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 em 2026-05-08Última atualização em 2026-05-08

Resumo

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

Perguntas 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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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. Criador da Grok AI A mente por trás da Grok AI não é outra senão Elon Musk, um indivíduo sinónimo de inovação em vários campos, incluindo automóvel, viagens espaciais e tecnologia. Sob a égide da xAI, uma empresa focada em avançar a tecnologia de IA de maneiras benéficas, a visão de Musk visa reformular a compreensão das interações com a IA. A liderança e a ética fundacional são profundamente influenciadas pelo compromisso de Musk em ultrapassar os limites tecnológicos. Investidores da Grok AI Embora os detalhes específicos sobre os investidores que apoiam a Grok AI permaneçam limitados, é reconhecido publicamente que a xAI, a incubadora do projeto, é fundada e apoiada principalmente pelo próprio Elon Musk. As anteriores empreitadas e participações de Musk fornecem um forte apoio, reforçando ainda mais a credibilidade e o potencial de crescimento da Grok AI. 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Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. 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O que é DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

420 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

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