文/粵開證券首席經(jīng)濟(jì)學(xué)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(lǐng)新一輪科技革命，成為大國博弈的關(guān)鍵領(lǐng)域。大國科技競爭并非單純的技術(shù)比拼，而是科技發(fā)展、產(chǎn)業(yè)應(yīng)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(shí)的技術(shù)實(shí)力，更需要從發(fā)展模式與戰(zhàn)略選擇視角進(jìn)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(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)與內(nèi)在邏輯展開系統(tǒng)分析。

實(shí)力：中美AI核心技術(shù)、底層基礎(chǔ)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用比較

中美人工智能（AI）競爭已進(jìn)入深水區(qū)，對(duì)兩國競爭格局的研判，需立足AI全產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)與內(nèi)在邏輯展開系統(tǒng)分析。本部分聚焦技術(shù)與人才、底層基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)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(chǎn)業(yè)應(yīng)用等七大關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

技術(shù)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(shù)研發(fā)全流程。具體來看，AI模型的研發(fā)和訓(xùn)練需要算力支撐，芯片是產(chǎn)生算力的硬件，算力基建是芯片實(shí)現(xiàn)規(guī)?；懔敵龅钠脚_(tái)，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(shù)突破的關(guān)鍵要素。

底層基礎(chǔ)方面，稀土、電力兩大環(huán)節(jié)為全產(chǎn)業(yè)鏈提供底層支撐。其中，稀土是芯片、算力基建相關(guān)硬件的核心原材料，電力是數(shù)據(jù)中心等算力基建運(yùn)行的基本保障。

產(chǎn)業(yè)應(yīng)用是AI技術(shù)的最終價(jià)值落點(diǎn)。應(yīng)用環(huán)節(jié)承接核心技術(shù)層的研發(fā)成果，將AI模型適配各領(lǐng)域場景實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地與商業(yè)化變現(xiàn)；同時(shí)，應(yīng)用端的市場需求與場景數(shù)據(jù)，也會(huì)反哺技術(shù)層面的模型優(yōu)化、芯片升級(jí)與算力適配。

技術(shù)與人才：美國整體領(lǐng)先，但差距趨于收斂

模型：美國性能領(lǐng)先，中國快速追趕

美國在尖端AI大模型性能方面保持領(lǐng)先，但差距快速收斂。目前，美國在尖端基礎(chǔ)模型和通用人工智能（AGI）研發(fā)上保持先發(fā)領(lǐng)先優(yōu)勢。根據(jù)人工智能研究公司Epoch AI的測試，截至2026年1月，美國先進(jìn)大型語言模型的性能領(lǐng)先中國大模型7個(gè)月左右（圖表1）；美國白宮AI負(fù)責(zé)人曾預(yù)計(jì)，美國AI技術(shù)只領(lǐng)先中國3-6個(gè)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(xué)《2025年人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示，中美頂級(jí)AI大模型在多項(xiàng)基準(zhǔn)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(jìn)一步挑戰(zhàn)了美國AI模型的領(lǐng)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(gòu)和訓(xùn)練方法，也能訓(xùn)練出比肩美國的高性能模型。2026年2月，字節(jié)跳動(dòng)旗下AI視頻生成模型Seedance 2.0內(nèi)測，對(duì)標(biāo)OpenAI的Sora 2，再次反映中國企業(yè)在模型技術(shù)層面的突破能力。

芯片：美國壟斷設(shè)計(jì)與研發(fā)，中國擅長制造與封裝

美國主導(dǎo)全球先進(jìn)芯片的設(shè)計(jì)與研發(fā)。目前，美國掌控半導(dǎo)體（芯片主要材料）產(chǎn)業(yè)鏈中的上游高附加值領(lǐng)域，尤其在軟件設(shè)計(jì)、邏輯芯片等領(lǐng)域具備全球壟斷地位（圖表3）。例如，截至2025年三季度，英偉達(dá)公司的獨(dú)立圖形處理器（GPU，屬于邏輯芯片）占據(jù)了全球90%以上的市場份額。同時(shí)，美國政府通過出口管制持續(xù)限制中國獲取先進(jìn)制程芯片，以及用于制造先進(jìn)芯片的光刻機(jī)等必備設(shè)備。受美國出口管制影響，中國企業(yè)難以獲得最先進(jìn)的AI芯片，高端模型訓(xùn)練受到制約。

中國在芯片產(chǎn)業(yè)鏈中下游環(huán)節(jié)形成優(yōu)勢，并持續(xù)推進(jìn)國產(chǎn)芯片研發(fā)。嚴(yán)格的出口管制客觀上加速了國產(chǎn)AI芯片的自主化進(jìn)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(jīng)在中端芯片制造環(huán)節(jié)形成優(yōu)勢。從半導(dǎo)體產(chǎn)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(jīng)超過美國（圖表3）。根據(jù)國際市場調(diào)研機(jī)構(gòu)IDC數(shù)據(jù)，2025年上半年， 中國AI芯片市場規(guī)模達(dá)到160億美元、出貨超過190萬張， 其中英偉達(dá)約占62%市場份額，國產(chǎn)芯片約占35%，國產(chǎn)芯片市占率穩(wěn)步提升。國產(chǎn)芯片性能雖不及英偉達(dá)，但通過技術(shù)創(chuàng)新和場景適配，已能滿足多數(shù)工業(yè)和消費(fèi)級(jí)AI應(yīng)用需求。

算力基建：美國規(guī)模領(lǐng)先，中國效率較高

美國的算力規(guī)模及數(shù)據(jù)中心數(shù)量顯著高于中國。AI模型的訓(xùn)練與應(yīng)用依賴規(guī)模化的計(jì)算能力，即算力。而形成規(guī)?；乃懔π枰獢?shù)據(jù)中心等物理基礎(chǔ)設(shè)施承載。目前，美國在數(shù)據(jù)中心數(shù)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(shù)據(jù)中心數(shù)量已超過4000個(gè)，中國則約500個(gè)。根據(jù)Epoch AI的統(tǒng)計(jì)，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(diào)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(jù)IDC預(yù)測，2025年中國算力市場規(guī)模預(yù)計(jì)同比增長超30%。中國雖然算力規(guī)模不及美國，但算力設(shè)施承載密度更高，算力調(diào)度更加靈活高效。中國深入實(shí)施“東數(shù)西算”工程，已發(fā)展10個(gè)國家數(shù)據(jù)中心集群，將東部算力需求有序引導(dǎo)到西部，形成了全國一體化算力網(wǎng)絡(luò)。面對(duì)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(shí)推進(jìn)國產(chǎn)算力芯片與生態(tài)建設(shè)。此外，中國算力成本顯著低于美國，在大規(guī)模應(yīng)用時(shí)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(shù)相當(dāng)

美國擁有較多頂尖人才，但中美研究人員總數(shù)差距不大。人才是AI技術(shù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。根據(jù)Macro Polo報(bào)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(shù)量看，雙方差距不大。《全球人工智能科研態(tài)勢報(bào)告（2015-2024）》顯示，中國AI研究人員數(shù)量從2015年的不足萬人增至 2024年的5.2萬人，已經(jīng)較為接近美國的6.3萬人。從趨勢看，隨著國內(nèi)技術(shù)環(huán)境的改善和戰(zhàn)略引導(dǎo)，選擇在中國工作的AI研究人員較快增長。

底層基礎(chǔ)：中國更具優(yōu)勢，且美國追趕難度較大

稀土：中國絕對(duì)主導(dǎo)，美國依賴進(jìn)口

中國在稀土產(chǎn)業(yè)鏈占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位。稀土是制造芯片、永磁體等AI相關(guān)硬件的關(guān)鍵材料，對(duì)全球芯片、傳感器和電池供應(yīng)鏈等具有重要影響。根據(jù)美國地質(zhì)調(diào)查局?jǐn)?shù)據(jù)，2024年中國生產(chǎn)稀土27萬噸，遠(yuǎn)超美國的4.5萬噸；更關(guān)鍵的是，中國在稀土分離、精煉和深加工等關(guān)鍵環(huán)節(jié)掌握核心技術(shù)，形成了完整的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，而美國目前幾乎沒有精煉能力[11]。據(jù)國際能源署（IEA）數(shù)據(jù)，2024年，中國擁有全球60%的稀土開采量和91%的稀土精煉產(chǎn)量。中國對(duì)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(guān)鍵材料。

美國在稀土環(huán)節(jié)高度依賴進(jìn)口，且難以拓展中國以外的來源。美國在稀土環(huán)節(jié)對(duì)中國的進(jìn)口依賴度達(dá)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(chǔ)量有限，且缺乏開采和精煉的技術(shù)積累。從稀土儲(chǔ)量看，中國擁有全球近50%的稀土儲(chǔ)量，美國儲(chǔ)量僅為中國的4%。IEA預(yù)計(jì)，即使假設(shè)美國、馬來西亞等新建稀土項(xiàng)目進(jìn)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(dá)美國2.3倍，較2019年累計(jì)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(lǐng)先，且電力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善，電網(wǎng)調(diào)度能力強(qiáng)，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)中心運(yùn)行提供充足能源保障。據(jù)IEA數(shù)據(jù)，2024年，中國數(shù)據(jù)中心耗電量占總用電量的比例約1%，而美國約4%。面對(duì)未來AI發(fā)展帶來的能源需求增長，中國能夠憑借強(qiáng)大的建設(shè)能力更快部署電力基礎(chǔ)設(shè)施。此外，中國在清潔能源技術(shù)方面領(lǐng)先，能源成本更為可控。

美國電力市場緊張，已經(jīng)開始并可能持續(xù)制約AI發(fā)展。美國數(shù)據(jù)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(jù)華爾街日報(bào)2026年1月報(bào)道，目前美國電力市場已經(jīng)十分緊張，13個(gè)州的電網(wǎng)使用接近極限，弗吉尼亞州等數(shù)據(jù)中心集中地區(qū)電價(jià)飆漲，州政府已暫停新增數(shù)據(jù)中心審批，民生負(fù)擔(dān)與產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張矛盾尖銳。根據(jù)布魯金斯學(xué)會(huì)的分析，美國數(shù)據(jù)中心用電需求極大，新建一個(gè)大型數(shù)據(jù)中心通常需要超過1吉瓦電力，相當(dāng)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(chǔ)設(shè)施老化、新增投入不足，且新建電力基建的能力較弱。高盛預(yù)計(jì)，到2030年，美國幾乎所有電力電網(wǎng)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(chǎn)業(yè)應(yīng)用：美國側(cè)重高精尖場景，中國側(cè)重規(guī)?；渴?/strong>

美國在高附加值的企業(yè)級(jí)應(yīng)用上領(lǐng)先。美國AI應(yīng)用呈現(xiàn)“高端化、專業(yè)化”特征，側(cè)重“高精尖”場景的技術(shù)突破，追求技術(shù)性能與商業(yè)價(jià)值的極致結(jié)合，單個(gè)應(yīng)用場景的附加值較高，重點(diǎn)聚焦國防、醫(yī)療、量子計(jì)算等前沿領(lǐng)域。例如，美國在AI輔助藥物研發(fā)、量子人工智能融合等領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位，相關(guān)技術(shù)商業(yè)化程度高，能夠帶來豐厚的利潤回報(bào)。但美國部分民用AI場景（如無人機(jī)配送、無人出租車等）部署受嚴(yán)格監(jiān)管限制，且公眾對(duì)AI應(yīng)用的信任不足，導(dǎo)致商業(yè)化應(yīng)用進(jìn)度落后于中國。

中國在消費(fèi)級(jí)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)賦能上更具優(yōu)勢。中國的AI應(yīng)用更加面向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)，強(qiáng)調(diào)“AI+”產(chǎn)業(yè)賦能，以“規(guī)模化”應(yīng)用為特色，通過海量場景覆蓋實(shí)現(xiàn)技術(shù)快速迭代，形成規(guī)模效應(yīng)。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(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了AI技術(shù)在消費(fèi)電子、工業(yè)制造和交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域的規(guī)?；渴穑诖诉^程中逐步實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)，部分細(xì)分場景的發(fā)展水平已達(dá)到全球領(lǐng)先。

中國在AI賦能制造業(yè)、城市服務(wù)等方面卓有成效，在人形機(jī)器人、無人駕駛出租車等新興應(yīng)用場景形成獨(dú)特優(yōu)勢。世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織報(bào)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(dá)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(yùn)輸、安全和電信等各類產(chǎn)業(yè)，凸顯了中國AI賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面的縱深滲透能力。中國在全自動(dòng)港口、智慧工廠和具身智能（無人機(jī)器人）等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了全球領(lǐng)先的部署規(guī)模。例如，市場研究機(jī)構(gòu)Omdia報(bào)告顯示，2025年全球人形機(jī)器人市場出貨量排名前六的品牌均來自中國，占據(jù)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(jī)配送、智能工廠等場景的測試和商用化進(jìn)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(xiàn)：發(fā)展目標(biāo)、技術(shù)路線、商業(yè)模式

從發(fā)展目標(biāo)看，美國重在技術(shù)突破，中國重在應(yīng)用深耕。美國將實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）作為核心目標(biāo)，即實(shí)現(xiàn)能夠達(dá)到甚至超越人類認(rèn)知能力的AI技術(shù)。在此目標(biāo)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(jìn)行算力基建與模型訓(xùn)練，追求“諾貝爾獎(jiǎng)級(jí)”的技術(shù)突破。中國AI發(fā)展更以應(yīng)用為導(dǎo)向，企業(yè)更傾向于開發(fā)“小而美”的專用模型，針對(duì)特定場景優(yōu)化性能，而非追求大而全的通用模型。同時(shí)，中國將現(xiàn)有技術(shù)積極運(yùn)用到多數(shù)場景，注重解決實(shí)際問題和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，而非單純追求技術(shù)領(lǐng)先。

從技術(shù)路線看，美國大模型多為閉源，中國構(gòu)建開源生態(tài)。美國主流AI模型多為閉源，即源代碼和內(nèi)部實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)不對(duì)外公開，旨在保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)與維護(hù)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(jìn)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(kuò)大市場份額和技術(shù)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(fèi)訂閱和高端企業(yè)服務(wù)，中國走“免費(fèi)+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(chǎn)品定價(jià)較高，并提供高附加值的企業(yè)級(jí)服務(wù)，通過閉源模型和深度服務(wù)形成客戶粘性，以實(shí)現(xiàn)較高的利潤率。中國企業(yè)走的是“免費(fèi)+增值”路線，先提供大量免費(fèi)功能，再推廣付費(fèi)增值服務(wù)，通過流量積累實(shí)現(xiàn)間接變現(xiàn)。值得指出的是，網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)可能顯示美國模型在全球占據(jù)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(lǐng)先中國。事實(shí)上，目前全球AI商業(yè)化均處于起步階段，多數(shù)企業(yè)仍處于虧損運(yùn)營狀態(tài)。

道路差異的三層原因：頂層設(shè)計(jì)、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本市場

頂層設(shè)計(jì)與政策導(dǎo)向：美國強(qiáng)調(diào)“競賽”，中國重視產(chǎn)業(yè)協(xié)同

美國政府將AI視為對(duì)華戰(zhàn)略競爭的核心領(lǐng)域，通過產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼、出口管制、外國投資審查等手段，期望保持技術(shù)領(lǐng)先以“贏得競賽”。2018年5月特朗普在第一任期內(nèi)舉辦“AI峰會(huì)”，就提出維護(hù)美國在AI時(shí)代的“領(lǐng)導(dǎo)地位”。2022年拜登政府推出《芯片與科學(xué)法案》，撥款520億美元支持半導(dǎo)體研發(fā)，并明確限制受補(bǔ)貼企業(yè)在中國投資先進(jìn)制程芯片廠。2024年美國國會(huì)提出，要參考二戰(zhàn)期間“曼哈頓計(jì)劃”來規(guī)劃和發(fā)展AI，特別強(qiáng)調(diào)聚焦AGI研發(fā)，以應(yīng)對(duì)中美科技競爭；2025年11月特朗普啟動(dòng)“創(chuàng)世紀(jì)計(jì)劃”，標(biāo)志這一戰(zhàn)略思想步入實(shí)踐。2025年特朗普政府公布《贏得AI競賽：美國AI行動(dòng)計(jì)劃》，宣稱美國必須擁有世界上最強(qiáng)大的AI系統(tǒng)，在創(chuàng)造性和變革性應(yīng)用方面引領(lǐng)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(lì)A(yù)I技術(shù)攻關(guān)的同時(shí)，更加強(qiáng)調(diào)推動(dòng)AI技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，而非單純的技術(shù)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(biāo)，部署構(gòu)建開放協(xié)同的科技創(chuàng)新體系、培育高端智能經(jīng)濟(jì)等六大重點(diǎn)任務(wù)，標(biāo)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(lǐng)域攻關(guān)重點(diǎn)，提出以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)方式變革。2024年工信部等七部門《關(guān)于推動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》將AI列為未來產(chǎn)業(yè)核心，同步推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)規(guī)模提升。2025年8月國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》，一個(gè)“加號(hào)”凸顯了“應(yīng)用”的政策重心。文件設(shè)定了2027年深度融合、2030年全面賦能、2035年進(jìn)入智能經(jīng)濟(jì)新階段的三階段路線圖，以科學(xué)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、消費(fèi)提質(zhì)、民生福祉、治理能力與全球合作六大領(lǐng)域?yàn)橹攸c(diǎn)，推動(dòng)AI全面賦能高質(zhì)量發(fā)展。2025年10月四中全會(huì)通過的《“十五五”規(guī)劃建議》明確加快人工智能等數(shù)智技術(shù)創(chuàng)新，一方面強(qiáng)調(diào)突破基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)，另一方面強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)人工智能同產(chǎn)業(yè)發(fā)展等相結(jié)合，“搶占人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用制高點(diǎn)，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(jìn)一步提出深化拓展“人工智能+”，賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和治理能力提升，促進(jìn)生產(chǎn)方式深層次變革和生產(chǎn)力革命性躍遷。

技術(shù)與產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)：美國產(chǎn)學(xué)研體系成熟，中國制造業(yè)體系完備

美國產(chǎn)學(xué)研體系相對(duì)成熟，具備追求前沿技術(shù)的環(huán)境；但制造業(yè)基礎(chǔ)偏弱，AI應(yīng)用部署能力受到制約。美國的技術(shù)優(yōu)勢源于長期積累的基礎(chǔ)研究和人才儲(chǔ)備，高校與科研機(jī)構(gòu)在基礎(chǔ)算法、前沿創(chuàng)新上長期領(lǐng)跑，形成源頭創(chuàng)新能力。同時(shí)，美國產(chǎn)學(xué)研體系相對(duì)成熟，硅谷形成了從基礎(chǔ)研究到應(yīng)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(shù)變現(xiàn)。但另一方面，美國制造業(yè)基礎(chǔ)薄弱，制造業(yè)“回流”效果有限，高端制造產(chǎn)業(yè)鏈外遷、規(guī)?；慨a(chǎn)配套不足，疊加基礎(chǔ)設(shè)施長期投入不足，導(dǎo)致AI技術(shù)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的落地成本高、效率低。

中國擁有全球最完整的產(chǎn)業(yè)鏈與規(guī)模化制造優(yōu)勢，為AI與產(chǎn)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(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)加速融合，已建成全球最大、覆蓋最廣的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，智能制造成效明顯，AI賦能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用水到渠成。例如，根據(jù)國際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)（IFR）數(shù)據(jù)，截至2024年，中國工業(yè)機(jī)器人的部署在全球的占比達(dá)到43%，部署規(guī)模是美國的5倍。成熟的工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)與長期積累的精密制造技術(shù)，讓人形機(jī)器人更快從實(shí)驗(yàn)室走向量產(chǎn)。又如，新能源汽車產(chǎn)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(chǎn)業(yè)鏈和市場基礎(chǔ)，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(dǎo)，中國以政府和產(chǎn)業(yè)資本為主

美國AI企業(yè)融資由私人資本主導(dǎo)，資本高度關(guān)注企業(yè)技術(shù)壁壘與估值空間。美國的風(fēng)險(xiǎn)投資（VC）、私募股權(quán)（PE）等私人資本是AI企業(yè)的核心資金來源。據(jù)斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)，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(jì)超過4700億美元，接近中國的4倍。私人資本通常風(fēng)險(xiǎn)容忍度較高，不看重企業(yè)短期盈利表現(xiàn)，更關(guān)注技術(shù)壁壘和長期增值空間，進(jìn)而鼓勵(lì)企業(yè)在前沿技術(shù)領(lǐng)域?qū)で笸黄啤Ｍ瑫r(shí)，美國納斯達(dá)克、紐交所等二級(jí)市場發(fā)展成熟，為私人資本提供了高效退出渠道，進(jìn)一步強(qiáng)化了全球資本對(duì)AI前沿技術(shù)研發(fā)的投入。在此過程中，企業(yè)也需要證明自身的技術(shù)壁壘實(shí)力與高回報(bào)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(wù)等，以迎合資本市場的估值偏好。但該模式或難對(duì)非尖端技術(shù)開發(fā)及應(yīng)用的企業(yè)提供充足的資金支撐。

中國AI產(chǎn)業(yè)融資以政府和產(chǎn)業(yè)資本為主，更利于推動(dòng)技術(shù)落地與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。中國AI相關(guān)企業(yè)更多依托產(chǎn)業(yè)資本、政府引導(dǎo)基金、銀行貸款和大型平臺(tái)企業(yè)的戰(zhàn)略投資等。其中，政府主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)基金、國有資本發(fā)揮“壓艙石”作用，服務(wù)于國家戰(zhàn)略，投入AI產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)的同時(shí)，更積極推動(dòng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。大型互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)通過自有資金或關(guān)聯(lián)基金投資AI創(chuàng)業(yè)公司，能夠部分彌補(bǔ)VC不足的短板，為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供多元化資金支持。此外，中國也在積極推動(dòng)資本市場改革，科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板、北交所等平臺(tái)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(fēng)險(xiǎn)，中國需要避免重復(fù)建設(shè)問題

美國AI發(fā)展模式的核心風(fēng)險(xiǎn)在于資本市場泡沫，且泡沫破裂的傳導(dǎo)性風(fēng)險(xiǎn)較高。美國AI產(chǎn)業(yè)的高估值和巨額投資，建立在一個(gè)有待驗(yàn)證的假設(shè)之上，即AI技術(shù)會(huì)持續(xù)升級(jí)并顯著提升生產(chǎn)力，為企業(yè)帶來巨額利潤。美國海量資本扎堆前沿技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域，對(duì)企業(yè)短期盈利無硬性要求，大量資金集中于少數(shù)大模型企業(yè)，直接推高行業(yè)估值，形成“高估值、低兌現(xiàn)”的市場格局。但當(dāng)AI技術(shù)向?qū)嶋H生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的進(jìn)度偏慢，如麻省理工學(xué)院（MIT）2025年報(bào)告指出，全球企業(yè)在生成式人工智能領(lǐng)域累計(jì)投入300–400億美元，但高達(dá)95%的企業(yè)尚未獲得實(shí)質(zhì)性回報(bào)。若前沿技術(shù)研發(fā)突破不及預(yù)期、商業(yè)化落地進(jìn)度放緩，可能引發(fā)估值體系崩塌，導(dǎo)致資本斷崖式撤離，并威脅技術(shù)創(chuàng)新前景。此外，若AI技術(shù)未能明顯提升生產(chǎn)力，反而引發(fā)失業(yè)、能源緊張等經(jīng)濟(jì)和社會(huì)問題，可能招致更嚴(yán)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(fù)建設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)。中國AI企業(yè)融資較依賴于政府、銀行和大型平臺(tái)企業(yè)，這種模式的優(yōu)勢是資金來源相對(duì)穩(wěn)定，受市場波動(dòng)影響較小，但也可能存在資源配置效率不足，以及企業(yè)對(duì)政策依賴過強(qiáng)的問題。同時(shí)，地方政府對(duì)中央政策的群體性響應(yīng)，容易導(dǎo)致各地政府和企業(yè)“一擁而上”，過于追逐投資額、建設(shè)數(shù)量等量化指標(biāo)，不排除出現(xiàn)重復(fù)建設(shè)、資源配置效率低下的情況。一旦產(chǎn)業(yè)應(yīng)用效益不足，不能有效反哺底層研發(fā)與技術(shù)攻關(guān)，中國AI產(chǎn)業(yè)可能陷入“大而不強(qiáng)”的局面。這一問題已引起官方關(guān)注，國家發(fā)改委強(qiáng)調(diào)，發(fā)展“AI+”要堅(jiān)持因地制宜，堅(jiān)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(dāng)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(yīng)用。《美國AI行動(dòng)計(jì)劃》指出，技術(shù)應(yīng)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(chǎn)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(xiàn)路徑，資本市場對(duì)于企業(yè)營收增長和盈利效率的關(guān)注度不斷上升。中國正在攻堅(jiān)核心技術(shù)?！丁笆逦濉币?guī)劃綱要》強(qiáng)調(diào)“加強(qiáng)原始創(chuàng)新和關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)”，并將“人工智能”置于前沿科技攻關(guān)首位；具體提出加快突破人工智能基礎(chǔ)理論和核心技術(shù)，推進(jìn)人工智能模型架構(gòu)改進(jìn)、算法優(yōu)化，探索通用人工智能發(fā)展路徑等。隨著應(yīng)用場景的不斷豐富和技術(shù)積累的持續(xù)深化，中國在核心技術(shù)領(lǐng)域的差距有望進(jìn)一步縮小。

中美AI應(yīng)用在全球市場的爭奪已經(jīng)揭幕。中美AI技術(shù)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用在海外市場已經(jīng)初步展開角逐，雙方圍繞技術(shù)輸出、市場布局、治理規(guī)則的角逐日趨激烈。美國憑借技術(shù)先發(fā)優(yōu)勢，聯(lián)合盟友推進(jìn)AI技術(shù)出口，將芯片、大模型、云服務(wù)等與自身技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、價(jià)值觀深度綁定，重點(diǎn)在中東、東南亞等新興市場布局。中國則依托“一帶一路”數(shù)字合作框架，以產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用為核心優(yōu)勢，推動(dòng)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(shí)，中國秉持普惠包容的發(fā)展理念，在技術(shù)輸出中注重本地化適配和全生命周期服務(wù)，借助金磚國家合作、全球發(fā)展倡議等多邊平臺(tái)，與更多發(fā)展中國家開展 AI 技術(shù)合作，不斷擴(kuò)大技術(shù)合作朋友圈，打造差異化的市場競爭優(yōu)勢。

建議：加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)、鞏固產(chǎn)業(yè)賦能、擴(kuò)大國際布局

中國有必要堅(jiān)持自主創(chuàng)新與開放合作并重，以應(yīng)用優(yōu)勢帶動(dòng)技術(shù)突破，以技術(shù)突破支撐產(chǎn)業(yè)升級(jí)，走出一條具有中國特色的AI發(fā)展道路。

其一，明確技術(shù)攻關(guān)的優(yōu)先次序，集中資源在光刻機(jī)、EDA軟件、高端芯片設(shè)計(jì)、先進(jìn)材料等“卡脖子”環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)突破。借鑒“兩彈一星”和高鐵等成功經(jīng)驗(yàn)，組建國家級(jí)攻關(guān)團(tuán)隊(duì)，發(fā)揮新型舉國攻關(guān)機(jī)制優(yōu)勢，整合頂尖科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)和人才，實(shí)行“揭榜掛帥”等激勵(lì)機(jī)制，容忍試錯(cuò)和失敗。盡管美國試圖構(gòu)建全球供應(yīng)鏈壁壘，但全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的高度專業(yè)化分工使得完全脫鉤成本高昂且不現(xiàn)實(shí)。加強(qiáng)與日本、韓國、歐洲等國家和地區(qū)的技術(shù)合作，通過市場準(zhǔn)入、投資并購、聯(lián)合研發(fā)等方式獲取先進(jìn)技術(shù)，加速核心技術(shù)突破進(jìn)程。

其二，需要改變當(dāng)前偏重應(yīng)用、輕視基礎(chǔ)的科研導(dǎo)向，建立長期穩(wěn)定的基礎(chǔ)研究資助機(jī)制。核心技術(shù)的突破依賴于深厚的科學(xué)基礎(chǔ)和高水平人才。應(yīng)增加對(duì)數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、材料科學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的投入，改革科研評(píng)價(jià)體系，鼓勵(lì)長期研究和原創(chuàng)性探索。同時(shí)，擴(kuò)大科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)（STEM）教育規(guī)模，提升教育質(zhì)量，吸引海外高端人才回國或來華工作。

其三，鞏固產(chǎn)業(yè)賦能優(yōu)勢，深化AI與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合。中國制造業(yè)門類齊全、規(guī)模龐大，是AI應(yīng)用的天然場景。應(yīng)繼續(xù)推動(dòng)AI在制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域的深度融合，提升產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化水平。在鞏固傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)AI應(yīng)用的同時(shí)，積極探索發(fā)展新興應(yīng)用場景，如具身智能、低空經(jīng)濟(jì)、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能制造裝備、生物醫(yī)藥創(chuàng)新等。這些領(lǐng)域中國具有場景優(yōu)勢和數(shù)據(jù)優(yōu)勢，有望形成新的增長點(diǎn)。

其四，避免低水平重復(fù)建設(shè)和無序競爭。針對(duì)可能出現(xiàn)的產(chǎn)能過剩問題，應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化市場機(jī)制作用。政府應(yīng)減少直接補(bǔ)貼，轉(zhuǎn)向提供公共服務(wù)（如基礎(chǔ)研究、人才培養(yǎng)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)）和營造公平競爭環(huán)境。對(duì)于已經(jīng)出現(xiàn)產(chǎn)能過剩的行業(yè)，通過兼并重組、淘汰落后產(chǎn)能等方式優(yōu)化結(jié)構(gòu)。中央政府協(xié)調(diào)地方政府行為，避免地方保護(hù)主義和重復(fù)投資，引導(dǎo)不同地區(qū)錯(cuò)位發(fā)展，形成分工合理的產(chǎn)業(yè)布局。例如，東部地區(qū)側(cè)重AI研發(fā)和高端應(yīng)用，中西部地區(qū)發(fā)展數(shù)據(jù)中心和算力服務(wù)，避免“一哄而上”。

其五，繼續(xù)推動(dòng)資本市場改革，完善融資支持體系。構(gòu)建適配AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多元化融資支持體系，完善私人資本對(duì)AI前沿研發(fā)的長效支撐機(jī)制，彌補(bǔ)國內(nèi)市場化資本布局短板。積極引導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)投資、私募股權(quán)等市場化資本加大AI產(chǎn)業(yè)布局力度，通過政策引導(dǎo)與激勵(lì)培育兼具風(fēng)險(xiǎn)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(wù)體系，為AI企業(yè)提供信貸、擔(dān)保、保險(xiǎn)等綜合金融支持，緩解企業(yè)融資難、融資貴問題。進(jìn)一步發(fā)揮科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板、北交所等資本市場平臺(tái)的作用，有針對(duì)性地鼓勵(lì)A(yù)I技術(shù)和應(yīng)用相關(guān)企業(yè)上市融資，為私人資本拓寬退出渠道。

其六，構(gòu)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(tái)，加強(qiáng)與發(fā)展中國家的AI合作。通過提供成本合理、技術(shù)適用的AI產(chǎn)品和服務(wù)，幫助這些國家推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)為中國企業(yè)開拓新市場。這種合作應(yīng)是互利共贏的，避免“新殖民主義”批評(píng)和國際敘事，注重技術(shù)轉(zhuǎn)讓、人才培養(yǎng)和本地化生產(chǎn)。同時(shí)，隨著AI技術(shù)快速發(fā)展，數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、倫理規(guī)范等問題日益突出。應(yīng)積極參與國際AI治理規(guī)則制定，推動(dòng)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(duì)抗。中美兩國作為全球AI產(chǎn)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(duì)美國的技術(shù)封鎖，在維護(hù)核心利益的同時(shí)，尋求對(duì)話和合作空間。尤其考慮到，中國在稀土、電力能源等領(lǐng)域的關(guān)鍵優(yōu)勢，能夠?qū)γ绹鳤I中長期發(fā)展形成制衡，可以據(jù)此撬動(dòng)雙方在芯片等核心技術(shù)領(lǐng)域的談判。此外，還可依托第三方市場與國際多邊平臺(tái)，推動(dòng)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(dòng)格局。

結(jié)語：“勝負(fù)”不在技術(shù)比拼，更在綜合較量

中美AI競爭已進(jìn)入深水區(qū)，雙方在核心技術(shù)、底層支撐和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的發(fā)展情況與實(shí)力對(duì)比不斷演變，單純比較“硬實(shí)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(shù)先發(fā)優(yōu)勢和資本實(shí)力，在前沿技術(shù)研發(fā)和高端市場占據(jù)主導(dǎo)；中國則依托超大規(guī)模市場、制造業(yè)基礎(chǔ)和制度優(yōu)勢，在規(guī)模化應(yīng)用和開源生態(tài)建設(shè)上實(shí)現(xiàn)領(lǐng)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(chǎn)率提升脫節(jié)的難題；中國則需要在保持應(yīng)用優(yōu)勢的同時(shí)突破核心技術(shù)瓶頸，避免重復(fù)建設(shè)與無序競爭。

中美AI競爭最終的“勝負(fù)”，關(guān)鍵不在于誰能在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)絕對(duì)領(lǐng)先，而在于誰能更有效地將技術(shù)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)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(shù)、服務(wù)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(zé)編 | 蘭銀帆

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