所谓中美AI竞赛，实则是两个文明基于不同禀赋、路径与认知展开的多维战略博弈——美国“All-in”深度学习与通用人工智能，中国押注具身智能与产业落地，二者看似互补，实则已滑入结构性对抗的深水区。
本文作者迪恩·W·鲍尔（Dean W. Ball）是美国前政府AI战略核心制定者之一，曾深度参与特朗普政府时期《赢得竞赛：美国AI行动计划》（Winning The Race: America’s AI Action Plan）的起草工作。他长期活跃于科技政策与地缘技术竞争研究领域，现为知名科技评论平台Hyperdimensional的主笔，其观点融合了政策实操经验与对技术演进的深刻洞察，在硅谷与华盛顿均具有广泛影响力。
一、别再用“赛跑”形容中美AI竞争了，那完全是外行话
每次一说“中美AI竞赛”，大家脑子里就自动浮现两个运动员在跑道上拼命冲刺的画面？错！大错特错！真正的中美AI博弈，压根不是一场有起点、有终点、有计时器的田径比赛。
赛跑这个比喻，除了听起来热血、押韵、好传播，几乎啥都没说对。
回溯历史，“太空竞赛”之所以成立，是因为目标极其清晰——谁先把人送上月球，谁就赢。
可AI呢？AI的终点线在哪儿？是通用人工智能（AGI）？是完全自动化的经济体系？还是某种我们连名字都还没想出来的新文明形态？老实讲，别说你我不知道，连OpenAI的萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）、白宫AI办公室、北京的科技部，全都一头雾水。
我们就像两艘巨大的远洋巨轮，在茫茫黑夜里各自调转船头，朝着一个连自己都说不清的“新大陆”航行。我们隐约觉得那地方可能是“印度”，但更可能是一块从未被地图标记过的全新大陆。我们甚至不确定自己走的方向对不对——但有一点我们心里都门儿清：谁先到，谁就掌握规则制定权。
所以，与其说是“赛跑”，不如说这是一场“无边界、多维度、技术—科学—经济三位一体的文明级对赌”。美国赌的是软件与算法的终极胜利，中国押的是硬件与制造的现实红利。两者路径迥异，却注定要在同一个未来狭路相逢。
二、美国“All-in”深度学习：我们已经被“苦涩教训”彻底“洗脑”
如果说中国还在犹豫要不要All-in AGI，那美国早就一头扎进深度学习的深水区，连退路都烧了。这不是政府强行推动的结果，而是市场、资本、科技巨头共同选择的“集体皈依”。从英伟达的GPU狂潮，到微软Azure和亚马逊AWS的AI基础设施军备竞赛，再到华尔街对AI公司的疯狂估值——整个美国经济如今就是一场围绕“算力即权力”的巨型杠杆赌局。
而驱动这场赌局的，正是AI领域最著名的“苦涩教训”（The Bitter Lesson）：过去几十年AI发展的历史反复证明，那些精巧的算法设计、人类知识的硬编码、复杂的规则系统，最终都会被“更多算力 + 更大模型 + 简单但可扩展的学习机制”无情碾压。
换句话说，别再幻想靠“大聪明架构”弯道超车了，砸算力才是硬道理！
这个认知早已深入硅谷骨髓。
萨姆·阿尔特曼那句“深度学习就是管用”（Deep learning just works），听起来像鸡汤，实则是残酷现实。而美国政府——无论是拜登时期的政策制定者，还是特朗普团队中那些懂技术的幕僚——都心知肚明：未来十年AI的胜负手，不在数据、不在微调技巧、不在所谓“中国式工程优化”，而在谁能掌控最多高端芯片、最大规模数据中心、最强云端调度能力。
因此，美国的国家战略早已从“要不要发展AI”转向“如何以最快速度堆出最大算力”。这种“All-in”姿态，是历史罕见的——整个国家像一台高速运转的AI印钞机，一边疯狂融资，一边疯狂建厂，一边疯狂训练模型。只要“深度学习有效”的基本假设不崩塌，这套逻辑就牢不可破。而目前，没有任何迹象表明这个假设会失效。
三、中国没那么“AGI上头”，但他们的策略更接地气、更危险
与美国狂热追求AGI不同，中国官方和产业界对“通用人工智能”显得异常冷静——甚至可以说，还没完全“被AGI洗脑”。但这绝不意味着中国落后，恰恰相反，他们正在打一套完全不同的组合拳，而且这套打法，正精准命中美国的软肋。
第一招叫“具身智能”（Embodied AI）——机器人、无人机、智能汽车、工业传感器，凡是能跑能动、能摸能碰的AI硬件，中国都在疯狂布局。这不是空谈，而是基于中国无与伦比的制造生态：全球70%以上的消费电子、60%以上的汽车零部件、80%以上的电池产能都集中在中国。
这意味着，当美国还在为一个机器人手部的精密电机反复调试时，中国工厂已经能以“Kia的价格造出Mercedes的底盘”。更可怕的是，随着国产芯片（如昇腾、寒武纪）和开源大模型（如DeepSeek、Qwen）的成熟，中国正把“廉价但够用”的AI大脑，批量装进无数智能硬件里——形成所谓的“智能硬件洪流”。
第二招是“开源快跟”（Fast-Following with Open-Weight Models）——既然美国封锁高端芯片，那就绕开训练，专注推理。中国团队大量采用Llama、Mistral等开源模型，进行本地化微调和压缩，然后部署在工厂、物流、安防等场景。这种策略不仅规避了制裁，还直接侵蚀了美国AI公司的利润空间：你花10亿美元训练的模型，我花100万就能部署出90%的效果，客户还觉得更稳定、更便宜。
第三招最狠：狠抓“当下落地”——不是等AGI降临，而是让今天的AI立刻在工厂里跑起来。中国企业在数据管道、业务对接、人机协作等“脏活累活”上下了苦功。比如某长三角制造厂，用AI视觉检测电路板缺陷，配合自研调度系统，把良品率提升了12%。这种“实用主义AI”，短期内可能没那么炫酷，但积累的数据飞轮和产业惯性，未来可能成为压垮美国纯软件模式的关键砝码。
四、中美各打各的牌，但制造能力的差距正在撕裂美国的AI幻觉
有意思的是，中美两国的AI战略，几乎完美对应各自的文明长板：美国擅长高抽象、高杠杆、高毛利的软件服务——从操作系统到社交平台，从金融衍生品到云计算API，全是“看不见摸不着但能收全世界钱”的生意。而中国则牢牢掌控着“看得见摸得着”的实体世界——从螺丝钉到电动车，从5G基站到液冷机柜，制造能力早已深入骨髓。
这种分化带来一个残酷现实：美国的机器人可能更“聪明”，因为神经网络更先进；但中国的机器人一定更“能打”，因为电池续航更长、关节更耐用、成本更低。今天你去深圳看机器人展会，会发现中国厂商已经能把六轴机械臂做到2万元人民币以内，而美国同类产品动辄5万美元。更别说那些穿梭在东莞工厂里的AGV小车、盘旋在广州港口上空的物流无人机——它们不追求AGI，但每天都在实实在在地替代人力、提升效率。
反观美国，尽管在模型、芯片、云平台三方面仍保持领先，但“制造空心化”的后遗症正在AI时代集中爆发。你以为AI只是代码？错了！AI最终必须“落地”——而落地，靠的是执行器、传感器、散热系统、电源管理……这些，恰恰是中国的强项。
更讽刺的是，美国现在疯狂建设的数据中心，其实大量依赖中国的铜线、变压器、液冷泵。也就是说，美国用中国生产的硬件，运行自己写的软件，然后宣称“我们在引领AI革命”——这画面是不是有点魔幻？
五、别被“开源模型”迷惑，真正的护城河是操作系统级生态
很多人以为，只要中国能用上Llama 4或Qwen 3，中美AI差距就抹平了。这是天大的误区！开源模型确实重要，但真正决定胜负的，从来不是模型本身，而是围绕模型构建的整个“操作系统级生态”——包括用户界面、开发者工具、应用商店、支付系统、数据闭环、品牌信任、网络效应。
举个例子：你手机里可能装了十几个AI助手，但你每天点开的，可能只有Siri或微信内置的那个。为什么？因为它们无缝嵌入你的使用习惯，和你的通讯录、日历、支付账户深度绑定。这种“粘性”，不是换个模型就能复制的。
美国在这方面拥有绝对优势：苹果的iOS、谷歌的Android、微软的Windows、Meta的社交图谱、亚马逊的电商闭环——每一个都是亿万用户的行为数据沉淀下来的“数字护城河”。而中国虽然有微信、支付宝、抖音这样的超级App，但在全球范围内的渗透率和平台开放度仍有限。因此，即便中国模型在某些任务上跑分更高，也很难挑战美国在“AI操作系统”层面的统治地位。
然而，危险恰恰在这里：一旦中国意识到这一点，并开始系统性构建自己的AI生态（比如通过“鸿蒙+昇腾+盘古”三位一体），美国的护城河就可能被从内部瓦解。而如果中国再把这套生态输出到东南亚、中东、非洲——那才是真正颠覆全球秩序的开始。
六、最可怕的不是竞争，而是双方都误判了对方的战略意图
文章最后，作者发出一个令人脊背发凉的警告：当前中美AI战略之所以还能“互补共存”，是因为双方都没把对方逼到绝境。美国以为中国只是在搞应用层优化，中国以为美国只是在炒AGI概念。
但一旦某一方突然“觉醒”——比如中国高层某天意识到AGI的军事颠覆性，决定举国All-in；或者美国发现中国机器人集群已形成战场优势，开始大规模军事化部署——那么这场“模糊竞争”就会瞬间升级为“生死对决”。
更讽刺的是，美国一些政客还在高调宣称：“我们要用AGI建立永久性的美国主导新秩序！”——这种言论不仅幼稚，而且极度危险。它会让中国彻底放弃幻想，加速AGI军事化。而一旦两个核大国都开始把AGI当作“终极武器”来研发，人类文明就真的站在悬崖边上了。
所以，作者呼吁：别再用“赢”或“输”来思考AI竞争。真正的“苦涩教训”或许是——在这个充满不确定性的时代，最大的风险不是技不如人，而是误判时代。中美两国都必须承认：我们正在驶向一片无人探索的海域，谁也无法保证自己的罗盘指向正确。唯一能做的，是在竞争中保持克制，在对抗中留有余地——因为最终，AI不是用来打败对方的武器，而是人类共同面对未来的工具。