美國 AI 對中國 AI：兩條路線、兩種體系、一場全球競賽 全球 AI 競賽經常被簡化為美國與中國的正面對決。這種說法雖然直觀，卻忽略了一個更重要的現實：兩國其實並不在跑同一場比賽。它們是在截然不同的經濟體系、政策環境與技術假設下發展 AI，因此「美國 AI」與「中國 AI」正逐漸演化為兩種不同的創新模式。 這種分歧，正影響從晶片與模型，到產品形態、治理方式，以至全球影響力的每一個層面。 一、戰略取向：前沿突破 vs 大規模部署 美國對 AI 的定位，主要是一場前沿科技競賽。核心目標是持續推高能力上限，包括更大的參數規模、更強的推理能力、更成熟的多模態表現，以及更接近通用智能的指標。研究領先性、模型品質與技術突破速度，往往被視為最重要的衡量標準。 中國則更明確地把 AI 視為一種產業與經濟基礎設施。關鍵不只在於模型是否「最先進」，而在於能否被廣泛部署到企業、製造、服務與消費平台之中。實際採用規模，往往比單點性能更重要。 簡單來說： 美國 AI 重視能力上限 中國 AI 重視擴散與使用 二、算力與晶片：資源充足 vs 約束下的工程導向 最明顯的結構性差異之一，在於算力取得條件。 美國 AI 生態能相對不受限制地使用最先進的 GPU，尤其是來自 NVIDIA 的晶片，支撐大多數前沿模型訓練。Microsoft、Google 與 Amazon 等雲端巨頭，可以部署極大規模、專為模型訓練優化的 GPU 叢集。 中國則面臨先進 AI 晶片的出口限制，迫使其採取不同策略： 更強調推理效率 著重叢集與系統層級的最佳化 加速發展本土 AI 晶片與軟體堆疊 與其追求單顆晶片的極限性能，中國更關注如何協調大量性能較低的晶片，在整體上提供可用、可擴展的 AI 能力。 三、模型與生態：集中領先 vs 多層並行 在美國，AI 領導力高度集中於少數公司。OpenAI、Anthropic 與 Google 主導著前沿敘事，其模型往往成為全球基準，並透過 API 對外提供，能力與更新高度集中管理。 中國的模型生態則更為分散與分層。多家公司同時開發通用大模型、行業模型與開權重版本，並行推進。與其建立單一全球標準，中國更傾向於形成一組「夠用且可調整」的模型，分別對應客服、文件處理、金融、製造與內容生成等不同場景。 這種分散並非弱點，而是反映一個以適應性為導向的市場結構。 四、產品化方式：AI 作為功能...