抗美援朝時期，一次戰(zhàn)役后美軍從一名戰(zhàn)死的中國指揮員身上發(fā)現(xiàn)一本日記本，里面對美國的現(xiàn)代化武器、裝備、自動化科技和能力大加贊賞，但對美國的戰(zhàn)術嗤之以鼻。

如果我們把今天中美的AI競爭比作一場新的朝鮮戰(zhàn)場，那么美國的芯片技術就是當時的美軍裝備，轟動一時的DeepSeek算法就是志愿軍的戰(zhàn)術。但事實上，真正的朝鮮戰(zhàn)爭中我們絕大多數(shù)時間里是占據(jù)劣勢的一方，被美軍壓著打。我們的戰(zhàn)術多次出奇制勝，但結果往往不佳，整個朝鮮戰(zhàn)場我們屢次包圍美軍，卻一直做不到全殲，因為美軍在飛機、坦克、航母、大炮的保駕護航下，一而再再而三的突圍，起死回生。

朝鮮戰(zhàn)爭我們沒輸，美國沒贏。但我們不得不承認美軍的科技技術是領先我們的。

今天當中國以假亂真的仿生觀賞魚“金鱗”在上海臨港亮相，當中國AI模型百花齊放，國人大喊：“沒有高性能芯片，我們優(yōu)化算法也能逐鹿AI”時，很多人開始錯覺地認為中國AI已經(jīng)到了與美國抗衡，甚至超越的地步。

我們封鎖稀土，證明在稀土加工技術上我們領先美國；美國封鎖芯片，只能證明美國在AI技術上領先中國。

中國的AI技術并未到達斯普特尼克時刻。

這些錯覺來自于年初，美國總統(tǒng)特朗普重返白宮的首個周末，中國DeepSeek向硅谷及白宮投下一記“閃光彈”，以低開發(fā)成本和高性能震撼了美國AI同行。DeepSeek的橫空出世被普遍視為中國AI能力能匹敵甚至超越美國的證據(jù)，很多人聲稱這標志美國此前遏制中國AI硬件技術的多年努力似乎將付之流水。特朗普將DeepSeek的這項突破稱為美國AI產(chǎn)業(yè)的警鐘，“提醒我們必須高度專注于競爭”。美國商業(yè)巨頭們稱之為“普特尼克時刻”。

“斯普特尼克時刻”指1957年10月4日蘇聯(lián)成功發(fā)射世界上第一顆人造衛(wèi)星“斯普特尼克1號”這一歷史事件。它震驚了美國，使其意識到在太空競賽中被蘇聯(lián)超越，令西方世界陷入一段恐懼和焦慮。

于是在結合仿生魚“金鱗實現(xiàn)魚類原生游姿的全模擬；無人機在沙特玩出法天象地，機械人在春晚跳舞，并與人類進行半馬比賽……很多人認為中國AI至少已經(jīng)與美國齊頭并進。

中國在2017年7月正式進入AI這條賽道，發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，明確提出了2030年成為全球AI領導者的目標。這之后AI均是國家扶持和關注的焦點領域之一，尤其是強調AI技術在各行業(yè)的廣泛應用。數(shù)據(jù)顯示，中國AI產(chǎn)業(yè)去年已突破7000億人民幣規(guī)模，并連續(xù)多年維持20%以上增長率。

目前內(nèi)地除了一鳴驚人的Deepseek外，還有百度旗下的文心一言、百度云，騰訊混元和騰訊云以及阿里巴巴的大模型、AI晶片和AI云技術。三巨頭以外，還有大模型的“六小虎”，目前規(guī)模尚小又被稱為AI“獨角獸”企業(yè)，即估值超過10億美元的新創(chuàng)公司，分別是月之暗面、智譜、百川智慧、MiniMax、階躍星辰與零一萬物，前四者均由清華教授或校友創(chuàng)立。

除了上述的，還有一些成立較早、更專注于電腦視覺和語音識別技術的企業(yè)——AI“四小龍”，分別是商湯科技、曠視科技、依圖科技和云從科技。他們最早入局，在美國的OpenAI帶動全球大模型熱潮之前，這些公司已憑借技術研發(fā)能力占據(jù)了安防、金融、交通等行業(yè)的人臉辨識、影像辨識等，后期在AI模型熱潮中聞風而動。

這些巨頭、小虎、小龍們在國內(nèi)目前已經(jīng)走上了其他行業(yè)同樣的道路，“國內(nèi)養(yǎng)蠱，不斷內(nèi)卷”，相互間殺得難分難解，不斷升級各自AI模型，就像在DeepSeek－R1發(fā)表不久后，阿里巴巴隨后也發(fā)布了其最新的大模型Qwen 2.5－Max，聲稱全面超越DeepSeek－V3、GPT－4o和Llama－3.1－405B。

這樣的報道太多了，讓國人產(chǎn)生了錯覺，實際上，中國AI發(fā)展與美國仍然存在一定差距。不過這個差距遠不是抗美援朝時一個農(nóng)業(yè)國家和一個工業(yè)國家那么明顯了。僅是兩名尖子生有關第一名排位賽的競爭，美國和中國一直保持著頭兩名的位置，當下美國在實踐、創(chuàng)新和投資三項指標都排榜首，且在”投資“方面美國與中國的差距逐步拉大，美國得分較高。

中美在AI領域的具體比較如下：

在大數(shù)據(jù)方面，美國的數(shù)據(jù)生態(tài)更加多元化。美國具有工業(yè)和科技的先發(fā)優(yōu)勢，擁有多個先進行業(yè)和學科，這些幫助美國累積了大量高品質的專業(yè)數(shù)據(jù)。而且美國和歐洲的數(shù)據(jù)共享性高，加上英語全球通用的語言優(yōu)勢，美國在英文語料、全球經(jīng)濟交易、科技專利等方面具有優(yōu)勢。

不過對于這點，中文也有天生優(yōu)勢，中文單詞比拉丁文語有更高的存儲量，利于組合且方便查閱的優(yōu)點，這是DeepSeek崛起的一大因素——中文算法。同樣的存儲單元和運算空間下，中文的處理速率比英文更快更節(jié)能，DeepSeek就是靠中文算法打開一片天的。

在學術研究這一大指標上，中國雖然在AI相關的論文發(fā)表數(shù)量上大幅超過美國，但美國在創(chuàng)新品質和論文影響力上領先；而生成式AI專利方面，雖然中美兩國申請者提交的專利數(shù)量相當，但美國申請者持有的實際授權專利數(shù)量比中國多近10倍。美國在這方面的優(yōu)勢還是因為地主家有余量，這是總量的差異，但最近一年開始，只論年數(shù)量，中國已經(jīng)反超美國，別忘了全球50%的AI人員是華人。

在投資上，從2014年至2024年間，美國AI產(chǎn)業(yè)總投資額超6050億美元，中國則是860億美元遠低于美國。在全球私人投資中，美國AI新創(chuàng)獲得投資的占比最高，從2020年的51%（225億美元）成長至2022年的53%（270億美元），英國、加拿大分別位居第2、3，中國則從29%（123億美元）大幅下降到10%（53億美元）。

這一條的評分最沒有參考意義，一方面中國是政府資金導向，與美國主要依靠私人投資不同，但這一項卻偏偏比較私人投資，另一方面美國一袋螺絲能賣9萬美元，中國僅需幾十人民幣，比較購買力和產(chǎn)出效果，中國資金使用早已超越了美國。

目前芯片是中國在算力方面大大落后美國的重要原因，與演算法或數(shù)據(jù)不同，先進芯片的制造極為困難，且芯片作為一種實體產(chǎn)品，被美國通過出口管制阻止其跨境流通，試圖釜底抽薪。因此中國短期內(nèi)難以撼動美國在高端算力和全球運算基礎設施方面的占主導地位。

中國正在以舉國體制“惡補”芯片供應鏈這方面，并在光子芯片、量子芯片上時刻裝備彎道超車。

美國目前最大的問題是不確定性太多，許多在美國留學和工作的中國AI工程師因簽證等問題，未能順利留在當?shù)匕l(fā)展，正在加速回流中國，這為中國提供了大力吸納人才的機會，無疑為日后與美國競爭增加了自身的籌碼。