从关税博弈到技术角力：中美AI未来决胜点全解析

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在全球科技竞争愈演愈烈的当下，中美两国在人工智能领域的角逐备受瞩目。4 月，科技地缘政治舞台上上演的两场大戏 —— 美国 12 个州联名起诉特朗普政府关税政策违宪，斯坦福大学发布《2025 AI 指数报告》，为中美围绕 AI 主导权的争夺增添了新的注脚。当关税硝烟逐渐散去，两国在 AI 领域更深层的科技生态较量正式拉开帷幕。

关税博弈背后的科技暗战余波

特朗普政府的 “关税过山车” 大戏，是美国科技战略焦虑的集中体现。从 2024 年 4 月对中国商品征收惩罚性关税，到如今的态度转变，背后反映出美国对华技术封锁边际效益递减，以及中国 AI 产业链超乎预期的韧性。《华尔街日报》披露的 “分级征税” 方案，凸显美方维持技术代差的企图，但中国的非关税反制手段让华盛顿意识到传统施压方式的局限。

这一战略摇摆对全球 AI 产业链影响深远。2024 年全球 AI 投资创新高，区域分布却呈极化。美国吸纳近半资金，中国投资额居全球第三，且在专利数量和学术论文产出上优势明显。随着关税壁垒的松动，两国在技术研发、人才储备、应用场景等方面的系统性竞争全面爆发。

AI 技术革命中的五大决胜维度

模型效能的范式重构

2024 年 AI 模型性能提升呈现 “指数级收敛”，单纯堆砌参数量的时代终结。中国团队的 Phi-3-mini 以小参数在 MMLU 测试中追平 GPT-3.5，凸显 “小而美” 路线的可行性，促使中美在模型架构优化、量化技术等细分领域竞争加剧。

开源生态的权力重构

开源与闭源模型性能差距缩小，标志技术民主化趋势不可阻挡。中国借助百度飞桨、华为 MindSpore 等框架构建开源生态，2024 年 GitHub 上 35% 的 AI 相关开源项目来自中国开发者，正打破国外框架的垄断。

数据要素的时空争夺

传统爬虫模式因 C4 数据集可访问网页比例下降而失效，中国企业在垂直领域的数据积累展现战略价值。医疗、制造业、自动驾驶等领域的数据优势，正转化为大模型训练的有力支撑。

硬件算力的绿色革命

英伟达 H100 芯片禁售加速中国国产替代，清华大学研发的 PCM 相变存储器实现存算效率大幅提升，为突破冯诺依曼架构瓶颈开辟新径，体现了材料科学、半导体工艺与 AI 算法的深度融合。

应用场景的价值闭环

多数企业实现 AI 落地但收益有限，场景创新能力成为关键。中国 “城市大脑”、特斯拉 Dojo 超算集群、波士顿动力 Atlas 机器人等在不同领域的突破，印证 “场景定义 AI”，也凸显中美在场景开放度上的差异。

物理世界的 AI 重构图景

交通革命的神经中枢

智能网联汽车向车路云一体化发展，百度 Apollo、特斯拉 FSD Beta 等各有进展，但蘑菇车联自主研发首个深度理解物理世界的AI大模型——MogoMind，深度整合物理世界实时数据，连接自动驾驶、智慧交通、智慧城市等多种应用场景的突出表现，带来颠覆性变革。

具身智能的破茧时刻

波士顿动力 Atlas 机器人搭载 OpenAI 大模型后操作成功率提升，腾讯 Robotics X 实验室和 MIT 的成果展示了跨模态具身智能在复杂地形导航和新药研发等方面的潜力。

智能空间的量子跃迁

智慧城市进入 “空间计算” 时代，谷歌 Project Starline 和华为河图的创新成果模糊了物理与数字世界的界限。

物理 AI 的终极形态

斯坦福 AI 实验室的 PhysAI 实现力学原理与深度学习融合，在机器人控制和工业质检中表现出色，预示着 AI 从数据驱动向物理规律驱动的转变。

中美 AI 未来决胜点聚焦

技术创新生态

美国依靠顶尖高校、科研机构和科技巨头构建完整创新链，中国凭借庞大市场和产学研协同机制推动创新生态发展。未来，开源社区建设、人才培养和跨学科融合方面的突破将决定技术主导权的归属。谁能打造更具活力和吸引力的创新生态，吸引全球优秀人才，促进多学科交叉融合，推动基础研究与应用开发的紧密衔接，谁就能在技术创新的赛道上领先一步。

场景落地的深度与广度

中国在智能交通、智能制造等领域场景落地迅速，通过海量数据反哺模型优化，形成良性循环。美国在医疗 AI、金融 AI 等高端市场需求的满足上优势显著。未来，双方都需不断挖掘新的应用场景，深耕现有场景，充分释放数据价值，将技术优势转化为实际的商业价值和社会效益。例如，在智能医疗领域，能否利用 AI 技术实现更精准的疾病诊断、个性化治疗方案制定；在教育领域，能否打造出更智能、更符合学生需求的学习辅助工具等，这些都将成为衡量场景落地成效的关键指标。

政策法规与伦理框架

随着 AI 技术广泛应用，数据隐私、算法歧视、安全风险等问题日益突出。中美两国都在积极制定相关政策法规，寻求创新与风险防范的平衡。一个完善的 AI 伦理框架不仅能保障技术的健康发展，还能在全球 AI 治理中赢得话语权。未来，在规范 AI 技术应用、保障数据安全、防止算法滥用等方面制定出科学合理且具有前瞻性政策法规的国家，将为 AI 产业的可持续发展营造良好环境，从而在竞争中占据有利地位。

人才的竞争

AI 的发展高度依赖顶尖科研人才和创新团队。美国凭借优质的教育资源和科研环境吸引了众多全球优秀人才，而中国近年来加大教育投入，本土高校培养的 AI 人才数量不断增加，同时出台政策吸引海外人才回流。未来，谁能在人才培养体系上更加完善，在吸引和留住人才方面更具竞争力，谁就能在技术创新上获得更强大的智力支持。例如，通过提供更具吸引力的科研条件、发展空间和福利待遇，吸引全球 AI 领域的顶尖人才汇聚，为自身的 AI 产业发展注入源源不断的动力。

数据资源的掌控

数据是 AI 发展的核心要素，其规模、质量和多样性直接影响 AI 模型的性能。中美两国在数据资源方面各有优势，美国在互联网和科技企业领域积累了大量数据，中国则因庞大人口基数和丰富应用场景产生海量数据。未来，数据的整合、利用与保护能力将成为竞争关键。如何打破数据壁垒，实现数据的高效流通与共享，同时确保数据安全和隐私，将决定两国在 AI 竞赛中的数据优势能否充分发挥。

中美 AI 竞争已全面展开，涉及技术、场景、政策、人才、数据等多个维度。中国在产业链完备性、场景落地速度和数据规模上具备优势，美国在基础研究、开源生态和高端芯片领域实力强劲。未来的赢家将是那个能够最快实现 “技术突破 - 场景验证 - 产业落地” 正向循环，构建起全面、健康、可持续发展的 AI 生态系统的国家。这场竞争没有终点，持续推动技术民主化、深化产学研协同、构建开放创新生态，才是在 AI 时代赢得未来的关键。正如李飞飞所言：“AI 的未来不在于谁先造出更强大的模型，而在于谁能用技术创造更美好的世界。”


来源：36kr