直視全貌：2025中美人工智能戰略比較分析

深水研究出品

本文分為六個部分，共計8690字，預計閱讀時間20分鐘：

一、國家藍圖：柔軟的鐵幕

二、產業戰場：巨頭和獨角獸，閉環與邊緣

三、產品競速：參數、提示詞和新模態

四、技術前沿：兩種效率、開源閉源

五、科技哲學：復雜涌現與去中心化未來

六、殊途同歸：此刻，AI大基建時代開啟

*本報告為深水研究DeepResearch主編在近期一次AI閉門研討會上的內部分享原文。后臺回復“AI報告”可獲取完整PPT。

英偉達與OpenAI達成千億美元協議成為近期全球科技焦點。而此前特朗普宣布的“星際之門”計劃中，OpenAI與甲骨文簽訂了一份價值高達3000億美元的云服務合同。至此，三家科技巨頭的合作形成了一個獨特的資金循環模式：

OpenAI向甲骨文采購云服務；甲骨文作為基礎設施提供商，需向英偉達大量采購GPU硬件以建設數據中心；而英偉達獲得甲骨文的資金后，再通過戰略投資將部分收益返還給OpenAI，支持其持續擴張。

業界對此質疑聲頗多，但超出新聞和交易本身來看可以發現，在這場資金的螺旋背后，是美國的AI“大基建”正在以前所未有的速度和決心全面鋪開。

在這場萬億賭局中，此前的5G革命已經顯得完全不值一提。這股由頂級科技巨頭掀起的浪潮，背后展現了更為深層次的國家意志，它揭示了一場關乎未來的結構性變革：“大分流”（The Great Bifurcation）。

在這場變革中，兩個最主要的參與者——美國和中國——正沿著兩條截然不同的路徑疾馳。美國選擇了一條自上而下的道路，致力于通過掌控芯片、算力等物理基礎設施，試圖掌握全球AI發展的“總開關”，延續其在信息時代的技術領導地位。這是一種以控制為核心的戰略，目標是定義規則，設定邊界。

而出于各種各樣的原因，中國正在走向另一條截然不同的道路：一條自下而上的、以實體經濟為根基的“應用生態”之路。

面對外部的技術制約，中國最好的對手牌，是世界上最完整的工業體系和最豐富的應用場景。通過推動AI與千行百業的深度融合，中國試圖構建一個復雜、繁榮且極具韌性的AI軟件與服務生態系統。這是一種以融合為核心的戰略，目標是創造價值，定義形態。

這場競賽的本質，已經完全超越了單一算法的優劣或某家公司的成敗。它是一場關于發展哲學與創新模式的系統性對抗。

正如復雜性科學家約翰·米勒（John H. Miller）在其著作《直視全貌》（A Crude Look at the Whole）中所警示的，僅僅觀察系統的孤立部分，我們會錯失那些由無數交互作用涌現出的、決定系統最終行為的宏觀模式。

要真正理解中美AI的未來走向，我們必須退后一步，直視這場大分流的全貌，看清兩條路徑背后的國家意志、產業戰法與哲學思辨。

國家藍圖：柔軟的鐵幕

隨著Titok在美經營迎來了階段性的結果，這場堪稱世紀紛爭的商業事件盡管沒有分出明確勝負手，但從目前看，結局并沒有去年底大家想象的那么糟糕。

事實證明，在各種各樣的預測面前，歷史更多時候是一道鐘擺，最終會最多群體能夠接受的范圍內向前推進。

除了Tiktok，近期其實還有一則并未引發太多關注度的供應鏈新聞，為中美AI競賽的“鐵幕”敘事撕開了一道有趣的裂縫。

據媒體報道，OpenAI被曝出正與中國“果鏈”巨頭立訊精密深度合作，共同開發其下一代AI硬件產品所需的關鍵組件。消息發布之后，立訊精密股價一字漲停。

這一事件在Tiktok之后，揭示了一個更為復雜和微妙的現實：即便在美國全力構筑“硬件鐵幕”的宏大戰略下，全球化的深層紐帶，特別是中國強大的供應鏈生態，依然在發揮著不可或缺的作用。

這并非一道密不透風的墻，而是一道“柔軟的鐵幕”，其中充滿了相互滲透、依賴與博弈的空間。

但毫無疑問，美國構筑“硬件鐵幕”的決心是堅定的。其戰略核心，可以被精確地概括為“鞏固硬件鐵幕”。

2022年通過的《芯片與科學法案》是這場持久戰的“軍費法案”，它以國家意志調動巨額資金，吸引英特爾、臺積電等芯片巨頭在美國本土建廠。而愈發嚴厲的對華出口管制，則是其“精確打擊”的戰術執行。

不過，立訊精密與OpenAI的合作恰恰說明，即便是在最核心的硬件制造環節，完全的“脫鉤”也并非易事。美國AI大基建的宏偉藍圖，從“星際之門”這樣的超級算力工程，到每一個數據中心所需的服務器、散熱、連接器等海量組件，都深度依賴一個高效、穩定且成本可控的全球供應鏈體系，而這個體系的中心，至今仍在中國。

中國的“果鏈”正在以一種新的方式，深度影響著美國AI基建的進程。

與此同時，美國白宮持續推進的AI行動計劃，則是在為這道硬件鐵幕構筑“軟件”和“法理”層面的護城河。該計劃不僅聚焦于AI安全與倫理，更在人才、數據、標準等多個維度進行長期布局，其深遠影響在于，它試圖將美國的價值觀和技術標準嵌入全球AI治理體系，從而確保美國在未來AI規則制定中的主導權。

面對這道看似強硬卻又充滿縫隙的“柔軟鐵幕”，中國的選擇其實并不多，目前看最理想的，還是將重心放在“構筑實體經濟生態”上。

這一戰略選擇，既有面對硬件制約的無奈，也蘊含著對自身優勢的最大化。近期推出的“人工智能+”行動計劃，將AI與實體經濟的融合提升到了前所未有的國家戰略高度。其核心思想，不再是追求單一模型的性能指標超越，而是讓AI像水和電一樣，滲透到制造業、農業、服務業等國計民生的每一個毛細血管中。

從中國版AI+行動計劃就可以明確看出，宏觀策略是以應用為牽引，倒逼技術與產業鏈的成熟。通過開放智慧城市、智能制造等國家級應用場景，鼓勵企業“揭榜掛帥”，去解決真實世界中的復雜問題。

在供應鏈層面，中國強調在AI芯片、開發框架、編譯器等領域的“補短板”，通過巨大的內部市場需求，激勵國產化替代。這并非要在一夜之間復制一個“英偉達”，而是要培育一個能滿足自身龐大應用需求的、自主可控的AI技術體系。

一條路是控制上游，定義規則；另一條路是扎根下游，創造價值。兩國的國家藍圖，正在將全球AI版圖清晰地劃分為兩個不同的引力場。

產業戰場：巨頭與獨角獸、閉環與邊緣

國家戰略最終需要通過產業實體來落地。在這片新興的戰場上，中美兩國的科技巨頭和新生獨角獸們也在各自尋找生存空間。

美國科技巨頭，如微軟、谷歌，正在進行一場深刻的“垂直整合”。

它們的路徑是從最底層的芯片（谷歌的TPU、微軟的Maia），到中層的云平臺（Azure, GCP），再到頂層的操作系統級大模型（GPT系列、Gemini系列），試圖構建一個“芯片-云-模型”的閉環技術棧。

這是一種典型的平臺戰略，目標是打造AI時代的“Windows”或“Android”，更直接點說，巨頭希望繼續成為AI時代的操作系統，讓所有的開發者和應用都運行在它們的體系之上。通過定義技術標準和平臺規則，它們不僅能獲取最大的商業利潤，更能將自身的影響力輻射到整個生態系統。

相比之下，中國的科技巨頭，如騰訊、阿里、字節跳動以及百度等，盡管底層依然希望打造操作系統，但在實踐中則明顯傾向于“場景為王”的原則。

它們的核心戰略是將AI深度融入自身已有的、擁有海量用戶的業務場景中——電商、社交、內容分發等等。例如騰訊將AI融入游戲、元寶融入社交網絡、ima融入知識分享等等，阿里將AI用于智能客服和商品推薦，字節跳動則依靠AI算法驅動其內容帝國的擴張。百度作為搜索賽道的霸主，AI搜索成為其最為關鍵必須守住的疆域。

它們的AI能力，是在解決真實業務問題的過程中，伴隨著海量數據和用戶反饋迭代而成的。它們不急于構建一個大而全的通用平臺，而是將AI作為賦能實體經濟的利器，用龐大的應用場景反哺模型的進化。

巨頭的路徑選擇，也深刻影響了創業公司的生態位。

在美國，新銳獨角獸如Anthropic和Perplexity，展現出一種“正面挑戰”的姿態。它們的故事往往是“我們要做比OpenAI更安全、更強大的模型”，或是“我們要用大模型顛覆谷歌搜索”。

它們依托巨額資本，在高風險、高回報的顛覆式創新道路上狂奔，試圖在基礎模型或核心應用層面與巨頭一較高下。

而在中國，新興的AI公司如智譜AI、月之暗面，則展現出一種“生態共榮”的傾向。出于市場競爭和芯片算力等因素的影響，它們大多選擇聚焦于特定的行業或“小而美”的應用場景，在巨頭搭建的生態系統中尋找差異化的生存空間。

它們不與巨頭拼算力、拼參數，而是拼效率、拼落地。它們更關心如何用更低的成本，為某個特定行業（如金融、法律）提供更高效的解決方案。

這條路徑的極致體現，是Deepseek的出現。

客觀來說，它并非嚴格意義上的AI創業公司，其背后是頭部的量化對沖基金公司幻方量化。但恰恰是這種“出身”，決定了它在邊緣找到了另一條路：其AI大模型最初是為了滿足自身高頻交易等復雜金融場景的極致需求而研發，擁有清晰的內部應用和盈利模式作為支撐。這種模式不依賴外部風險投資的持續輸血，而是由一個強大的產業實體“孵化”，在解決自身核心問題的過程中錘煉技術，再將成熟的技術能力（如其廣受歡迎的開源模型）輻射到更廣泛的生態中。

DeepSeek的崛起，意味著中國AI獨角獸的另一重選擇——與實體產業深度捆綁，形成共生關系。這種策略使得它們能夠在中國龐大的實體經濟中找到足夠多的“毛細血管”，在激烈的競爭中扎下根來，也體現了中國應用生態的強大韌性。

事實上，在我們近期的走訪調研中可以清晰發現，中國民營實體企業擁抱AI的熱情超出想象。比如在一些服裝消費類企業，AI已經融入了從工業到制造業的全流程（具體可以參考深水研究此前文章《AI下基層》）。

從這個角度來說，目前很難預測在看不見的邊緣，中國產業到底會長出什么樣的新的獨角獸來。這是值得樂觀的原因之一。

產品戰場：參數、提示詞和新模態

公司的比拼，最終都要落到產品層面一決高下。而當下的AI產品競爭，已超越單一維度，進入了一場多維度的競速。

首先是“性能與參數競速”。

這是最直觀的戰場，直接體現了基礎模型的“智商”。美國產品的優勢在此體現得淋漓盡致。依托頂尖的閉源大模型，像ChatGPT、Claude等產品在處理復雜推理、長文本理解和創意生成等開放式任務時，展現出更強的綜合能力和更“智能”的交互體驗。

這是其“性能效率”路線結出的果實，構筑了高端產品的性能壁壘。中國的AI產品則采取了差異化策略，利用成本更優的開源或自研模型，在確?！白銐蚝谩钡挠脩趔w驗前提下，快速覆蓋更廣泛的場景。其劣勢在于，在處理極端復雜的任務時，可能會顯得力不從心；但優勢在于，能夠以更低的成本服務海量用戶，在主流應用市場更具競爭力。

其次是“場景與生態競速”。

這是關乎產品“情商”和落地能力的戰場。中國產品的優勢在這里被無限放大。中國的AI產品往往不是孤立存在的，而是作為“插件”深度嵌入到微信、淘寶、抖音等擁有數億用戶的“超級應用”中。

這種“場景原生”的優勢，使得AI能夠無縫地解決用戶在社交、購物、娛樂中的實際問題，形成了強大的用戶粘性和數據飛輪。

相比之下，美國AI產品的生態整合更多體現在生產力工具上，如微軟將Copilot融入Office 365和Windows，谷歌將AI注入搜索和Workspace。其優勢在于能夠鎖定高價值的企業用戶和專業人士，構建起工作流中的護城河。

第三是“提示詞工程競速”。

這是挖掘模型潛能、決定產品“可用性”的關鍵戰場。美國產品的優勢在于其開發者生態的深度。其頂尖產品往往伴隨著強大的API和先進的Agent框架，鼓勵專業開發者和技術愛好者探索復雜的提示詞鏈和自主工作流，從而在專業和生產力場景中挖掘出模型的極限能力。這是一種“自上而下”的賦能，優勢在于技術上限高。

而中國產品的優勢則體現在對大眾用戶體驗的極致封裝上。它們更擅長將復雜的提示詞工程“隱藏”在用戶友好的界面之下，通過提供大量場景化的模板和一鍵生成功能，讓普通用戶也能輕松獲得高質量的生成結果。這是一種“自下而上”的普及，優勢在于用戶基數大、上手門檻低。

最后是“模態與成本競速”。

隨著AI生成內容（AIGC）的爆發，競爭進入了多模態維度。美國在核心技術上依然領先，無論是谷歌旗下的Nano banana的圖像質量，還是Sora的視頻生成能力，都代表了當前技術的最高水準，定義了“可能性”的邊界。然而，這些高質量生成背后，依賴的是高昂的算力成本。

中國的優勢則在于龐大的市場需求和對成本的極致追求。短視頻、直播電商、社交媒體等應用場景，為多模態技術提供了最肥沃的商業化土壤。中國公司更擅長將先進技術“平民化”，通過工程和算法優化，快速推出成本更低的AIGC產品，搶占大規模應用的市場。

可以說，美國產品定義了“最好”，而中國產品則致力于定義“最流行”。

技術前沿：重新思考開源、閉源

盡管戰略路徑迥異、產品優勢也各有不同，但在技術前沿，一個有趣的現象正在發生：中美頂尖大模型的性能差距正在迅速縮小。

最新一期的《Nature》雜志封面，刊登的是DeepSeek-R1論文，通訊作者是梁文鋒。而對應的，斯坦福大學發布的《2024年人工智能指數報告》顯示，在多項關鍵基準測試上，中國的頂尖模型已經與美國最先進的模型不相上下。

不過，我們依然能夠在技術的前沿競速中發現差異，在相似的性能背后，是兩種截然不同的技術哲學和效率追求。

美國追求的是“性能效率”（Performance Efficiency）。背靠強大的硬件供應鏈和充裕的算力資源，美國頭部公司的核心思路是通過不斷堆疊算力、擴大模型規模來突破性能的天花板。

諷刺的是，這是一種“大力出奇跡”的邏輯，即相信只要有足夠強大的物理基礎設施，就能模擬出更復雜的智能。從GPT-4到傳聞中的GPT-5，參數規模從萬億向更高量級邁進，這是算力霸權的直接體現。其目標是在絕對性能上取得代際領先。

而中國則在硬件制約的倒逼下，走出了一條追求“計算效率”（Computational Efficiency）的道路。

既然無法在短期內獲得最頂尖的芯片，那么如何用有限的算力實現同等的、甚至接近的性能，就成了最關鍵的命題。

這催生了在算法和軟件層面的極致優化創新。中國的AI公司在模型壓縮、知識蒸餾、稀疏化算法等領域投入了大量研發力量。

最典型的是DeepSeek-V3模型以其開源和極致壓縮的特性，展現了在更低計算資源下實現高性能的潛力。這種對計算效率的極致追求，雖然源于外部限制，卻可能在未來AI應用大規模普及的時代，轉化為一種獨特的成本優勢。

效率追求的不同，也直接導致了中美在開源與閉源戰略上的分野。美國頭部大模型更多選擇閉源，這與其“硬件鐵幕”和平臺戰略一脈相承。

對于投入了數百億美元研發成本的OpenAI、Anthropic而言，閉源是保護其核心技術優勢、構建商業護城河并進行API商業化的最直接方式。通過閉源，它們將自己定位為技術“軍火庫”，向市場提供標準化的、高質量的AI能力，從而實現平臺鎖定的效果。

與此相反，中國大模型則展現出擁抱開源的明顯趨勢。這既是市場競爭的策略，也是國家“應用生態”戰略的延伸。

在硬件受限的背景下，開源成為了中國企業以“軟”實力突圍的關鍵手段。通過開放模型源代碼，可以極大地降低中小企業和開發者的AI應用門檻，激發整個生態的創新活力。

這是一種“以市場換技術、以生態促發展”的思路，通過快速擴大用戶基數和應用場景，來彌補算力上的短板，并加速整個產業的數據飛輪效應。

但深入探究這一分野，我們會發現一個深刻的悖論。美國，作為自由軟件運動和開源文化的搖籃，從GNU項目到Linux內核，再到Apache基金會，其開放、協作的開發者文化曾是推動整個信息技術革命的核心引擎。

然而，在當今這場由大模型驅動的AI浪潮中，最具領導地位的美國公司卻集體轉向了閉源。這背后是AI技術范式的根本性轉變。

傳統的開源軟件，其核心是“代碼”，生產要素是開發者的時間與智慧，可以通過社區協作的模式滾動發展。

而當今前沿大模型的核心，是“模型權重”，其生產要素除了算法，更是天文數字般的“數據”和“算力”。

訓練一個GPT-4級別的模型，其成本高達數十甚至上百億美元，這已不再是任何社區能夠承擔的范疇，而成了一場資本和地緣政治的豪賭。巨大的前期投入，使得這些公司必然尋求通過閉源API的模式來構建商業壁壘，以收回投資并確立市場主導地位。

同時，在地緣競爭的背景下，最頂尖的大模型也被視為一種具有戰略意義的“關鍵基礎設施”，甚至被貼上“國家安全”的標簽，這進一步強化了其走向封閉的趨勢。

那么，未來到底屬于開源還是閉源？答案很可能并非二元對立，而是一個分層的混合生態。

在生態的頂端，是少數由巨頭掌控的、能力最強的“超級模型”。它們如同今天的發電廠，將繼續保持閉源或嚴格受控的訪問模式，提供最前沿的、通用的智能“電力”。這是“性能效率”路線的必然結果。

在生態的中下層，一個由開源模型構成的繁榮世界將蓬勃發展。這些模型（如Llama系列、Qwen系列）的性能或許距離頂尖的閉源模型有一定差距，但對于絕大多數特定場景的應用而言已經“足夠好”。

它們為中小企業和開發者提供了低成本、高靈活性的選擇，允許企業在自己的私有數據上進行微調，從而在金融、醫療、法律等垂直領域構建起無數的創新應用。這是“計算效率”和“應用生態”路線的必然延伸。

科技哲學：復雜的涌現、去中心化的未來

在戰略、技術和產品的背后，是更深層次的哲學理念之爭。這場關于“新機器的靈魂”的思辨，或許將最終決定兩條路徑的終點。

當前AI領域的主流范式，很大程度上受到理查德·薩頓（Richard Sutton）提出的“苦澀的教訓”（The Bitter Lesson）的影響。

其核心觀點是，通往通用智能的最可靠方法，是利用通用計算的規?；瘍瀯?，而非依賴人類設計的復雜知識。簡而言之，還是上面提到的“大力出奇跡”。這一理念與美國通過龐大算力（硬件）來模擬復雜環境、暴力破解智能的路徑不謀而合。它將智能視為一個可以通過工程學、自上而下“建造”出來的目標。

然而，一股批判性的聲音始終存在，其中最具代表性的便是以圣塔菲研究所（SFI）為核心的復雜性科學思想。

他們認為，僅僅依靠硬件堆砌的規模化路徑，無法通向真正“理解”世界的通用人工智能（AGI）。他們主張，智能是一種“復雜涌現系統”（Complex Emergent System）。真正的智能，并非被設計和建造出來的，而是在與環境的復雜互動中，通過“自組織”的方式，自下而上“涌現”出來的。

從這個視角看，人工智能的目標或許不應是設計一個無所不能的超級智能，而是構建高效協作的“人機混合系統”，即“集體智能”。

有趣的是，中國所選擇的“應用生態”戰略，在某種程度上與圣塔菲研究所的理念形成了共鳴。它并非追求單個模型的強大，而是致力于培育一個能讓AI與真實世界（工業、農業、商業）進行億萬次交互的復雜系統。在這個系統中，智能的價值通過解決實際問題來體現，智慧的火花在無數次的融合與反饋中涌現。

“復雜涌現”的理念，必然導向一個去中心化的未來。因為任何試圖構建單一、全知全能的中心化“超級AI”的嘗試，都面臨著一個無法克服的障礙：現實世界的復雜性是無限的，遠超任何訓練數據集的范疇。

這種哲學的差異，最終將體現在商業模式的變遷上。我們正在經歷從“Agent”（工具）到“Agentic”（代理）的深刻轉變。

作為“工具”的AI，被動地響應用戶指令，如問答機器人、代碼生成器。而作為“代理”的AI，則能主動地理解用戶目標，并自主地進行任務分解、規劃、執行和調整，例如自動預訂完整行程的旅行AI，或是能獨立管理營銷活動的AI。

這一轉變是AI商業化的“最后一公里”，也是中美應用生態競爭的關鍵所在。Agentic系統需要極其復雜、多樣且動態的真實世界場景來進行訓練和驗證。而這，正是中國實體經濟生態所能提供的獨特土壤。

而從商業上升到經濟層面來看，這種去中心化的浪潮，并不僅僅局限于AI領域，它正與金融科技的未來創新，特別是穩定幣和Web3的愿景，形成深刻的共振。

當無數的AI代理（Agent）開始自主地在數字世界中執行任務、創造價值時，它們迫切需要一個與之匹配的、無需許可的、程序化的金融基礎設施。傳統的銀行體系顯然無法滿足這種需求。這正是穩定幣和更廣泛的Web3生態發揮關鍵作用的地方。

AI與Web3的結合，預示著一個真正自主的、由機器參與者構成的經濟系統的誕生。在這個系統中，價值的創造、分配和流轉都將以去中心化的方式進行，這正是“復雜涌現”理念在經濟領域的最終體現。

隨著AI的進化，這一趨勢正在變得日益明確：一個封閉的、中心化的系統，本質上無法真正應對一個開放、動態的世界。

殊途同歸：此刻，AI大基建時代開啟

在“直視全貌”之后，此刻我們或許更應該回到當下，看清那些正在發生的、卻可能決定未來的短期細節變化。

波蘭科幻大師斯坦尼斯瓦夫·萊姆曾寫道，“我們期待著能震動我們存在之根基的啟示，結果等來的卻只是技術的又一個應用，又一臺機器。”

人類總是期待著宏偉、戲劇性的未來降臨，但未來真正的到來方式，往往是“平庸的、不被注意的”。它并非一聲巨響，而是一系列瑣碎技術細節的緩慢累積。

這或許正是當前AI發展的最佳寫照。通用人工智能的“奇點”尚未到來，但一場我們更為熟悉的“平庸革命”已經開啟。

這場革命的核心，就是AI大基建。展望未來五年，盡管戰略路徑“殊途”，但兩國的核心任務卻在走向“同歸”：它們都在以自己的方式，鋪設通往下一個時代的基礎設施。

美國正在建設的是“硬”基礎設施——更先進的芯片工廠、更大規模的數據中心、更強大的基礎模型。而中國正在試圖建設的是“軟”基礎設施——覆蓋千行百業的數據供應鏈、面向特定行業的AI應用平臺、繁榮的開發者與服務商生態。

最終的結局，正如前文所提及的TikTok的結果，歷史最終會像一個鐘擺。未來未必是一方徹底壓倒另一方的零和游戲，而是一個二元化的全球AI格局的形成。

在這個格局中，美國通過“硬件鐵幕”定義了算力的基礎和邊界，決定了AI能“做什么”的物理上限。而中國則通過繁榮的“應用生態”，定義了AI的價值和形態，決定了AI“怎么用”以及“為誰用”。

最終的結局，可能并非一方徹底壓倒另一方的零和游戲，而是一個二元化的全球AI格局的形成。在這個格局中，美國通過“硬件鐵幕”定義了算力的基礎和邊界，決定了AI能“做什么”的物理上限。而中國則通過繁榮的“應用生態”，定義了AI的價值和形態，決定了AI“怎么用”以及“為誰用”。

對于世界上的其他國家和地區而言，它們將面臨一個艱難的選擇：是接入美國主導的、以強大算力為核心的硬件生態，還是融入中國主導的、以豐富場景為核心的應用生態？

這場始于2025年的大分流，其影響將遠遠超出科技領域，深刻地塑造21世紀的全球經濟與地緣政治版圖。而我們每個人，都正身處這場歷史性變革的洪流之中。