數學是中美AI隱形戰場

文︱邱立本

數學看似是最簡單的科學研究。一支鉛筆，一張白紙，就可以四兩撥千斤。中美AI競爭眾聲喧嘩，驀然回首，發現數學才是競爭關鍵——得數學優勢者得AI天下。

數學看似是最簡單的科學研究。一支鉛筆，一張白紙，就可以四兩撥千斤，改變一個龐大復雜實驗室的研究方向。中美AI競的眾聲喧嘩，驀然回首，發現數學才是競爭關鍵——得數學優勢者得AI天下。

因為中美AI競爭，已從芯片算力堆砌、數據規模轉向底層數學能力的較量。數學作為AI的“底層語言”，不僅定義著算法的上限與算力的效率，更成為決定兩國AI產業可持續發展的關鍵變數。中美在數學領域的博弈，正重塑全球AI競爭的格局。

數學之所以成為AI競爭的核心，源于其不可替代的基礎作用。神經網路的訓練依賴線性代數的矩陣運算，大模型的推理效率取決于最優化理論的突破，而決策問題的破解更離不開概率統計的支撐。

當前AI發展面臨的算力瓶頸、“幻覺”問題，本質上都是數學問題——華為通過數學等價變換，將部分復雜乘法轉為加法運算，使用于AI運算的昇騰算力利用率上升，印證了“用數學補物理”的核心邏輯。

誰能在數學理論與應用創新上占據先機，誰就能在下一代AI技術革命中掌握主動權。

中國在AI數學領域的優勢正加速突顯。龐大的人才基數構成堅實基礎，每年近五百萬STEM（科學、科技、工程、數學）畢業生為數學與AI交叉研究提供充足儲備。在核心能力比拼中，國產大模型已實現關鍵突破。上海AI實驗室研發的Intern-S1-MO智能體，通過多智能體協作架構突破上下文限制，在中國數學奧林匹克中遠超金牌門檻，展現出工程化落地的獨特優勢。

美國則呈現“長板突出、短板明顯”的格局。其長板在于原創理論引領與頂尖人才聚集，主導了深度學習、Transformer等底層框架的數學基礎，DARPA“指數級數學”計劃持續推動前沿探索。但STEM人才短缺已成致命短板，預計到二零三零年將有一百四十萬個技術崗位面臨無人勝任困境，嚴重依賴海外人才卻面臨留存率下降的挑戰。

同時，美國在數學理論向應用轉化的效率上落后于中國，基礎研究與應用場景的銜接不夠緊密，制約了數學創新的落地價值。這場數學主導的AI競爭沒有絕對的贏家，卻有明確的競爭邏輯：美國需補人才與轉化之短，中國需強原創與理論之基。隨著國產大模型在數學推理領域的差距持續縮小，以及美國對人才危機的應對，未來競爭將聚焦于跨學科數學創新與場景化應用突破。

數學的較量，終將決定中美AI競爭的終極走向，二十四歲的洪樂潼等中國數學天才橫空出世，就好像她的祖輩華羅庚、陳景潤、陳省身、丘成桐等，不僅在數學的夜空閃耀，也帶來全球科技研究的最新座標。