更新时间:2026-01-31
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美国痴迷于前沿人工智能模型,但真正的竞赛在于大规模部署人工智能 – 而中国的工业实力和公众信任使其在这方面占据优势。
近年来,西方领导人将美中竞争重新定义为一场人工智能 (AI) 霸权的赢家通吃之战:谁能训练出最强大的大语言模型,谁能最接近通用人工智能,谁能构建出下一个万亿参数系统。从历任美国总统到硅谷高管,一个论调如同反乌托邦式的祈祷般反复出现:民主国家必须在前沿人工智能创新方面超越中国 – 否则将面临生存危机。
然而,这种说法忽略了真正的制胜关键。实际上,对于大多数行业而言,大规模部署人工智能的能力远比追求规模更大的模型重要得多。先发优势并非掌握在略微优越的模型手中,而是掌握在工厂、交通系统和公共服务等各个领域高效、安全、普及地应用人工智能的国家。即便拥有世界上最强大的引擎,如果无法集成到一辆运转正常的汽车中,也毫无价值。人工智能亦是如此。强大的计算能力并非国家战略,也无法决定最终的胜负。但要将人工智能大规模部署到各个经济体,就需要公众对这项技术的高度信任。为了实现这一点,必须将安全视为创新发展的基石,而非阻碍。
北京对应用型人工智能的重视,体现了其长期以来大方向的传统:将产业政策与自上而下的国家指导相结合,重塑整个行业格局。正如丹·王在《Breakneck》一书中论述的那样,中国的优势在于其作为工程型国家所拥有的深厚流程知识 – 这种能力决定了新技术如何大规模部署。当美国和英国还在争论前沿模式时,中国的做法远不止于生成式人工智能实验室,而是深入到其工业基础、消费市场和公共服务领域。
这一议程涵盖了工厂车间的应用,例如机械臂、机器视觉和自动化软件;人工智能驱动的消费产品,从自动驾驶汽车和智能机器人到自适应可穿戴设备;以及人工智能在物流、运输、养老、育儿和家政服务等领域的大规模部署。中国的优势不在于人工智能研发的持续领先,而在于其快速大规模部署新兴技术的成熟能力 – 这建立在其数十年来制造业自动化和基础设施数字化经验之上。其应用规模令人震惊。中国的机器人密度已经超越了德国和日本,如今其工业机器人的部署数量超过了世界其他地区的总和。在海运领域,北京运营着 18 个全自动港口码头,另有 27 个正在建设中,这将大幅缩短周转时间,提高供应链效率。在可再生能源领域,人工智能驱动的电网管理已将停电时间从 10 小时缩短至仅 3 秒。
人工智能也在革新中国的医疗保健系统。2024年,清华大学推出了全球首家人工智能医疗机构 – 智能医院,虚拟医生每天以 93% 的准确率诊断和治疗数千名患者。到 2025 年,该模式已在北京的医院投入公立医院使用,人工智能将支持从数字化入院到放射学、输液管理和护理等各个环节。与此同时,DeepSeek 已将业务拓展至遍布中国几乎所有省份的 260 家医院。智能医院和 DeepSeek 携手合作,正在为中国构建可扩展的医疗保健体系。与世界许多地区一样,中国也面临着严对北京来说 人工智能不仅仅是研究前沿,它更是产业和基础设施 – 对生产力、国家竞争力以及国家更广泛的经济转型至关重要。
相比之下,西方在全经济范围内应用人工智能方面远远落后。经济合作与发展组织(OECD)成员国中,只有 40% 的大型企业将人工智能融入了其工作流程。即使有应用,也往往流于表面,对利润或生产力的提升微乎其微 – 这正是西方的软肋。这种差距反映了劳动力市场的差异:在西方集中应用人工智能的白领行业中部署人工智能,与自动化路径更为成熟的制造业相比,面临着截然不同的挑战。麻省理工学院最近的一份报告发现,美国 95% 的人工智能部署对利润或亏损都没有产生可衡量的影响。
情况并非一直如此。20 世纪之所以成为美国世纪,正是因为美国将科学突破与国内制造业相结合。从汽车、航空航天到最终的微电子领域,边做边学推动了美国的技术领先地位。硅谷得名于其曾经在国内生产的硅芯片,后来芯片制造转移到了亚洲。通过将设计与生产分离,美国切断了曾经驱动应用创新的迭代反馈循环。
相比之下,中国已经拥有决定性的制造业优势,拥有约 1.05 亿制造业工人,而美国仅有 1,300 万。正如丹·王所观察到的,中国由工程师主导,而美国由律师主导 – 这种对比有助于解释中国为何能够在一个单一的产业生态系统中更好地整合设计和生产。这种整合使得中国能够迅速从模仿西方产品转向在无人机、太阳能技术、电池和消费电子产品等领域引领世界创新。经过数十年的持续投资,中国不再仅仅是世界的工厂;它在多个战略技术领域已经超越了美国和欧洲。
半导体仍然是中国的主要制约因素。美国仍然掌控着尖端芯片的获取渠道,尽管特朗普政府放松了一些出口管制,但对最先进技术的限制依然存在。然而,随着北京在自主芯片生产领域投入数十亿美元,即使是这一优势也在逐渐缩小。
中国的另一优势是强大的工业实力。如果北京想要建设全球最大的数据中心,它可以比美国更快、更便宜地完成。2024 年,中国的发电量超过 1 万太瓦时 – 超过美国、欧盟和印度的总和 – 同时,中国一年的新增电力需求约为 600 太瓦时,而美国同期新增电力需求约为 130 太瓦时。萨姆·奥特曼提出的到 2033 年数据中心容量达到 250 吉瓦的宏伟目标,在一个钢铁公司年产量超过美国总产量,且 2024 年可再生能源装机容量比美国高出约 1,400 吉瓦的经济体中,可能会成倍增长。
这或许代表了西方人工智能领先地位最关键的战略弱点:凭借无与伦比的工业能力和集中的政治意志,北京能够以西方竞争对手即便联合行动也难以匹敌的速度和规模部署基础设施。中国制造业的主导地位、能源盈余以及协调国家资源以实现单一目标的能力,共同造就了一种不对称优势,这种优势在任何旨在构建人工智能霸权所需实体基础设施的竞赛中都可能起到决定性作用。
在经济中部署人工智能也需要公众的信任。如果公民认为一项新技术存在风险、具有掠夺性或与他们的价值观不符,他们就不会乐于接受 – 甚至可能会积极反对。
西方国家在此面临严峻挑战。2025 年爱德曼信任度晴雨表显示,72% 的中国人表示信任人工智能,而美国和其他西方国家的这一比例仅为 32%。联合国开发计划署的民意调查也呈现出类似的模式:低收入国家对人工智能的信任度最高,而人类发展指数(HDI)得分“非常高”的富裕国家对人工智能的信任度最低。
这种差异部分源于结构性因素。民主国家倾向于对权力集中(包括技术权力和政治权力)保持怀疑态度,而威权政权则强调凝聚力以及与国家主导的技术目标保持一致。但这种差距也反映了截然不同的生活体验。数十年来,各种炒作周期承诺带来变革性的变化,但最终却收效甚微。生产力低下和工资停滞不前。这些周期性波动,加上外包,导致人们对“技术进步”产生了根深蒂固的失望情绪。曾经被誉为共享繁荣引擎的许多数字创新,如今却催生了网络赌博平台、零工经济中介机构和一次性移动应用程序的泛滥 – 公共效益有限,而且在许多情况下还造成了新的社会危害。
因此,许多西方公民现在将人工智能 – 以及更广泛意义上的数字技术 – 视为对就业保障、隐私和公共安全的威胁,而不是赋能的源泉。
中国的情况几乎截然相反。在中国,技术进步融入了国家复兴的叙事之中,标志着中国从百年屈辱(19 世纪中期至 20 世纪中期,中国遭受列强军事失败、殖民剥削和内部崩溃的时期)中重获新生。
过去二十年间,许多数字技术切实改善了数亿中国公民的日常生活,但与此同时,许多技术也限制了公民自由、隐私和人权。支付、医疗、交通和公共服务的数字化速度远超大多数西方经济体。与此同时,中国起步较晚但发展迅速的工业化 – 由出口导向型增长和国家计划经济驱动 – 在一代人的时间内使约 8 亿人摆脱了极端贫困。
技术创新并非这一变革的唯一推动力,但它通过显著提高效率和规模,扩大了工业增长的成果。
研究人员称之为经验先验:一种对新技术将带来赋能、流动性和效率的基本预期。当对中国精英大学生进行关于生存风险的调查时,人工智能的错位排名垫底 – 远远落后于核战争、流行病和气候变化。与此同时,超过半数的美国人认为人工智能的社会风险很高。
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