來源：第一財(cái)經(jīng)

　　中美在人工智能領(lǐng)域的競爭將進(jìn)入關(guān)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(jìn)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(dòng)力量，已然成為備受矚目的焦點(diǎn)領(lǐng)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(xué)發(fā)布《2024年全球活力工具》,，表明美國在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位,，中國位居第二。該報(bào)告指出,，美國正在迅速拉開差距,，其在多項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)上領(lǐng)先于中國。

　　與此同時(shí),，美國政府去年在人工智能領(lǐng)域頻頻加力,。去年11月18日，特朗普宣布計(jì)劃“構(gòu)建完全自動(dòng)駕駛汽車的聯(lián)邦框架”,，以放寬自動(dòng)駕駛技術(shù)的準(zhǔn)入門檻,；11月19日，“AI曼哈頓”計(jì)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(wù)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(jìn)人工智能發(fā)展?？梢灶A(yù)見,，中美在人工智能領(lǐng)域的競爭將進(jìn)入關(guān)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(jìn)一步拉開中美AI差距。

　　中美在人工智能發(fā)展關(guān)鍵環(huán)節(jié)的競爭情況

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

　　中美在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)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(shù)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(guān)鍵硬件領(lǐng)域占據(jù)領(lǐng)先地位,，對全球科技版圖產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響,。與此同時(shí)，美國的人工智能頭部企業(yè)深耕基礎(chǔ)層與核心技術(shù)層,，成功在處理器架構(gòu),、核心算法和系統(tǒng)軟件等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域構(gòu)建了技術(shù)集群。這種技術(shù)生態(tài)反映出其對底層技術(shù)突破的高度重視,，旨在通過持續(xù)創(chuàng)新推動(dòng)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(dòng)輔助駕駛等應(yīng)用層技術(shù)領(lǐng)域擁有更為豐富的專利積累，體現(xiàn)了中國在技術(shù)落地和商業(yè)化方面的優(yōu)勢,。然而,，在基礎(chǔ)層與核心技術(shù)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(guān)鍵算法等領(lǐng)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(lǐng)域取得了長足進(jìn)步,，但在整體技術(shù)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(shù)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(shù)突破，旨在構(gòu)建具有長遠(yuǎn)影響力的技術(shù)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(yīng)用技術(shù)，以此推動(dòng)市場的迅速擴(kuò)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(yīng)對路徑,，這些差異或?qū)⑺茉靸蓢谠擃I(lǐng)域的未來競爭力,。美國近期政策動(dòng)向標(biāo)志著其正步入人工智能的寬松扶持新階段。特朗普政府計(jì)劃撤銷拜登時(shí)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(shí),，通過啟動(dòng)“AI曼哈頓計(jì)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(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用與落地,。這一系列舉措使得美國人工智能企業(yè)在技術(shù)、產(chǎn)品及市場等方面具有更大的增長空間,。特別是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,，美國通過優(yōu)先松綁準(zhǔn)入政策，鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)化落地,，力圖通過規(guī)?；瘜?shí)現(xiàn)絕對領(lǐng)先優(yōu)勢。

　　中國在人工智能領(lǐng)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(biāo)準(zhǔn)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(lǐng)域的政策扶持力度,，通過構(gòu)建容錯(cuò)機(jī)制和開放生態(tài)體系，在國際競爭中搶占更多技術(shù)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(diǎn)與顯著優(yōu)勢,。美國憑借其在資本市場的長期主導(dǎo)地位,，構(gòu)建了一個(gè)成熟的風(fēng)險(xiǎn)投資生態(tài)系統(tǒng)。眾多投資機(jī)構(gòu)活躍于人工智能領(lǐng)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(dòng)了初創(chuàng)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新。這種以持續(xù)資金支持為后盾的投資模式,，為技術(shù)創(chuàng)新提供了堅(jiān)實(shí)的保障,。

　　相比之下，中國的風(fēng)險(xiǎn)投資則呈現(xiàn)出不同的特點(diǎn),，其更加側(cè)重于大額交易,，特別是在移動(dòng)通信等前沿領(lǐng)域。中國的投資屬性更加注重行業(yè)整合與規(guī)模效應(yīng),，但在推動(dòng)創(chuàng)新多樣性方面,，其作用相對有限。中國憑借強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和超大規(guī)模市場,，在創(chuàng)新資源方面展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢,?；钴S的產(chǎn)業(yè)集群為技術(shù)研發(fā)提供了扎實(shí)支撐。同時(shí),，中國龐大的消費(fèi)市場為人工智能技術(shù)提供了豐富的應(yīng)用場景,，加速了技術(shù)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(xùn)練效率，也為未來的技術(shù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),。

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

　　創(chuàng)新人才是推動(dòng)人工智能發(fā)展的關(guān)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(jī)構(gòu),，以及與國際社會(huì)的緊密合作,，這些因素共同為人工智能領(lǐng)域構(gòu)筑了堅(jiān)實(shí)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(xué)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(yùn)轉(zhuǎn)的教育體系,，在人工智能人才培養(yǎng)上展現(xiàn)出強(qiáng)勁的增長動(dòng)能,。中國高校近年來持續(xù)擴(kuò)大STEM（科學(xué)、技術(shù),、工程,、數(shù)學(xué)）領(lǐng)域研究生的招生規(guī)模，為人工智能領(lǐng)域的人才梯隊(duì)建設(shè)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),。此外,，國家統(tǒng)一的課程標(biāo)準(zhǔn)，促進(jìn)了人工智能教育的廣泛普及,，為未來的高端人才儲(chǔ)備鋪設(shè)了道路,。盡管如此,，就現(xiàn)階段而言,，中國在擁有豐富實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)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(lì)學(xué)術(shù)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(shù)的快速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用,，以滿足人工智能行業(yè)對勞動(dòng)力的迫切需求。國際合作層面,，美國企業(yè)與國際科研機(jī)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(yīng)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(diǎn)。美國憑借長期的技術(shù)積累,、成熟的資本市場及豐富的人才資源,，在基礎(chǔ)研究、核心技術(shù)和國際標(biāo)準(zhǔn)制定上占據(jù)主導(dǎo)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(yīng)用技術(shù)與商業(yè)化上展現(xiàn)強(qiáng)勁實(shí)力,。然而,，中國在基礎(chǔ)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(shù)創(chuàng)新方面的優(yōu)勢,，并進(jìn)一步提高其在場景應(yīng)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(lǐng)域的地位，進(jìn)一步縮小與美國的差距,，可從以下幾個(gè)關(guān)鍵方面采取具體策略：

　　一是加大對基礎(chǔ)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(guān)鍵領(lǐng)域獲得更多突破,。加速國產(chǎn)AI芯片,、國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架研發(fā)，強(qiáng)化自主可控與適配,，防范“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn),。設(shè)立專項(xiàng)基金與技術(shù)攻關(guān)計(jì)劃，促進(jìn)科研機(jī)構(gòu)與企業(yè)合作,，推動(dòng)基礎(chǔ)研究成果向應(yīng)用場景轉(zhuǎn)化,。

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

　　三是優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)投資生態(tài),，鼓勵(lì)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(shù)應(yīng)用落地,，推動(dòng)技術(shù)迭代,。加強(qiáng)數(shù)據(jù)資源共享與隱私保護(hù)，構(gòu)建安全高效的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng),，提升模型訓(xùn)練與應(yīng)用水平,。

　　四是強(qiáng)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(lì)高校與企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)，促進(jìn)學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界融合,。優(yōu)化人才引進(jìn)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(qiáng)國際合作,，提升人才與知識流動(dòng)效率,，為技術(shù)創(chuàng)新注入新動(dòng)力。

　　五是重視政策扶持助推人工智能發(fā)展的關(guān)鍵作用,。抓住全球人工智能競爭的重要時(shí)間窗口,，合理評估監(jiān)管寬松程度與創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，在確保技術(shù)安全可控的基礎(chǔ)上,，放寬前沿領(lǐng)域準(zhǔn)入,，加速技術(shù)突破與市場拓展，推動(dòng)規(guī)?；l(fā)展以反哺技術(shù)提升,。

　　（李磊系南開大學(xué)中國式現(xiàn)代化發(fā)展研究院,、經(jīng)濟(jì)行為與政策模擬實(shí)驗(yàn)室教授,，陳思佳系南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生。本文是國家社科基金重大項(xiàng)目“全球產(chǎn)業(yè)智能化對我國供應(yīng)鏈安全的影響及對策研究”的階段性成果）