全球人工智能领域的竞争已然进入一个前所未有的白热化阶段，其战略重要性甚至超越了许多传统地缘政治议题。当前，美国凭借其在基础研究、顶尖人才汇聚以及大规模云端AI部署方面的先发优势，依然在全球AI版图上占据主导地位。然而，我们必须清醒地认识到，中国正以惊人的速度和强度迎头赶上。这种追赶并非仅仅停留在理论层面，而是通过其日益繁荣的开源模型生态系统，以及在半导体设计与制造领域的激进投资和布局，展现出强大的发展势能。
在科技创新领域，动能往往比现有规模更为关键。正如初创企业即便规模尚小，一旦拥有高速增长的势头，数年之内便能发展成为一股不可阻挡的力量，足以挑战乃至超越行业巨头。虽然中美两国在AI领域都可称之为“庞然大物”，但中国独特的超竞争性商业环境以及知识的快速扩散机制，为其AI发展注入了巨大动能。美国白宫近期发布的《AI行动计划》明确支持开源（以及其他举措），这无疑是朝着正确方向迈出的积极一步，但仅凭此举可能不足以维持美国在AI领域的长期领先地位。
人工智能本身并非一个单一、同质化的技术实体，而是由多个相互关联又相对独立的子领域构成。各国在不同细分领域拥有各自的比较优势。例如，早在生成式AI浪潮兴起之前，美国便在规模化云端AI实施方面遥遥领先，这得益于其成熟的云计算基础设施和海量数据处理能力。而中国则在监控技术、计算机视觉以及某些特定应用场景的AI部署上积累了深厚经验。这些差异化的领先优势，将直接转化为经济增长的独特驱动力，并在软实力与硬实力两个维度上对国家产生深远影响。
值得注意的是，业界内外常有关于“AGI（通用人工智能）竞赛”的讨论，仿佛AGI是一个有明确终点的发明创造。然而，实际情况是AI技术将持续不断地演进，根本不存在一个所谓的“单一终点线”。即便某个公司或国家宣布实现了AGI，这种声明也更可能是一个市场营销上的里程碑，而非严格意义上的技术终结。在奥林匹克100米短跑中，哪怕是微小的速度优势，也能决定金牌与银牌的天壤之别。同样地，在AI实力上的领先，将转化为经济增长和国家力量的相应优势。尽管这种影响并非二元对立的“全赢或全输”，但这些优势的积累和放大，其重要性不容小觑。
参考Artificial Analysis和LMArena等权威排行榜数据，目前顶尖的专有模型主要由美国公司开发，例如谷歌的Gemini 2.5 Pro、OpenAI的o4、Anthropic的Claude 4 Opus以及Grok 4等，这些模型在多项复杂任务上展现出卓越的性能。然而，在开源模型领域，中国正异军突起。诸如DeepSeek R1-0528、专为Agentic推理设计的Kimi K2、Qwen3的各种变体（包括在编码能力上表现强劲的Qwen3-Coder）以及智谱AI的GLM 4.5（其后训练软件已开源为Slime）等一系列中国开源模型，正迎头赶上。事实上，其中许多模型在某些评测中甚至已经超越了美国方面最好的开源产品，如谷歌的Gemma 3和Meta的Llama 4。这种现象背后反映出中国AI社区在开放创新和模型优化方面的巨大投入和快速迭代能力。
中美两国在基础模型开发策略上呈现出截然不同的风格。许多美国公司在开发基础模型时采取了高度保密的方式，这虽然是一种合理的商业策略，旨在保护其知识产权和竞争优势。然而，这种策略的副作用是，领先企业往往需要投入巨额资金，通过高薪挖角的方式从竞争对手那里获取可能掌握“秘密配方”的关键团队成员。因此，知识的流通尽管存在，但代价高昂且速度缓慢。
与之形成鲜明对比的是，中国的AI生态系统则呈现出高度开放与激烈的竞争态势。众多先进的基础模型公司为了争夺市场份额，不惜在价格上互相“内卷”，发布大胆的公关声明，甚至相互挖角员工和客户。这种达尔文式的“适者生存”竞争，虽然可能导致许多现有参与者的消亡，但正是这种残酷的淘汰机制，锤炼并培育出了一批批真正强大的公司，迫使它们不断创新、优化性能并降低成本。这种极致的竞争，加速了技术成熟和应用普及，也进一步巩固了中国在开源模型领域的优势。
在半导体领域，中国的进步同样值得关注。华为推出的CloudMatrix 384系统，其目标是与英伟达的GB200高性能计算系统展开竞争。尽管中国在开发与英伟达顶级的B200芯片同等能力的GPU方面仍面临挑战，但华为正尝试通过结合更多数量（384颗而非72颗）但单颗能力相对较低的芯片，构建一个具有竞争力的系统。这与中国汽车产业曾经的“弯道超车”策略异曲同工。过去，中国燃油车难以与美欧品牌抗衡，但通过押注电动汽车，成功实现了跨越式发展，在全球市场占据了重要地位。
华为这种差异化的技术路径最终效果如何，仍有待观察。然而，美国实施的出口限制，无疑为华为及其他中国企业提供了强大的动力，促使它们大力投资自主技术的研发。更深层次的担忧在于，如果中国能够在半导体制造领域实现全面国产化，而美国仍高度依赖台湾台积电的供应链，那么美国未来的AI发展路线图将更容易受到台湾供应链中断（例如因封锁或更糟的武装冲突）的严重影响。这种潜在的供应链脆弱性，无疑是美国AI战略中一个不可忽视的风险点。
纵观历史，电力、互联网等通用目的技术的兴起，为全球各国带来了普遍的福祉，一个国家的受益并非以牺牲另一个国家为代价。我知道有许多企业在数月前就已经开始为中国在开源模型领域占据主导地位的未来（实际上我们现在正处于这一时刻）做好了规划，尽管未来的走向仍取决于我们当下的行动。鉴于AI技术所具备的颠覆性影响力，我衷心希望所有国家，特别是那些高度尊重人权和法治的民主国家，能够积极清除阻碍AI发展的各种障碍，并大力投资于开放科学和技术。这样做不仅能够提升AI技术支持民主价值观的可能性，也能最大程度地造福全人类，共同迎接一个真正智能化的新时代。这种开放与合作的精神，将是确保AI技术沿着正确轨道前进的关键。
