来源：市场资讯

（来源：图灵人工智能）

一、问题的提出

今日之人工智能，已不是一门孤立技术，也不是若干公司之间的产品竞赛，而是新一轮生产力、新一轮产业组织方式、新一轮国家能力的集中表现。谁能掌握人工智能，谁就能在科学发现、工业制造、军事安全、社会治理、文化传播和国际规则中取得更大主动。正因为如此，中美之间的人工智能竞争，表面看是模型参数、芯片制程、数据中心、应用商店和开源社区的竞争，实质上是两种技术体系、产业体系和组织体系在长期历史进程中的较量。

在这个问题上，有两种错误意见最值得警惕。一种是悲观论，以为美国有先进芯片、世界顶尖实验室、云计算巨头和资本市场，中国受制于高端半导体和基础软件，因而不可能赶上。另一种是速胜论，以为几个模型追近了榜单，几个应用出圈了世界，几个开源项目赢得了开发者，中国便已经取得决定性优势。前者看见了困难，却看不见历史的运动；后者看见了进步，却看不见长期斗争的深水区。二者共同的错误，是把人工智能竞争看成一两次会战，而没有看成一场长期的、复杂的、反复拉锯的持久战。

人工智能之争，不能用一日一时的榜单定胜负，也不能用某一型号芯片的禁售或放行定兴衰。今日领先者，明日可能被新范式追赶；今日受制者，明日可能以效率、开源、场景和工程组织突破封锁。人工智能没有静止的战场，只有不断迁移的主攻方向。模型训练是战场，芯片制造是战场，数据治理是战场，产业落地是战场，人才教育是战场，安全治理也是战场。谁把它看窄了，谁就会在宽广战场上失去主动。

二、为什么不是速胜战

人工智能竞争之所以不是速胜战，首先因为它依赖的基础太厚。一个大模型的背后，是芯片、EDA、制造设备、先进封装、内存、网络互联、数据中心、电力系统、冷却系统、云平台、算法框架、数据工程、人才组织和商业闭环。模型发布只是前线的一次亮相，真正的胜负在后方的长期供给能力。

美国的优势是现实的。它拥有全球最强的头部模型公司，掌握高端 GPU 与云计算生态，拥有深厚的大学科研体系和风险投资体系，能够以资本、人才和市场快速放大技术突破。其科技企业可以在全球吸纳人才、组织算力、积累用户，再把模型能力转化为平台能力。这种优势不是短期可以轻易消解的。

但美国的优势也不是不可动摇的。高成本训练、高价闭源服务、算力集中、能源压力、监管争议、资本回报焦虑和社会信任分裂，都会削弱其长期战斗力。人工智能不是只看“最强模型”，还要看“谁能把模型变成最多行业的生产工具”。若最强模型只是少数公司和少数用户的昂贵武器，便不能自动变成广泛社会生产力。

中国的劣势也是现实的。高端芯片、先进制造设备、核心软件生态、基础理论原创和全球开发者信任，都存在短板。若对此视而不见，只满足于应用层热闹和榜单接近，就会误判形势。人工智能是硬科技与软生态的结合，缺少任何一环，都可能在关键时刻受制于人。

但中国的优势同样不可低估。中国有完整工业体系，有大规模工程师队伍，有丰富产业场景，有超大规模市场，有制造业、物流、金融、教育、医疗、政务和消费互联网积累的数据与流程，有地方和企业推进应用扩散的组织能力。更重要的是，中国在受约束条件下被迫走出一条“少算力、重效率、强工程、广开源、快落地”的道路。这条道路未必能在每一次顶级模型竞赛中立刻夺魁，却可能在长期竞争中形成新的成本优势和生态优势。

所以，速胜是不可能的。美国不可能仅靠芯片封锁便长期压住中国，中国也不可能仅靠几个模型突破便立刻完成全面反超。人工智能的胜利，不属于一时领先者，而属于能在长期摩擦中不断学习、不断组织、不断扩散、不断降低成本、不断形成真实生产力的一方。

三、为什么是持久战

人工智能的持久性，来自三个基本矛盾。

第一，是算力扩张与效率革命之间的矛盾。美国路线长期依靠超大规模算力、超大资本投入和超大数据中心推动前沿模型跃迁。这一路线威力巨大，但成本越来越高，能源、电力、芯片供应和资本回报都会成为约束。中国在高端算力受限条件下，必须更多依靠算法效率、模型稀疏化、推理优化、软硬协同和应用端压缩。前者是大兵团正面推进，后者是机动作战和工程突围。两种路线将在相当长时期并存、竞争和相互吸收。

第二，是前沿能力与产业落地之间的矛盾。大模型会写代码、会推理、会生成图像、会操作软件，但要进入工厂、医院、学校、港口、电网、矿山、农田和实验室，还要解决可靠性、成本、责任、隐私、流程改造和组织变革问题。前沿模型只是打开了门，产业落地才决定能否占领阵地。谁能把人工智能变成工人、工程师、医生、教师、科研人员和中小企业都用得起的工具，谁就能把技术优势转化为社会优势。

第三，是封锁与开放之间的矛盾。美国试图通过芯片、云服务、模型权重、人才流动和联盟规则保持优势；中国则必须在自主可控与全球合作之间寻找平衡。完全依赖外部，便会被人卡住咽喉；完全闭门造车，又会错过全球知识流动。正确路线不是盲目脱钩，也不是单纯依附，而是在关键环节建立自主能力，在开放生态中扩大朋友，在国际市场中争取用户，在开源社区中形成事实标准。

由此可见，人工智能竞争的长期性不是主观愿望，而是客观结构。它既不会因美国一次管制而结束，也不会因中国一次突破而结束。它将经历防御、相持、反攻三个阶段，且每个阶段都可能反复交错。

四、战略防御阶段：承认差距，保存力量，建立根据地

人工智能领域的战略防御，并不意味着消极等待，而是承认强敌优势，避免在不利条件下盲目决战。对中国而言，最危险的不是暂时落后，而是在暂时落后时失去判断；不是被卡脖子，而是被卡住之后仍幻想旧路可通。

在这一阶段，最重要的是建立若干技术根据地。

第一是算力根据地。不能只追求采购多少 GPU，而要建立国产芯片、异构计算、先进封装、国产框架、推理平台、电力调度和数据中心运维的完整体系。算力不是单个硬件指标，而是从芯片到系统、从训练到推理、从云端到边缘的综合能力。没有自己的算力组织能力，就没有持久战的粮草。

第二是模型根据地。不能迷信最大参数，也不能满足于小模型替代。要在大模型、推理模型、多模态模型、智能体、具身智能和行业模型之间形成梯队。通用模型解决基础能力，行业模型解决场景深耕，端侧模型解决普及扩散，开源模型解决生态壮大。模型体系要像纵深阵地一样，有前沿、有支撑、有机动、有群众基础。

第三是数据根据地。数据不是越多越好，而是越真、越准、越可用越好。中国的最大优势不在互联网文本，而在产业现场、制造流程、工程经验、设备运行、供应链协同和真实服务场景。若能把这些数据依法合规地组织起来，形成高质量行业数据闭环，就能把产业纵深转化为模型纵深。

第四是人才根据地。人工智能的竞争，不只是几个天才科学家的竞争，更是大批工程师、产品经理、数据标注者、行业专家、教师和管理者的协同竞争。要让更多年轻人理解数学、计算机、工程和产业现场；要让科研机构、企业和高校之间流动起来；要允许试错，奖励原创，减少短期考核对长期研究的伤害。没有人才纵深，就没有战略纵深。

五、战略相持阶段：以效率破规模，以场景破封锁，以开源破垄断，以治理破风险

当美国仍保持部分前沿优势，而中国又不能被压垮时，竞争就进入战略相持。相持不是停顿，而是最复杂、最关键、最考验组织能力的阶段。此时，胜负不在一次会战，而在持续消耗、持续学习、持续扩散。

在相持阶段，中国的第一策略，是以效率破规模。美国可以用更大算力训练更大模型，中国必须用更高效率取得接近能力。模型蒸馏、稀疏激活、混合专家、强化学习、低精度训练、推理缓存、端云协同和软硬一体优化，都是在有限条件下争取主动的办法。谁能以更少芯片、更低能耗、更低成本提供足够好的智能，谁就能争取更广大市场。

第二策略，是以场景破封锁。封锁最容易作用于单点技术，最难封锁完整产业体系。一个国家若只有模型公司，没有制造业、服务业、物流体系和真实应用，就很难把模型变成大规模生产力。中国的机会，在于把 AI 深入到汽车、机器人、家电、装备制造、能源电力、城市治理、跨境电商、农业和医疗辅助之中，让每一个行业都成为模型改进的训练场，让每一个场景都成为技术迭代的反馈源。这样，外部压力越大，内部循环越强。

第三策略，是以开源破垄断。闭源模型可以形成商业护城河，开源模型则可以形成群众路线。开源不是不要商业，而是通过开放权重、开放工具、开放评测、开放社区，让更多开发者、企业、学校和研究机构参与改进。一个国家的人工智能生态，不能只靠少数巨头闭门推进，还要依靠千千万万开发者在不同场景中修路架桥。开源生态一旦形成，就会像分布式根据地一样，难以被单一封锁摧毁。

第四策略，是以治理破风险。人工智能若只追求能力，不解决安全、偏见、隐私、失业、诈骗、深度伪造和责任归属问题，最后会损害社会信任。持久战不是无纪律的混战，而是有目标、有边界、有约束的长期建设。中国要取得最后优势，不能只证明模型强，还要证明人工智能可控、可信、可用、可负担，并能服务于广大人民的生产生活。

六、战略反攻阶段：胜利不在榜单，而在新生产力体系

什么叫人工智能领域的最后胜利？不是某一天宣布某个模型超过所有美国模型，也不是某一家公司市值超过美国巨头。真正的胜利，是形成自主可控、开放包容、成本可承受、应用广泛、安全可信的新一代生产力体系。

到那时，人工智能应当不只是大公司的工具，而是普通企业的工具；不只是程序员的工具，而是工人、农民、医生、教师、科研人员和基层治理者的工具；不只是城市精英的工具，而是县域经济、乡村产业和中小企业也能使用的工具。若人工智能只服务少数人，它的力量就有限；若人工智能进入千行百业，它就会成为真正的历史力量。

战略反攻的标志，不是简单的“模型第一”，而是几个更深的指标：每单位算力产生更多智能，每单位能耗创造更多价值，每个行业都能形成 AI 改造方案，每个地区都能获得基本智能服务，每个劳动者都能借助 AI 提高能力，每个企业都能以合理成本接入智能基础设施。谁做到这些，谁就掌握了人工智能时代的主动权。

这也决定了中国不能把胜利理解为对美国的简单压倒。人工智能是全人类技术，若最后走向的是全面封闭、全面对抗、全面军备竞赛，那么即使一时领先，也会损害人类共同安全。中国应当争取的胜利，是在竞争中建立自主能力，在开放中扩大技术影响，在治理中降低共同风险，在发展中让更多国家共享智能红利。这样的胜利，才是更高层次的胜利。

七、结论：持久战的根本，是战略定力

人工智能领域的持久战，根本在战略定力。

不能因美国强而恐惧。强者也有弱点，先发者也有路径依赖，资本充足者也有成本压力，技术封锁者也可能刺激对手自立。

不能因中国进步而轻敌。追近不是超越，突破不是体系完成，应用繁荣不是底层安全。没有高端芯片、基础软件、原创理论和全球生态的持续建设，任何阶段性胜利都可能变成短暂热闹。

不能因封锁而闭关。自主不是孤立，开放不是依附。最好的战略，是在开放中增强自主，在自主中扩大开放。

不能因榜单而忘记人民。人工智能最终要回答的，不是某个测试集上的分数，而是能否增加生产、改善生活、推动科学、提升教育、保障安全、降低成本、扩大公平。离开这个根本，技术越强，风险也越大。

所以，人工智能之战，既是技术战，也是产业战、组织战、教育战、治理战和文明选择之战。其道路不会平坦，其时间不会短促，其胜负不会由一城一地决定。凡主张速胜者，是轻看了美国的厚实家底；凡主张必败者，是轻看了中国的产业纵深和历史韧性。正确的结论只能是：人工智能竞争必然是持久战，中国必须以持久战应对持久战，以体系建设对抗单点封锁，以效率创新对抗算力霸权，以产业落地对抗模型垄断，以开放生态对抗技术围墙，以安全治理保证技术向善。

最后的胜利，属于那些不幻想、不畏惧、不浮躁、不停步的人；属于那些既能仰望前沿科学，又能深入工厂车间、田野港口、学校医院的人；属于那些既懂模型参数，又懂社会需要的人；属于那些能把人工智能从少数人的神奇工具，变成亿万人共同生产力的人。

这就是人工智能领域持久战的总路线。

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