中美人工智能（AI）競爭：道路比技術更重要｜國際

文/粵開證券首席經濟學家、研究院院長羅志恒，粵開證券資深宏觀分析師范城愷

人工智能（AI）正在引領新一輪科技革命，成為大國博弈的關鍵領域。大國科技競爭并非單純的技術比拼，而是科技發(fā)展、產業(yè)應用與國家戰(zhàn)略的綜合較量。全面理解中美AI競爭格局，不能單看一時的技術實力，更需要從發(fā)展模式與戰(zhàn)略選擇視角進行比較分析。中美AI發(fā)展究竟處于何種態(tài)勢？雙方在核心環(huán)節(jié)各有哪些優(yōu)勢與短板？兩國AI發(fā)展模式有何差異？未來這一競爭將如何演繹？本文立足AI全產業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)與內在邏輯展開系統(tǒng)分析。

實力：中美AI核心技術、底層基礎及產業(yè)應用比較

中美人工智能（AI）競爭已進入深水區(qū)，對兩國競爭格局的研判，需立足AI全產業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)與內在邏輯展開系統(tǒng)分析。本部分聚焦技術與人才、底層基礎和產業(yè)應用三大層面，具體比較AI模型、芯片、算力基建、人才、稀土、能源和產業(yè)應用等七大關鍵環(huán)節(jié)。

技術與人才方面，AI模型、芯片與算力基建是中美AI競爭的核心戰(zhàn)場，人才作為核心智力要素貫穿技術研發(fā)全流程。具體來看，AI模型的研發(fā)和訓練需要算力支撐，芯片是產生算力的硬件，算力基建是芯片實現規(guī)模化算力輸出的平臺，人才是AI模型算法研發(fā)、芯片研發(fā)、算力基建優(yōu)化等核心技術突破的關鍵要素。

底層基礎方面，稀土、電力兩大環(huán)節(jié)為全產業(yè)鏈提供底層支撐。其中，稀土是芯片、算力基建相關硬件的核心原材料，電力是數據中心等算力基建運行的基本保障。

產業(yè)應用是AI技術的最終價值落點。應用環(huán)節(jié)承接核心技術層的研發(fā)成果，將AI模型適配各領域場景實現產業(yè)化落地與商業(yè)化變現；同時，應用端的市場需求與場景數據，也會反哺技術層面的模型優(yōu)化、芯片升級與算力適配。

技術與人才：美國整體領先，但差距趨于收斂

模型：美國性能領先，中國快速追趕

美國在尖端AI大模型性能方面保持領先，但差距快速收斂。目前，美國在尖端基礎模型和通用人工智能（AGI）研發(fā)上保持先發(fā)領先優(yōu)勢。根據人工智能研究公司Epoch AI的測試，截至2026年1月，美國先進大型語言模型的性能領先中國大模型7個月左右（圖表1）；美國白宮AI負責人曾預計，美國AI技術只領先中國3-6個月，“是一場非常接近的競賽”。但是從趨勢看，中美AI模型性能的差距趨于縮窄。斯坦福大學《2025年人工智能指數報告》顯示，中美頂級AI大模型在多項基準測試中的性能差距已從2023年的17.5%大幅縮小至2024年的0.3%。2025年1月，中國DeepSeek R1模型的發(fā)布進一步挑戰(zhàn)了美國AI模型的領先地位，證明了中國企業(yè)在算力受限的情況下，通過優(yōu)化模型架構和訓練方法，也能訓練出比肩美國的高性能模型。2026年2月，字節(jié)跳動旗下AI視頻生成模型Seedance 2.0內測，對標OpenAI的Sora 2，再次反映中國企業(yè)在模型技術層面的突破能力。

芯片：美國壟斷設計與研發(fā)，中國擅長制造與封裝

美國主導全球先進芯片的設計與研發(fā)。目前，美國掌控半導體（芯片主要材料）產業(yè)鏈中的上游高附加值領域，尤其在軟件設計、邏輯芯片等領域具備全球壟斷地位（圖表3）。例如，截至2025年三季度，英偉達公司的獨立圖形處理器（GPU，屬于邏輯芯片）占據了全球90%以上的市場份額。同時，美國政府通過出口管制持續(xù)限制中國獲取先進制程芯片，以及用于制造先進芯片的光刻機等必備設備。受美國出口管制影響，中國企業(yè)難以獲得最先進的AI芯片，高端模型訓練受到制約。

中國在芯片產業(yè)鏈中下游環(huán)節(jié)形成優(yōu)勢，并持續(xù)推進國產芯片研發(fā)。嚴格的出口管制客觀上加速了國產AI芯片的自主化進程。中國企業(yè)一方面在高端芯片研發(fā)上積極突破，另一方面已經在中端芯片制造環(huán)節(jié)形成優(yōu)勢。從半導體產業(yè)鏈看，中國在上游環(huán)節(jié)落后，但在材料、晶圓制造和封裝測試等中下游環(huán)節(jié)的附加值已經超過美國（圖表3）。根據國際市場調研機構IDC數據，2025年上半年， 中國AI芯片市場規(guī)模達到160億美元、出貨超過190萬張， 其中英偉達約占62%市場份額，國產芯片約占35%，國產芯片市占率穩(wěn)步提升。國產芯片性能雖不及英偉達，但通過技術創(chuàng)新和場景適配，已能滿足多數工業(yè)和消費級AI應用需求。

算力基建：美國規(guī)模領先，中國效率較高

美國的算力規(guī)模及數據中心數量顯著高于中國。AI模型的訓練與應用依賴規(guī)模化的計算能力，即算力。而形成規(guī)模化的算力需要數據中心等物理基礎設施承載。目前，美國在數據中心數量以及算力總規(guī)模上顯著超過中國。截至2025年11月，美國數據中心數量已超過4000個，中國則約500個。根據Epoch AI的統(tǒng)計，截至2025年5月，美國掌握的智能算力規(guī)模（GPU集群性能）占全球的75%左右，而中國占比約為15%。

中國算力保持高速增長，且算力調度效率較高。中國算力總規(guī)模居全球第二，并保持高速增長。據IDC預測，2025年中國算力市場規(guī)模預計同比增長超30%。中國雖然算力規(guī)模不及美國，但算力設施承載密度更高，算力調度更加靈活高效。中國深入實施“東數西算”工程，已發(fā)展10個國家數據中心集群，將東部算力需求有序引導到西部，形成了全國一體化算力網絡。面對高端芯片短缺，中國企業(yè)通過算法優(yōu)化提升算力利用率，同時推進國產算力芯片與生態(tài)建設。此外，中國算力成本顯著低于美國，在大規(guī)模應用時更具成本優(yōu)勢。

人才：美國集聚頂尖人才，雙方研究人員總數相當

美國擁有較多頂尖人才，但中美研究人員總數差距不大。人才是AI技術發(fā)展的重要基礎。根據Macro Polo報告，截至2022年，美國憑借行業(yè)先發(fā)優(yōu)勢與高薪待遇體系，吸引了全球57%的頂尖AI研究人員，而在中國工作的頂尖人才僅占12%；但是，如果看全球頂尖研究人員的本科畢業(yè)院校來源，美國（28%）和中國（26%）幾乎持平。從更廣泛的研究人員數量看，雙方差距不大。《全球人工智能科研態(tài)勢報告（2015-2024）》顯示，中國AI研究人員數量從2015年的不足萬人增至 2024年的5.2萬人，已經較為接近美國的6.3萬人。從趨勢看，隨著國內技術環(huán)境的改善和戰(zhàn)略引導，選擇在中國工作的AI研究人員較快增長。

底層基礎：中國更具優(yōu)勢，且美國追趕難度較大

稀土：中國絕對主導，美國依賴進口

中國在稀土產業(yè)鏈占據絕對主導地位。稀土是制造芯片、永磁體等AI相關硬件的關鍵材料，對全球芯片、傳感器和電池供應鏈等具有重要影響。根據美國地質調查局數據，2024年中國生產稀土27萬噸，遠超美國的4.5萬噸；更關鍵的是，中國在稀土分離、精煉和深加工等關鍵環(huán)節(jié)掌握核心技術，形成了完整的產業(yè)優(yōu)勢，而美國目前幾乎沒有精煉能力[11]。據國際能源署（IEA）數據，2024年，中國擁有全球60%的稀土開采量和91%的稀土精煉產量。中國對稀土的掌控，意味著美國可以限制“今天的芯片”，而中國更能掌控“明天的芯片”所需的關鍵材料。

美國在稀土環(huán)節(jié)高度依賴進口，且難以拓展中國以外的來源。美國在稀土環(huán)節(jié)對中國的進口依賴度達到70%。盡管美國政府正在積極尋求除中國外的稀土來源，但難度很大，原因在于其他地區(qū)稀土儲量有限，且缺乏開采和精煉的技術積累。從稀土儲量看，中國擁有全球近50%的稀土儲量，美國儲量僅為中國的4%。IEA預計，即使假設美國、馬來西亞等新建稀土項目進展順利，到2040年，中國稀土精煉的全球份額仍將保持在70%以上。

電力：中國供給充足，美國面臨瓶頸

中國電力供給充足，有能力持續(xù)保障AI能源需求。中國發(fā)電量自2010年起持續(xù)超過美國，2024年達美國2.3倍，較2019年累計增長了34%，而美國同期僅增長6%（圖表6）。中國不僅發(fā)電量全球領先，且電力基礎設施建設完善，電網調度能力強，能夠為數據中心運行提供充足能源保障。據IEA數據，2024年，中國數據中心耗電量占總用電量的比例約1%，而美國約4%。面對未來AI發(fā)展帶來的能源需求增長，中國能夠憑借強大的建設能力更快部署電力基礎設施。此外，中國在清潔能源技術方面領先，能源成本更為可控。

美國電力市場緊張，已經開始并可能持續(xù)制約AI發(fā)展。美國數據中心的能耗需求高增，但電力供給增長緩慢，“缺電”問題日益突出。據華爾街日報2026年1月報道，目前美國電力市場已經十分緊張，13個州的電網使用接近極限，弗吉尼亞州等數據中心集中地區(qū)電價飆漲，州政府已暫停新增數據中心審批，民生負擔與產業(yè)擴張矛盾尖銳。根據布魯金斯學會的分析，美國數據中心用電需求極大，新建一個大型數據中心通常需要超過1吉瓦電力，相當于美國一座小城市的用電量；但供給方面，由于美國的電力需求在過去近20年基本持平，從而電力基礎設施老化、新增投入不足，且新建電力基建的能力較弱。高盛預計，到2030年，美國幾乎所有電力電網都將面臨備用容量不足的問題，而中國將擁有充足備用電力容量。

產業(yè)應用：美國側重高精尖場景，中國側重規(guī)模化部署

美國在高附加值的企業(yè)級應用上領先。美國AI應用呈現“高端化、專業(yè)化”特征，側重“高精尖”場景的技術突破，追求技術性能與商業(yè)價值的極致結合，單個應用場景的附加值較高，重點聚焦國防、醫(yī)療、量子計算等前沿領域。例如，美國在AI輔助藥物研發(fā)、量子人工智能融合等領域處于領先地位，相關技術商業(yè)化程度高，能夠帶來豐厚的利潤回報。但美國部分民用AI場景（如無人機配送、無人出租車等）部署受嚴格監(jiān)管限制，且公眾對AI應用的信任不足，導致商業(yè)化應用進度落后于中國。

中國在消費級應用和產業(yè)賦能上更具優(yōu)勢。中國的AI應用更加面向實體經濟，強調“AI+”產業(yè)賦能，以“規(guī)模化”應用為特色，通過海量場景覆蓋實現技術快速迭代，形成規(guī)模效應。中國依托開源模型的低成本優(yōu)勢、超大規(guī)模市場及完善的制造業(yè)基礎，實現了AI技術在消費電子、工業(yè)制造和交通運輸等領域的規(guī)模化部署，在此過程中逐步實現技術升級，部分細分場景的發(fā)展水平已達到全球領先。

中國在AI賦能制造業(yè)、城市服務等方面卓有成效，在人形機器人、無人駕駛出租車等新興應用場景形成獨特優(yōu)勢。世界知識產權組織報告顯示，截至2024年，中國已成為全球AI專利最大擁有國，占比達60%。這些專利廣泛覆蓋醫(yī)療健康、智能汽車、制造業(yè)、金融、交通運輸、安全和電信等各類產業(yè)，凸顯了中國AI賦能產業(yè)發(fā)展方面的縱深滲透能力。中國在全自動港口、智慧工廠和具身智能（無人機器人）等領域實現了全球領先的部署規(guī)模。例如，市場研究機構Omdia報告顯示，2025年全球人形機器人市場出貨量排名前六的品牌均來自中國，占據全球87%的市場份額。此外，中國企業(yè)在無人駕駛出租車、無人機配送、智能工廠等場景的測試和商用化進度快于美國。

道路：中美AI發(fā)展路徑截然不同，終極道路趨于交匯

道路差異的三大體現：發(fā)展目標、技術路線、商業(yè)模式

從發(fā)展目標看，美國重在技術突破，中國重在應用深耕。美國將實現通用人工智能（AGI）作為核心目標，即實現能夠達到甚至超越人類認知能力的AI技術。在此目標下，美國企業(yè)集中資源攻克底層理論和前沿算法，投入大量資金進行算力基建與模型訓練，追求“諾貝爾獎級”的技術突破。中國AI發(fā)展更以應用為導向，企業(yè)更傾向于開發(fā)“小而美”的專用模型，針對特定場景優(yōu)化性能，而非追求大而全的通用模型。同時，中國將現有技術積極運用到多數場景，注重解決實際問題和產業(yè)升級，而非單純追求技術領先。

從技術路線看，美國大模型多為閉源，中國構建開源生態(tài)。美國主流AI模型多為閉源，即源代碼和內部實現細節(jié)不對外公開，旨在保護知識產權與維護商業(yè)利益，以匹配高昂的研發(fā)成本。中國主流大模型多為開源，支持用戶進行本地部署和二次開發(fā)，這一模式降低了企業(yè)接入門檻，更有利于快速擴大市場份額和技術影響力。目前，中國大模型在全球開源市場中的份額超過六成，美國僅三成。

從商業(yè)模式看，美國主打付費訂閱和高端企業(yè)服務，中國走“免費+增值”路線。美國AI大模型企業(yè)以訂閱制為主要收入來源，產品定價較高，并提供高附加值的企業(yè)級服務，通過閉源模型和深度服務形成客戶粘性，以實現較高的利潤率。中國企業(yè)走的是“免費+增值”路線，先提供大量免費功能，再推廣付費增值服務，通過流量積累實現間接變現。值得指出的是，網站流量數據可能顯示美國模型在全球占據較高市場份額，但由于中國開源模型的本地部署無法被追蹤，所以并不能說明美國AI商業(yè)化部署領先中國。事實上，目前全球AI商業(yè)化均處于起步階段，多數企業(yè)仍處于虧損運營狀態(tài)。

道路差異的三層原因：頂層設計、產業(yè)基礎、資本市場

頂層設計與政策導向：美國強調“競賽”，中國重視產業(yè)協(xié)同

美國政府將AI視為對華戰(zhàn)略競爭的核心領域，通過產業(yè)補貼、出口管制、外國投資審查等手段，期望保持技術領先以“贏得競賽”。2018年5月特朗普在第一任期內舉辦“AI峰會”，就提出維護美國在AI時代的“領導地位”。2022年拜登政府推出《芯片與科學法案》，撥款520億美元支持半導體研發(fā)，并明確限制受補貼企業(yè)在中國投資先進制程芯片廠。2024年美國國會提出，要參考二戰(zhàn)期間“曼哈頓計劃”來規(guī)劃和發(fā)展AI，特別強調聚焦AGI研發(fā)，以應對中美科技競爭；2025年11月特朗普啟動“創(chuàng)世紀計劃”，標志這一戰(zhàn)略思想步入實踐。2025年特朗普政府公布《贏得AI競賽：美國AI行動計劃》，宣稱美國必須擁有世界上最強大的AI系統(tǒng)，在創(chuàng)造性和變革性應用方面引領世界。

中國的AI發(fā)展戰(zhàn)略與國家發(fā)展規(guī)劃高度契合，鼓勵AI技術攻關的同時，更加強調推動AI技術與實體經濟深度融合，而非單純的技術競賽。2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》確立“三步走”戰(zhàn)略目標，部署構建開放協(xié)同的科技創(chuàng)新體系、培育高端智能經濟等六大重點任務，標志著AI發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略。2021年“十四五”規(guī)劃將AI列為前沿領域攻關重點，提出以數字化轉型整體驅動生產方式變革。2024年工信部等七部門《關于推動未來產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》將AI列為未來產業(yè)核心，同步推進技術創(chuàng)新與產業(yè)規(guī)模提升。2025年8月國務院印發(fā)《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，一個“加號”凸顯了“應用”的政策重心。文件設定了2027年深度融合、2030年全面賦能、2035年進入智能經濟新階段的三階段路線圖，以科學技術、產業(yè)發(fā)展、消費提質、民生福祉、治理能力與全球合作六大領域為重點，推動AI全面賦能高質量發(fā)展。2025年10月四中全會通過的《“十五五”規(guī)劃建議》明確加快人工智能等數智技術創(chuàng)新，一方面強調突破基礎理論和核心技術，另一方面強調加強人工智能同產業(yè)發(fā)展等相結合，“搶占人工智能產業(yè)應用制高點，全方位賦能千行百業(yè)”。2026年3月公布的《“十五五”規(guī)劃綱要》從更高維度進一步提出深化拓展“人工智能+”，賦能經濟社會發(fā)展和治理能力提升，促進生產方式深層次變革和生產力革命性躍遷。

技術與產業(yè)基礎：美國產學研體系成熟，中國制造業(yè)體系完備

美國產學研體系相對成熟，具備追求前沿技術的環(huán)境；但制造業(yè)基礎偏弱，AI應用部署能力受到制約。美國的技術優(yōu)勢源于長期積累的基礎研究和人才儲備，高校與科研機構在基礎算法、前沿創(chuàng)新上長期領跑，形成源頭創(chuàng)新能力。同時，美國產學研體系相對成熟，硅谷形成了從基礎研究到應用開發(fā)再到商業(yè)化的創(chuàng)新鏈，能夠支持企業(yè)依托高新技術變現。但另一方面，美國制造業(yè)基礎薄弱，制造業(yè)“回流”效果有限，高端制造產業(yè)鏈外遷、規(guī)模化量產配套不足，疊加基礎設施長期投入不足，導致AI技術在產業(yè)應用的落地成本高、效率低。

中國擁有全球最完整的產業(yè)鏈與規(guī)模化制造優(yōu)勢，為AI與產業(yè)深度融合鋪平道路。中國的制造業(yè)門類體系完整，制造業(yè)增加值占全球的比重接近30%，穩(wěn)居全球第一。中國實體經濟與數字經濟加速融合，已建成全球最大、覆蓋最廣的網絡基礎設施，智能制造成效明顯，AI賦能產業(yè)應用水到渠成。例如，根據國際機器人聯(lián)合會（IFR）數據，截至2024年，中國工業(yè)機器人的部署在全球的占比達到43%，部署規(guī)模是美國的5倍。成熟的工業(yè)機器人產業(yè)與長期積累的精密制造技術，讓人形機器人更快從實驗室走向量產。又如，新能源汽車產銷量連續(xù)保持全球第一，為無人駕駛發(fā)展打下了成熟的產業(yè)鏈和市場基礎，再加上完善的道路與通信基建，支持無人駕駛出租車的高效部署。

資本市場與融資模式：美國由私人資本主導，中國以政府和產業(yè)資本為主

美國AI企業(yè)融資由私人資本主導，資本高度關注企業(yè)技術壁壘與估值空間。美國的風險投資（VC）、私募股權（PE）等私人資本是AI企業(yè)的核心資金來源。據斯坦福大學統(tǒng)計，2024年美國投向AI的私人資本突破千億美元，接近中國的12倍；2013-2024年美國AI私人資本累計超過4700億美元，接近中國的4倍。私人資本通常風險容忍度較高，不看重企業(yè)短期盈利表現，更關注技術壁壘和長期增值空間，進而鼓勵企業(yè)在前沿技術領域尋求突破。同時，美國納斯達克、紐交所等二級市場發(fā)展成熟，為私人資本提供了高效退出渠道，進一步強化了全球資本對AI前沿技術研發(fā)的投入。在此過程中，企業(yè)也需要證明自身的技術壁壘實力與高回報前景，因此傾向采用閉源模式、提供訂閱制與企業(yè)定制化服務等，以迎合資本市場的估值偏好。但該模式或難對非尖端技術開發(fā)及應用的企業(yè)提供充足的資金支撐。

中國AI產業(yè)融資以政府和產業(yè)資本為主，更利于推動技術落地與產業(yè)應用。中國AI相關企業(yè)更多依托產業(yè)資本、政府引導基金、銀行貸款和大型平臺企業(yè)的戰(zhàn)略投資等。其中，政府主導的產業(yè)引導基金、國有資本發(fā)揮“壓艙石”作用，服務于國家戰(zhàn)略，投入AI產業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)的同時，更積極推動產業(yè)應用。大型互聯(lián)網平臺企業(yè)通過自有資金或關聯(lián)基金投資AI創(chuàng)業(yè)公司，能夠部分彌補VC不足的短板，為AI產業(yè)發(fā)展提供多元化資金支持。此外，中國也在積極推動資本市場改革，科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板、北交所等平臺也為“硬科技”企業(yè)提供融資支持。

各自挑戰(zhàn)：美國面臨資本市場泡沫風險，中國需要避免重復建設問題

美國AI發(fā)展模式的核心風險在于資本市場泡沫，且泡沫破裂的傳導性風險較高。美國AI產業(yè)的高估值和巨額投資，建立在一個有待驗證的假設之上，即AI技術會持續(xù)升級并顯著提升生產力，為企業(yè)帶來巨額利潤。美國海量資本扎堆前沿技術研發(fā)領域，對企業(yè)短期盈利無硬性要求，大量資金集中于少數大模型企業(yè)，直接推高行業(yè)估值，形成“高估值、低兌現”的市場格局。但當AI技術向實際生產力轉化的進度偏慢，如麻省理工學院（MIT）2025年報告指出，全球企業(yè)在生成式人工智能領域累計投入300–400億美元，但高達95%的企業(yè)尚未獲得實質性回報。若前沿技術研發(fā)突破不及預期、商業(yè)化落地進度放緩，可能引發(fā)估值體系崩塌，導致資本斷崖式撤離，并威脅技術創(chuàng)新前景。此外，若AI技術未能明顯提升生產力，反而引發(fā)失業(yè)、能源緊張等經濟和社會問題，可能招致更嚴格的監(jiān)管，也可能觸發(fā)估值泡沫破裂。

中國AI發(fā)展模式需要重視和避免重復建設的風險。中國AI企業(yè)融資較依賴于政府、銀行和大型平臺企業(yè)，這種模式的優(yōu)勢是資金來源相對穩(wěn)定，受市場波動影響較小，但也可能存在資源配置效率不足，以及企業(yè)對政策依賴過強的問題。同時，地方政府對中央政策的群體性響應，容易導致各地政府和企業(yè)“一擁而上”，過于追逐投資額、建設數量等量化指標，不排除出現重復建設、資源配置效率低下的情況。一旦產業(yè)應用效益不足，不能有效反哺底層研發(fā)與技術攻關，中國AI產業(yè)可能陷入“大而不強”的局面。這一問題已引起官方關注，國家發(fā)改委強調，發(fā)展“AI+”要堅持因地制宜，堅決避免無序競爭和“一擁而上”。

未來演繹：道路交匯與競爭加劇

盡管當前中美AI發(fā)展路徑不同，但未來雙方戰(zhàn)略邊界可能趨于模糊，直接競爭將更加激烈。美國正在重視AI應用。《美國AI行動計劃》指出，技術應用有限與滯后是制約AI潛力釋放的瓶頸，美國政府需要建立“先行先試”的產業(yè)文化，激發(fā)人工智能活力。美國企業(yè)也在積極探索AI變現路徑，資本市場對于企業(yè)營收增長和盈利效率的關注度不斷上升。中國正在攻堅核心技術。《“十五五”規(guī)劃綱要》強調“加強原始創(chuàng)新和關鍵核心技術攻關”，并將“人工智能”置于前沿科技攻關首位；具體提出加快突破人工智能基礎理論和核心技術，推進人工智能模型架構改進、算法優(yōu)化，探索通用人工智能發(fā)展路徑等。隨著應用場景的不斷豐富和技術積累的持續(xù)深化，中國在核心技術領域的差距有望進一步縮小。

中美AI應用在全球市場的爭奪已經揭幕。中美AI技術及產業(yè)應用在海外市場已經初步展開角逐，雙方圍繞技術輸出、市場布局、治理規(guī)則的角逐日趨激烈。美國憑借技術先發(fā)優(yōu)勢，聯(lián)合盟友推進AI技術出口，將芯片、大模型、云服務等與自身技術標準、價值觀深度綁定，重點在中東、東南亞等新興市場布局。中國則依托“一帶一路”數字合作框架，以產業(yè)化應用為核心優(yōu)勢，推動智慧城市、智能制造等成熟的 AI 解決方案在“全球南方國家”落地。同時，中國秉持普惠包容的發(fā)展理念，在技術輸出中注重本地化適配和全生命周期服務，借助金磚國家合作、全球發(fā)展倡議等多邊平臺，與更多發(fā)展中國家開展 AI 技術合作，不斷擴大技術合作朋友圈，打造差異化的市場競爭優(yōu)勢。

建議：加強技術攻關、鞏固產業(yè)賦能、擴大國際布局

中國有必要堅持自主創(chuàng)新與開放合作并重，以應用優(yōu)勢帶動技術突破，以技術突破支撐產業(yè)升級，走出一條具有中國特色的AI發(fā)展道路。

其一，明確技術攻關的優(yōu)先次序，集中資源在光刻機、EDA軟件、高端芯片設計、先進材料等“卡脖子”環(huán)節(jié)實現突破。借鑒“兩彈一星”和高鐵等成功經驗，組建國家級攻關團隊，發(fā)揮新型舉國攻關機制優(yōu)勢，整合頂尖科研機構、企業(yè)和人才，實行“揭榜掛帥”等激勵機制，容忍試錯和失敗。盡管美國試圖構建全球供應鏈壁壘，但全球半導體產業(yè)的高度專業(yè)化分工使得完全脫鉤成本高昂且不現實。加強與日本、韓國、歐洲等國家和地區(qū)的技術合作，通過市場準入、投資并購、聯(lián)合研發(fā)等方式獲取先進技術，加速核心技術突破進程。

其二，需要改變當前偏重應用、輕視基礎的科研導向，建立長期穩(wěn)定的基礎研究資助機制。核心技術的突破依賴于深厚的科學基礎和高水平人才。應增加對數學、物理、化學、材料科學等基礎學科的投入，改革科研評價體系，鼓勵長期研究和原創(chuàng)性探索。同時，擴大科學、技術、工程和數學（STEM）教育規(guī)模，提升教育質量，吸引海外高端人才回國或來華工作。

其三，鞏固產業(yè)賦能優(yōu)勢，深化AI與實體經濟融合。中國制造業(yè)門類齊全、規(guī)模龐大，是AI應用的天然場景。應繼續(xù)推動AI在制造業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)等領域的深度融合，提升產業(yè)數字化、智能化水平。在鞏固傳統(tǒng)產業(yè)AI應用的同時，積極探索發(fā)展新興應用場景，如具身智能、低空經濟、智能網聯(lián)汽車、智能制造裝備、生物醫(yī)藥創(chuàng)新等。這些領域中國具有場景優(yōu)勢和數據優(yōu)勢，有望形成新的增長點。

其四，避免低水平重復建設和無序競爭。針對可能出現的產能過剩問題，應進一步強化市場機制作用。政府應減少直接補貼，轉向提供公共服務（如基礎研究、人才培養(yǎng)、知識產權保護）和營造公平競爭環(huán)境。對于已經出現產能過剩的行業(yè)，通過兼并重組、淘汰落后產能等方式優(yōu)化結構。中央政府協(xié)調地方政府行為，避免地方保護主義和重復投資，引導不同地區(qū)錯位發(fā)展，形成分工合理的產業(yè)布局。例如，東部地區(qū)側重AI研發(fā)和高端應用，中西部地區(qū)發(fā)展數據中心和算力服務，避免“一哄而上”。

其五，繼續(xù)推動資本市場改革，完善融資支持體系。構建適配AI產業(yè)發(fā)展的多元化融資支持體系，完善私人資本對AI前沿研發(fā)的長效支撐機制，彌補國內市場化資本布局短板。積極引導風險投資、私募股權等市場化資本加大AI產業(yè)布局力度，通過政策引導與激勵培育兼具風險容忍度和長期視野的“耐心資本”，支持企業(yè)長期研發(fā)和創(chuàng)新。完善科技金融服務體系，為AI企業(yè)提供信貸、擔保、保險等綜合金融支持，緩解企業(yè)融資難、融資貴問題。進一步發(fā)揮科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板、北交所等資本市場平臺的作用，有針對性地鼓勵AI技術和應用相關企業(yè)上市融資，為私人資本拓寬退出渠道。

其六，構建開放合作生態(tài)，深度參與全球AI治理。用好“一帶一路”、金磚國家、上海合作組織等平臺，加強與發(fā)展中國家的AI合作。通過提供成本合理、技術適用的AI產品和服務，幫助這些國家推動數字化轉型，同時為中國企業(yè)開拓新市場。這種合作應是互利共贏的，避免“新殖民主義”批評和國際敘事，注重技術轉讓、人才培養(yǎng)和本地化生產。同時，隨著AI技術快速發(fā)展，數據安全、隱私保護、倫理規(guī)范等問題日益突出。應積極參與國際AI治理規(guī)則制定，推動建立公平合理的全球AI治理框架。

其七，探索中美AI發(fā)展合作空間，避免過度陷入對抗。中美兩國作為全球AI產業(yè)的兩大核心力量，有必要在競爭中尋求合作，在合作中管控分歧。面對美國的技術封鎖，在維護核心利益的同時，尋求對話和合作空間。尤其考慮到，中國在稀土、電力能源等領域的關鍵優(yōu)勢，能夠對美國AI中長期發(fā)展形成制衡，可以據此撬動雙方在芯片等核心技術領域的談判。此外，還可依托第三方市場與國際多邊平臺，推動中美AI企業(yè)開展聯(lián)合布局，以市場化合作淡化地緣競爭色彩，形成“競爭中有合作、合作中守底線”的良性互動格局。

結語：“勝負”不在技術比拼，更在綜合較量

中美AI競爭已進入深水區(qū)，雙方在核心技術、底層支撐和產業(yè)應用的發(fā)展情況與實力對比不斷演變，單純比較“硬實力”意義有限，更需要全面理解雙方AI發(fā)展道路的系統(tǒng)性差異。兩國走出了截然不同的發(fā)展道路：美國憑借技術先發(fā)優(yōu)勢和資本實力，在前沿技術研發(fā)和高端市場占據主導；中國則依托超大規(guī)模市場、制造業(yè)基礎和制度優(yōu)勢，在規(guī)模化應用和開源生態(tài)建設上實現領先。兩條道路各有優(yōu)勢，也各具挑戰(zhàn)：美國需要破解資本市場泡沫與生產率提升脫節(jié)的難題；中國則需要在保持應用優(yōu)勢的同時突破核心技術瓶頸，避免重復建設與無序競爭。

中美AI競爭最終的“勝負”，關鍵不在于誰能在技術上實現絕對領先，而在于誰能更有效地將技術轉化為經濟增長、民生福祉和綜合國力。歷史終將證明，AI競爭的真正贏家，是那些能夠駕馭技術、服務人民、造福世界的國家和民族。

來源 |粵開志恒宏觀

編輯 |周茗一

審核丨秦婷

責編 | 蘭銀帆

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