北京时间1月19日，英国《金融时报》经济社评作者泰杰·帕里克(Tej Parikh)发文称，电力充裕、开源模型领先以及制造业实力将帮助中国赢得AI竞争。
以下是文章主要内容：
本周将迎来DeepSeek震惊硅谷一周年纪念日。去年初，这家中国AI创业公司推出了一款高性能大语言模型，成本却只有美国科技巨头的零头，这让硅谷瞠目结舌。
目前，中美正在争夺全球AI领域的领导地位。美国在尖端大语言模型方面暂时领先，这主要是因为它能大量获取最先进AI芯片。这些芯片主要由英伟达设计。
但在本期专栏中，我认为应当将这场AI竞赛视为马拉松，而非追逐最强模型的短跑。从这个角度来看，我认为中国将胜出。
实现技术主导地位归根结底取决于两大核心要素：创新与普及。接下来我将逐一阐述。
中国开源模型优势
得益于高端芯片的训练能力，OpenAI、谷歌和Anthropic等美国公司开发的AI模型处于领先地位，但这种领先并非板上钉钉。
以DeepSeek、阿里巴巴、月之暗面等为代表的中国企业正紧追不舍。根据模型评估机构Artificial Analysis的数据，中国顶尖大语言模型与美国的性能差距正在快速缩小。
中国在开源模型方面处于领先地位，这类模型可以免费发布，供开发者修改和再训练。(下面会详细说明这为何重要)。
中国大模型性能与美国接近
实际上，中国已经证明，即使在尖端芯片量产受限的情况下，他们也能通过开发对算力要求远低于美国的先进模型，实现技术创新。
“如果能够继续发挥算法效率、数据质量和系统级设计的优势，在中国训练的模型仍可能与美国最顶尖的模型竞争。”凯投宏观中国经济学家利亚·法伊(Leah Fahy)表示。她近期刚发布了一份关于AI竞赛的新研究报告。
算力不是决定性的
她援引了谷歌DeepMind的研究成果，该研究发现：即便算力较弱，但基于更丰富数据训练的小型模型也可能超越规模更大的模型。同样，一项OpenAI的研究也表明，模型可以在较不先进的硬件上实现接近前沿水平的性能。
鉴于中国企业在AI前沿领域的惊人追赶速度，以及中国集中统筹的产业发展战略，未来中国在芯片技术和制造领域超越美国能力的可能性不能排除。
自2016年将AI列为战略性产业以来，中国已投入大量资源用于研究、人才培养和基础设施建设。2022年，中国授予的STEM(科学、技术、工程和数学)博士学位比美国多出50%以上。中国研究人员在AI领域产出的专利数量更是美国的三倍。
澳大利亚战略政策研究所发布的二十年关键技术追踪报告显示，在截至2023年的五年间，中国在六大关键技术领域中有五个领域的高质量研究成果产出超越美国，仅在自然语言处理领域以微弱差距落后。
中国AI专利领先
尽管美国私营部门在AI领域的投资规模大于中国，但若将中国的财政支持纳入考量，双方实际投入资本的差距并不明显。
“在中国，建设数据中心能力这一资本密集型工作更多由国有电信运营商承担，这意味着科技公司承担的投资风险较小。”凯投宏观中国经济学家法伊表示。
中国公司正在加速提升主要用于“推理”的芯片产量，这种芯片用来运行AI模型而非训练。在这一细分领域，中国公司与英伟达的差距相对较小。伯恩斯坦预估，到2028年，中国将能够生产足够满足国内需求的推理芯片。
然而，赢得AI竞赛并不仅限于模型研发。技术的实际应用与在实体经济中的部署同样关键。在这方面，中国长期实施的国家驱动型产业战略赋予其显著优势，足够好的半导体水平以及大规模生产推理芯片的潜力，也将有力支撑技术普及。
电力
随着AI应用日益普及，驱动数据中心的发电量也需相应增长。
高盛预计，到2030年，中国的数据中心备用电力容量将超过全球预计需求的三倍以上，这有助于抵消不够先进芯片的更高功耗。
相比之下，该投行估计，美国13个区域能源市场中已有8个处于或低于关键备用容量水平。特朗普对太阳能和风能等绿色能源产业的施压无助于缓解这一问题。
中国发电量、矿产资源遥遥领先于美国
尽管中国在数据中心建设方面暂时落后，但其工程实力、高效的审批流程以及充裕的能源供给意味着能够快速实现规模化扩张。英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)近期指出，在美国建设数据中心需要“大约三年时间”，但中国“能在一个周末建成一所医院”。
供应链优势
此外，中国在芯片、数据中心、电网及其他先进技术建设所需原材料供应链中已取得主导地位。这种资源优势为中国在高科技应用中部署AI提供了充足空间。
“问题不再是谁的模型达到技术基准，而是谁能建立并维持一个将AI融入日常产品和服务的生态系统。”南加州大学法学教授张湖月近期为评论平台Project Syndicate撰文指出。
换言之，这场竞赛不仅是生成文本与图像的较量，更是通过感知、控制与决策将AI实体化嵌入物理环境的能力角逐。这涵盖了智能制造、人形机器人以及在汽车、手机、可穿戴设备等其他终端上的应用场景。
中国在关键矿产资源、综合制造业实力以及国家统筹调配生产与需求的集中力量，恰恰在此形成了战略优势。
而且，中国已在机器人、电动汽车等一系列互补技术领域确立领先地位，并已明确将“具身AI”提升为国家优先发展方向。
全球普及
最后，中国在将其AI技术推广到全球方面也处于有利位置。
多项调查显示，中国企业的AI国内普及水平并不落后于美国太多。长期以来，中国在公共服务和日常生活中整合技术的努力意味着技术扩散可能会更快。事实上，中国民众对AI的乐观程度远高于全球平均水平。
中国真正的优势在于国际市场。根据麻省理工学院和开源AI创业公司HuggingFace的一项研究，中国在“开放”AI模型下载的全球市场份额最近已超过美国。这些模型广受欢迎，因为它们免费发布，允许开发者进行定制，同时还可以使用本地而非美国的云服务提供商。
中国愿意对AI相关产品和基础设施提供补贴，这也推动了中国低成本开源模型在全球的扩散。微软总裁布拉德·史密斯(Brad Smith)上周强调，DeepSeek在新兴市场的部署上已超越西方。
高盛首席中国经济学家闪辉 (Hui Shan)在最近的一份研究报告中指出，中国与全球南方国家的紧密经济联系，是其在科技竞赛中的一大优势。
“华为在超过170个国家开展业务，积极推动这些国家采用中国的电信技术标准。随着更多国家加入这一行列，由此产生的网络效应将进一步提升中国标准对全球其他地区的吸引力。”闪辉在报告中称。
相比之下，在特朗普执政下的美国，其政策正在疏远贸易伙伴，尤其是在新兴市场国家。
目前，这两大超级大国似乎在进行不同类型的竞赛。美国凭借高额投资、优质芯片和专有生态系统，或更有可能在“打造最强模型”的短跑中胜出。中国则更擅长将“足够好”的模型融入实际应用中，并推动其全球普及。
然而，科技主导权的本质不仅在于前沿创新能力，更在于实际应用。从长远看，科技领导地位将取决于对“创新”与“普及”双重能力的掌控，而非仅仅依靠早期突破。美国仍在创新领域领先，但中国正在快速追赶，其芯片短板的影响可能比分析师预期更小，且在规模化部署方面具有独特优势。这正是我认为中国在这场马拉松中更具胜算的原因。