罗志恒/文

人工智能（AI）正在引领新一轮科技革命，成为大国博弈的关键领域。中美两国稳居全球AI发展第一梯队，美国凭借技术先发优势在前沿技术和高端市场领跑，中国依托超大规模市场与完备制造基础在应用场景快速铺开。大国科技竞争并非单纯的技术比拼，而是科技发展、产业应用与国家战略的综合较量。全面理解中美AI竞争格局，不能单看一时的技术实力，更需要从发展模式与战略选择视角进行比较分析。中美AI发展究竟处于何种态势？双方在核心环节各有哪些优势与短板？两国AI发展模式有何差异？未来这一竞争将如何演绎？本文立足AI全产业链核心环节与内在逻辑展开系统分析。

一、实力：中美AI核心技术、底层基础及产业应用比较

中美人工智能（AI）竞争已进入深水区，对两国竞争格局的研判，需立足AI全产业链核心环节与内在逻辑展开系统分析。本部分聚焦技术与人才、底层基础和产业应用三大层面，具体比较AI模型、芯片、算力基建、人才、稀土、能源和产业应用等七大关键环节。

技术与人才方面，AI模型、芯片与算力基建是中美AI竞争的核心战场，人才作为核心智力要素贯穿技术研发全流程。具体来看，AI模型的研发和训练需要算力支撑，芯片是产生算力的硬件，算力基建是芯片实现规模化算力输出的平台，人才是AI模型算法研发、芯片研发、算力基建优化等核心技术突破的关键要素。

底层基础方面，稀土、电力两大环节为全产业链提供底层支撑。其中，稀土是芯片、算力基建相关硬件的核心原材料，电力是数据中心等算力基建运行的基本保障。

产业应用是AI技术的最终价值落点。应用环节承接核心技术层的研发成果，将AI模型适配各领域场景实现产业化落地与商业化变现；同时，应用端的市场需求与场景数据，也会反哺技术层面的模型优化、芯片升级与算力适配。

（一）技术与人才：美国整体领先，但差距趋于收敛

1、模型：美国性能领先，中国快速追赶

美国在尖端AI大模型性能方面保持领先，但差距快速收敛。目前，美国在尖端基础模型和通用人工智能（AGI）研发上保持先发领先优势。根据人工智能研究公司Epoch AI的测试，截至2026年1月，美国先进大型语言模型的性能领先中国大模型7个月左右；美国白宫AI负责人曾预计，美国AI技术只领先中国3-6个月，“是一场非常接近的竞赛”。但是从趋势看，中美AI模型性能的差距趋于缩窄。斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，中美顶级AI大模型在多项基准测试中的性能差距已从2023年的17.5%大幅缩小至2024年的0.3%。2025年1月，中国DeepSeek R1模型的发布进一步挑战了美国AI模型的领先地位，证明了中国企业在算力受限的情况下，通过优化模型架构和训练方法，也能训练出比肩美国的高性能模型。2026年2月，字节跳动旗下AI视频生成模型Seedance 2.0内测，对标OpenAI的Sora 2，再次反映中国企业在模型技术层面的突破能力。

2、芯片：美国垄断设计与研发，中国擅长制造与封装

美国主导全球先进芯片的设计与研发。目前，美国掌控半导体（芯片主要材料）产业链中的上游高附加值领域，尤其在软件设计、逻辑芯片等领域具备全球垄断地位。例如，截至2025年三季度，英伟达公司的独立图形处理器（GPU，属于逻辑芯片）占据了全球90%以上的市场份额。同时，美国政府通过出口管制持续限制中国获取先进制程芯片，以及用于制造先进芯片的光刻机等必备设备。受美国出口管制影响，中国企业难以获得最先进的AI芯片，高端模型训练受到制约。

中国在芯片产业链中下游环节形成优势，并持续推进国产芯片研发。严格的出口管制客观上加速了国产AI芯片的自主化进程。中国企业一方面在高端芯片研发上积极突破，另一方面已经在中端芯片制造环节形成优势。从半导体产业链看，中国在上游环节落后，但在材料、晶圆制造和封装测试等中下游环节的附加值已经超过美国。根据国际市场调研机构IDC数据，2025年上半年，中国AI芯片市场规模达到160亿美元、出货超过190万张，其中英伟达约占62%市场份额，国产芯片约占35%，国产芯片市占率稳步提升。国产芯片性能虽不及英伟达，但通过技术创新和场景适配，已能满足多数工业和消费级AI应用需求。

3、算力基建：美国规模领先，中国效率较高

美国的算力规模及数据中心数量显著高于中国。AI模型的训练与应用依赖规模化的计算能力，即算力。而形成规模化的算力需要数据中心等物理基础设施承载。目前，美国在数据中心数量以及算力总规模上显著超过中国。截至2025年11月，美国数据中心数量已超过4000个，中国则约500个。根据Epoch AI的统计，截至2025年5月，美国掌握的智能算力规模（GPU集群性能）占全球的75%左右，而中国占比约为15%。

中国算力保持高速增长，且算力调度效率较高。中国算力总规模居全球第二，并保持高速增长。据IDC预测，2025年中国算力市场规模预计同比增长超30%。中国虽然算力规模不及美国，但算力设施承载密度更高，算力调度更加灵活高效。中国深入实施“东数西算”工程，已发展10个国家数据中心集群，将东部算力需求有序引导到西部，形成了全国一体化算力网络。面对高端芯片短缺，中国企业通过算法优化提升算力利用率，同时推进国产算力芯片与生态建设。此外，中国算力成本显著低于美国，在大规模应用时更具成本优势。

4、人才：美国集聚顶尖人才，双方研究人员总数相当

美国拥有较多顶尖人才，但中美研究人员总数差距不大。人才是AI技术发展的重要基础。根据Macro Polo报告，截至2022年，美国凭借行业先发优势与高薪待遇体系，吸引了全球57%的顶尖AI研究人员，而在中国工作的顶尖人才仅占12%；但是，如果看全球顶尖研究人员的本科毕业院校来源，美国（28%）和中国（26%）几乎持平。从更广泛的研究人员数量看，双方差距不大。《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》显示，中国AI研究人员数量从2015年的不足万人增至 2024年的5.2万人，已经较为接近美国的6.3万人。从趋势看，随着国内技术环境的改善和战略引导，选择在中国工作的AI研究人员较快增长。

（二）底层基础：中国更具优势，且美国追赶难度较大

1、稀土：中国绝对主导，美国依赖进口

中国在稀土产业链占据绝对主导地位。稀土是制造芯片、永磁体等AI相关硬件的关键材料，对全球芯片、传感器和电池供应链等具有重要影响。根据美国地质调查局数据，2024年中国生产稀土27万吨，远超美国的4.5万吨；更关键的是，中国在稀土分离、精炼和深加工等关键环节掌握核心技术，形成了完整的产业优势，而美国目前几乎没有精炼能力。据国际能源署（IEA）数据，2024年，中国拥有全球60%的稀土开采量和91%的稀土精炼产量。中国对稀土的掌控，意味着美国可以限制“今天的芯片”，而中国更能掌控“明天的芯片”所需的关键材料。

美国在稀土环节高度依赖进口，且难以拓展中国以外的来源。美国在稀土环节对中国的进口依赖度达到70%。尽管美国政府正在积极寻求除中国外的稀土来源，但难度很大，原因在于其他地区稀土储量有限，且缺乏开采和精炼的技术积累。从稀土储量看，中国拥有全球近50%的稀土储量，美国储量仅为中国的4%。IEA预计，即使假设美国、马来西亚等新建稀土项目进展顺利，到2040年，中国稀土精炼的全球份额仍将保持在70%以上。

2、电力：中国供给充足，美国面临瓶颈

中国电力供给充足，有能力持续保障AI能源需求。中国发电量自2010年起持续超过美国，2024年达美国2.3倍，较2019年累计增长了34%，而美国同期仅增长6%。中国不仅发电量全球领先，且电力基础设施建设完善，电网调度能力强，能够为数据中心运行提供充足能源保障。据IEA数据，2024年，中国数据中心耗电量占总用电量的比例约1%，而美国约4%。面对未来AI发展带来的能源需求增长，中国能够凭借强大的建设能力更快部署电力基础设施。此外，中国在清洁能源技术方面领先，能源成本更为可控。

美国电力市场紧张，已经开始并可能持续制约AI发展。美国数据中心的能耗需求高增，但电力供给增长缓慢，“缺电”问题日益突出。据华尔街日报2026年1月报道，目前美国电力市场已经十分紧张，13个州的电网使用接近极限，弗吉尼亚州等数据中心集中地区电价飙涨，州政府已暂停新增数据中心审批，民生负担与产业扩张矛盾尖锐。根据布鲁金斯学会的分析，美国数据中心用电需求极大，新建一个大型数据中心通常需要超过1吉瓦电力，相当于美国一座小城市的用电量；但供给方面，由于美国的电力需求在过去近20年基本持平，从而电力基础设施老化、新增投入不足，且新建电力基建的能力较弱。高盛预计，到2030年，美国几乎所有电力电网都将面临备用容量不足的问题，而中国将拥有充足备用电力容量。

（三）产业应用：美国侧重高精尖场景，中国侧重规模化部署

美国在高附加值的企业级应用上领先。美国AI应用呈现“高端化、专业化”特征，侧重“高精尖”场景的技术突破，追求技术性能与商业价值的极致结合，单个应用场景的附加值较高，重点聚焦国防、医疗、量子计算等前沿领域。例如，美国在AI辅助药物研发、量子人工智能融合等领域处于领先地位，相关技术商业化程度高，能够带来丰厚的利润回报。但美国部分民用AI场景（如无人机配送、无人出租车等）部署受严格监管限制，且公众对AI应用的信任不足，导致商业化应用进度落后于中国。

中国在消费级应用和产业赋能上更具优势。中国的AI应用更加面向实体经济，强调“AI+”产业赋能，以“规模化”应用为特色，通过海量场景覆盖实现技术快速迭代，形成规模效应。中国依托开源模型的低成本优势、超大规模市场及完善的制造业基础，实现了AI技术在消费电子、工业制造和交通运输等领域的规模化部署，在此过程中逐步实现技术升级，部分细分场景的发展水平已达到全球领先。

中国在AI赋能制造业、城市服务等方面卓有成效，在人形机器人、无人驾驶出租车等新兴应用场景形成独特优势。世界知识产权组织报告显示，截至2024年，中国已成为全球AI专利最大拥有国，占比达60%。这些专利广泛覆盖医疗健康、智能汽车、制造业、金融、交通运输、安全和电信等各类产业，凸显了中国AI赋能产业发展方面的纵深渗透能力。中国在全自动港口、智慧工厂和具身智能（无人机器人）等领域实现了全球领先的部署规模。例如，市场研究机构Omdia报告显示，2025年全球人形机器人市场出货量排名前六的品牌均来自中国，占据全球87%的市场份额。此外，中国企业在无人驾驶出租车、无人机配送、智能工厂等场景的测试和商用化进度快于美国。

二、道路：中美AI发展路径截然不同，终极道路趋于交汇

（一）道路差异的三大体现：发展目标、技术路线、商业模式

从发展目标看，美国重在技术突破，中国重在应用深耕。美国将实现通用人工智能（AGI）作为核心目标，即实现能够达到甚至超越人类认知能力的AI技术。在此目标下，美国企业集中资源攻克底层理论和前沿算法，投入大量资金进行算力基建与模型训练，追求“诺贝尔奖级”的技术突破。中国AI发展更以应用为导向，企业更倾向于开发“小而美”的专用模型，针对特定场景优化性能，而非追求大而全的通用模型。同时，中国将现有技术积极运用到多数场景，注重解决实际问题和产业升级，而非单纯追求技术领先。

从技术路线看，美国大模型多为闭源，中国构建开源生态。美国主流AI模型多为闭源，即源代码和内部实现细节不对外公开，旨在保护知识产权与维护商业利益，以匹配高昂的研发成本。中国主流大模型多为开源，支持用户进行本地部署和二次开发，这一模式降低了企业接入门槛，更有利于快速扩大市场份额和技术影响力。目前，中国大模型在全球开源市场中的份额超过六成，美国仅三成。

从商业模式看，美国主打付费订阅和高端企业服务，中国走“免费+增值”路线。美国AI大模型企业以订阅制为主要收入来源，产品定价较高，并提供高附加值的企业级服务，通过闭源模型和深度服务形成客户粘性，以实现较高的利润率。中国企业走的是“免费+增值”路线，先提供大量免费功能，再推广付费增值服务，通过流量积累实现间接变现。值得指出的是，网站流量数据可能显示美国模型在全球占据较高市场份额，但由于中国开源模型的本地部署无法被追踪，所以并不能说明美国AI商业化部署领先中国。事实上，目前全球AI商业化均处于起步阶段，多数企业仍处于亏损运营状态。

（二）道路差异的三层原因：顶层设计、产业基础、资本市场

1、顶层设计与政策导向：美国强调“竞赛”，中国重视产业协同

美国政府将AI视为对华战略竞争的核心领域，通过产业补贴、出口管制、外国投资审查等手段，期望保持技术领先以“赢得竞赛”。2018年5月特朗普在第一任期内举办“AI峰会”，就提出维护美国在AI时代的“领导地位”。2022年拜登政府推出《芯片与科学法案》，拨款520亿美元支持半导体研发，并明确限制受补贴企业在中国投资先进制程芯片厂。2024年美国国会提出，要参考二战期间“曼哈顿计划”来规划和发展AI，特别强调聚焦AGI研发，以应对中美科技竞争；2025年11月特朗普启动“创世纪计划”，标志这一战略思想步入实践。2025年特朗普政府公布《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》，宣称美国必须拥有世界上最强大的AI系统，在创造性和变革性应用方面引领世界。

中国的AI发展战略与国家发展规划高度契合，鼓励AI技术攻关的同时，更加强调推动AI技术与实体经济深度融合，而非单纯的技术竞赛。2017年《新一代人工智能发展规划》确立“三步走”战略目标，部署构建开放协同的科技创新体系、培育高端智能经济等六大重点任务，标志着AI发展上升为国家战略。2021年“十四五”规划将AI列为前沿领域攻关重点，提出以数字化转型整体驱动生产方式变革。2024年工信部等七部门《关于推动未来产业创新发展的实施意见》将AI列为未来产业核心，同步推进技术创新与产业规模提升。2025年8月国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，一个“加号”凸显了“应用”的政策重心。文件设定了2027年深度融合、2030年全面赋能、2035年进入智能经济新阶段的三阶段路线图，以科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力与全球合作六大领域为重点，推动AI全面赋能高质量发展。2025年10月四中全会通过的《“十五五”规划建议》明确加快人工智能等数智技术创新，一方面强调突破基础理论和核心技术，另一方面强调加强人工智能同产业发展等相结合，“抢占人工智能产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。2026年3月公布的《“十五五”规划纲要》从更高维度进一步提出深化拓展“人工智能+”，赋能经济社会发展和治理能力提升，促进生产方式深层次变革和生产力革命性跃迁。

2、技术与产业基础：美国产学研体系成熟，中国制造业体系完备

美国产学研体系相对成熟，具备追求前沿技术的环境；但制造业基础偏弱，AI应用部署能力受到制约。美国的技术优势源于长期积累的基础研究和人才储备，高校与科研机构在基础算法、前沿创新上长期领跑，形成源头创新能力。同时，美国产学研体系相对成熟，硅谷形成了从基础研究到应用开发再到商业化的创新链，能够支持企业依托高新技术变现。但另一方面，美国制造业基础薄弱，制造业“回流”效果有限，高端制造产业链外迁、规模化量产配套不足，叠加基础设施长期投入不足，导致AI技术在产业应用的落地成本高、效率低。

中国拥有全球最完整的产业链与规模化制造优势，为AI与产业深度融合铺平道路。中国的制造业门类体系完整，制造业增加值占全球的比重接近30%，稳居全球第一。中国实体经济与数字经济加速融合，已建成全球最大、覆盖最广的网络基础设施，智能制造成效明显，AI赋能产业应用水到渠成。例如，根据国际机器人联合会（IFR）数据，截至2024年，中国工业机器人的部署在全球的占比达到43%，部署规模是美国的5倍。成熟的工业机器人产业与长期积累的精密制造技术，让人形机器人更快从实验室走向量产。又如，新能源汽车产销量连续保持全球第一，为无人驾驶发展打下了成熟的产业链和市场基础，再加上完善的道路与通信基建，支持无人驾驶出租车的高效部署。

3、资本市场与融资模式：美国由私人资本主导，中国以政府和产业资本为主

美国AI企业融资由私人资本主导，资本高度关注企业技术壁垒与估值空间。美国的风险投资（VC）、私募股权（PE）等私人资本是AI企业的核心资金来源。据斯坦福大学统计，2024年美国投向AI的私人资本突破千亿美元，接近中国的12倍；2013-2024年美国AI私人资本累计超过4700亿美元，接近中国的4倍。私人资本通常风险容忍度较高，不看重企业短期盈利表现，更关注技术壁垒和长期增值空间，进而鼓励企业在前沿技术领域寻求突破。同时，美国纳斯达克、纽交所等二级市场发展成熟，为私人资本提供了高效退出渠道，进一步强化了全球资本对AI前沿技术研发的投入。在此过程中，企业也需要证明自身的技术壁垒实力与高回报前景，因此倾向采用闭源模式、提供订阅制与企业定制化服务等，以迎合资本市场的估值偏好。但该模式或难对非尖端技术开发及应用的企业提供充足的资金支撑。

中国AI产业融资以政府和产业资本为主，更利于推动技术落地与产业应用。中国AI相关企业更多依托产业资本、政府引导基金、银行贷款和大型平台企业的战略投资等。其中，政府主导的产业引导基金、国有资本发挥“压舱石”作用，服务于国家战略，投入AI产业链薄弱环节的同时，更积极推动产业应用。大型互联网平台企业通过自有资金或关联基金投资AI创业公司，能够部分弥补VC不足的短板，为AI产业发展提供多元化资金支持。此外，中国也在积极推动资本市场改革，科创板、创业板、北交所等平台也为“硬科技”企业提供融资支持。

（三）各自挑战：美国面临资本市场泡沫风险，中国需要避免重复建设问题

美国AI发展模式的核心风险在于资本市场泡沫，且泡沫破裂的传导性风险较高。美国AI产业的高估值和巨额投资，建立在一个有待验证的假设之上，即AI技术会持续升级并显著提升生产力，为企业带来巨额利润。美国海量资本扎堆前沿技术研发领域，对企业短期盈利无硬性要求，大量资金集中于少数大模型企业，直接推高行业估值，形成“高估值、低兑现”的市场格局。但当AI技术向实际生产力转化的进度偏慢，如麻省理工学院（MIT）2025年报告指出，全球企业在生成式人工智能领域累计投入300–400亿美元，但高达95%的企业尚未获得实质性回报。若前沿技术研发突破不及预期、商业化落地进度放缓，可能引发估值体系崩塌，导致资本断崖式撤离，并威胁技术创新前景。此外，若AI技术未能明显提升生产力，反而引发失业、能源紧张等经济和社会问题，可能招致更严格的监管，也可能触发估值泡沫破裂。

中国AI发展模式需要重视和避免重复建设的风险。中国AI企业融资较依赖于政府、银行和大型平台企业，这种模式的优势是资金来源相对稳定，受市场波动影响较小，但也可能存在资源配置效率不足，以及企业对政策依赖过强的问题。同时，地方政府对中央政策的群体性响应，容易导致各地政府和企业“一拥而上”，过于追逐投资额、建设数量等量化指标，不排除出现重复建设、资源配置效率低下的情况。一旦产业应用效益不足，不能有效反哺底层研发与技术攻关，中国AI产业可能陷入“大而不强”的局面。这一问题已引起官方关注，国家发改委强调，发展“AI+”要坚持因地制宜，坚决避免无序竞争和“一拥而上”。

（四）未来演绎：道路交汇与竞争加剧

尽管当前中美AI发展路径不同，但未来双方战略边界可能趋于模糊，直接竞争将更加激烈。美国正在重视AI应用。《美国AI行动计划》指出，技术应用有限与滞后是制约AI潜力释放的瓶颈，美国政府需要建立“先行先试”的产业文化，激发人工智能活力。美国企业也在积极探索AI变现路径，资本市场对于企业营收增长和盈利效率的关注度不断上升。中国正在攻坚核心技术。《“十五五”规划纲要》强调“加强原始创新和关键核心技术攻关”，并将“人工智能”置于前沿科技攻关首位；具体提出加快突破人工智能基础理论和核心技术，推进人工智能模型架构改进、算法优化，探索通用人工智能发展路径等。随着应用场景的不断丰富和技术积累的持续深化，中国在核心技术领域的差距有望进一步缩小。

中美AI应用在全球市场的争夺已经揭幕。中美AI技术及产业应用在海外市场已经初步展开角逐，双方围绕技术输出、市场布局、治理规则的角逐日趋激烈。美国凭借技术先发优势，联合盟友推进AI技术出口，将芯片、大模型、云服务等与自身技术标准、价值观深度绑定，重点在中东、东南亚等新兴市场布局。中国则依托“一带一路”数字合作框架，以产业化应用为核心优势，推动智慧城市、智能制造等成熟的 AI 解决方案在“全球南方国家”落地。同时，中国秉持普惠包容的发展理念，在技术输出中注重本地化适配和全生命周期服务，借助金砖国家合作、全球发展倡议等多边平台，与更多发展中国家开展 AI 技术合作，不断扩大技术合作朋友圈，打造差异化的市场竞争优势。

三、建议：加强技术攻关、巩固产业赋能、扩大国际布局

中国有必要坚持自主创新与开放合作并重，以应用优势带动技术突破，以技术突破支撑产业升级，走出一条具有中国特色的AI发展道路。

其一，明确技术攻关的优先次序，集中资源在光刻机、EDA软件、高端芯片设计、先进材料等“卡脖子”环节实现突破。借鉴“两弹一星”和高铁等成功经验，组建国家级攻关团队，发挥新型举国攻关机制优势，整合顶尖科研机构、企业和人才，实行“揭榜挂帅”等激励机制，容忍试错和失败。尽管美国试图构建全球供应链壁垒，但全球半导体产业的高度专业化分工使得完全脱钩成本高昂且不现实。加强与日本、韩国、欧洲等国家和地区的技术合作，通过市场准入、投资并购、联合研发等方式获取先进技术，加速核心技术突破进程。

其二，需要改变当前偏重应用、轻视基础的科研导向，建立长期稳定的基础研究资助机制。核心技术的突破依赖于深厚的科学基础和高水平人才。应增加对数学、物理、化学、材料科学等基础学科的投入，改革科研评价体系，鼓励长期研究和原创性探索。同时，扩大科学、技术、工程和数学（STEM）教育规模，提升教育质量，吸引海外高端人才回国或来华工作。

其三，巩固产业赋能优势，深化AI与实体经济融合。中国制造业门类齐全、规模庞大，是AI应用的天然场景。应继续推动AI在制造业、农业、服务业等领域的深度融合，提升产业数字化、智能化水平。在巩固传统产业AI应用的同时，积极探索发展新兴应用场景，如具身智能、低空经济、智能网联汽车、智能制造装备、生物医药创新等。这些领域中国具有场景优势和数据优势，有望形成新的增长点。

其四，避免低水平重复建设和无序竞争。针对可能出现的产能过剩问题，应进一步强化市场机制作用。政府应减少直接补贴，转向提供公共服务（如基础研究、人才培养、知识产权保护）和营造公平竞争环境。对于已经出现产能过剩的行业，通过兼并重组、淘汰落后产能等方式优化结构。中央政府协调地方政府行为，避免地方保护主义和重复投资，引导不同地区错位发展，形成分工合理的产业布局。例如，东部地区侧重AI研发和高端应用，中西部地区发展数据中心和算力服务，避免“一哄而上”。

其五，继续推动资本市场改革，完善融资支持体系。构建适配AI产业发展的多元化融资支持体系，完善私人资本对AI前沿研发的长效支撑机制，弥补国内市场化资本布局短板。积极引导风险投资、私募股权等市场化资本加大AI产业布局力度，通过政策引导与激励培育兼具风险容忍度和长期视野的“耐心资本”，支持企业长期研发和创新。完善科技金融服务体系，为AI企业提供信贷、担保、保险等综合金融支持，缓解企业融资难、融资贵问题。进一步发挥科创板、创业板、北交所等资本市场平台的作用，有针对性地鼓励AI技术和应用相关企业上市融资，为私人资本拓宽退出渠道。

其六，构建开放合作生态，深度参与全球AI治理。用好“一带一路”、金砖国家、上海合作组织等平台，加强与发展中国家的AI合作。通过提供成本合理、技术适用的AI产品和服务，帮助这些国家推动数字化转型，同时为中国企业开拓新市场。这种合作应是互利共赢的，避免“新殖民主义”批评和国际叙事，注重技术转让、人才培养和本地化生产。同时，随着AI技术快速发展，数据安全、隐私保护、伦理规范等问题日益突出。应积极参与国际AI治理规则制定，推动建立公平合理的全球AI治理框架。

其七，探索中美AI发展合作空间，避免过度陷入对抗。中美两国作为全球AI产业的两大核心力量，有必要在竞争中寻求合作，在合作中管控分歧。面对美国的技术封锁，在维护核心利益的同时，寻求对话和合作空间。尤其考虑到，中国在稀土、电力能源等领域的关键优势，能够对美国AI中长期发展形成制衡，可以据此撬动双方在芯片等核心技术领域的谈判。此外，还可依托第三方市场与国际多边平台，推动中美AI企业开展联合布局，以市场化合作淡化地缘竞争色彩，形成“竞争中有合作、合作中守底线”的良性互动格局。

四、结语：“胜负”不在技术比拼，更在综合较量

中美AI竞争已进入深水区，双方在核心技术、底层支撑和产业应用的发展情况与实力对比不断演变，单纯比较“硬实力”意义有限，更需要全面理解双方AI发展道路的系统性差异。两国走出了截然不同的发展道路：美国凭借技术先发优势和资本实力，在前沿技术研发和高端市场占据主导；中国则依托超大规模市场、制造业基础和制度优势，在规模化应用和开源生态建设上实现领先。两条道路各有优势，也各具挑战：美国需要破解资本市场泡沫与生产率提升脱节的难题；中国则需要在保持应用优势的同时突破核心技术瓶颈，避免重复建设与无序竞争。

中美AI竞争最终的“胜负”，关键不在于谁能在技术上实现绝对领先，而在于谁能更有效地将技术转化为经济增长、民生福祉和综合国力。历史终将证明，AI竞争的真正赢家，是那些能够驾驭技术、服务人民、造福世界的国家和民族。

（作者为粤开证券首席经济学家、研究院院长）

责任编辑：刘锦平 主编：程凯