes / Real adaptation status of large model vendors / Computing power utilization rate

2026 Status: A crack has opened. Leading scenarios are running, mid- and long-tail scenarios still on the way.

Risk Warning: Looking at the leaders does not equal looking at the whole picture.

Third Gate·Software Ecosystem Maturity

Verification Metrics: Number of models covered by CANN / Developer migration cost / Number of adaptation cases for medium-sized enterprises

2026 Status: Top-level adaptation achieved. Mid- and downstream ecosystem needs 1-2 years.

Risk Warning: This gate determines how deep the computing power's "moat" is.

Fourth Gate·Scaled Replication

Verification Metrics: Number of projects where medium-sized enterprises purchase domestic computing power / Case studies of vertical industry AI application落地

2026 Status: Basically not opened.

Risk Warning: This gate is the final state of "realization." Don't celebrate early.

A Final Fair Word

Saying the phrase "year of realization" is completely wrong would be incorrect. From the perspective of the first gate (policy procurement), 2026 is indeed a real realization. Domestic computing power has changed from "requiring policy subsidies for anyone to buy" to "a supplier actively competed for by large companies"—this qualitative change is real.

But if you understand "year of realization" as "the computing power industrial chain comprehensively explodes, and the performance of related companies is fully realized," then that's dangerous.

The fourth gate not being open means the current industrial landscape is still a game among a few leading players. True economies of scale need to wait for the third and fourth gates to open one after another—that will be the point of a larger, more sustained market爆发.

After completing the research for this article, I have two takeaways for your reference:

First, within the computing power industrial chain, the "realization progress" corresponding to different segments varies极大. Chip design and manufacturing (most directly benefiting from the first gate), computing power leasing (benefiting from the second gate), software toolchains (benefiting from the third gate), vertical industry solution providers (benefiting from the fourth gate)—the realization time windows for these four directions could differ by a full two years.

Second, the deep binding between DeepSeek V4 and domestic computing power is the most important industrial signal of 2026, bar none. It transforms the question from "Can domestic computing power be used?" to "When can domestic computing power be supplied?"—this is an essential shift in the narrative.

This article is from the WeChat public account "BT财经" (ID: btcjv1), author: BT财经

Preguntas relacionadas

QAccording to the article, what are the four stages (or gates) that AI computing power needs to pass through from development to truly creating value?

AThe four stages are: 1) Policy-Driven Procurement, 2) Real Business Deployment, 3) Mature Software Ecosystem, and 4) Large-Scale Replication.

QWhat is the key evidence mentioned in the article that the second gate (Real Business Deployment) has begun to open?

AThe key evidence is DeepSeek V4's official announcement to completely abandon the Nvidia CUDA ecosystem and 100% migrate to Huawei's Ascend chips and CANN framework, proving that domestic computing power can support the full training and inference of a world-class large-scale model.

QWhy does the article say the third gate (Mature Software Ecosystem) is the narrowest and most critical for true 'realization'?

ABecause Nvidia's CUDA ecosystem has been built over 20 years, covering over 23,000 models, while Huawei's CANN currently supports around 160. Bridging this gap in developers and model coverage takes time, and a mature ecosystem is crucial for reducing migration costs and achieving widespread adoption.

QWhat is the main reason given for the fourth gate (Large-Scale Replication) not being open yet in 2026?

AMid-sized enterprises lack the in-house IT capabilities (unlike tech giants with large dedicated teams) to handle the customized migration work required to adopt domestic computing power. They need fully packaged 'plug-and-play' solutions, which are not yet widely available.

QWhat does the article identify as the most important industrial signal of 2026 regarding domestic AI computing power?

ADeepSeek V4's deep binding with domestic computing power. It transforms the industry narrative from 'Can domestic computing power be used?' to 'When can domestic computing power supply meet the demand?', representing a fundamental shift.

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A través de la utilización de algoritmos de aprendizaje automático e IA, busca minimizar los desafíos de los usuarios primerizos y optimizar las experiencias transaccionales dentro del marco de Web3. Esta simbiosis entre IA y blockchain subraya la importancia del token $erc ai, que actúa como un puente entre las interfaces de usuario tradicionales y las capacidades avanzadas de las tecnologías descentralizadas. Cronología de Euruka Tech, $erc ai Desafortunadamente, como resultado de la información limitada disponible sobre Euruka Tech, no podemos presentar una cronología detallada de los principales desarrollos o hitos en el viaje del proyecto. Esta cronología, típicamente invaluable para trazar la evolución de un proyecto y entender su trayectoria de crecimiento, no está actualmente disponible. A medida que la información sobre eventos notables, asociaciones o adiciones funcionales se haga evidente, las actualizaciones seguramente mejorarán la visibilidad de Euruka Tech en la esfera cripto. Aclaración sobre Otros Proyectos “Eureka” Es importante señalar que múltiples proyectos y empresas comparten una nomenclatura similar con “Eureka”. La investigación ha identificado iniciativas como un agente de IA de NVIDIA Research, que se centra en enseñar a los robots tareas complejas utilizando métodos generativos, así como Eureka Labs y Eureka AI, que mejoran la experiencia del usuario en educación y análisis de servicio al cliente, respectivamente. Sin embargo, estos proyectos son distintos de Euruka Tech y no deben confundirse con sus objetivos o funcionalidades. Conclusión Euruka Tech, junto con su token $erc ai, representa un jugador prometedor pero actualmente oscuro dentro del paisaje de Web3. Si bien los detalles sobre su creador e inversores permanecen no revelados, la ambición central de combinar inteligencia artificial con tecnología blockchain se presenta como un punto focal de interés. Los enfoques únicos del proyecto para fomentar la participación del usuario a través de la automatización avanzada podrían destacarlo a medida que el ecosistema Web3 progresa. A medida que el mercado cripto continúa evolucionando, los interesados deben mantener un ojo atento a los avances en torno a Euruka Tech, ya que el desarrollo de innovaciones documentadas, asociaciones o una hoja de ruta definida podría presentar oportunidades significativas en el futuro cercano. Tal como está, esperamos más información sustancial que podría revelar el potencial de Euruka Tech y su posición en el competitivo paisaje cripto.

294 Vistas totalesPublicado en 2025.01.02Actualizado en 2025.01.02

Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

345 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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