人工智慧軟體（Getty Images）
【看中國2026年1月17日訊】（看中國記者金言綜合報導）在人工智慧（AI）領域，美中兩國間的競爭已然成為全球科技格局的核心焦點。回望過去兩年，中國AI企業一度憑藉開源模型和高效創新在國際舞台上閃耀光芒，但如今，一股悲觀情緒正在中國頂尖AI研究者中蔓延。晶元短缺和美國出口管制如同一道無形的壁壘，讓中國在短期內趕超美國的可能性變得渺茫。《華爾街日報》近期報導指出，儘管中國公司在適應有限資源方面展現出驚人韌性，但差距或在擴大。然而，時評人傑森等觀察家認為，這場競賽遠未塵埃落定，中國通過本土創新和全球融資仍有逆轉機會。究竟誰能最終勝出呢？
AI競賽的背景：從追趕到膠著
人工智慧的快速發展源於計算能力的爆炸式增長，而晶元作為AI的「心臟」，決定了競賽的節奏。早在2010年代末，中國就啟動了國家層面的AI戰略，如「新一代人工智慧發展規劃」，旨在到2030年成為全球AI領導者。美國則憑藉矽谷的創新生態和巨額投資，主導了AI的早期突破，如OpenAI的GPT系列模型。
2024年以來，美中AI競爭進入白熱化階段。中國企業如阿里巴巴、騰訊和新興初創公司DeepSeek、智譜AI（Zhipu）等，發布了多款高質量大語言模型（LLM），在全球AI基準測試中屢屢刷新記錄。例如，DeepSeek的模型一度在美國開發者社區引發熱議，其開源策略讓西方研究者免費獲取並優化代碼。這不僅提升了中國AI的國際聲譽，還縮小了與美國頂尖模型的差距。根據非營利機構Epoch AI的評估，2024年，中國領先模型與美國最佳模型的性能差距從平均7個月縮短至僅4個月。
然而，美國的優勢在於其完整的AI生態鏈。從晶元設計到數據中心，美國企業如Nvidia、Google和Microsoft掌控了核心技術。Nvidia的GPU晶元幾乎壟斷了AI訓練市場，其市值在2025年突破3萬億美元大關。相比之下，中國雖有華為海思和寒武紀等本土晶元廠商，但受限於美國出口管制，無法獲取最先進的製造工藝。這導致中國AI開發者在計算資源上「捉襟見肘」，如阿里巴巴通義千問（Qwen）技術負責人林俊暘在2025年北京AI會議上所言：「我們的算力大部分用於交付現有產品，而美國公司能將海量資源投入下一代研發。」
時評人傑森在評論中強調，這種不對稱競爭源於地緣政治因素。2022年美國商務部實施的晶元出口禁令，禁止向中國出售14nm以下先進位程的AI晶元，以及相關製造設備。這迫使中國企業轉向「迂迴戰術」，如在東南亞或中東租用數據中心，但這些安排複雜且成本高昂。傑森指出：「晶元瓶頸不是技術問題，而是戰略博弈。美國通過管制維持領先，但這也激發了中國本土創新的潛力。」
晶元瓶頸：中國AI的「阿喀琉斯之踵」
晶元短缺是中國AI發展的最大痛點。Nvidia作為AI晶元霸主，其產品迭代速度驚人。2025年1月，Nvidia推出新一代Rubin架構晶元，性能較前代Blackwell提升30%以上，主要客戶包括美國科技巨頭如Meta和Amazon，卻未提及任何中國企業。這直接源於美國禁令，中國公司無法直接採購，只能通過第三方渠道獲取有限資源。
據知情人士透露，中國AI企業如智譜和MiniMax已開始談判租用新加坡、阿聯酋等地的數據中心，以間接使用Rubin晶元。2024年，中國公司曾嘗試獲取Blackwell系列，但大多以失敗告終。即使在第三國使用Nvidia晶元被視為合法，這種「灰色地帶」操作也面臨監管風險，且晶元供應量遠低於美國競爭對手。瑞銀分析師估計，2024年中國網際網路巨頭的AI相關資本支出約570億美元，僅為美國同行的1/10。美國公司如Microsoft在2025年宣布投資超1000億美元用於AI基礎設施建設，進一步拉大差距。
在北京2025年AI峰會上，智譜創始人唐傑直言：「差距可能在擴大。我們在某些領域做得不錯，但必須承認挑戰。」當被問及未來3-5年中國公司超越OpenAI或Anthropic的概率時，林俊暘給出的答案是「20%或更低」。他解釋道，美國公司能將80%的算力用於前沿探索，而中國企業則將大部分資源用於日常應用，如智能客服或圖像識別。這反映出戰略轉向：許多中國公司放棄追求「參數爆炸式」的超大規模模型，轉而優化效率。
例如，DeepSeek在2024年開發旗艦模型時，曾嘗試使用華為Ascend系列晶元，但性能不理想，最終部分轉向Nvidia。這雖帶來進展，但也暴露了國產晶元的短板。華為雖在2025年推出Ascend 910B晶元，聲稱性能接近Nvidia A100，但整體差距仍達20%-30%。中國無法依賴台積電或三星生產7nm以下晶元，只能靠中芯國際等本土廠商，其良率和產能均落後。
騰訊AI負責人姚順雨（前OpenAI員工）在近期活動中表示：「主要瓶頸是晶元產能。我們需要更多本土解決方案。」華盛頓雖在2025年允許Nvidia向中國銷售H200晶元，但業內人士認為這「杯水車薪」。H200較Rubin落後兩代，已無法訓練最先進AI。Nvidia CEO黃仁勛承認中國需求巨大，但中國政府審批嚴格，僅限「必要用途」如科研，且優先推動國產替代。
傑森評論道：「晶元禁令像一把雙刃劍。美國短期獲益，但長期可能刺激中國自給自足。歷史證明，技術封鎖往往加速被封鎖者的創新。」
中國AI的韌性與創新：從開源到融資突破
儘管面臨逆風，中國AI並未出局。相反，一些企業展現出「以巧破力」的智慧。DeepSeek便是典範。自2024年憑藉高質量模型在美國走紅以來，它持續發布效率提升技術，如新型訓練架構，能用更少晶元開發更大模型。其2025年兩篇論文探討的內存優化設計，已被西方研究者採用。這不僅縮小差距，還通過開源策略增強全球影響力。中國許多頂尖模型如阿里巴巴Qwen和百度文心一言均為開源，用戶可免費修改，相比美國閉源模型（如GPT-4o），這降低了門檻，提升了生態活力。
融資方面，中國AI初創公司表現出色。2025年，智譜和MiniMax在香港IPO中合計融資超10億美元。MiniMax股價迅速翻倍，反映投資者信心。資深投資者Alyssa Lee（現就職AI初創）表示：「儘管環境嚴峻，估值仍考慮了中國追趕潛力。這種樂觀源於企業創新水平。」
華為等公司在本土晶元上取得進步。2025年，智譜使用華為晶元創建開源圖像生成模型，性能雖不及Stable Diffusion，但證明了可行性。其他初創如寒武紀和地平線也在邊緣計算AI晶元領域發力。中國政府通過「東數西算」工程，投資萬億級數據中心，旨在構建國產AI基礎設施。2025年，國家集成電路產業投資基金第三期啟動，規模超3000億元，重點支持AI晶元研發。
此外，中國在應用層領先。AI已滲透電商、醫療和智能製造，如阿里巴巴的AI供應鏈優化每年節省數百億美元。相比美國注重基礎研究，中國強調「落地」，這在短期內帶來經濟回報。Epoch AI報告顯示，2025年中國AI專利申請量佔全球40%，超過美國。
傑森認為中國不是在複製美國，而是走差異化路徑。「開源和效率創新可能成為彎道超車的鑰匙。如果晶元差距縮小，中國生態優勢將顯現。」
美國AI的優勢：資金、人才與生態
美國AI領先源於多重因素。首先是資金雄厚。2025年，美國AI投資總額超2000億美元，OpenAI融資超100億美元，用於訓練GPT-5。Anthropic的Claude模型在安全性上領先，吸引政府合同。其次是人才流動。矽谷吸引全球精英，如姚順雨雖回騰訊，但許多中國學者仍在美國深造。
生態完整是關鍵。美國擁有從晶元（Nvidia、AMD）到雲服務（AWS、Azure）的全鏈條。政府支持如CHIPS法案，投資520億美元提升本土製造。2025年，台積電亞利桑那工廠投產，進一步鞏固供應鏈。
但美國也面臨挑戰。AI能耗巨大，2025年數據中心電力需求佔全美10%，引發環保爭議。監管壓力上升，如歐盟AI法案影響全球標準。美國內部競爭激烈，OpenAI內鬥曾導致人才流失。
誰能勝出？
展望未來3-5年，美中AI競賽勝負難料。美國短期領先概率高，憑藉晶元和資金優勢，可能率先實現通用人工智慧（AGI）。但中國若突破晶元瓶頸，如通過光子晶元或量子計算創新，或成黑馬。地緣因素關鍵：若美中貿易摩擦緩和，中國可獲更多資源；反之，封鎖加劇將迫使中國加速自立。
專家分歧明顯。傑森認為，中國創新韌性強，人口紅利和應用市場巨大，可能在2030年前反超。悲觀者指出，晶元差距需10年彌合，中國概率低至20%。
全球視角下，這場競賽影響深遠。AI將重塑經濟、地緣和倫理。無論誰勝，合作或許是最佳路徑，如中美聯合AI安全標準。
美中AI競爭是時代縮影，晶元瓶頸考驗中國韌性，而創新決定最終勝者。未來誰能勝出？答案在持續博弈中揭曉。
来源:看中國
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