编者按
当前全球人工智能产业正处于技术迭代与格局重塑的关键节点，中美作为全球AI领域的两大核心力量，其技术路径选择、产业生态构建与互动关系，不仅深刻影响行业发展走向，也牵动着全球科技市场的每一根神经。我们特邀全球AI电子联盟名誉主席赖文鑫，从产业实践的务实视角，拆解双方不同发展模式的底层逻辑、现实优势与待解挑战，跳出非黑即白的单一判断，为读者呈现一份更贴近产业真实的观察与思考。
全球AI电子联盟名誉主席赖文鑫
今天很高兴有机会和大家聊聊中美人工智能发展这个热门议题。近期美国陆续推出多项管制政策，针对中国AI技术领域设置了相关限制。这场竞争不只是技术层面的比拼，背后牵涉产业生态、商业模式、能源条件，还有地缘经济的现实利益，我们可以用务实、中立的角度来看待整件事情。
大家能明显观察到，美国官方政策，和本土众多科技企业的看法，出现了不小的落差。美方部分观点质疑中国开源AI模型的知识产权，也有相关声音提出，要提醒企业留意境外AI模型的信息安全风险。但很多美国初创团队、中小科技公司，并不支持全面封锁。现在不少美国创业者，都在使用中国开源大模型开展研发，道理其实很简单：美国主流闭源AI系统收费不低，资金有限的初创企业负担较重；中国开源模型门槛低，开发者还能依照需求自行调整、修改，有效压低研发成本，自然受到市场欢迎。
谈到这场AI竞局，黄仁勋的观点经常被各界引用。他认为全球AI产业应该走向开放合作，过度打压、相互限制，最后只会两败俱伤。不过我们客观来看，这个看法很大程度立足跨国芯片企业的商业角度。一旦全球AI市场被分割、形成断链，整体产业规模萎缩，芯片需求势必受到冲击。同时他也点出一个关键重点：AI运算中心极度耗电，充足且价格合理的电力，是发展算力最重要的刚性需求。相比之下，中国电力供应稳定，成本也具备优势；反观美国，许多城镇受制于老旧电网、能源成本等问题，地方与居民对于兴建大型算力中心接受度不高，这也成为美国扩充算力基础设施的一大难题。
现在不少国际科技领袖都判断，中美之间AI技术的差距正在逐步缩小。两方最根本的区别，在于选择了截然不同的发展路线。美国一开始采用大量投入高阶芯片、砸重本训练通用大模型的模式，走闭源运营路线，依靠订阅、API计费获取营收，希望构建独占的技术生态，通过长期收益回收庞大研发支出。
中国则走出另一条发展方向，一方面持续深耕自主芯片，降低外部供应链的风险；另一方面大力推广开源大模型，各类优质产品陆续推出。所谓开源，就是将模型基础架构对全球公开，世界各地开发者都能够取用、调整与二次开发，短时间就能聚集大量研发人员，快速扩张产业生态。
但我们不能单方面只强调任何一方的优势，两条路线各有利弊，没有绝对的胜负。美国闭源模式的优点，在于拥有稳定营收，能够持续注入资金研发更高阶的通用模型；缺点就是使用成本偏高，不利于小型创业团队。中国开源模式虽然容易快速积累影响力，长期也面临挑战：如何把庞大的生态规模，转化成稳定、可持续的盈利，仍是需要持续探索的课题。
如果我们拉高层次，从地缘政治的角度观察，国际政治向来重视现实逻辑，核心是整体实力与现实经济利益。市场有消息称中美相关层面正规划后续会晤，相关前置沟通工作正在推进，人工智能议题，很大概率会成为双方讨论重点。
目前无论美国或是中国，都具备条件各自构建独立AI产业链，有走向技术脱钩的可能性。不过双方同样存在许多共同议题，比如AI伦理标准、跨国信息安全规范等等，依旧保有对话协商的空间。以现况推演，未来最有可能的局面，不会是彻底断链，也难以达成全面合作，长期将维持“局部竞争、有限磋商”的状态。
另外市场上不少专业人士也提醒，美国AI产业潜在的投资泡沫值得留意。前几年大量资金涌入AI领域，投入金额相当惊人，可是许多商业应用，至今尚未发展出成熟稳定的盈利模式。如果长时间无法产生足够收益，庞大的前期投资就会形成潜在风险。这也是众多美国科技企业不愿意看到市场被人为拆分的主因，一旦全球市场分割成两大体系，整个产业的成长空间都会受到压缩。
长远来看，全球很大概率会形成双轨并存的AI生态：顶端通用大模型持续激烈竞争，而落地各行各业的应用型模型，会往开源、普及的方向发展。任何单边限制措施，其实很难彻底阻断技术流动。创新本来就没有地域界限，很多资源有限的年轻创业者，自然会选择高性价比的开源工具持续研发。
最后我简单做个总结。中美AI发展是一场长期赛局，不单纯只是技术水平的对比，同时也是能源基础、商业模式、产业生态全方位的较量。大家在观察相关议题时，最好避免非黑即白的思维，不要只放大单一方的优势。
美国推出管制政策，背后有自身长远的战略考量；当地企业提出不同看法，则是基于商业经营的现实需求。中国推动开源策略，得以快速构建生态，但同时也要面对盈利模式的挑战。后续中美相关沟通走向、各国陆续落地的AI监管规范、算力基础设施的推进速度，都会持续牵动这场科技发展的走向，值得我们长期关注。
（刘立庆）
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