差在哪儿？中国AI真能超越美国吗？

作者随后从历史经验角度提出其核心判断：迄今为止，所有工业革命均发生在资本主义民主体系之下，而这绝非偶然，人工智能驱动的工业革命与之前的工业革命一样，需要一整套制度条件，包括产权保护、契约执行、人才吸引和自由流动、资源高效分配，以及最为重要的持续需求。作者指出，需求这一因素在评估中国人工智能发展时往往被忽视。

在制度层面，文章指出中国的根本特征是中国共产党“掌控一切” ,党全面控制着法院、市场、银行、大学、媒体乃至私营公司。虽然其高度集权模式能够动员大量资源，催生像DeepSeek这样的耀眼明星项目。但工业革命并非基于零星技术成就，而是需要一系列颠覆性的技术、商业模式与制度创新之间的持续互动和正反馈。

作者指出，要了解中国在人工智能竞赛中的地位，需要看一些事实。从技术上讲，人工智能的进步基于三大要素：算力、 算法和数据。其中，算力被认为是最重要的，因为它决定了开发算法及生成、处理数据的能力。而目前美中间算力差距巨大，美国控制全球约75%的人工智能算力， 而中国仅约15%。且随着美国AI算力持续呈指数级增长，而中国受出口管制、芯片禁运和资金约束等限制， 这一差距仍在扩大。同时，在云计算这一关键基础设施领域，美国三大云服务商(亚马逊云服务、Microsoft Azure和谷歌云)占据全球市场约63%，而中国企业仅占8%。

在算法方面，作者承认开源模式在一定程度上缩小了技术差距，DeepSeek正是这一模式的受益者。但文章指出，其对美国龙头企业的冲击只是短暂的，英伟达在其发布后市值下跌仅持续几天，美国模型的整体进步速度并未受实质影响。

在数据方面，美国凭借英语主导的科研出版体系、丰富的多模态数据以及更强的算力优势，依然占据决定性地位。这种优势又反过来强化了其在算法和应用上的领先，形成良性循环。相比之下，中国经济陷入了需求低、产能过剩、高失业率和持续通缩的恶性循环，这与任何工业革命都从根本上不兼 容。作者指出，人工智能驱动的自动化无法解决这些根源于国家制度基础的问题。政府为中国在人工智能和微芯片领域的主导地位而大量借款，这加剧了人们对其本已沉重的债务负担和长期财政压力的担忧。

在应用和商业层面，文章指出，人工智能服务对于在收入与人工智能生态系统发展之间形成良性循环以及生成互动数据、持续改进算法至关重要。但这里我们实际上看到同样差距明显：ChatGPT已拥有超过8亿周活跃用户，OpenAI年收入达120亿美元，美国主要人工智能企业年增长率高达300%。相比之下，中国几大领先模型吸引用户规模有限，并且主要集中于国内市场，普遍采取低价或免费策略，虽有助于扩展生态，却削弱了高质量交互数据的积累能力。

文章最后总结写道：算力限制将继续是中国AI模型争取全球用户群的主要障碍，尤其是在考虑信任不足、资金不足和地缘政治限制等因素 的情况下，作者指出，“DeepSeek时刻”或许引人注目，但实现长期竞争力和推动真正的工业革命则是完全不同的问 题。