中美AI博弈 國產大模型從「跟跑」邁向「並跑」
香港文匯報訊（記者 倪巍晨 上海報道）中國大模型有望從美國的「跟跑者」邁向「並跑者」。廣開首席產業研究院產業研究員陳兵向香港文匯報表示，發展路徑上，美國優先研發高性能通用大模型，再通過開放API（應用程序編程接口）吸引開發者構建垂直應用，形成「自上而下」的發展模式。中國則憑藉超大規模市場、完整產業體系及豐富應用場景，走出了「行業應用導向型」的差異化發展道路。他強調，在垂直行業知識、中文語境、本土文化理解等特定領域，中國模型已處於領跑地位。
本土AI芯片有望供需平衡
在陳兵看來，今後一段時間，中美人工智能（AI）技術端料有巨大迭代升級潛力。一是應用更強的「上下文窗口」實現記憶與認知躍升，將使智能體能夠維持長期計劃、記憶和環境感知能力。二是多智能體（MAS）將共同完成單個智能體無法有效處理的複雜任務。三是世界模型推動AI從虛擬數字世界走向物理世界。他預計，今年中國AI芯片或仍需依賴進口，但明年芯片自供率有望升至57%，「到2028年本土AI芯片有望實現供需平衡」。
瑞銀證券中國互聯網行業分析師熊瑋提醒，中國AI公司持續推動模型的快速迭代，國產模型平均智能水平與美國最先進模型能力間的差距逐步收窄。此外，中美AI應用端有相似「變現」路徑，「雲、廣告」是兩大最直接且確定性最高的變現領域，「今年中美AI應用場景料更豐富，包括智能體商業、AI原生廣告、多模態、邊緣AI等」。
熊瑋留意到，目前美國AI變現在消費端的發展相對更優，中國AI變現在消費端的訂閱收入暫發展緩慢，該現象今年將延續。要改善狀況，中國企業需持續推動技術迭代、豐富產品形態，並發掘優化AI具體落地場景。她又指，中國用戶整體AI付費意願和能力尚不及發達市場，企業在相關產品成熟或大規模普及前貿然收費，效果恐遜預期。
中國AI行業未見泡沫隱憂
在談到「中美AI行業泡沫」話題時，陳兵指出，AI價值創造或變現能力，無法產生足夠現金流，且資本支出和經營現金流持續攀升，最終無力承擔數據中心不斷的大額資本支出，泡沫就會出現。他說，技術發展潛力、應用貨幣化能力、電力基礎設施或GPU芯片供應鏈，是判斷AI行業拐點的三大重要維度。
「中國AI行業出現泡沫的概率小得多。」熊瑋分析，相比美國模型廠商，中國企業沒有太多「循環融資」現象，很多中資企業通過自有現金流業務所產生的可持續資金，支持AI研發及投入，因此中國AI泡沫的基礎比美國更可控。另一方面，中國目前不存在數據中心建設過度問題，相關企業在自建數據中心時多持「循序漸進」策略，去年下半年以來，中國數據中心平均使用率仍保持較高、較穩定的狀態。
熊瑋特別提及，去年中國頭部互聯網大廠資本開支合計約4,000億元人民幣，僅相當於同期美國同行支出總額的約10%。即便如此，中國科網巨頭仍有能力加快模型迭代，且中美在AI模型能力層面沒有太大差距。她認為，中國科技企業在AI資本開支方面的策略較美國同業更謹慎務實，且關注研發效率和投入產出比。簡而言之，中國企業將AI視為長期戰略進行持續投入，美國公司側重AI投入產出比和算力本身的利用效率。
