來源：第一財經(jīng)

　　中美在人工智能領域的競爭將進入關鍵階段，博弈越發(fā)激烈，美國政府一系列舉措或在抓住窗口期,，以期進一步拉開中美AI差距。

　　人工智能作為新一輪科技革命的重要驅(qū)動力量,，已然成為備受矚目的焦點領域,，世界各國在人工智能競賽中展開了激烈的角逐。2024年11月21日,，斯坦福大學發(fā)布《2024年全球活力工具》,，表明美國在人工智能領域處于領先地位，中國位居第二,。該報告指出,，美國正在迅速拉開差距，其在多項關鍵指標上領先于中國,。

　　與此同時,，美國政府去年在人工智能領域頻頻加力。去年11月18日,，特朗普宣布計劃“構(gòu)建完全自動駕駛汽車的聯(lián)邦框架”,，以放寬自動駕駛技術的準入門檻；11月19日,，“AI曼哈頓”計劃曝光,，其中明確提及以中國為競爭對手的一系列戰(zhàn)略部署；12月5日,，特朗普宣布,，將任命白宮首位“人工智能和加密貨幣事務主管”。這一系列舉措顯示,，美國力圖通過松綁AI監(jiān)管,、提高戰(zhàn)略優(yōu)先級，全力推進人工智能發(fā)展,?？梢灶A見，中美在人工智能領域的競爭將進入關鍵階段,，博弈越發(fā)激烈,，美國政府一系列舉措或在抓住窗口期，以期進一步拉開中美AI差距,。

　　中美在人工智能發(fā)展關鍵環(huán)節(jié)的競爭情況

　　1．中美人工智能技術創(chuàng)新存在結(jié)構(gòu)性差異,。

　　中美在人工智能領域的技術創(chuàng)新方面存在結(jié)構(gòu)性差異，這些差異映射了兩國技術生態(tài)和產(chǎn)業(yè)布局的不同特征,。具體而言,，美國在GPU和人工智能專用芯片等關鍵硬件領域占據(jù)領先地位，對全球科技版圖產(chǎn)生了深遠影響,。與此同時,，美國的人工智能頭部企業(yè)深耕基礎層與核心技術層,，成功在處理器架構(gòu)、核心算法和系統(tǒng)軟件等多個關鍵領域構(gòu)建了技術集群,。這種技術生態(tài)反映出其對底層技術突破的高度重視,，旨在通過持續(xù)創(chuàng)新推動行業(yè)向縱深發(fā)展。

　　相比之下,，中國人工智能企業(yè)則在圖像識別,、語音識別、自動輔助駕駛等應用層技術領域擁有更為豐富的專利積累,，體現(xiàn)了中國在技術落地和商業(yè)化方面的優(yōu)勢,。然而，在基礎層與核心技術層的研發(fā)方面,，中國企業(yè)仍面臨挑戰(zhàn),，特別是在處理器架構(gòu)與關鍵算法等領域，與美國相比存在顯著差距,。盡管近年來中國在AI芯片研發(fā)領域取得了長足進步,，但在整體技術水平上，與美國相比仍有一定距離,。

　　這些差異的根本原因在于兩國技術研發(fā)戰(zhàn)略的不同取向,。美國依托其成熟的創(chuàng)新體系與長期穩(wěn)定的投入，專注于底層技術突破,，旨在構(gòu)建具有長遠影響力的技術優(yōu)勢,。而中國則更傾向于投資那些商業(yè)化前景清晰的應用技術，以此推動市場的迅速擴張,。

　　2．中美人工智能政策與治理松緊程度分化,。

　　在人工智能政策與治理上，中美兩國展現(xiàn)出不同的應對路徑,，這些差異或?qū)⑺茉靸蓢谠擃I域的未來競爭力,。美國近期政策動向標志著其正步入人工智能的寬松扶持新階段。特朗普政府計劃撤銷拜登時期的人工智能監(jiān)管行政命令,，重啟去監(jiān)管化議程,，旨在釋放創(chuàng)新潛能。同時,，通過啟動“AI曼哈頓計劃”,，簡化審核流程、加大資金扶持力度等措施,，加速人工智能技術的規(guī)?；瘧门c落地。這一系列舉措使得美國人工智能企業(yè)在技術,、產(chǎn)品及市場等方面具有更大的增長空間,。特別是在自動駕駛領域,，美國通過優(yōu)先松綁準入政策，鼓勵技術創(chuàng)新與商業(yè)化落地,，力圖通過規(guī)?；瘜崿F(xiàn)絕對領先優(yōu)勢。

　　中國在人工智能領域的政策也在持續(xù)深化,，從宏觀戰(zhàn)略的方向指引到微觀層面的標準制定,，多層次發(fā)力。然而,，面對美國加速“松綁監(jiān)管”、加大資金支持等政策層面的頻頻加力,，中國也需要在政策創(chuàng)新上尋求突破,，加大對前沿領域的政策扶持力度，通過構(gòu)建容錯機制和開放生態(tài)體系,，在國際競爭中搶占更多技術和市場話語權(quán),。

　　3．中美人工智能創(chuàng)新資源生態(tài)完善程度不一。

　　中美兩國在人工智能創(chuàng)新資源的分布與利用上,，各自展現(xiàn)出鮮明的特點與顯著優(yōu)勢,。美國憑借其在資本市場的長期主導地位，構(gòu)建了一個成熟的風險投資生態(tài)系統(tǒng),。眾多投資機構(gòu)活躍于人工智能領域,，尤其是早期天使輪和種子輪融資階段，這些投資有效推動了初創(chuàng)企業(yè)的技術創(chuàng)新,。這種以持續(xù)資金支持為后盾的投資模式,，為技術創(chuàng)新提供了堅實的保障,。

　　相比之下,，中國的風險投資則呈現(xiàn)出不同的特點，其更加側(cè)重于大額交易,，特別是在移動通信等前沿領域,。中國的投資屬性更加注重行業(yè)整合與規(guī)模效應，但在推動創(chuàng)新多樣性方面,，其作用相對有限,。中國憑借強大的產(chǎn)業(yè)基礎和超大規(guī)模市場，在創(chuàng)新資源方面展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢,?；钴S的產(chǎn)業(yè)集群為技術研發(fā)提供了扎實支撐,。同時,，中國龐大的消費市場為人工智能技術提供了豐富的應用場景，加速了技術的迭代升級,。在數(shù)據(jù)資源方面，中國擁有超大規(guī)模的數(shù)據(jù)量優(yōu)勢,，這不僅能提升人工智能模型的訓練效率，也為未來的技術發(fā)展奠定了堅實的基礎,。

　　4．中美人工智能創(chuàng)新人才培養(yǎng)方式與儲備量區(qū)別較大。

　　創(chuàng)新人才是推動人工智能發(fā)展的關鍵因素之一,。美國方面,，其顯著的優(yōu)勢在于擁有龐大的高質(zhì)量人工智能人才庫,。這一優(yōu)勢得益于其靈活的教育體系、高水平的科研機構(gòu),，以及與國際社會的緊密合作,，這些因素共同為人工智能領域構(gòu)筑了堅實的人才基石。然而,，近年來,，美國在吸引及維系國際人才方面遇到了一些挑戰(zhàn)，特別是針對華人和其他國際學生的移民政策限制,，可能影響其在全球人工智能人才競爭中的優(yōu)勢,。

　　相比之下，中國依托龐大的人口基數(shù)與高效運轉(zhuǎn)的教育體系,，在人工智能人才培養(yǎng)上展現(xiàn)出強勁的增長動能,。中國高校近年來持續(xù)擴大STEM（科學,、技術、工程,、數(shù)學）領域研究生的招生規(guī)模,，為人工智能領域的人才梯隊建設打下了堅實的基礎。此外,，國家統(tǒng)一的課程標準,，促進了人工智能教育的廣泛普及，為未來的高端人才儲備鋪設了道路,。盡管如此,，就現(xiàn)階段而言，中國在擁有豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗的頂尖人工智能研究人員數(shù)量上,，與美國相比仍存在顯著差距,。

　　在人才培養(yǎng)模式上，美國傾向于鼓勵學術界與產(chǎn)業(yè)界的自由融合與創(chuàng)新,，從而孕育出具有高度創(chuàng)造力的人工智能專家；而中國則更加注重規(guī)?；娜瞬排囵B(yǎng)路徑與技術的快速產(chǎn)業(yè)化應用,，以滿足人工智能行業(yè)對勞動力的迫切需求。國際合作層面,，美國企業(yè)與國際科研機構(gòu)保持著廣泛的聯(lián)系,，而中國企業(yè)則傾向于采用相對封閉的合作模式，這在一定程度上限制了人才與知識的有效流通,。

　　中國在中美人工智能競爭中的應對策略與路徑

　　比較分析發(fā)現(xiàn),，中美在人工智能競爭中各具特點。美國憑借長期的技術積累,、成熟的資本市場及豐富的人才資源,，在基礎研究、核心技術和國際標準制定上占據(jù)主導地位,。相比之下,，中國依托超大規(guī)模市場和數(shù)據(jù)資源，在應用技術與商業(yè)化上展現(xiàn)強勁實力,。然而,，中國在基礎研究、高端人才等方面仍與美國存在顯著差距,，且美國大力推行寬松扶持政策,，將為其創(chuàng)造更多的發(fā)展空間，或?qū)⒗竺绹诩夹g創(chuàng)新方面的優(yōu)勢,，并進一步提高其在場景應用及市場規(guī)模等方面的競爭力,。為鞏固并提升中國在人工智能領域的地位,，進一步縮小與美國的差距，可從以下幾個關鍵方面采取具體策略：

　　一是加大對基礎研究的支持力度,，爭取在處理器架構(gòu),、核心算法及系統(tǒng)軟件等關鍵領域獲得更多突破。加速國產(chǎn)AI芯片,、國產(chǎn)深度學習框架研發(fā),，強化自主可控與適配，防范“卡脖子”風險,。設立專項基金與技術攻關計劃,，促進科研機構(gòu)與企業(yè)合作，推動基礎研究成果向應用場景轉(zhuǎn)化,。

　　二是充分發(fā)揮廣闊市場和豐富應用場景的優(yōu)勢,。通過政策引導和專項扶持，加速人工智能技術在智慧城市,、醫(yī)療健康,、金融科技和自動駕駛等領域的落地與普及。建立更多“沙盒”監(jiān)管機制,，為企業(yè)創(chuàng)新提供靈活環(huán)境,，同時放寬試點限制，鼓勵新興技術快速驗證與商業(yè)化,。

　　三是優(yōu)化風險投資生態(tài),，鼓勵多樣化投資模式，完善融資渠道,，支持早期人工智能創(chuàng)業(yè)公司,。利用好超大規(guī)模市場優(yōu)勢，加速技術應用落地,，推動技術迭代,。加強數(shù)據(jù)資源共享與隱私保護，構(gòu)建安全高效的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),，提升模型訓練與應用水平,。

　　四是強化人才培養(yǎng)體系，增加STEM教育投入,，提升高端人才供給,。鼓勵高校與企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)，促進學術界與產(chǎn)業(yè)界融合,。優(yōu)化人才引進政策,，吸引海外優(yōu)秀的人工智能人才來華工作和交流。加強國際合作，提升人才與知識流動效率,，為技術創(chuàng)新注入新動力,。

　　五是重視政策扶持助推人工智能發(fā)展的關鍵作用。抓住全球人工智能競爭的重要時間窗口,，合理評估監(jiān)管寬松程度與創(chuàng)新風險之間的關系,，在確保技術安全可控的基礎上，放寬前沿領域準入,，加速技術突破與市場拓展,，推動規(guī)模化發(fā)展以反哺技術提升,。

　?。ɡ罾谙的祥_大學中國式現(xiàn)代化發(fā)展研究院、經(jīng)濟行為與政策模擬實驗室教授,，陳思佳系南開大學經(jīng)濟學院博士研究生,。本文是國家社科基金重大項目“全球產(chǎn)業(yè)智能化對我國供應鏈安全的影響及對策研究”的階段性成果）