AI 美中競爭呈現新態勢，性能差距幾乎消失、高階模型持續拉鋸

史丹佛大學於 4 月 13 日公布最新《AI Index》年度報告，這份長達 423 頁的第九版報告，從模型發表、資金流向、勞動市場到能源與水資源消耗，全面描繪人工智慧產業的最新變化。

報告顯示，美中 AI 模型性能差距已幾乎消失，中國在多項指標上持續逼近甚至超前，美國則仍在高階模型數量、私募投資與資料中心基礎建設上保有優勢。

報告指出，截至 2026 年 3 月，Anthropic 的頂尖模型僅以 2.7 個百分點領先最佳中國競爭者；自 DeepSeek 的 R1 在 2025 年 2 月一度追平美國模型後，雙方優勢持續拉鋸。雖然美國在 2025 年推出 50 個值得注意的 AI 模型，數量高於中國的 30 個，但美國私人投資達 2,859 億美元，遠高於中國的 124 億美元。在此同時，報告也強調，中國官方引導基金自 2000 年以來估計已向 AI 企業注入 1,840 億美元，且中國在 AI 論文、引用占比、專利核准與工業機器人安裝量等領域已居全球領先。

▲ 中美人工智慧模型效能差距幾乎消失。（Source：史丹佛大學，下同）

在基礎建設方面，美國的資料中心優勢最為明顯，全國擁有 5,427 座，遠高於中國的 449 座；到 2025 年底，AI 資料中心總功率容量已達 29.6 GW，規模接近紐約州尖峰用電需求。報告同時提醒，AI 擴張伴隨沉重環境代價，例如訓練單一模型 Grok 4 估算排放 72,816 噸二氧化碳當量，而 GPT-4o 推論所消耗的年度用水量，甚至可能超過 1,200 萬人的飲用水需求。

▲ 美國擁有最多的 AI 資料中心。

隨著資料中心快速擴張，地方反彈也愈來愈強。根據 Data Center Watch，過去 2 年美國已有價值 640 億美元的資料中心計畫因地方反對而遭阻擋或延宕，至少 142 個倡議團體在 24 個州動員，且反對聲音橫跨兩黨。報告還提到，印第安納波利斯一名支持資料中心重劃案的市議員，4 月初曾遭人向住處開槍，門口並留有「No Data Centers」字條，所幸他與 8 歲兒子都未受傷。

至於 AI 是否真正帶動生產力，報告給出的答案並不一致。個別任務層面上，客服人員每小時可多解決近 15% 的案件，使用 GitHub Copilot 的軟體工程師完成的 pull request 增加 26%，行銷團隊使用 AI 製作廣告時，產出更提升 50%。但放眼整體美國經濟，2025 年生產力成長達 2.7%，AI 對總要素生產力的實際貢獻卻僅有 0.01 個百分點。報告並指出，在需要深度推論的工作上，AI 有時反而拖慢速度，例如開源開發者在 AI 輔助下反而慢了 19%，依賴 AI 學習的軟體工程師也沒有明顯提速，還可能留下不利長期發展的學習代價。

勞動市場的變化同樣受到關注。美國 22 到 25 歲軟體工程師的就業人數，到 2025 年 9 月已較 2022 年高點下滑近 20%，而年長開發者的人數仍持續增加。受訪企業中，也有三分之一預期未來 1 年會因 AI 而縮減人力。報告之外，麻省理工學院（MIT）這項獨立研究更指出，95% 的企業在估計 350 億到 400 億美元的 AI 投資中尚未看到回報，只有 5% 成功將工具規模化建置，為這波 AI 熱潮增添更多現實壓力。