发布: 12:21pm 25/01/2026

思哲故我在 | 中美人工智能竞争：通用智能产业应用与东南亚现实考验

文：柴思原
香港思哲研究所特约撰稿人，早稻田大学政治学研究科博士研究员

中美围绕人工智能的竞争反映出两种不同发展模式的较量。华盛顿押注于私人资本和前沿突破，北京则强调国家主导的投资与产业化应用。两国面临的瓶颈各不相同，比如美国受制于能源基础设施老化，中国仍依赖外国晶片和软件。而竞赛的胜负，不仅取决于谁的创新速度更快，还取决于谁能将技术进步转化为现实中的影响力。

若要转化为国际影响力，自要考虑到包括东南亚在内的新兴经济体中，人工智能很可能首先以产业工具而非前沿实验的形式落地。如今，人工智能已是全球战略核心。证据一是乌克兰战争，展示了经人工智能增强的无人机在现代冲突中被武器化。二是2022年11月OpenAI推出ChatGPT，表明生成式人工智能具备在大规模影响经济与社会的能力，没有国家可以置身事外。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）估计，到2033年，全球人工智能市场规模将达到5万亿美元，年均增长率约为31%。高盛经济学家估算，生成式人工智能在10年内可为全球生产率增长贡献1.5%，并推动全球GDP提高7%。

美国的人工智能实验室目前在通用人工智能（AGI）的探索上处于领先地位，投入巨资研发旨在匹敌甚至超越人类认知能力的系统。美国企业掌控着约75%的全球人工智能算力，而中国约为15%。几乎所有主要工业级人工智能实验室，包括Google DeepMind、OpenAI、Meta AI和Anthropic，都设在美国。截至2022年，约57%的顶尖人工智能研究人员在美国工作，而在中国的仅为12%。

然而，美国的领先地位正受到国内基础建设的制约。输电线路的典型寿命为50年，变压器故障往往在40年左右开始明显增加。美国70%的输电线路已使用超过25年，美国土木工程师协会（ASCE）因此给美国电网打出D+的低分。2015至2020年间，美国年均停电次数为9656次，是此前6年4609次的两倍有余。美国能源部警告若电网现代化失败，至2030年停电次数或增百倍。

中国则采取了不同的发展模式，将人工智能视为国家级产业工程。与美国聚焦的通用人工智能不同，中国的讨论更侧重经济和产业应用，这一取向也更容易通过基础设施、产业链和数字平台外溢至东盟等发展中经济体。在制造、物流、电商和智慧城市等领域，中国企业和技术方案已在多个东南亚国家参与试点或商业化部署，使人工智能更多以“生产力工具”的形态进入当地经济结构。

北京目标到2030年将人工智能打造为一个规模达1000亿美元的产业，并在其他行业中创造超过1万亿美元的新增价值。该战略的核心是利用人工智能改造医疗、制造、农业等传统行业，同时推动新兴产业发展，尤其是具有实体应用的“硬科技”领域，包括机器人、自动驾驶和无人系统。

中国人工智能+提出，到2030年新一代智能终端、智能体等在关键领域实现90%的应用普及率。人工智能的应用在中国已相当普及。60%的中国员工每周至少使用一次人工智能，而美国则为37%。83%的中国机构报告已部署生成式人工智能，美国只有65%。这一战略还得到大规模能源基础设施投资的支撑。中国目前的发电量已是美国的两倍，并计划到2040年再增加60%的装机容量。去年，中国在能源基础设施上的投资比美国多出3000亿美元，自2009年以来已建设超过1.8万英里的特高压输电线路。

在创新指标上，中美差距在明显减少。2023年，中国获批的专利数量是美国的两倍多；2022年，中国占全球人工智能专利来源的61.1%，而美国为21%。从上海到深圳，各地地方政府纷纷设立国家支持的人工智能实验室和试点区，加快科研和人才培养。同时，中国每年培养的STEM毕业生数量也迅速扩张。不过，有专家认为中国地国家人工智能产业投资基金和国家创业投资引导基金虽然可观，但与美国的私人基金投入相比仍显不足。

然而，中国在训练前沿人工智能模型方面仍面临制约，美国对于先进晶片的出口管制仍是关键瓶颈。北京支持发展英伟达GPU的替代方案，如华为昇腾系列，但目前在性能上仍落后于美国同类产品。软件依赖同样构成重大挑战。中国政府资助燧原科技、摩尔线程等企业，开发英伟达CUDA的替代方案，同时推广华为的MindSpore和百度的

PaddlePaddle，作为Meta的PyTorch和Google TensorFlow的替代，但普及率仍落后于美国产品。开源生态也面临类似问题，比如作为GitHub替代品的Gitee受制于代码审查，可能会影响国际协作。政策干预在推进技术自主的同时，也可能带来一定的调整成本。以语音识别和语言模型著称的中国人工智能企业科大讯飞在从英伟达晶片切换至国产华为晶片后，曾出现约3个月的进度延后。

东盟倾向合作非零和博弈

在上述背景下，各国都在利用自己的比较优势。欧盟在2024年通过了全球首部全面的人工智能法律，确立了其在监管领域的领先地位。多个海湾国家正投入数千亿美元建设数据中心基础设施，力图成为全球人工智能经济的重要枢纽。东盟不在前沿模型或算力规模上与中美竞争，而是重点关注如何在开放的技术环境中引入人工智能，以提升本地区的制造效率、公共服务和数字经济韧性。东盟各国相比起思考谁是AI霸主，更希望在中美主导的技术生态之间保持灵活性。各国都在避免被单一标准或供应链锁定，以争取一定的自主性。东盟更倾向于合作，而非进行零和博弈。

实际上，若将美国对通用人工智能的追求与中国对产业应用的侧重进行对比，可以看到两种不同的发展模式。美国的人工智能进步由雄厚的私人资本和自下而上的创业活力驱动，中国则受益于强有力的国家支持和协调一致的产业政策。但美国越来越受限于能源和电力基础设施，中国则依然受制于先进晶片、软件生态以及部分政策干预，加之各国也希望有关技术能惠及自己，因此发明和创新的竞争不免让位给应用和普及的合作。

东南亚正在成为中美两种人工智能发展模式的现实测试场，谁能够更有效地嵌入本地的经济与治理结构，谁就更可能受当地人欢迎。对于东盟而言，人工智能的价值可能更多体现在其能否以可负担、可复制、可持续的方式，服务于产业升级、公共治理和社会发展。因此，中美两种不同的发展模式在区域内落地的深度，比前沿技术指标更可能决定其全球影响力的边界。

打开全文

支持优质新闻或评论，欢迎送上一杯咖啡。