中美在人工智能領域的競爭將進入關鍵階段，博弈越發激烈，美國政府一系列舉措或在抓住窗口期，以期進一步拉開中美AI差距。

　　人工智能作為新一輪科技革命的重要驅動力量，已然成為備受矚目的焦點領域，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，斯坦福大學發布《2024年全球活力工具》，表明美國在人工智能領域處于領先地位，中國位居第二。該報告指出，美國正在迅速拉開差距，其在多項關鍵指標上領先于中國。

　　與此同時，美國政府去年在人工智能領域頻頻加力。去年11月18日，特朗普宣布計劃“構建完全自動駕駛汽車的聯邦框架”，以放寬自動駕駛技術的準入門檻；11月19日，“AI曼哈頓”計劃曝光，其中明確提及以中國為競爭對手的一系列戰略部署；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主管”。這一系列舉措顯示，美國力圖通過松綁AI監管、提高戰略優先級，全力推進人工智能發展。可以預見，中美在人工智能領域的競爭將進入關鍵階段，博弈越發激烈，美國政府一系列舉措或在抓住窗口期，以期進一步拉開中美AI差距。

　　中美在人工智能發展關鍵環節的競爭情況

　　1．中美人工智能技術創新存在結構性差異。

　　中美在人工智能領域的技術創新方面存在結構性差異，這些差異映射了兩國技術生態和產業布局的不同特征。具體而言，美國在GPU和人工智能專用芯片等關鍵硬件領域占據領先地位，對全球科技版圖產生了深遠影響。與此同時，美國的人工智能頭部企業深耕基礎層與核心技術層，成功在處理器架構、核心算法和系統軟件等多個關鍵領域構建了技術集群。這種技術生態反映出其對底層技術突破的高度重視，旨在通過持續創新推動行業向縱深發展。

　　相比之下，中國人工智能企業則在圖像識別、語音識別、自動輔助駕駛等應用層技術領域擁有更為豐富的專利積累，體現了中國在技術落地和商業化方面的優勢。然而，在基礎層與核心技術層的研發方面，中國企業仍面臨挑戰，特別是在處理器架構與關鍵算法等領域，與美國相比存在顯著差距。盡管近年來中國在AI芯片研發領域取得了長足進步，但在整體技術水平上，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研發戰略的不同取向。美國依托其成熟的創新體系與長期穩定的投入，專注于底層技術突破，旨在構建具有長遠影響力的技術優勢。而中國則更傾向于投資那些商業化前景清晰的應用技術，以此推動市場的迅速擴張。

　　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，中美兩國展現出不同的應對路徑，這些差異或將塑造兩國在該領域的未來競爭力。美國近期政策動向標志著其正步入人工智能的寬松扶持新階段。特朗普政府計劃撤銷拜登時期的人工智能監管行政命令，重啟去監管化議程，旨在釋放創新潛能。同時，通過啟動“AI曼哈頓計劃”，簡化審核流程、加大資金扶持力度等措施，加速人工智能技術的規模化應用與落地。這一系列舉措使得美國人工智能企業在技術、產品及市場等方面具有更大的增長空間。特別是在自動駕駛領域，美國通過優先松綁準入政策，鼓勵技術創新與商業化落地，力圖通過規模化實現絕對領先優勢。

　　中國在人工智能領域的政策也在持續深化，從宏觀戰略的方向指引到微觀層面的標準制定，多層次發力。然而，面對美國加速“松綁監管”、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新上尋求突破，加大對前沿領域的政策扶持力度，通過構建容錯機制和開放生態體系，在國際競爭中搶占更多技術和市場話語權。

　　3．中美人工智能創新資源生態完善程度不一。

　　中美兩國在人工智能創新資源的分布與利用上，各自展現出鮮明的特點與顯著優勢。美國憑借其在資本市場的長期主導地位，構建了一個成熟的風險投資生態系統。眾多投資機構活躍于人工智能領域，尤其是早期天使輪和種子輪融資階段，這些投資有效推動了初創企業的技術創新。這種以持續資金支持為后盾的投資模式，為技術創新提供了堅實的保障。

　　相比之下，中國的風險投資則呈現出不同的特點，其更加側重于大額交易，特別是在移動通信等前沿領域。中國的投資屬性更加注重行業整合與規模效應，但在推動創新多樣性方面，其作用相對有限。中國憑借強大的產業基礎和超大規模市場，在創新資源方面展現出獨特的優勢。活躍的產業集群為技術研發提供了扎實支撐。同時，中國龐大的消費市場為人工智能技術提供了豐富的應用場景，加速了技術的迭代升級。在數據資源方面，中國擁有超大規模的數據量優勢，這不僅能提升人工智能模型的訓練效率，也為未來的技術發展奠定了堅實的基礎。

　　4．中美人工智能創新人才培養方式與儲備量區別較大。

　　創新人才是推動人工智能發展的關鍵因素之一。美國方面，其顯著的優勢在于擁有龐大的高質量人工智能人才庫。這一優勢得益于其靈活的教育體系、高水平的科研機構，以及與國際社會的緊密合作，這些因素共同為人工智能領域構筑了堅實的人才基石。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，特別是針對華人和其他國際學生的移民政策限制，可能影響其在全球人工智能人才競爭中的優勢。

　　相比之下，中國依托龐大的人口基數與高效運轉的教育體系，在人工智能人才培養上展現出強勁的增長動能。中國高校近年來持續擴大STEM（科學、技術、工程、數學）領域研究生的招生規模，為人工智能領域的人才梯隊建設打下了堅實的基礎。此外，國家統一的課程標準，促進了人工智能教育的廣泛普及，為未來的高端人才儲備鋪設了道路。盡管如此，就現階段而言，中國在擁有豐富實戰經驗的頂尖人工智能研究人員數量上，與美國相比仍存在顯著差距。

　　在人才培養模式上，美國傾向于鼓勵學術界與產業界的自由融合與創新，從而孕育出具有高度創造力的人工智能專家；而中國則更加注重規模化的人才培養路徑與技術的快速產業化應用，以滿足人工智能行業對勞動力的迫切需求。國際合作層面，美國企業與國際科研機構保持著廣泛的聯系，而中國企業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對策略與路徑

　　比較分析發現，中美在人工智能競爭中各具特點。美國憑借長期的技術積累、成熟的資本市場及豐富的人才資源，在基礎研究、核心技術和國際標準制定上占據主導地位。相比之下，中國依托超大規模市場和數據資源，在應用技術與商業化上展現強勁實力。然而，中國在基礎研究、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，將為其創造更多的發展空間，或將拉大美國在技術創新方面的優勢，并進一步提高其在場景應用及市場規模等方面的競爭力。為鞏固并提升中國在人工智能領域的地位，進一步縮小與美國的差距，可從以下幾個關鍵方面采取具體策略：

　　一是加大對基礎研究的支持力度，爭取在處理器架構、核心算法及系統軟件等關鍵領域獲得更多突破。加速國產AI芯片、國產深度學習框架研發，強化自主可控與適配，防范“卡脖子”風險。設立專項基金與技術攻關計劃，促進科研機構與企業合作，推動基礎研究成果向應用場景轉化。

　　二是充分發揮廣闊市場和豐富應用場景的優勢。通過政策引導和專項扶持，加速人工智能技術在智慧城市、醫療健康、金融科技和自動駕駛等領域的落地與普及。建立更多“沙盒”監管機制，為企業創新提供靈活環境，同時放寬試點限制，鼓勵新興技術快速驗證與商業化。

　　三是優化風險投資生態，鼓勵多樣化投資模式，完善融資渠道，支持早期人工智能創業公司。利用好超大規模市場優勢，加速技術應用落地，推動技術迭代。加強數據資源共享與隱私保護，構建安全高效的數據生態系統，提升模型訓練與應用水平。

　　四是強化人才培養體系，增加STEM教育投入，提升高端人才供給。鼓勵高校與企業聯合培養，促進學術界與產業界融合。優化人才引進政策，吸引海外優秀的人工智能人才來華工作和交流。加強國際合作，提升人才與知識流動效率，為技術創新注入新動力。

　　五是重視政策扶持助推人工智能發展的關鍵作用。抓住全球人工智能競爭的重要時間窗口，合理評估監管寬松程度與創新風險之間的關系，在確保技術安全可控的基礎上，放寬前沿領域準入，加速技術突破與市場拓展，推動規模化發展以反哺技術提升。

　　（李磊系南開大學中國式現代化發展研究院、經濟行為與政策模擬實驗室教授，陳思佳系南開大學經濟學院博士研究生。本文是國家社科基金重大項目“全球產業智能化對我國供應鏈安全的影響及對策研究”的階段性成果）