為什么燒錢救不了中國AI？

賽格特約作者 余紹清 張同

2020年，中美主要科技企業(yè)的資本開支比例約為1:6，而到2024年，這一差距擴大至1:10。

具體來看，2020至2024五年間，美國四大科技公司——亞馬遜、微軟、谷歌和Meta——資本開支合計達5.36萬億元；相比之下，中國七大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)騰訊、阿里、百度、京東、快手、美團和網(wǎng)易，同期總開支僅為6300億元。

圖源：錦緞研究院

2025年，中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)顯著加大投入。據(jù)中金公司預(yù)測，包括未上市的字節(jié)跳動在內(nèi)，全年資本開支有望達到5000億元。然而，這一規(guī)模仍僅為微軟、Meta、亞馬遜、谷歌四家企業(yè)今年AI相關(guān)資本開支的五分之一。若計入美國其他科技公司，雙方的投入差距依然巨大。

那么，這是否意味著中國AI企業(yè)正逐漸喪失競爭力？

美國在AI競爭中的三大優(yōu)勢

在探討中國AI是否邊緣化之前，有必要先厘清美國所具備的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。

第一，美國擁有全球規(guī)模最大、購買力最強的消費市場。這不僅體現(xiàn)在用戶數(shù)量，更在于市場成熟度和消費能力。與中國偏重制造業(yè)不同，美國服務(wù)業(yè)占比近70%，高昂的人工成本——例如門診費常以100美元為起點——為AI應(yīng)用創(chuàng)造巨大空間，AI問診等功能因而迅速普及。

此外，美國全職工作者人均年收入達6.2萬美元，顯著推高了用戶付費意愿和能力。以ChatGPT為例，截至今年9月，其付費用戶已超2500萬，包括2000萬個人用戶和超500萬企業(yè)用戶，月收入突破10億美元。如此優(yōu)質(zhì)的市場為AI創(chuàng)新提供了絕佳的試驗田和商業(yè)化環(huán)境，令全球矚目。

第二，美國資本市場仍具備顯著優(yōu)勢。硅谷初創(chuàng)企業(yè)可在短時間內(nèi)完成數(shù)億美元融資，其背后有風(fēng)投、私募、投行等構(gòu)成的成熟金融體系支撐。上市科技企業(yè)憑借高股價獲得充沛現(xiàn)金流，進而支撐長期高強度的研發(fā)投入。微軟對OpenAI的百億美元級投資，谷歌、亞馬遜在AI基礎(chǔ)設(shè)施上的持續(xù)擴張，正是這一體系的直接體現(xiàn)。

以納斯達克指數(shù)為例，從2020年初約8970點升至2025年9月的22200點，累計漲幅約148%，顯示出科技股作為市場引擎的帶動力。在這輪上漲中，“美股七巨頭”表現(xiàn)尤為亮眼：英偉達憑借AI芯片領(lǐng)軍地位全年漲幅超171%，成為首家市值破4萬億美元的企業(yè)；微軟、蘋果、谷歌站穩(wěn)3萬億市值區(qū)間；未上市的OpenAI估值也達5000億美元。

知名財經(jīng)公號格隆匯給出的分析圖，清晰地顯示了剝離“科技七姐妹”的美股

第三，美國擁有全球頂尖的AI人才培養(yǎng)和輸送機制。從斯坦福、MIT到伯克利、普林斯頓，一批高水平AI實驗室與跨學(xué)科研究中心持續(xù)為科技行業(yè)輸送高端人才。學(xué)術(shù)界與工業(yè)界之間形成高效流動，既推動前沿研究，也加速技術(shù)轉(zhuǎn)化。

這種緊密的產(chǎn)學(xué)研協(xié)作得益于大量資金與前瞻性項目的支持。美國國家科學(xué)基金會（NSF）、國防高級研究計劃局（DARPA）等聯(lián)邦機構(gòu)持續(xù)資助高校基礎(chǔ)研究，而科技企業(yè)則通過聯(lián)合實驗室、捐贈教席及定向資助，將產(chǎn)業(yè)需求深度融入學(xué)術(shù)探索。例如英偉達向佛羅里達大學(xué)捐贈超算，OpenAI與多所高校合作推進AI安全研究。

以上三大優(yōu)勢——消費市場、資本實力與人才生態(tài)——共同構(gòu)建了全球領(lǐng)先的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。若僅從資本投入維度看，中國公司似乎難以參與競爭。

中國AI的獨特優(yōu)勢：效率與場景驅(qū)動

然而，中美AI發(fā)展路徑注定分化。資本規(guī)模的差距，并不直接決定競爭結(jié)局。

回顧中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展歷程，二十年前的阿里、騰訊、百度在遠遜于今日的資本環(huán)境下，依托對本土市場的深刻理解和快速落地能力，在移動支付、即時通訊和搜索引擎等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)超越，打造出具有全球影響力的模式。歷史表明，資本并非決定性因素，場景洞察與執(zhí)行效率往往更為關(guān)鍵。

甚至，資本充裕可能帶來副作用。美國AI領(lǐng)域常見對算力和規(guī)模的極致追求，巨額投入容易導(dǎo)致技術(shù)路徑單一，忽視效率優(yōu)化與應(yīng)用多樣性。相反，資源受限的環(huán)境常倒逼團隊尋求工程創(chuàng)新和差異化突破。

DeepSeek的崛起正是“效率驅(qū)動”的生動案例。該團隊既無頂級算力，也無數(shù)十億美元資本支持，卻通過算法優(yōu)化、訓(xùn)練方法創(chuàng)新與精準(zhǔn)場景結(jié)合，走出一條高效益發(fā)展路徑。其選擇并非盲目追求參數(shù)規(guī)模，而是聚焦于體驗優(yōu)化與效率提升，最終實現(xiàn)接近國際先進水平的能力。

這樣的路徑與中國互聯(lián)網(wǎng)早期的成功邏輯一脈相承：阿里并未效仿eBay的重資本模式，騰訊也未照搬MSN的全球策略，而是憑借更貼近用戶的產(chǎn)品、更敏捷的迭代和更接地氣的運營，實現(xiàn)彎道超車。DeepSeek正是將這一邏輯延伸至AI大模型賽道。

資本固然重要，但從來不是唯一解。DeepSeek驗證了一種在弱資本條件下通過創(chuàng)新路徑取得成功可能性——這是一種由中國特有的制度、市場與文化共同塑造的發(fā)展模式。

而要理解阿里、騰訊、DeepSeek等企業(yè)的成功，必須回到中國真正的優(yōu)勢：應(yīng)用場景。

自消費互聯(lián)網(wǎng)時代起，中國便是場景驅(qū)動創(chuàng)新的典范。微信、支付寶、抖音、拼多多等產(chǎn)品脫穎而出，并非因資本更雄厚，而是因更精準(zhǔn)地響應(yīng)了中國用戶的真實需求。14億人口構(gòu)成的龐大用戶基數(shù)，使得任何新功能都可在極短時間內(nèi)得到驗證和迭代。億級用戶的實時反饋，構(gòu)成了一種無可替代的加速機制。

用戶需求驅(qū)動場景創(chuàng)新，推動數(shù)字消費發(fā)展

更重要的是，中國不僅具備消費場景，還擁有最完整的制造業(yè)供應(yīng)鏈體系，覆蓋從關(guān)鍵零部件到整機組裝的全產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)，為AI技術(shù)落地提供了豐富、縱深的試驗場。

此外，中國用戶對新產(chǎn)品、新功能表現(xiàn)出更高的接受度和包容度，愿意積極嘗試尚未成熟的技術(shù)；企業(yè)也更傾向于在業(yè)務(wù)流程中引入AI工具，哪怕處于試驗階段。這種“積極試錯、快速迭代”的文化氛圍，使得AI技術(shù)能迅速走出實驗室，融入現(xiàn)實應(yīng)用，形成“應(yīng)用-反饋-優(yōu)化”的良性循環(huán)。

與美國相比，中國的場景優(yōu)勢尤為突出。美國雖坐擁全球最大消費市場，但受用戶習(xí)慣、監(jiān)管政策與企業(yè)流程等因素影響，AI落地節(jié)奏相對緩慢。而中國則憑借更開放的場景、更包容的用戶和更敏捷的組織機制，為AI發(fā)展注入了強勁的應(yīng)用驅(qū)動力。

因此，中國的核心競爭力不在資本，而在于場景。消費互聯(lián)網(wǎng)提供驗證規(guī)模，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)提供應(yīng)用縱深，完整供應(yīng)鏈提供復(fù)雜問題求解的土壤——這三者共同構(gòu)成中國參與AI競爭的獨特底氣。

堅持?jǐn)U大開放，避免主動脫鉤

在中美AI競爭的長期格局中，人才是核心變量。盡管美國在頂尖院校、資本實力和全球人才吸引方面優(yōu)勢明顯，但中國在人才方面也具備深厚且獨特的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。

中國的首要優(yōu)勢在于規(guī)模龐大、訓(xùn)練有素的工程師群體。每年，中國高校培養(yǎng)約140萬名STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程與數(shù)學(xué)）本科畢業(yè)生，人數(shù)為美國的6倍以上，為AI產(chǎn)業(yè)提供穩(wěn)定、高質(zhì)量的人才基礎(chǔ)。

這支隊伍不僅數(shù)量可觀，更具備出色的工程實現(xiàn)能力、快速學(xué)習(xí)能力和極強的執(zhí)行韌性，能夠?qū)⑶把厮惴ㄑ杆俎D(zhuǎn)化為實際應(yīng)用，在復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)場景中完成落地、迭代與優(yōu)化。

與此同時，高端人才回流趨勢日益顯著。早期回歸者多以海外頂尖高校終身教授為主，如北京大學(xué)人工智能研究院院長朱純松、上海人工智能實驗室主任科學(xué)家馬毅、之江實驗室研究員李海等，他們帶回了前沿學(xué)術(shù)視野與科研方法。

如今，回流趨勢逐漸擴展至一線工業(yè)界研發(fā)人員。近期加入騰訊的AI科學(xué)家姚順雨（曾任OpenAI研究員）便是典型代表。同樣，阿里達摩院李磊（前Meta研究科學(xué)家）、字節(jié)跳動AI Lab李宏毅（前蘋果AI團隊負(fù)責(zé)人）等，也均屬這一行列。這些擁有豐富工業(yè)界經(jīng)驗的人才回歸，將國際大廠的研發(fā)理念、技術(shù)管理體系與中國市場實際相結(jié)合，顯著提升了本土企業(yè)的研發(fā)效能與創(chuàng)新質(zhì)量。

AI 界傳出 OpenAI 研究員姚順雨在9月入職騰訊

無論是本土培養(yǎng)的工程師，還是海歸人才，若能將其與中國獨特的豐富場景——如龐大用戶市場、完整產(chǎn)業(yè)鏈、高數(shù)字化社會——緊密結(jié)合，在支付、醫(yī)療、制造、城市治理等垂直領(lǐng)域開展開創(chuàng)性應(yīng)用，中國完全有能力保持在競爭牌桌上，甚至走出一條差異化發(fā)展道路。

必須清醒認(rèn)識到，AI競爭是一場長達數(shù)十年的馬拉松，而非短跑。最終勝負(fù)未必歸于一時領(lǐng)先者，而更可能屬于少犯重大錯誤的一方。作為追趕者，中國更應(yīng)保持與全球創(chuàng)新生態(tài)的交流與合作，主動尋求“脫鉤”或封閉自立無疑是最為不利的戰(zhàn)略。唯有堅持開放、在國際網(wǎng)絡(luò)中汲取養(yǎng)分，同時持續(xù)強化內(nèi)生創(chuàng)新能力，才能在這場持久戰(zhàn)中走得穩(wěn)健、走得更遠。

注：中美資本開支數(shù)據(jù)來源于公眾號“錦緞研究院”。