全球AI人工智能競爭：美國上半場領先，中國下半場將超越

人工智能（AI）被廣泛認為是影響人類生產和生活的新一輪科技革命。

截至2025年年底，AI全球化競爭的第一階段已基本結束，形成了中美兩大主戰場；歐洲、日本、韓國以及東南亞、中東等區域則明顯被邊緣化，且與中美之間的差距正不斷拉大。

對比中美兩大主戰場，AI競爭第一階段的核心圍繞基礎設施、算力芯片、算力服務器、算力服務中心及大模型等領域展開，美國的整體實力確實比中國領先一個身段。

這一結論，可從主流媒體、官方發布及專業機構的各類數據與報道中得到印證。

不過，截至2025年年底，無論是華爾街還是中國資本市場，都掀起了關于AI是否存在泡沫的爭論。

人工智能如何證明自身不存在泡沫，真正成為引領全球生產生活變革的新一輪科技革命主浪潮？關鍵在于實現應用落地與應用場景的閉環。

過去，全球對人工智能的投資規模已達數千億甚至上萬億美元。

從2026年開始，資本市場與產業界的關注焦點將更多轉向：AI能否在物理實體、服務業等諸多場景成功落地，能否大幅提升勞動生產率、創造巨額社會財富，最終形成投資收益遠大于成本的良性局面。

2026年，也意味著人工智能全球競爭進入下半場。盡管上半場中國落后于美國，但在下半場的應用落地階段，中國大概率將實現對美國的超越。

這一判斷主要基于以下三大優勢：

第一，電力與能源優勢。特斯拉的馬斯克、英偉達的黃仁勛等行業領軍者都曾指出，AI競爭的終極核心是電力——無論是當前的AI數據中心，還是未來各類AI應用場景，都高度依賴電力供給，且對電力規模與成本均有極高要求。

2025年，中國的發電規模約為美國的2.6倍，盡管GDP僅為美國的65%左右，但發電量已遠超美國；更值得注意的是，中國全年新增電力建設規模約為美國的10倍。

成本方面，憑借完整的產業鏈優勢，中國在風電、光伏等新能源領域的發電成本顯著低于美國。因此，在未來AI落地應用所需的電力供給規模與成本上，中國具備美國難以比擬的優勢。

第二，AI與物理實體結合的制造業優勢。AI應用的重要方向之一是與物理實體深度融合，例如電動汽車及未來的自動駕駛、人形機器人等全自動化設備，以及低空經濟中的無人駕駛飛行器所構建的新型交通物流網絡等，這些場景均高度依賴現代制造業及其上下游完整產業鏈的支撐。

當前，美國的特斯拉在電動汽車、人形機器人領域堪稱標桿，但無論是自動駕駛汽車還是人形機器人的生產，都高度依賴中國相關產業鏈供應商；蘋果作為AI與電子產品結合的典型案例，其生產制造產業鏈也在相當程度上依賴中國。因此，在AI與物理實體結合的應用領域，中國相對美國仍具明顯優勢。

第三，服務業應用場景優勢。中國擁有全球規模最大的智慧城市建設基礎，以電商為核心的應用場景更是具備無可比擬的優勢——不僅應用人口規模龐大，電商覆蓋的廣度與深度領先全球，配套的物流、售后等服務體系也極為完善。

未來，隨著大模型落地，若AI在垂直領域的應用實現突破，無論是游戲、教育、數字媒體等領域，還是電商及其他更廣闊的場景，中國憑借龐大的用戶基礎、較低的應用成本以及便捷的物流網絡，都將形成美國難以匹敵的競爭力。

綜上，人工智能的全球競爭，最終比拼的并非半導體或數據中心本身，而是落地后的各類硬核應用場景，以及電力這類制約AI應用的關鍵要素。

從這些維度來看，中國均處于有利地位。或許上半場美國確實領先，但在下半場的AI競爭中，中國的優勢將更為明顯。

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