抗美援朝時期，一次戰役后美軍從一名戰死的中國指揮員身上發現一本日記本，里面對美國的現代化武器、裝備、自動化科技和能力大加贊賞，但對美國的戰術嗤之以鼻。

如果我們把今天中美的AI競爭比作一場新的朝鮮戰場，那么美國的芯片技術就是當時的美軍裝備，轟動一時的DeepSeek算法就是志愿軍的戰術。但事實上，真正的朝鮮戰爭中我們絕大多數時間里是占據劣勢的一方，被美軍壓著打。我們的戰術多次出奇制勝，但結果往往不佳，整個朝鮮戰場我們屢次包圍美軍，卻一直做不到全殲，因為美軍在飛機、坦克、航母、大炮的保駕護航下，一而再再而三的突圍，起死回生。

朝鮮戰爭我們沒輸，美國沒贏。但我們不得不承認美軍的科技技術是領先我們的。

今天當中國以假亂真的仿生觀賞魚“金鱗”在上海臨港亮相，當中國AI模型百花齊放，國人大喊：“沒有高性能芯片，我們優化算法也能逐鹿AI”時，很多人開始錯覺地認為中國AI已經到了與美國抗衡，甚至超越的地步。

我們封鎖稀土，證明在稀土加工技術上我們領先美國；美國封鎖芯片，只能證明美國在AI技術上領先中國。

中國的AI技術并未到達斯普特尼克時刻。

這些錯覺來自于年初，美國總統特朗普重返白宮的首個周末，中國DeepSeek向硅谷及白宮投下一記“閃光彈”，以低開發成本和高性能震撼了美國AI同行。DeepSeek的橫空出世被普遍視為中國AI能力能匹敵甚至超越美國的證據，很多人聲稱這標志美國此前遏制中國AI硬件技術的多年努力似乎將付之流水。特朗普將DeepSeek的這項突破稱為美國AI產業的警鐘，“提醒我們必須高度專注于競爭”。美國商業巨頭們稱之為“普特尼克時刻”。

“斯普特尼克時刻”指1957年10月4日蘇聯成功發射世界上第一顆人造衛星“斯普特尼克1號”這一歷史事件。它震驚了美國，使其意識到在太空競賽中被蘇聯超越，令西方世界陷入一段恐懼和焦慮。

于是在結合仿生魚“金鱗實現魚類原生游姿的全模擬；無人機在沙特玩出法天象地，機械人在春晚跳舞，并與人類進行半馬比賽……很多人認為中國AI至少已經與美國齊頭并進。

中國在2017年7月正式進入AI這條賽道，發布《新一代人工智能發展規劃》，明確提出了2030年成為全球AI領導者的目標。這之后AI均是國家扶持和關注的焦點領域之一，尤其是強調AI技術在各行業的廣泛應用。數據顯示，中國AI產業去年已突破7000億人民幣規模，并連續多年維持20%以上增長率。

目前內地除了一鳴驚人的Deepseek外，還有百度旗下的文心一言、百度云，騰訊混元和騰訊云以及阿里巴巴的大模型、AI晶片和AI云技術。三巨頭以外，還有大模型的“六小虎”，目前規模尚小又被稱為AI“獨角獸”企業，即估值超過10億美元的新創公司，分別是月之暗面、智譜、百川智慧、MiniMax、階躍星辰與零一萬物，前四者均由清華教授或校友創立。

除了上述的，還有一些成立較早、更專注于電腦視覺和語音識別技術的企業——AI“四小龍”，分別是商湯科技、曠視科技、依圖科技和云從科技。他們最早入局，在美國的OpenAI帶動全球大模型熱潮之前，這些公司已憑借技術研發能力占據了安防、金融、交通等行業的人臉辨識、影像辨識等，后期在AI模型熱潮中聞風而動。

這些巨頭、小虎、小龍們在國內目前已經走上了其他行業同樣的道路，“國內養蠱，不斷內卷”，相互間殺得難分難解，不斷升級各自AI模型，就像在DeepSeek－R1發表不久后，阿里巴巴隨后也發布了其最新的大模型Qwen 2.5－Max，聲稱全面超越DeepSeek－V3、GPT－4o和Llama－3.1－405B。

這樣的報道太多了，讓國人產生了錯覺，實際上，中國AI發展與美國仍然存在一定差距。不過這個差距遠不是抗美援朝時一個農業國家和一個工業國家那么明顯了。僅是兩名尖子生有關第一名排位賽的競爭，美國和中國一直保持著頭兩名的位置，當下美國在實踐、創新和投資三項指標都排榜首，且在”投資“方面美國與中國的差距逐步拉大，美國得分較高。

中美在AI領域的具體比較如下：

在大數據方面，美國的數據生態更加多元化。美國具有工業和科技的先發優勢，擁有多個先進行業和學科，這些幫助美國累積了大量高品質的專業數據。而且美國和歐洲的數據共享性高，加上英語全球通用的語言優勢，美國在英文語料、全球經濟交易、科技專利等方面具有優勢。

不過對于這點，中文也有天生優勢，中文單詞比拉丁文語有更高的存儲量，利于組合且方便查閱的優點，這是DeepSeek崛起的一大因素——中文算法。同樣的存儲單元和運算空間下，中文的處理速率比英文更快更節能，DeepSeek就是靠中文算法打開一片天的。

在學術研究這一大指標上，中國雖然在AI相關的論文發表數量上大幅超過美國，但美國在創新品質和論文影響力上領先；而生成式AI專利方面，雖然中美兩國申請者提交的專利數量相當，但美國申請者持有的實際授權專利數量比中國多近10倍。美國在這方面的優勢還是因為地主家有余量，這是總量的差異，但最近一年開始，只論年數量，中國已經反超美國，別忘了全球50%的AI人員是華人。

在投資上，從2014年至2024年間，美國AI產業總投資額超6050億美元，中國則是860億美元遠低于美國。在全球私人投資中，美國AI新創獲得投資的占比最高，從2020年的51%（225億美元）成長至2022年的53%（270億美元），英國、加拿大分別位居第2、3，中國則從29%（123億美元）大幅下降到10%（53億美元）。

這一條的評分最沒有參考意義，一方面中國是政府資金導向，與美國主要依靠私人投資不同，但這一項卻偏偏比較私人投資，另一方面美國一袋螺絲能賣9萬美元，中國僅需幾十人民幣，比較購買力和產出效果，中國資金使用早已超越了美國。

目前芯片是中國在算力方面大大落后美國的重要原因，與演算法或數據不同，先進芯片的制造極為困難，且芯片作為一種實體產品，被美國通過出口管制阻止其跨境流通，試圖釜底抽薪。因此中國短期內難以撼動美國在高端算力和全球運算基礎設施方面的占主導地位。

中國正在以舉國體制“惡補”芯片供應鏈這方面，并在光子芯片、量子芯片上時刻裝備彎道超車。

美國目前最大的問題是不確定性太多，許多在美國留學和工作的中國AI工程師因簽證等問題，未能順利留在當地發展，正在加速回流中國，這為中國提供了大力吸納人才的機會，無疑為日后與美國競爭增加了自身的籌碼。