人工智能软件（Getty Images）
【看中国2026年1月17日讯】（看中国记者金言综合报道）在人工智能（AI）领域，美中两国间的竞争已然成为全球科技格局的核心焦点。回望过去两年，中国AI企业一度凭借开源模型和高效创新在国际舞台上闪耀光芒，但如今，一股悲观情绪正在中国顶尖AI研究者中蔓延。芯片短缺和美国出口管制如同一道无形的壁垒，让中国在短期内赶超美国的可能性变得渺茫。《华尔街日报》近期报道指出，尽管中国公司在适应有限资源方面展现出惊人韧性，但差距或在扩大。然而，时评人杰森等观察家认为，这场竞赛远未尘埃落定，中国通过本土创新和全球融资仍有逆转机会。究竟谁能最终胜出呢？
AI竞赛的背景：从追赶到胶着
人工智能的快速发展源于计算能力的爆炸式增长，而芯片作为AI的“心脏”，决定了竞赛的节奏。早在2010年代末，中国就启动了国家层面的AI战略，如“新一代人工智能发展规划”，旨在到2030年成为全球AI领导者。美国则凭借硅谷的创新生态和巨额投资，主导了AI的早期突破，如OpenAI的GPT系列模型。
2024年以来，美中AI竞争进入白热化阶段。中国企业如阿里巴巴、腾讯和新兴初创公司DeepSeek、智谱AI（Zhipu）等，发布了多款高质量大语言模型（LLM），在全球AI基准测试中屡屡刷新纪录。例如，DeepSeek的模型一度在美国开发者社区引发热议，其开源策略让西方研究者免费获取并优化代码。这不仅提升了中国AI的国际声誉，还缩小了与美国顶尖模型的差距。根据非营利机构Epoch AI的评估，2024年，中国领先模型与美国最佳模型的性能差距从平均7个月缩短至仅4个月。
然而，美国的优势在于其完整的AI生态链。从芯片设计到数据中心，美国企业如Nvidia、Google和Microsoft掌控了核心技术。Nvidia的GPU芯片几乎垄断了AI训练市场，其市值在2025年突破3万亿美元大关。相比之下，中国虽有华为海思和寒武纪等本土芯片厂商，但受限于美国出口管制，无法获取最先进的制造工艺。这导致中国AI开发者在计算资源上“捉襟见肘”，如阿里巴巴通义千问（Qwen）技术负责人林俊旸在2025年北京AI会议上所言：“我们的算力大部分用于交付现有产品，而美国公司能将海量资源投入下一代研发。”
时评人杰森在评论中强调，这种不对称竞争源于地缘政治因素。2022年美国商务部实施的芯片出口禁令，禁止向中国出售14nm以下先进制程的AI芯片，以及相关制造设备。这迫使中国企业转向“迂回战术”，如在东南亚或中东租用数据中心，但这些安排复杂且成本高昂。杰森指出：“芯片瓶颈不是技术问题，而是战略博弈。美国通过管制维持领先，但这也激发了中国本土创新的潜力。”
芯片瓶颈：中国AI的“阿喀琉斯之踵”
芯片短缺是中国AI发展的最大痛点。Nvidia作为AI芯片霸主，其产品迭代速度惊人。2025年1月，Nvidia推出新一代Rubin架构芯片，性能较前代Blackwell提升30%以上，主要客户包括美国科技巨头如Meta和Amazon，却未提及任何中国企业。这直接源于美国禁令，中国公司无法直接采购，只能通过第三方渠道获取有限资源。
据知情人士透露，中国AI企业如智谱和MiniMax已开始谈判租用新加坡、阿联酋等地的数据中心，以间接使用Rubin芯片。2024年，中国公司曾尝试获取Blackwell系列，但大多以失败告终。即使在第三国使用Nvidia芯片被视为合法，这种“灰色地带”操作也面临监管风险，且芯片供应量远低于美国竞争对手。瑞银分析师估计，2024年中国互联网巨头的AI相关资本支出约570亿美元，仅为美国同行的1/10。美国公司如Microsoft在2025年宣布投资超1000亿美元用于AI基础设施建设，进一步拉大差距。
在北京2025年AI峰会上，智谱创始人唐杰直言：“差距可能在扩大。我们在某些领域做得不错，但必须承认挑战。”当被问及未来3-5年中国公司超越OpenAI或Anthropic的概率时，林俊旸给出的答案是“20%或更低”。他解释道，美国公司能将80%的算力用于前沿探索，而中国企业则将大部分资源用于日常应用，如智能客服或图像识别。这反映出战略转向：许多中国公司放弃追求“参数爆炸式”的超大规模模型，转而优化效率。
例如，DeepSeek在2024年开发旗舰模型时，曾尝试使用华为Ascend系列芯片，但性能不理想，最终部分转向Nvidia。这虽带来进展，但也暴露了国产芯片的短板。华为虽在2025年推出Ascend 910B芯片，声称性能接近Nvidia A100，但整体差距仍达20%-30%。中国无法依赖台积电或三星生产7nm以下芯片，只能靠中芯国际等本土厂商，其良率和产能均落后。
腾讯AI负责人姚顺雨（前OpenAI员工）在近期活动中表示：“主要瓶颈是芯片产能。我们需要更多本土解决方案。”华盛顿虽在2025年允许Nvidia向中国销售H200芯片，但业内人士认为这“杯水车薪”。H200较Rubin落后两代，已无法训练最先进AI。Nvidia CEO黄仁勋承认中国需求巨大，但中国政府审批严格，仅限“必要用途”如科研，且优先推动国产替代。
杰森评论道：“芯片禁令像一把双刃剑。美国短期获益，但长期可能刺激中国自给自足。历史证明，技术封锁往往加速被封锁者的创新。”
中国AI的韧性与创新：从开源到融资突破
尽管面临逆风，中国AI并未出局。相反，一些企业展现出“以巧破力”的智慧。DeepSeek便是典范。自2024年凭借高质量模型在美国走红以来，它持续发布效率提升技术，如新型训练架构，能用更少芯片开发更大模型。其2025年两篇论文探讨的内存优化设计，已被西方研究者采用。这不仅缩小差距，还通过开源策略增强全球影响力。中国许多顶尖模型如阿里巴巴Qwen和百度文心一言均为开源，用户可免费修改，相比美国闭源模型（如GPT-4o），这降低了门槛，提升了生态活力。
融资方面，中国AI初创公司表现出色。2025年，智谱和MiniMax在香港IPO中合计融资超10亿美元。MiniMax股价迅速翻倍，反映投资者信心。资深投资者Alyssa Lee（现就职AI初创）表示：“尽管环境严峻，估值仍考虑了中国追赶潜力。这种乐观源于企业创新水平。”
华为等公司在本土芯片上取得进步。2025年，智谱使用华为芯片创建开源图像生成模型，性能虽不及Stable Diffusion，但证明了可行性。其他初创如寒武纪和地平线也在边缘计算AI芯片领域发力。中国政府通过“东数西算”工程，投资万亿级数据中心，旨在构建国产AI基础设施。2025年，国家集成电路产业投资基金第三期启动，规模超3000亿元，重点支持AI芯片研发。
此外，中国在应用层领先。AI已渗透电商、医疗和智能制造，如阿里巴巴的AI供应链优化每年节省数百亿美元。相比美国注重基础研究，中国强调“落地”，这在短期内带来经济回报。Epoch AI报告显示，2025年中国AI专利申请量占全球40%，超过美国。
杰森认为中国不是在复制美国，而是走差异化路径。“开源和效率创新可能成为弯道超车的钥匙。如果芯片差距缩小，中国生态优势将显现。”
美国AI的优势：资金、人才与生态
美国AI领先源于多重因素。首先是资金雄厚。2025年，美国AI投资总额超2000亿美元，OpenAI融资超100亿美元，用于训练GPT-5。Anthropic的Claude模型在安全性上领先，吸引政府合同。其次是人才流动。硅谷吸引全球精英，如姚顺雨虽回腾讯，但许多中国学者仍在美国深造。
生态完整是关键。美国拥有从芯片（Nvidia、AMD）到云服务（AWS、Azure）的全链条。政府支持如CHIPS法案，投资520亿美元提升本土制造。2025年，台积电亚利桑那工厂投产，进一步巩固供应链。
但美国也面临挑战。AI能耗巨大，2025年数据中心电力需求占全美10%，引发环保争议。监管压力上升，如欧盟AI法案影响全球标准。美国内部竞争激烈，OpenAI内斗曾导致人才流失。
谁能胜出？
展望未来3-5年，美中AI竞赛胜负难料。美国短期领先概率高，凭借芯片和资金优势，可能率先实现通用人工智能（AGI）。但中国若突破芯片瓶颈，如通过光子芯片或量子计算创新，或成黑马。地缘因素关键：若美中贸易摩擦缓和，中国可获更多资源；反之，封锁加剧将迫使中国加速自立。
专家分歧明显。杰森认为，中国创新韧性强，人口红利和应用市场巨大，可能在2030年前反超。悲观者指出，芯片差距需10年弥合，中国概率低至20%。
全球视角下，这场竞赛影响深远。AI将重塑经济、地缘和伦理。无论谁胜，合作或许是最佳路径，如中美联合AI安全标准。
美中AI竞争是时代缩影，芯片瓶颈考验中国韧性，而创新决定最终胜者。未来谁能胜出？答案在持续博弈中揭晓。
