近年来，美国大肆宣扬 “中美争夺 AI 霸权”，尽管这一论断与现实情况是否相符尚有待商榷，但毋庸置疑的是，在美国的 AI 战略布局中，中国已被视作核心竞争对手。
《巴伦周刊》曾发文指出，美国在 AI 创新领域暂处领先，可中国的追赶步伐极为迅速。在学术研究领域，中国科研人员发表的 AI 相关论文数量众多，彰显出强劲的科研实力；资本投入方面，大量资金源源不断地涌入 AI 产业，为其发展提供了充足的 “弹药”；政策战略布局上，中国政府高瞻远瞩，出台一系列扶持政策，为 AI 技术的茁壮成长营造了良好环境。
加州大学圣地亚哥分校 21 世纪中国研究中心主任维克多・施（Victor Shih）深入剖析了中美 AI 竞争态势。他认为，中美在 AI 领域已难分伯仲，这一局面并非偶然。中国拥有庞大且完善的工程及计算机科学人才培养体系，每年为行业输送海量专业人才，数量远超美国。不过，美国在全球人才吸引方面独具优势，许多来自中国的顶尖人才投身于美国的 AI 产业，为其发展添砖加瓦。
维克多・施进一步分析称，当下美国初创企业资本市场的运转状况优于中国，可一旦市场动荡演变为长期衰退，这一优势或将大打折扣。
参考斯坦福大学发布的《2025 AI 指数报告》，能清晰洞察到中国在人工智能相关出版物与专利数量上已实现反超。中国 AI 技术的飞跃式发展，离不开国家层面的政策扶持与高屋建瓴的战略规划。在科技发展的征程中，中国始终将核心技术自主可控作为奋斗目标，全力减少对外依赖，这一理念为 AI 产业的崛起筑牢了根基。
对美国而言，DeepSeek R1 的横空出世极具冲击力，它已具备与美国顶尖 AI 模型一较高下的实力。即便美国的 AI 模型依托先进计算机组件，也难以拉开与中国的差距，这无疑加剧了全球 AI 竞争的激烈程度。为抢占技术制高点，中国的科技巨头、初创企业与顶级高校紧密携手，构建起协同创新的发展格局。
当前，中国 AI 领域呈现出多元竞争的繁荣景象。百度、阿里巴巴、腾讯等老牌科技巨头持续发力，凭借深厚的技术积累与丰富的应用场景，不断深化 AI 在各自优势领域的应用。与此同时，智谱、MiniMax、月之暗面等初创企业异军突起，以惊人的创新速度推出特色产品，吸引了大量资本注入，共同为 AI 生态的繁荣贡献力量。以腾讯推出的混元 T1 模型为例，它已成功跻身顶尖模型行列，可与 DeepSeek 及阿里、百度的新模型在市场上一争高下。
值得关注的是，中国企业广泛采用开源模式，这一模式极大地加速了技术创新，促进了行业内的协作交流。但不可忽视的是，开源模式也带来了营收困难、技术安全难以保障等现实挑战。此外，中国高校在 AI 发展进程中的作用愈发关键。北京大学、清华大学、浙江大学等高校在 AI 领域成果丰硕，发表了大量高质量论文。其中，北京大学自 2022 年起，在 AIRankings 排名中始终名列前茅。
DeepSeek 的成功，在很大程度上得益于中国高校雄厚的人才储备。其创始人梁文峰毕业于浙江大学，团队中众多成员来自清华大学、北京大学。在中国，高校与企业之间的合作已全方位展开，从 AI 前沿理论研究到实际应用场景开发，形成了一条高效畅通的创新链条。
在麻省理工学院攻读博士学位的詹姆斯・刘（James Liu）回忆道：“我在北京大学求学时，几乎每周都能看到有 AI 专业的学生毕业，或是投身创业，相关新闻屡见不鲜。”
不过，中国 AI 产业前行的道路并非一帆风顺。美国实施的芯片出口限制，给中国 AI 技术的研发与应用带来了不小的阻碍。尽管外部压力重重，但中国 AI 人才回流趋势显著。例如，知名 AI 专家朱松纯从美国加州大学毕业后选择回国，如今担任北京通用人工智能研究院院长，以及北京大学人工智能研究院、智能学院院长等重要职务。
朱松纯在近期演讲中明确表示：“凭借中国智慧创造世界级技术，是我们义不容辞的目标与责任。” 他还强调，在通用人工智能时代，中国完全有能力掌握主动权。
《泰晤士高等教育》（Times Higher Education）大胆预测，2030 年前中国有望超越美国，成为全球 AI 领导者。这一预测并非空穴来风。数据显示，2023 年中国已成为全球最大的 AI 人才输出国，在人工智能专利领域更是独占鳌头，专利产出量占全球总量的 61%，彰显出强大的创新潜力与人才储备优势。
然而，不可否认的是，中国 AI 产业与美国相比仍存在一定差距。在高影响力研究成果产出及顶级人工智能模型数量方面，美国依旧占据领先地位。斯坦福大学统计数据显示，2023 年全球知名 AI 模型中，美国拥有 61 个，欧盟为 21 个，而中国仅有 15 个。这表明，尽管中国在专利数量上成绩斐然，但在尖端模型的研发与应用上，仍有较大的提升空间。
中美在 AI 技术发展路径上存在明显差异，这在学术界的角色定位上体现得尤为突出。中国 AI 发展高度依赖大学体系，高校不仅承担着前沿理论研究的重任，还通过产学研合作推动技术落地应用。这种模式高效整合了科研资源，却也引发了争议：中国能否依靠大学驱动的发展路径实现对美国的超越？亦或这种自上而下的模式会抑制创新活力，使中国陷入长期追赶的困境？
反观美国，AI 研究的主力军是私营企业，而非学术机构。斯坦福大学在《2024 AI 指数报告》中指出，随着 AI 模型训练成本的持续飙升，传统的 AI 研究重镇 —— 大学，已难以承担开发前沿基础模型的高昂费用。
莱顿大学中国问题专家罗吉尔・克里梅斯（Rogier Creemers）认为，西方通常将企业视为股东和管理层获取利润的工具，而中国的观念有所不同。在中国，企业在追求利润的同时，还肩负着协助政府实现发展目标的责任。
克里梅斯还提到，西方普遍认为市场能够自行解决问题，企业只需为所需的技能组合支付费用，市场便会自动提供相应资源。然而，中国则积极主动地采取措施，为企业发展创造有利条件。
悉尼科技大学（UTS）澳大利亚 - 中国关系研究所副教授玛丽娜・张（Marina Zhang）指出，大学在教学方面需要紧跟私营部门的发展步伐，这是中国面临的一大重要挑战。因此，中国大力鼓励大学与企业开展深度合作。
人才留存同样是中国 AI 产业发展的关键问题。美国智库 MacroPolo 的研究显示，2023 年美国依旧是全球 AI 人才的主要流入地，但中国培养的 AI 人才数量更为庞大，且越来越多的人才选择留在国内发展。
克里梅斯表示，从某种程度上说，特朗普时期的相关政策使得美国对中国学者、工程师和专家的吸引力大幅下降，这为中国 AI 产业生态的发展带来了积极影响。
声明：本站所使用的图片文字等素材均来源于互联网共享平台，并不代表本站观点及立场，如有侵权或异议请及时联系我们删除。
