投行專家分析，中美 AI 之爭中，中國正在透過成本更低、計算更高效的模型，縮小和美國之間的差距。中國的優勢是國家級基建的執行能力，美國則面臨地方居民反對 AI 相關設備投資、電力供給不足等問題。
微信公眾號「首席經濟學家論壇」今天刊發摩根士丹利（Morgan Stanley）中國首席經濟學家邢自強20日在大摩宏觀策略談中分享的最新判斷。
他表示，「人工智慧（AI）敘事」正在發生變化。中國大模型的持續進步，正在讓全球市場重新理解中美AI競爭。」
中國廠商近期發布的Kimi K3開源大模型，表現卓越。邢自強說，這不是一夜之間出現的奇蹟，而是中國AI模型行業持續積累和進步的結果。6月份智譜發布的GLM-5.2，同樣也表現出色。預計未來還會出現規模更大、性能更好、具有全球競爭力的中國模型。
他說，這也體現出中國AI採取的是一條不一樣的路徑，它的重點並不是簡單追趕前沿模型的算力，而是更強調實際應用價值。中國會通過優化速度、優化成本效率和系統整合，讓AI技術能夠更快在實體經濟和應用場景中落地。
與此同時，美國AI雖然仍然領先，但也面臨挑戰。
他指出，AI的「軍備競賽」不只是買高階晶片，更關鍵的是，誰能夠構建一個完整的AI生態鏈和基礎設施，其中就包括資料中心，以及支持這些資料中心運轉的能源系統。
現在，美國AI投資正撞上現實中的「三堵牆」，即當地居民反對、電力供給不足，以及地方政治監管。
美國許多州的居民認為，AI算力中心不能帶動當地就業，反而可能帶來污染和能源價格上漲，所以社區紛紛投反對票。
據統計，從現在到2028年，美國將面臨大量電力缺口。要支持這些資料中心建設，電網跟不上。此外，美國各個州可以針對資料中心建設推出自己的監管規定，這種對資料中心的抵制，去年以來已經明顯加速。
他說，在AI發展上，美國仍然擁有前沿模型優勢，但面臨能源和基礎設施瓶頸；中國則依托低成本大模型和國家級基建能力進行追趕。
未來全球AI版圖可能演變成2條路徑並行：一是美國這種成本較高、封閉生態、追求最前沿大模型的路徑；一是中國藉由較大的能源供應能力，用開源、低成本、高靈活性的模型，搭建數位公共基礎設施的路徑。
另外，野村證券中國首席經濟學家陸挺近日在騰訊財經「經濟大家說」欄目中也提到，當前全球AI版圖，第一是美國，中國處於第二的位置。「中美之間在大模型表現上的差距可能也就6個月，最多不超過1年。」
他認為，中國的優勢集中在電力供應與電網建設、AI與製造業結合的完整產業鏈，以及頂尖AI人才儲備。
但他也指出，中國是最大晶片進口國，高階晶片依賴其他經濟體，過去2個月進口增速已超25%，AI帶動晶片漲價反而會惡化中國的貿易條件。在大技術沒有突破的情況下，最關鍵的瓶頸還是在於製造晶片的曝光機會。
（作者：張淑伶；首圖來源：Flickr/U.S. Department of Agriculture CC BY 2.0）
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