重塑科技版图：中美在人工智能领域的博弈

　　中美在人工智能领域的竞争将进入关键阶段，博弈越发激烈，美国政府一系列举措或在抓住窗口期，以期进一步拉开中美AI差距。

　　人工智能作为新一轮科技革命的重要驱动力量，已然成为备受瞩目的焦点领域，世界各国在人工智能竞赛中展开了激烈的角逐。2024年11月21日，斯坦福大学发布《2024年全球活力工具》，表明美国在人工智能领域处于领先地位，中国位居第二。该报告指出，美国正在迅速拉开差距，其在多项关键指标上领先于中国。

　　与此同时，美国政府去年在人工智能领域频频加力。去年11月18日，特朗普宣布计划“构建完全自动驾驶汽车的联邦框架”，以放宽自动驾驶技术的准入门槛；11月19日，“AI曼哈顿”计划曝光，其中明确提及以中国为竞争对手的一系列战略部署；12月5日，特朗普宣布，将任命白宫首位“人工智能和加密货币事务主管”。这一系列举措显示，美国力图通过松绑AI监管、提高战略优先级，全力推进人工智能发展。可以预见，中美在人工智能领域的竞争将进入关键阶段，博弈越发激烈，美国政府一系列举措或在抓住窗口期，以期进一步拉开中美AI差距。

　　中美在人工智能发展关键环节的竞争情况

　　1．中美人工智能技术创新存在结构性差异。

　　中美在人工智能领域的技术创新方面存在结构性差异，这些差异映射了两国技术生态和产业布局的不同特征。具体而言，美国在GPU和人工智能专用芯片等关键硬件领域占据领先地位，对全球科技版图产生了深远影响。与此同时，美国的人工智能头部企业深耕基础层与核心技术层，成功在处理器架构、核心算法和系统软件等多个关键领域构建了技术集群。这种技术生态反映出其对底层技术突破的高度重视，旨在通过持续创新推动行业向纵深发展。

　　相比之下，中国人工智能企业则在图像识别、语音识别、自动辅助驾驶等应用层技术领域拥有更为丰富的专利积累，体现了中国在技术落地和商业化方面的优势。然而，在基础层与核心技术层的研发方面，中国企业仍面临挑战，特别是在处理器架构与关键算法等领域，与美国相比存在显著差距。尽管近年来中国在AI芯片研发领域取得了长足进步，但在整体技术水平上，与美国相比仍有一定距离。

　　这些差异的根本原因在于两国技术研发战略的不同取向。美国依托其成熟的创新体系与长期稳定的投入，专注于底层技术突破，旨在构建具有长远影响力的技术优势。而中国则更倾向于投资那些商业化前景清晰的应用技术，以此推动市场的迅速扩张。

　　2．中美人工智能政策与治理松紧程度分化。

　　在人工智能政策与治理上，中美两国展现出不同的应对路径，这些差异或将塑造两国在该领域的未来竞争力。美国近期政策动向标志着其正步入人工智能的宽松扶持新阶段。特朗普政府计划撤销拜登时期的人工智能监管行政命令，重启去监管化议程，旨在释放创新潜能。同时，通过启动“AI曼哈顿计划”，简化审核流程、加大资金扶持力度等措施，加速人工智能技术的规模化应用与落地。这一系列举措使得美国人工智能企业在技术、产品及市场等方面具有更大的增长空间。特别是在自动驾驶领域，美国通过优先松绑准入政策，鼓励技术创新与商业化落地，力图通过规模化实现绝对领先优势。

　　中国在人工智能领域的政策也在持续深化，从宏观战略的方向指引到微观层面的标准制定，多层次发力。然而，面对美国加速“松绑监管”、加大资金支持等政策层面的频频加力，中国也需要在政策创新上寻求突破，加大对前沿领域的政策扶持力度，通过构建容错机制和开放生态体系，在国际竞争中抢占更多技术和市场话语权。

　　3．中美人工智能创新资源生态完善程度不一。

　　中美两国在人工智能创新资源的分布与利用上，各自展现出鲜明的特点与显著优势。美国凭借其在资本市场的长期主导地位，构建了一个成熟的风险投资生态系统。众多投资机构活跃于人工智能领域，尤其是早期天使轮和种子轮融资阶段，这些投资有效推动了初创企业的技术创新。这种以持续资金支持为后盾的投资模式，为技术创新提供了坚实的保障。

　　相比之下，中国的风险投资则呈现出不同的特点，其更加侧重于大额交易，特别是在移动通信等前沿领域。中国的投资属性更加注重行业整合与规模效应，但在推动创新多样性方面，其作用相对有限。中国凭借强大的产业基础和超大规模市场，在创新资源方面展现出独特的优势。活跃的产业集群为技术研发提供了扎实支撑。同时，中国庞大的消费市场为人工智能技术提供了丰富的应用场景，加速了技术的迭代升级。在数据资源方面，中国拥有超大规模的数据量优势，这不仅能提升人工智能模型的训练效率，也为未来的技术发展奠定了坚实的基础。

　　4．中美人工智能创新人才培养方式与储备量区别较大。

　　创新人才是推动人工智能发展的关键因素之一。美国方面，其显著的优势在于拥有庞大的高质量人工智能人才库。这一优势得益于其灵活的教育体系、高水平的科研机构，以及与国际社会的紧密合作，这些因素共同为人工智能领域构筑了坚实的人才基石。然而，近年来，美国在吸引及维系国际人才方面遇到了一些挑战，特别是针对华人和其他国际学生的移民政策限制，可能影响其在全球人工智能人才竞争中的优势。

　　相比之下，中国依托庞大的人口基数与高效运转的教育体系，在人工智能人才培养上展现出强劲的增长动能。中国高校近年来持续扩大STEM（科学、技术、工程、数学）领域研究生的招生规模，为人工智能领域的人才梯队建设打下了坚实的基础。此外，国家统一的课程标准，促进了人工智能教育的广泛普及，为未来的高端人才储备铺设了道路。尽管如此，就现阶段而言，中国在拥有丰富实战经验的顶尖人工智能研究人员数量上，与美国相比仍存在显著差距。

　　在人才培养模式上，美国倾向于鼓励学术界与产业界的自由融合与创新，从而孕育出具有高度创造力的人工智能专家；而中国则更加注重规模化的人才培养路径与技术的快速产业化应用，以满足人工智能行业对劳动力的迫切需求。国际合作层面，美国企业与国际科研机构保持着广泛的联系，而中国企业则倾向于采用相对封闭的合作模式，这在一定程度上限制了人才与知识的有效流通。

　　中国在中美人工智能竞争中的应对策略与路径

　　比较分析发现，中美在人工智能竞争中各具特点。美国凭借长期的技术积累、成熟的资本市场及丰富的人才资源，在基础研究、核心技术和国际标准制定上占据主导地位。相比之下，中国依托超大规模市场和数据资源，在应用技术与商业化上展现强劲实力。然而，中国在基础研究、高端人才等方面仍与美国存在显著差距，且美国大力推行宽松扶持政策，将为其创造更多的发展空间，或将拉大美国在技术创新方面的优势，并进一步提高其在场景应用及市场规模等方面的竞争力。为巩固并提升中国在人工智能领域的地位，进一步缩小与美国的差距，可从以下几个关键方面采取具体策略：

　　一是加大对基础研究的支持力度，争取在处理器架构、核心算法及系统软件等关键领域获得更多突破。加速国产AI芯片、国产深度学习框架研发，强化自主可控与适配，防范“卡脖子”风险。设立专项基金与技术攻关计划，促进科研机构与企业合作，推动基础研究成果向应用场景转化。

　　二是充分发挥广阔市场和丰富应用场景的优势。通过政策引导和专项扶持，加速人工智能技术在智慧城市、医疗健康、金融科技和自动驾驶等领域的落地与普及。建立更多“沙盒”监管机制，为企业创新提供灵活环境，同时放宽试点限制，鼓励新兴技术快速验证与商业化。

　　三是优化风险投资生态，鼓励多样化投资模式，完善融资渠道，支持早期人工智能创业公司。利用好超大规模市场优势，加速技术应用落地，推动技术迭代。加强数据资源共享与隐私保护，构建安全高效的数据生态系统，提升模型训练与应用水平。

　　四是强化人才培养体系，增加STEM教育投入，提升高端人才供给。鼓励高校与企业联合培养，促进学术界与产业界融合。优化人才引进政策，吸引海外优秀的人工智能人才来华工作和交流。加强国际合作，提升人才与知识流动效率，为技术创新注入新动力。

　　五是重视政策扶持助推人工智能发展的关键作用。抓住全球人工智能竞争的重要时间窗口，合理评估监管宽松程度与创新风险之间的关系，在确保技术安全可控的基础上，放宽前沿领域准入，加速技术突破与市场拓展，推动规模化发展以反哺技术提升。

　　（李磊系南开大学中国式现代化发展研究院、经济行为与政策模拟实验室教授，陈思佳系南开大学经济学院博士研究生。本文是国家社科基金重大项目“全球产业智能化对我国供应链安全的影响及对策研究”的阶段性成果）