從DeepSeek到「人工智能+」：中美AI競賽究竟在比什麼？

Getty Images 今年夏天，不到一个月内，世界人工智能大会和世界机器人大会先后在上海和北京举行，凸显中国在最具战略意义的新科技领域的野心。 两场大会虽名为“世界”大会，实际都是中国以自己为主场进行的“1+N”式外交平台。这一模式可追溯到2014年在浙江乌镇创办的世界互联网大会，如今已从互联网扩展到人工智能与机器人。 在美国，人工智慧同样被提升到战略高度。就在两场大会之间，美国总统特朗普批准将“外国制造的先进机器人设备”列入国家安全受管制名单。中国企业受到的影响尤其受到关注。中国人形机器人出货量占全球80%以上，宇树科技一家遍占比32%。 从AI模型、先进晶片到机器人，中美竞争正从科技公司的产品较量延伸至产业和国家安全，也被形容为一场新的“AI军备竞赛”。那么，中美两国究竟在比什么？ AI真的正在成为“军备竞赛”吗？ 美国前国务卿基辛格曾警告，AI可能成为“通向灾难的疯狂竞赛”；马斯克也曾表示，AI可能导致“第三次世界大战”。美国国会的美中经济与安全审查委员会更建议启动“AI版曼哈顿计划”。 曼哈顿计划正是美国在二战期间研发核武器的秘密计划。 此后，越来越多声音将今天的AI竞争类比为20世纪的核竞赛。 在这个赛场上，呈现出“你追我赶”的的激烈场景。2022年11月OpenAI发布ChatGPT，一鸣惊人，当时业界认为中美AI差距在两年；2025年1月DeepSeek发布R1，让美国资本市场受到震动，差距改为一年；今年7月Kimi K3发布后，有分析师认为差距已缩至四到九个月。 美苏在核技术上也曾上演类似的追赶。 1945年7月，美国率先试爆原子弹；1949年8月，苏联成功试爆自己的第一枚原子弹。1952年11月，美国试爆首枚氢弹，不到十个月后，1953年8月，苏联也成功试验氢弹。到民用核能领域，苏联甚至一度反超：1954年6月，世界第一座核电站在苏联奥布宁斯克建成并网。 Getty Images “这个类比在一定程度上是成立的，因为AI和核武器一样都具有重大战略意义。”美国政治风险咨询公司欧亚集团地缘政治部门主管鲁晓萌对BBC中文指出。 但两者也有不同之处。 鲁晓萌说，AI拥有广泛的商业应用，核能则不然。很难想像普通人日常使用某种“民用版核系统”，但AI已出现在每个人的个人设备上，被广泛使用。 布鲁金斯学会约翰·桑顿中国中心研究员陈凯欣（Kyle Chan）则认为两者的不同之处更多。核武器只有一种用途，即大规模毁灭。而人工智能是一项多元化技术，形态、能力和用途各异；它确实可被用于不良目的，如增强网络攻击能力或制造生物武器，但同时也是数百万个人和企业日常使用的普通工具。 “所以，把人工智能等同于核武器是一种误判，可能导致错误的政策应对方案。”陈凯欣表示。 但中美似乎都在越来越严肃地对待这场竞争：当两国都认为AI将决定未来的国家竞争力时，它们究竟想用这项技术实现什么？ Getty Images / 美国密歇根州的居民反对在当地修建数据中 美国要突破极限，中国要扩大应用 “中美两国在人工智能上走的是截然不同的路子。”陈凯欣说。 美国的人工智能由少数几家提供专有模型的私营企业主导，政府基本不介入，主要靠行业自我监管。 这种模式催生了极其强大的模型、巨额投资和收入，但也让人们越来越担忧：该如何应对风险，以及政府监管应扮演怎样的角色？ 美国几家大型AI公司都表现出对通用人工智能（AGI）的追求。 OpenAI在其章程里写明，公司使命是确保实现AGI并使其造福全人类，并将AGI定义为“在大多数具有经济价值的工作上超越人类的高度自主系统”。 Google DeepMind称，最终的AGI有望带来历史性变革，并将其定义为“至少在大多数认知任务上与人类同等能力的AI”。 这条路线的核心打法是Scaling Law（规模定律），即不断扩大模型参数、堆叠算力，使大模型持续进化，最终突破关键节点实现AGI。 在这种模式下，AI公司的模型多为闭源，用户按词元（token）量付费，现金流稳定，企业对模型控制力强。 简单来说，美国押注的是下一个技术突破。 中国则采取了根本不同的路径。 陈凯欣表示，中国的人工智能受中央政府强力引导和监管，产业更侧重推广普及和融入实体经济。政策制定者希望AI提升各行各业生产力，而不是执着于打造可能导致大规模失业的超级智能。 半导体评论者、新加坡科技咨询网TechTechChina主编卓薇安（Vivian Toh）认为，中国AI的独特路径不是要打破西方生态或颠覆现有体系，而是开辟一条“低成本、高协作”的新赛道。 鲁晓萌也指出两国的不同：中国公司采取“快速跟随者”策略，以低成本推出“足够好用”的模型，推动全球快速采用；美国同行则更关注前沿技术，力求引领行业。 换言之，中国的策略是“扩散”，或AI能不能快速进入更多行业。 继去年提出“人工智能+”后，今年“十五五”规划进一步明确这一路径，逻辑与11年前的“互联网+”一脉相承：把技术能力嵌入各行各业，提升全要素生产率。 这种扩散不只是在国内应用。 今年更进一步与“一带一路”结合：世界人工智能大会上，29国签署协议成立世界人工智能合作组织，成员多为发展中国家，包括俄罗斯、巴西、委内瑞拉等。该组织设秘书处，并提供5000个赴华AI培训名额。 “当然这也是中国在先进芯片获取受限现实下的一种务实产业策略。”卓薇安称。 谁的路线最终更有优势，还是一个问号。 鲁晓萌认为，在全球AI竞赛中，政府干预的作用相对企业战略而言是次要的，最终AI实验室才是技术竞争的最前线。 如果美国公司能拿出“下一个大事件”（比如AGI），就能在中国同行面前建立实质性领先；否则，中国模型将在应用比率上超越美国领先者，占据更大全球市场份额。 两条路线能否走下去，还取决于另一个问题：谁有足够的资源，把AI真正做大？ Getty Images 中国缺芯片，美国缺电力 AI的底层基础设施是芯片和电力。芯片结合电力产生算力，算力就是AI时代的石油。 中美各自的短板，恰好是对方的长板：中国受芯片和资本的双重制约，美国则面临电力供给和地方社区民意的双重限制。 就中国而言，陈凯欣进一步阐释，美国对英伟达顶级芯片的出口管制，让中国的AI实验室更难获得训练和部署大型模型所需的算力。中国科技公司的规模也远小于美国同行，算力基础设施投入无法与之相比。 近期热门AI产品一度出现拥堵和限流，背后反映出的，正是供给侧的算力紧张。 DeepSeek最近宣布可能涨价，以减缓伺服器压力；Kimi则暂停开放注册并引入候选名单，也是因用户太多，超出伺服器承载能力。 除了高端芯片，陈凯欣认为中国的另一制约是资本。 中美在AI领域的投入大概是5000多亿美元和900多亿美元的差距，这影响了算力堆叠、人才薪资、模型训练等各方面投入。 但中国也有自己的优势。 陈凯欣认为，中国将能随时间推移逐步解决算力难题：虽可能无法追平美国，但国产AI芯片和硬件系统正提供“够用”的替代方案，足以让中国AI产业继续向前推进。 美国面临的问题则有所不同。 鲁晓萌指出，美国正面临能源约束，部分原因是各州电力系统相对老旧。中国发电量约为美国的2.5倍。 陈凯欣称，美国虽在继续扩建电力供给，但社区对新建数据中心日益增长的反对声浪，也可能拖累其未来算力扩