中美之間的 AI 競賽正在逐漸白熱化，中國通過低成本、高效能的模型，正在迅速縮小與美國之間的差距。摩根士丹利中國首席經濟學家邢自強日前表示，中國的 AI 模型行業正在持續進步，並非一蹴而就，而是長期積累的成果。
中國的優勢：國家級基建能力
邢自強指出，中國的 AI 模型如 Kimi K3 和 GLM-5.2 表現卓越，這些成果並非偶然，而是中國 AI 行業長期努力的結果。中國的發展策略並不是簡單追趕前沿模型的算力，而是更注重實際應用價值。通過優化速度、成本效率和系統整合，中國的 AI 技術得以更快地在實體經濟和應用場景中落地。
美國的挑戰：地方反對與能源供應不足
相比之下，美國的 AI 發展雖然依然領先，但也面臨著一系列挑戰。摩根士丹利指出，美國 AI 投資遭遇了當地居民反對、電力供給不足，以及地方政治監管等問題。許多州的居民擔心 AI 算力中心無法帶動當地就業，反而可能造成污染和能源價格上漲，因此社區紛紛投反對票。
根據統計，從現在到2028年，美國將面臨大量電力缺口，電網建設難以跟上資料中心的需求。此外，各州可以針對資料中心建設推出自己的監管規定，這種對資料中心的抵制在過去一年中明顯加速。
未來的 AI 版圖：兩條不同的發展路徑
未來全球 AI 版圖可能演變成兩條路徑並行：一是美國這種成本較高、封閉生態、追求最前沿大模型的路徑；二是中國憑藉較大的能源供應能力和開源、低成本、高靈活性的模型，搭建數位公共基礎設施的路徑。
野村證券中國首席經濟學家陸挺也指出，中美之間在大模型表現上的差距可能僅為6個月，最多不超過1年。中國的優勢集中在電力供應與電網建設、AI與製造業結合的完整產業鏈，以及頂尖AI人才儲備。
然而，中國作為最大晶片進口國，高階晶片依賴其他經濟體，過去2個月進口增速已超25%。AI帶動晶片漲價反而會惡化中國的貿易條件。在大技術沒有突破的情況下，製造晶片的曝光機會仍是最大的瓶頸。
從產業面來看，中美 AI 競賽的焦點已經從單純的技術競爭，轉向國家級基礎設施和應用生態的建設。中國的低成本大模型和國家級基建能力，使其在實體經濟中的應用更具優勢，而美國則需要克服地方反對和能源供應不足的挑戰。這場競賽的最終勝負，將取決於雙方如何平衡技術創新和實踐應用。
面對中美 AI 競賽的白熱化，讀者不妨思考：中國的低成本和高效能模型能否在實體經濟中發揮更大的作用？美國又如何解決地方反對和能源供應不足的問題？
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
中美 AI 競賽的主要差異是什麼？
中美 AI 競賽的主要差異在於發展策略。中國著重於低成本、高效能模型和國家級基建能力，而美國則追求前沿大模型和封閉生態。
中國的 AI 模型有哪些表現卓越的案例？
中國的 AI 模型如 Kimi K3 和 GLM-5.2 表現卓越，這些模型在多個應用場景中展示了高效率和低成本的優勢。
美國 AI 發展面臨哪些挑戰？
美國 AI 發展面臨的主要挑戰包括當地居民反對 AI 算力中心建設、電力供給不足，以及地方政治監管。
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