中国能做到吗？

AI是全球竞赛，但多数国家在投资规模和执行力上落后美国。还是根据斯坦福的数据，2024年，美国产生了40个有影响力的AI模型，遥遥领先。中国产生了15 个，在缩小差距，而欧洲和新兴市场更显疲软，欧洲只有3个。

世界其他国家为何难以复制？一是资金缺口巨大。欧洲整体落后于美国，主要因VC短缺和技能人才不足。二是监管壁垒，欧洲的法规更注重伦理，导致投资滞后，抑制初创企业。

民间投资的差距就很大。从2013年到2024年，美国的人工智能民间投资累计超过4700亿美元，而欧盟国家约为500亿美元，英国为280亿美元，加拿大为150亿美元，日本为60亿美元。

还有一个不容忽视的重要原因是早期投资。美国在计算、软件和数据库领域进行了早期且超大规模的投资，从1995年到2021年，这些领域的年度实际投资增长了十倍以上，远远超过其他先进经济体的增长幅度（后者仅为2至4倍）。这些早期投资提供了计算能力、网络和硬件，使美国在AI相关创新和扩散方面处于早期领先地位。

总体来说，美国在AI容量和能力上全面领先先进经济体。

高端计算，尤其是人工智能超级计算机，对于大规模模型训练和基于推理的任务尤为重要。美国在人工智能超级计算机的累积容量中占据主导地位，估计控制着全球 74% 的高端人工智能计算，而中国占 14%，欧盟占 4.8%。

过去十年，美国的数据中心建设激增。截至2024年，美国估计拥有4049个数据中心，远远超过欧盟（2250个）、英国（484个）和中国（379个）。仅在2024年，美国的数据中心容量就增加了5.8吉瓦（GW），而欧盟为1.6 吉瓦，英国为0.2吉瓦。按人均计算，美国服务器基数为每千人99.9台，远超其他发达经济体和中国。

不过在能源基础设施上，中国更具优势。数据中心带来了电力需求大幅增长。十多年前，中国的发电容量超过了美国，装机容量约为3200吉瓦，而美国为1293吉瓦，欧盟为1125吉瓦。仅2024年，中国就增加了429吉瓦的净发电容量，是美国净新增容量的15倍多。国际能源署预计，到2030年，全球数据中心的电力消耗将增加一倍以上，其中美国和中国占增长的80%。

中国能否复制美国模式？答案是“能，但路径迥异”。

2024年，中国民间AI投资虽仅为美国的1/12，却通过国家主导的“新型举国体制”展现韧性，例如专攻AI的长期VC指导基金。国家资金注入的优势，是可以确保连续性，不受经济周期影响。

中国的竞争策略有三板斧：一是“应用导向”。不同于美国追逐通用AI（AGI），中国更聚焦AI融入日常生活和产业，目标是到2027年实现广泛应用，到2030年，AI将整合进90%经济体。二是成本革命。中国凭借规模经济和本土芯片，降低AI部署成本，挑战美国的主导，这背后是高等教育人才红利的支撑，中国每年STEM博士产出已经远超美国。三是全球布局。在美国实行出口管制的情况下，中国有机会输出AI能力到“一带一路”、“全球南方”国家。

中国的核心优势并非“烧钱”规模，而是以国家战略为指挥棒、成本创新为杀手锏筑起的“不对称防线”。DeepSeek正是以极致开源和低成本推理，颠覆了美国“高价闭源”的商业范式。2025年1月，DeepSeek突然引起全球关注，成本创新是重要原因。当时DeepSeek V3把推理成本做到仅为每百万token 0.14美元，是OpenAI GPT-4o的1/35。企业无需为“天价API”买单，即可将AI嵌入客服、医疗、工业质检等应用中。

说到底，AI竞赛不止是技术的较量，更是资金与模式的博弈。未来，谁能将AI转化为生产力，谁就将主宰下一个时代。

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