10张图，看懂中美AI较量

12月26日，“AI闪耀中国·2026吴晓波科技人文秀”厦门启幕。吴老师将把实地走过的现场和对产业未来的判断，汇成一份来自一线的AI年度报告。

“如果我们把视野从实验室转向资本市场、工厂、数据中心、电网、人才，就会发现，中美AI产业正在形成两套各有特点的发展体系。”

文 /巴九灵（微信公众号：吴晓波频道）

特朗普政府及其所在的共和党在中期选举中遭遇重挫，美国AI产业随之迎来新的变数。

民主党计划在接管国会后推动一系列法案，加强AI监管，并对大型数据中心的建设施加更多约束。结果公布后，美国科技股遭遇猛烈抛售。11月5日，纳斯达克综合指数下跌5.5%，市值蒸发约2.5万亿美元。

与此同时，市场对AI企业巨额资本开支能否获得相应回报的焦虑，也在加剧这场震荡。

美国媒体已经开始讨论，这场政治变化会不会影响中美AI竞赛。

10月13日，高盛在《AI改写格局：中国崛起》的报告中称：“全球正逐步形成两大占据主导地位且能够自我维系的AI生态系统：一个由美国及其主要贸易伙伴引领，另一个则由中国主导。”

局势焦灼。四年前ChatGPT发布时，业界普遍认为，中国与美国的AI发展水平存在约两年的差距。

去年1月，DeepSeek发布R1模型，以相对有限的训练成本实现了接近美国顶尖模型的推理能力，让美国科技界感受到压力。

今年春天，斯坦福大学发布的2026年《人工智能指数报告》显示，截至今年3月，中美头部模型在相关综合测评中的差距已经缩小至约2.7%，两国模型在过去一年里多次交替领先。

7月，月之暗面发布Kimi K3模型，又有分析师和媒体将中美前沿模型的差距估计缩小到约四个月。

从“DeepSeek时刻”到“Kimi时刻”，中国AI企业不断向美国的技术优势发起挑战。加上政治环境出现新的变化，中美AI竞争的大戏充满变数。

中美模型能力的差距加速缩小；图源：彭博

不过，模型榜单和政治变化，都只是这场竞赛的一部分。

如果我们把视野从实验室转向资本市场、工厂、数据中心、电网、人才，就会发现，中美AI产业正在形成两套各有特点的发展体系。

谁能在这场竞争中走得更远，最终比拼的可能不只是模型能力，还有支撑AI持续发展、落地和商业化的整个产业生态。

基础

美国的数据中心数量，在全球领先。

Cloudscene数据称，2025年美国有5427座数据中心，全球排名第一，数量是第二名德国的十倍以上。中国为449座，位列全球第四。

穆迪援引国际能源署的数据称，到2025年底，美国的数据中心装机容量达到了52GW，而中国的这一数值为28GW。到2030年，美国的装机容量将达到100GW，年均增长率为14%；而中国的装机容量则预计将增长到67GW，年均增长率约为19%。虽然中国增速很快，但是还有一定差距。

穆迪还援引IDC的数据指出，中国数据中心每兆瓦对应的机房、冷却等非芯片基础设施投入显著低于美国，主要是因为中国算力枢纽的土地、建设、运营成本更低，叠加电力供应充足、电价相对低廉，进一步优化了算力建设的经济效益。

另外，中国政府也在大力推动新型电网、算力网、新一代通信网等项目的建设。

不过，芯片仍是中国基础设施体系中的关键约束。美国对先进AI芯片的出口限制，促使中国加快发展国产芯片和算力集群。华为、寒武纪等国内企业都在增加芯片研发投入，并推出了国产通用GPU。

高盛在10月份的报告中称，随着本土AI技术不断向前演进，中国正在搭建自主可控程度越来越高的AI产业内循环系统，“该系统涵盖了价值链中历来由海外主导的部分‘卡脖子’环节，特别是先进半导体和存储芯片、半导体封装技术、开放权重/开源大语言模型、token生成与消耗，以及物理AI应用场景。”

报告还强调，凭借强大的工业制造基础与成本优势，中国成为全球 AI 供应链不可或缺的供给方。在稀土冶炼、电力设备，PCB电路板、光模块、成熟制程芯等多个关键细分领域，中国在全球市场份额都超过50%。

美国的挑战则在于能源供给，也就是缺电。摩根士丹利测算，2028年前美国数据中心将出现70GW电力缺口。就算动用核能、燃料电池，以及向亚洲转移部分需求等各类手段，依旧存在43GW的净缺口。

算力需求爆炸，但美国老化的电网不堪重负，并网等待周期长达数年，于是不少AI巨头索性绕开公共电网自建燃气电厂，推动燃气轮机订单火爆。马斯克就曾以公司的AI项目举例，吐槽美国的电力：尽管数据中心场地毗邻高压线路，但并网要耗时一年，只能靠大量燃气轮机搭配巨型电池组，凑出1GW算力所需电力。

而民主党在中期选举中取得压倒性胜利后，美国的数据中心建设或将面临着阻碍。不过，监管法规何时顺利出台、数据中心建设会受到多大影响，目前仍有不确定性。

中国的基础优势，还在于人才储备。

“中国做得太棒了，全球50%的AI研究人员是中国人，你无法阻碍他们，无法阻止他们推进AI发展。”英伟达创始人黄仁勋在去年的一次演讲中还说，Anthropic、OpenAI的很多研究员都来自中国。

今年9月份，卡内基中国中心发布的报告，也暗示硅谷的魅力正在消失。这份题为《谁领跑全球人工智能人才竞赛》的报告称，2025年，在其追踪的全球顶尖AI研究者当中，41%供职于中国，超过美国的34%。而在2022年时，美国以46%的占比大幅领先，中国仅为27%。

中国同时还是全球AI人才最大的培养基地。报告显示，去年57%的顶尖AI研究者本科就读于中国，较2022年提升11个百分点；相比之下，仅有13%的顶尖研究者在美国完成本科教育。

本土毕业生的留存率也持续走高。在中国取得本科学位的研究者里，去年有69%选择留在国内工作，高于2022年的57%。分析认为，国内AI产业机会持续扩容，叠加美国签证政策收紧，共同推高了人才留存率。

《经济学人》今年3月援引数据机构Digital Science的报告称，中国目前活跃AI研究人员的总量，已经超过美国、英国与欧洲的总和。不过，按人均口径计算，这一指标仍低于西方。

但中国的AI人才更年轻，47%为在读学生，而西方该比例约为30%。中国长期重视理工科教育，大约五分之二的本科生就读相关专业，这一占比大致是美国的两倍。这些都意味着长期人才供给的潜力之大。

《经济学人》说：“数据越来越显示中国处于有利地位。根据NeurIPS（全球顶级机器学习学术会议）论文作者的数据，目前约有37%的世界顶尖AI研究人员在中国境内的机构工作，而美国只有32%。如果这种趋势持续下去，到2028年时，中国的顶尖研究人员数量将相当于美国的2倍。”

路线

在技术路线竞争上，AI已经形成闭源、开源两种路线。

美国的主要玩家普遍选择闭源路线。OpenAI、Anthropic等企业借此保有对技术的完整管控权，用户仅能依托付费API与订阅服务访问模型，服务定价更高。

中国公司则在开源路线上取得了显著进展。像DeepSeek、Kimi等模型，通过开放模型权重、降低推理成本和提供更低价格的API服务，以争取全球开发者和企业用户。在一些西方专家看来，中国企业在算力芯片资源受到地缘政治影响的情况下，更加重视模型效率、技术优化和应用规模。

开源模式下，用户可以对模型进行下载、修改，最关键的一点是，还能够把这套模型部署在境外云服务商上。该模式是拓展海外市场的核心手段，减轻海外用户对数据安全的顾虑，代价是厂商放弃一部分直接营收。

全球AI模型托管平台Hugging Face发布的《2026春季开放模型报告》显示，中国开源模型下载占比达到41%，高于美国厂商的36.4%，在该平台下载份额位居首位。

彭博社在相关报道中引用这组数据，同时指出，依托有竞争力的定价与开放权重策略，国产模型吸引了大量海外开发者与企业，Airbnb等海外企业选择在本地服务器部署中国模型。一位创业者对该媒体表示，公司将大部分AI需求转用中国某一款开源模型之后，单月AI相关支出从100万美元降至10万美元。

全球AI模型聚合平台OpenRouter公开运行数据显示，2026年以来，中国大模型周调用量稳居全球前列，多个国产头部模型长期占据调用量榜单前列。10月末的一篇报道还称，中国大模型周调用量连续二十二周超过美国，稳居全球首位。

当然，除了技术路线，中美AI的分野，还在应用。

美国智库兰德公司2026年8月发布的一份研究报告，对美国和中国的1181家AI开发企业进行了系统比较，其中美国743家，中国438家。

报告发现，在模型架构、基础模型开发比例和学习范式等核心技术维度，两国企业呈现出相当高的相似性。最大的差异则体现在应用载体上：中国侧重物理世界与具身落地，美国则看重软件研发。

报告发现，美国61%的AI开发企业属于纯软件形态，中国这一比例只有26%。与此同时，中国企业在具身智能领域的布局更为集中。在人形机器人领域，中国企业占比达到12%，美国仅为2%；在地面机器人及四足机器人领域，中国为24%，美国为16%；在自动驾驶领域，中国为14%，美国为7%。

从行业垂直领域来看，中国AI企业在制造业、交通运输、能源赛道的占比分别达到30%、26%、12%，高于美国的15%、15%、6%。美国AI企业在医疗保健与生命科学、科学研究、网络安全赛道的占比为28%、10%、7%，高于中国的17%、5%、3%。

“倘若通往通用人工智能的道路，最终离不开机器人、世界模型以及物理环境学习的协同演进，那么中国商业AI企业相对多元的具身AI业务布局，形成了美国商业AI生态所缺失的一条备选技术路径。”报告写道。

数据显示，2026年上半年国内具身智能赛道融资达935亿元，是去年同期的5倍。不过，在头部企业宇树科技上市后，行业进入调整期，下半年的融资热度有所下降。

在业内人士看来，中国发展具身智能的优势在于完备的硬件供应链、丰富的工业实体场景带来的真实物理数据，以及多元的产业应用市场。但是，该行业仍处于发展早期，人形机器人商业化落地面临严峻挑战，它还无法在陌生环境中稳定完成各类复杂任务。

资本

AI竞赛，最重要、最引人瞩目的特点，就是烧钱。

在融资方面，斯坦福大学的报告显示，在2025年，美国AI领域私募股权投资规模达2859亿美元，是中国124亿美元投资额的23倍。

到了今年，据PitchBook的数据，前三季度，美国风险投资交易金额达到5158亿美元，其中AI融资金额为4265亿美元，占融资总额的82.7%，创下历史新高。

国内方面，IT桔子监测显示，今年前三季度，中国一级市场披露股权融资总额10935.7亿元，AI赛道合计披露融资占总额的38%，约为4200亿元，相当于628亿美元。差距从去年的23倍，缩小了今年前三季度的6.8倍。

不过，斯坦福大学的报告也强调，仅看私募股权投资数据，很可能低估中国在AI上的总投入，因为中国还有政府引导基金。

具体来看，中美的科技大厂都在加大投入。

美国科技四巨头亚马逊、微软、谷歌、Meta，今年在AI基础设施上的资本支出总额，预计将突破7000亿美元。它们几乎都在扩建数据中心，以满足模型训练和推理服务需求。

中国大厂则是投资规模相对较小，但增长非常快。

9月，美国咨询公司荣鼎集团发布的《中国AI融资研究》报告称，中国AI基建的建设规模目前仅相当于美国投入水平的15%—20%。

该机构对13家中国上市公司的调查显示，预计这些中国公司的AI基础设施资本支出在今年将达到9320亿元，约合1390亿美元，较去年增长103%；明年的支出可能超过1.2万亿元。

此外，报告调研的阿里巴巴、腾讯、百度三家大厂，在2026年上半年合计自由现金流为负，金额为160亿元。

这一情况对美国同样适用。微软、亚马逊、谷歌、Meta、甲骨文的自由现金流，从去年的1910亿美元大幅下降到今年上半年的140亿美元。

这一层面，中美也存在明显差异。美国企业更多使用债券工具承担资本开支，中国企业则更依赖股权融资和银行贷款。

比如美国超大规模厂商更多依靠债券来抵消现金流下滑，这五家美国企业的债务融资净流入，从2025年的900亿美元激增至2026年上半年的1630亿美元。

在估值方面，美国的OpenAI、Anthropic两家初创公司，合计估值接近2万亿美元。国内知名的AI大模型创业公司DeepSeek、智谱AI、MiniMax、月之暗面，这四家公司的估值和市值合计达到1.2万亿元，约为1737亿美元。

在商业收入方面，尽管中国企业的收入在增长，但盈利水平还有极大的提升空间。智库机构Epoch AI在《中国AI企业如何赚钱》的报告中指出，截至2026年9月，中国六家头部AI企业（DeepSeek、智谱AI、MiniMax、月之暗面、字节跳动/火山引擎、阿里云/通义千问）的AI业务相关收入合计，仅占OpenAI与Anthropic收入总和的约10%。

高盛在10月份的报告中称，若以AI业务敞口加权统计，中国AI企业境内外合计市值达7.6万亿美元；如果按照企业整体完整市值口径计算，则为10万亿美元。对应在全球AI板块当中，中国企业市值、盈利占比约10%，资本支出占14%，营收占比达到24%。

10月26日，Anthropic提交招股书，其募资规模有望创下全球纪录。

根据招股书，今年上半年，Anthropic营收163亿美元，同比增长约1300%，超过2025年全年46亿美元的收入；营业亏损指标明显改善，从上年同期的21亿美元收窄至6.93亿美元。

上半年，公司净亏损807亿美元，不过有724亿美元来自可转债等金融工具的公允价值变动，并非真正意义上的烧钱。算力与基础设施的相关开支接近90亿美元，较去年同期的23亿美元显著抬升，并且已经超过该公司2025年73亿美元的算力投入规模。

中国的AI公司，以智谱为例，今年上半年的营收为9.539亿元，同比增长约400%；亏损20.72亿元，去年同期为亏损23.58亿元；研发支出21.3亿元，同比增长33%。

界面新闻报道称，Anthropic上半年毛利率约85.4%，较2025年的约40%大幅提升。一名AI从业人士对此评价表示：“国内企业端市场还是竞争太激烈了，模型厂商几乎不可能通过企业客户实现这样的毛利水平。”

结语

一年多以前，谈论中美AI竞争，还主要在谈论大模型的性能。现在，竞争边界持续拓宽，延伸至模型能力、Token消耗规模、企业营收、资本回报、芯片供给、人才流动、人形机器人等多个领域。

美国依旧保有前沿模型研发的领先实力，风险投资生态根基深厚，云基础设施体量也更大。而中国在开源模型生态、工业落地场景、机器人以及人才储备方面，构筑起竞争优势。

这场AI竞赛的胜负，也将在这些维度的持续较量中慢慢见分晓。

作者|马泪泪

主编|何梦飞

图源|VCG、网络

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