遏制與反遏制：中美在人工智能領(lǐng)域的較量

文/劉工昌

很多人都很關(guān)心，中美在人工智能領(lǐng)域目前狀況究竟怎樣，這是一個復(fù)雜且動態(tài)變化的問題。簡單來說，當(dāng)前的主流研究和數(shù)據(jù)顯示：中美兩國在AI領(lǐng)域的整體差距正在穩(wěn)步縮小，美國在基礎(chǔ)創(chuàng)新和算力上依然保持領(lǐng)先，但中國在技術(shù)追趕和應(yīng)用落地方面展現(xiàn)出強勁勢頭。

根據(jù)中國科學(xué)技術(shù)信息研究所與北京大學(xué)聯(lián)合發(fā)布的《全球人工智能創(chuàng)新指數(shù)報告2025》，中美兩國共同穩(wěn)居全球人工智能發(fā)展的第一梯隊，且對其他國家保持著顯著的領(lǐng)先優(yōu)勢。

分?jǐn)?shù)對比：報告顯示，2024年美國的綜合得分為77.97分，中國為58.01分，兩國分差從2023年的22.02分縮小至19.96分。這明確指出了差距縮小的趨勢。

圖源：AI

總體說來，在人工智能芯片企業(yè)、高層次人才、頂會論文和大模型數(shù)量等關(guān)鍵指標(biāo)上，中美兩國的總和占據(jù)了全球參評國家的半數(shù)以上，可以這樣說，在人工智能領(lǐng)域，主要就中美兩國在競爭。

中美人工智能的投資規(guī)模與發(fā)展模式

具體來說，從投資上看，投資趨勢是美國狂熱，中國務(wù)實。投資態(tài)勢也清晰地反映了兩國AI產(chǎn)業(yè)所處不同發(fā)展階段的特點。

從總數(shù)看，從2024年至今，中美人工智能投入絕對數(shù)差距越拉越大，有數(shù)據(jù)表明，這一段中國在人工智能上投入甚至不及美國的一個零頭。

但這背后是兩國截然不同的發(fā)展模式和資本邏輯。簡單來說，美國是科技巨頭主導(dǎo)的“資本密集型”軍備競賽，而中國則更側(cè)重于政府引導(dǎo)的“應(yīng)用驅(qū)動型”生態(tài)培育。

具體說來，從投入規(guī)模與主體看，美國是私人資本主導(dǎo)，巨頭投入驚人（如OpenAI與英偉達(dá)千億美元級合作，摩根大通年投180億美元）

而中國則是政府與國資引領(lǐng)，金融體系支持（如中國銀行五年萬億授信，地方性方案千億支持）

為此有人概括，在以人工智能為核心的資本投入中，美國高達(dá)80%以上都來自風(fēng)險投資基金，而中國則主要是政府基金，民間投資不到20%。

下面是中美半導(dǎo)體/AI領(lǐng)域資本投入結(jié)構(gòu)對比

政府直接補貼上， 美國《芯片法案》為其投資520億美元（2022-2026），而中國國家大基金一期+二期超3500億人民幣（2014-2024）

民間資本占比上， 美國AI領(lǐng)域風(fēng)投占比80%+（如OpenAI、Anthropic）；而中國AI領(lǐng)域政府基金占比超50%（如地方科創(chuàng)基金）

這里要說的是，美國的確是AI以風(fēng)投為主，但半導(dǎo)體制造領(lǐng)域（如臺積電建廠）依賴《芯片法案》直接補貼，需區(qū)分行業(yè)。

而中國AI政府主導(dǎo)屬實，但半導(dǎo)體大基金也試圖吸引社會資本（如二期募資中30%來自市場化機構(gòu)）。

而關(guān)于“政府基金主導(dǎo)”的進(jìn)一步澄清，導(dǎo)致中美AI投資主體關(guān)鍵差別的根源在于兩者完全不同的歷史路徑依賴：在新型科技領(lǐng)域，美國一直依靠其發(fā)達(dá)的金融服務(wù)業(yè)也就是風(fēng)投搶占風(fēng)口，而中國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)起步晚，民間資本早期不愿投入高風(fēng)險領(lǐng)域（如光刻機），政府不得不主導(dǎo)，不過近年已嘗試改革（如大基金二期要求市場化回報）。

這里投入差距不等于實力絕對差距，投入的差距確實會帶來影響，但并不能直接等同于技術(shù)水平的絕對差距，更可能意味著發(fā)展路徑的分化。

二從投入對象上看

美國：聚焦前沿，但挑戰(zhàn)巨大。美國的模式旨在奪取通用人工智能（AGI）的制高點，但面臨技術(shù)迭代成本高昂、社會資源虹吸效應(yīng)以及商業(yè)模式能否持續(xù)的巨大挑戰(zhàn)。

中國：聚焦應(yīng)用，生態(tài)追趕。中國的路徑更務(wù)實，強調(diào)技術(shù)在國內(nèi)龐大實體經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用和迭代。這種模式的優(yōu)勢在于能快速形成商業(yè)閉環(huán)，并通過巨大的市場反饋來錘煉技術(shù)。數(shù)據(jù)顯示，中美頂尖AI模型的性能差距正在縮小，這在一定程度上證明了應(yīng)用驅(qū)動模式的有效性。

美國側(cè)重于前沿基礎(chǔ)模型與算力基建（如OpenAI的“星際之門”項目），而中國則側(cè)重于技術(shù)落地與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用（聚焦“AI+制造”、“AI+城市治理”等場景）。

所以雙方投入差距的拉大，更可能意味著兩國人工智能發(fā)展路徑的進(jìn)一步分化，而非一方對另一方的簡單超越或拋棄。最終，人工智能技術(shù)的價值也許不僅在于模型的頂尖程度，更在于其對全社會生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量的提升能力。

從發(fā)展方向上看，中國的優(yōu)勢是在將AI技術(shù)應(yīng)用于政務(wù)、金融、電力等具體領(lǐng)域已較為成熟，并計劃在具身智能（如人形機器人）、AI智能終端硬件等方向?qū)で笸黄啤Ｆ溟_源策略也有助于向全球推廣技術(shù)方案。

美國的優(yōu)勢是在生物醫(yī)藥、高端制造等前沿領(lǐng)域的AI應(yīng)用更為深入，并在基礎(chǔ)軟件服務(wù)和無人駕駛等領(lǐng)域持續(xù)引領(lǐng)。

從代表性企業(yè)的表現(xiàn)來看，美國著重的是成為全球標(biāo)準(zhǔn)制定者，而中國則主要成為國內(nèi)市場優(yōu)化者。美國OpenAI、谷歌、微軟，主要是構(gòu)建并輸出“技術(shù)棧”和“生態(tài)標(biāo)準(zhǔn)”，比如云服務(wù)（Azure, Google Cloud, AWS） 將最先進(jìn)的AI模型作為基礎(chǔ)服務(wù)（如水、電）提供給全球開發(fā)者。這不僅是“賣模型”，更是定義了下一代軟件開發(fā)和云服務(wù)的范式。

從芯片層（NVIDIA）來看，美國CUDA生態(tài)已成為全球AI開發(fā)的事實上的操作系統(tǒng)。OpenAI等頂尖模型的需求，直接驅(qū)動著英偉達(dá)芯片架構(gòu)的迭代。這是最深度的綁定，軟件定義硬件，硬件支撐軟件飛躍。從應(yīng)用層來看，美國的ChatGPT、Copilot等產(chǎn)品正在重塑全球數(shù)億用戶的工作流和習(xí)慣，這種滲透是底層和普遍的。

而中國的阿里/騰訊/百度則是聚焦于“內(nèi)部應(yīng)用優(yōu)化”和“垂直行業(yè)解決方案”，其優(yōu)勢確實體現(xiàn)在國內(nèi)具體的商業(yè)場景中，例如阿里的電商推薦、騰訊的廣告和游戲匹配。這些實踐非常成功，但本質(zhì)上是 “用AI優(yōu)化現(xiàn)有業(yè)務(wù)”。

關(guān)鍵在于，這種融合更多是應(yīng)用層面的，而非基礎(chǔ)生態(tài)層面的。中國的AI巨頭，尚未像美國同行那樣，成功地向全球輸出一套通用的開發(fā)平臺或技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。

從與實體經(jīng)濟(jì)融合的深度來看，美國是要重塑物理世界，中國是優(yōu)化數(shù)字流程。

比如特斯拉，其自動駕駛和機器人，不是軟件算法在云端的自我循環(huán)，而是AI與機械、光學(xué)、車輛工程等硬科技的深度耦合。其最終產(chǎn)品是能物理移動的汽車和機器人，這代表了AI與實體經(jīng)濟(jì)的最高階融合。而英偉達(dá)與英特爾本身就是實體經(jīng)濟(jì)的核心基石（算力硬件），其與AI的融合是自身業(yè)務(wù)的進(jìn)化，同時為所有其他行業(yè)的智能化提供燃料。生物科技方面，谷歌旗下DeepMind的AlphaFold2解決了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測這一世紀(jì)難題，這是AI賦能基礎(chǔ)科學(xué)研究的里程碑，其影響將深遠(yuǎn)改變醫(yī)藥研發(fā)等實體產(chǎn)業(yè)。

中國的融合深度更多體現(xiàn)在 “工業(yè)AI” 或“AI+智能制造”上。例如，利用計算機視覺進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量檢測，利用預(yù)測性算法優(yōu)化工廠供應(yīng)鏈和能耗。這種融合非常重要，能切實提升中國制造業(yè)的效率和質(zhì)量。但從技術(shù)層級上看，它目前更多是 “點”上的突破和效率提升，而非特斯拉或AlphaFold那種可能開創(chuàng)一個全新產(chǎn)業(yè)的“面”上的顛覆。

坦誠地說，在開創(chuàng)性、生態(tài)廣度和對硬科技的整合深度上，美國企業(yè)目前走在前面。它們不僅在玩一場“軟件游戲”，更是在玩一場 “軟件定義硬件、AI重塑物理世界” 的更大格局的游戲。中國的優(yōu)勢在于其無與倫比的規(guī)模化應(yīng)用場景和快速落地能力。當(dāng)一項技術(shù)被證明可行后，在中國市場能迅速鋪開并產(chǎn)生巨大價值。但當(dāng)前的挑戰(zhàn)是，我們在很大程度上仍在基于美國定義的技術(shù)棧（如GPU、Transformer架構(gòu)）上進(jìn)行應(yīng)用創(chuàng)新。

未來的競爭關(guān)鍵點在于，中國能否在現(xiàn)有應(yīng)用優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，在基礎(chǔ)模型架構(gòu)、AI專用芯片、以及類似機器人和自動駕駛這種“硬AI”領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破，從而不再只是優(yōu)秀的“應(yīng)用者”，而是成為重要的“定義者”之一。

總體來說，中美頂尖AI大模型在核心性能、商業(yè)化閉環(huán)和全球化視野上，存在代際差距。中國的領(lǐng)先模型（如阿里通義千問、百度文心一言、月之暗面Kimi等）在國內(nèi)市場取得了長足進(jìn)步，但與美國頂尖模型（OpenAI的ChatGPT/GPT-4系列，Google的Gemini系列）相比，差距依然非常明顯，且這種差距是全方位的。

如果把AI模型比作學(xué)生，美國的GPT-4像一個各科全優(yōu)、尤其擅長解決奧數(shù)題的“學(xué)霸”，而中國的頂尖模型則像一個文科優(yōu)秀、理科良好，但解難題能力稍遜的“優(yōu)等生”。

商業(yè)化閉環(huán)是最根本的差距

“商業(yè)閉合”是關(guān)鍵。這不僅僅是技術(shù)問題，更是生態(tài)和商業(yè)模式的問題。美國（已形成飛輪效應(yīng)）。OpenAI 通過 ChatGPT Plus 訂閱、API 接口服務(wù)（被數(shù)百萬開發(fā)者和企業(yè)集成）、以及與微軟的深度綁定（Copilot for Microsoft 365, Azure OpenAI服務(wù)），構(gòu)建了一個龐大、健康、持續(xù)盈利的商業(yè)模式。收入反哺研發(fā)，形成正循環(huán)。

Google 將 Gemini 深度整合進(jìn)其搜索引擎、Workspace辦公套件（Gmail, Docs等）、安卓系統(tǒng)以及云服務(wù)中，利用其現(xiàn)有的全球商業(yè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變現(xiàn)和推廣。

美國知名企業(yè)的產(chǎn)品從設(shè)計之初就是為全球用戶服務(wù)的，擁有無可比擬的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和品牌影響力。而中國還在探索和內(nèi)卷。

中國企業(yè)的主要經(jīng)營模式是，B端的企業(yè)服務(wù)和G端的政府項目是主要收入來源，例如為銀行、運營商、政府提供定制化的AI解決方案就比較成熟。而C端變現(xiàn)就比較困難，像文心一言、通義千問這樣的C端APP，幾乎都是免費的，很難向個人用戶收取訂閱費。即便是“下載量超過美國”，很大程度上得益于龐大的國內(nèi)用戶基數(shù)和免費策略，但這并不直接轉(zhuǎn)化為商業(yè)成功。

國內(nèi)雖然也有API開放，但形成的開發(fā)者生態(tài)規(guī)模、應(yīng)用創(chuàng)新數(shù)量和商業(yè)價值，與OpenAI和Google的生態(tài)不可同日而語。而從市場層面看，中國企業(yè)的AI大模型主要服務(wù)于中國市場，受限于語言、文化、政策以及地緣政治，出海困難。

簡單說，美國的AI巨頭已經(jīng)建好了“高速公路”并向全世界收費，而中國的AI公司還在主要靠“承接政府和企業(yè)修路工程”來賺錢。總體來說，中國在AI與實體經(jīng)濟(jì)深度融合方面有望形成獨特優(yōu)勢——這句話是對的，但需要正確理解。

“AI+垂直行業(yè)” 的應(yīng)用，例如利用AI優(yōu)化制造業(yè)流程、智慧城市、智能電網(wǎng)等。在這些領(lǐng)域，中國的龐大市場、豐富場景和政府推動力確實能催生獨特的應(yīng)用優(yōu)勢。然而，在 “基礎(chǔ)大模型” 這個AI時代的“操作系統(tǒng)”層面，美國目前仍然掌握著定義未來方向和規(guī)則的王牌。追趕之路，依然漫長且艱難。

除了稀土，我們還有哪些反制牌？

面對中國在AI應(yīng)用領(lǐng)域的快速突破，美方采取了各種手段予以遏制，那么這些遏制手段中，哪些是帶有根本性的，我們沒法至少是相當(dāng)長時間內(nèi)沒法短時突破的？哪些是經(jīng)過努力可以突破，甚至可能后來居上的？

面對美國強大的芯片反制，我們除了在稀土方面發(fā)起反擊外，還有別的方法嗎？在AI的競爭格局中，美國在一些基礎(chǔ)領(lǐng)域構(gòu)筑了較高的壁壘，但中國也并非沒有機會。

稀土確實是反制中的重要籌碼，因為它直接關(guān)系到芯片制造和國防工業(yè)。但我們的優(yōu)勢并非僅限于此。

成熟制程芯片的絕對產(chǎn)能：在并非最先進(jìn)但需求量巨大的成熟制程芯片領(lǐng)域，中國擁有全球約70% 的產(chǎn)能。這意味著在全球汽車、家電、工業(yè)控制等眾多領(lǐng)域，我們擁有強大的市場影響力和供應(yīng)鏈穩(wěn)定性。

“一帶一路”與非美技術(shù)生態(tài)：通過“一帶一路”倡議等框架，我們可以向參與國推廣中國的AI技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用模式，例如智能農(nóng)業(yè)和AI醫(yī)療。這有助于構(gòu)建一個 “去美國中心化” 的國際技術(shù)合作網(wǎng)絡(luò)，擴大我們的朋友圈和市場。

關(guān)鍵礦產(chǎn)的延伸控制：除了稀土，中國還在鋰電池負(fù)極材料（石墨） 等領(lǐng)域占據(jù)全球主導(dǎo)地位。將這些關(guān)鍵原材料形成 “組合拳”，可以極大增強我們在博弈中的威懾力和回旋余地。

數(shù)據(jù)與場景的獨特優(yōu)勢：中國龐大的人口和高速數(shù)字化的進(jìn)程，產(chǎn)生了海量的、多樣性的數(shù)據(jù)，這是訓(xùn)練AI模型的寶貴燃料。結(jié)合我們在智慧城市、移動支付等領(lǐng)域已經(jīng)形成的先發(fā)優(yōu)勢，構(gòu)成了其他國家難以比擬的 “場景實驗室”。

短期看：美國在原始創(chuàng)新和頂尖模型性能上可能繼續(xù)保持領(lǐng)先地位。

長期看：中國憑借完整的制造業(yè)體系、豐富的應(yīng)用場景和強大的政府動員能力，在AI與實體經(jīng)濟(jì)深度融合方面有望形成獨特優(yōu)勢。

展望未來，中美AI競爭將是一場持久的馬拉松，各自面臨不同的挑戰(zhàn)與機遇。

美國的挑戰(zhàn)：過于高昂的投資可能難以持續(xù)；同時，AI的快速發(fā)展正面臨能源瓶頸的制約。

中國的挑戰(zhàn)：最核心的挑戰(zhàn)來自算力方面的高端芯片限制。此外，在高價值專利和頂級人才方面，與美國仍有較大差距。

中國的機遇：有市場觀點認(rèn)為，中國在能源供應(yīng)和電池技術(shù)上的優(yōu)勢，可能在未來轉(zhuǎn)化為支撐AI發(fā)展的長期基礎(chǔ)優(yōu)勢。同時，聚焦于解決實際問題的商業(yè)化路徑，也使其更易形成良性循環(huán)。

綜合來看，這場競爭的本質(zhì)正在從單一的技術(shù)比拼，轉(zhuǎn)向體系與體系的對抗。美國試圖通過“創(chuàng)世紀(jì)任務(wù)”這樣的舉措，在基礎(chǔ)科研的源頭建立代差。而我們的破局之路，關(guān)鍵在于將市場上的應(yīng)用優(yōu)勢，持續(xù)地轉(zhuǎn)化為底層技術(shù)上的創(chuàng)新優(yōu)勢。

同時，我們也需要關(guān)注美國激進(jìn)策略背后的風(fēng)險，例如放松監(jiān)管可能帶來的AI倫理和安全問題，這反而為我們倡導(dǎo) “負(fù)責(zé)任AI” 、參與并引領(lǐng)全球AI治理規(guī)則制定提供了空間。

所以中美AI競賽并非一場簡單的沖刺，而更像是一場不同策略的馬拉松。