2026年中美人工智能（AI）竞争：道路比技术更重要

实力：中美 AI 核心技术、底层基础及产业应用比较

中美人工智能（AI）竞争已进入深水区，对两国竞争格局的研判，需立足 AI 全产业 链核心环节与内在逻辑展开系统分析。本部分聚焦技术与人才、底层基础和产业应用三 大层面，具体比较 AI 模型、芯片、算力基建、人才、稀土、能源和产业应用等七大关键 环节。 技术与人才方面，AI 模型、芯片与算力基建是中美 AI 竞争的核心战场，人才作为 核心智力要素贯穿技术研发全流程。具体来看，AI 模型的研发和训练需要算力支撑，芯 片是产生算力的硬件，算力基建是芯片实现规模化算力输出的平台，人才是 AI 模型算法 研发、芯片研发、算力基建优化等核心技术突破的关键要素。 底层基础方面，稀土、电力两大环节为全产业链提供底层支撑。其中，稀土是芯片、 算力基建相关硬件的核心原材料，电力是数据中心等算力基建运行的基本保障。 产业应用是 AI 技术的最终价值落点。应用环节承接核心技术层的研发成果，将 AI 模型适配各领域场景实现产业化落地与商业化变现；同时，应用端的市场需求与场景数 据，也会反哺技术层面的模型优化、芯片升级与算力适配。

（一）技术与人才：美国整体领先，但差距趋于收敛

1、模型：美国性能领先，中国快速追赶

美国在尖端 AI 大模型性能方面保持领先，但差距快速收敛。目前，美国在尖端基 础模型和通用人工智能（AGI）研发上保持先发领先优势。根据人工智能研究公司 Epoch AI 的测试，截至 2026 年 1 月，美国先进大型语言模型的性能领先中国大模型 7 个月左 右1（图表 1）；美国白宫 AI 负责人曾预计，美国 AI 技术只领先中国 3-6 个月，“是一场非常接近的竞赛”2。但是从趋势看，中美 AI 模型性能的差距趋于缩窄。斯坦福大学《2025 年人工智能指数报告》显示，中美顶级 AI 大模型在多项基准测试中的性能差距已从 2023 年的 17.5%大幅缩小至 2024 年的 0.3%3。2025 年 1 月，中国 DeepSeek R1 模型的发布进 一步挑战了美国 AI 模型的领先地位，证明了中国企业在算力受限的情况下，通过优化模 型架构和训练方法，也能训练出比肩美国的高性能模型。2026 年 2 月，字节跳动旗下 AI 视频生成模型 Seedance 2.0 内测，对标 OpenAI 的 Sora 2，再次反映中国企业在模型技 术层面的突破能力。

2、芯片：美国垄断设计与研发，中国擅长制造与封装

美国主导全球先进芯片的设计与研发。目前，美国掌控半导体（芯片主要材料）产 业链中的上游高附加值领域，尤其在软件设计、逻辑芯片等领域具备全球垄断地位（图 表 3）。例如，截至 2025 年三季度，英伟达公司的独立图形处理器（GPU，属于逻辑芯 片）占据了全球 90%以上的市场份额4。同时，美国政府通过出口管制持续限制中国获取 先进制程芯片，以及用于制造先进芯片的光刻机等必备设备。受美国出口管制影响，中 国企业难以获得最先进的 AI 芯片，高端模型训练受到制约。 中国在芯片产业链中下游环节形成优势，并持续推进国产芯片研发。严格的出口管 制客观上加速了国产 AI 芯片的自主化进程。中国企业一方面在高端芯片研发上积极突破， 另一方面已经在中端芯片制造环节形成优势。从半导体产业链看，中国在上游环节落后， 但在材料、晶圆制造和封装测试等中下游环节的附加值已经超过美国（图表 3）。根据国 际市场调研机构 IDC 数据，2025 年上半年，中国 AI 芯片市场规模达到 160 亿美元、出 货超过 190 万张，其中英伟达约占 62%市场份额，国产芯片约占 35%，国产芯片市占率 稳步提升5。国产芯片性能虽不及英伟达，但通过技术创新和场景适配，已能满足多数工业和消费级 AI 应用需求。

3、算力基建：美国规模领先，中国效率较高

美国的算力规模及数据中心数量显著高于中国。AI 模型的训练与应用依赖规模化的 计算能力，即算力。而形成规模化的算力需要数据中心等物理基础设施承载。目前，美 国在数据中心数量以及算力总规模上显著超过中国。截至 2025 年 11 月，美国数据中心 数量已超过 4000 个，中国则约 500 个6。根据 Epoch AI 的统计，截至 2025 年 5 月，美国 掌握的智能算力规模（GPU 集群性能）占全球的 75%左右，而中国占比约为 15%7。 中国算力保持高速增长，且算力调度效率较高。中国算力总规模居全球第二，并保 持高速增长。据 IDC 预测，2025 年中国算力市场规模预计同比增长超 30%8。中国虽然 算力规模不及美国，但算力设施承载密度更高，算力调度更加灵活高效。中国深入实施 “东数西算”工程，已发展 10 个国家数据中心集群，将东部算力需求有序引导到西部， 形成了全国一体化算力网络。面对高端芯片短缺，中国企业通过算法优化提升算力利用 率，同时推进国产算力芯片与生态建设。此外，中国算力成本显著低于美国，在大规模 应用时更具成本优势。

4、人才：美国集聚顶尖人才，双方研究人员总数相当

美国拥有较多顶尖人才，但中美研究人员总数差距不大。人才是 AI 技术发展的重要 基础。根据 Macro Polo 报告9，截至 2022 年，美国凭借行业先发优势与高薪待遇体系， 吸引了全球 57%的顶尖 AI 研究人员，而在中国工作的顶尖人才仅占 12%；但是，如果 看全球顶尖研究人员的本科毕业院校来源，美国（28%）和中国（26%）几乎持平。从更 广泛的研究人员数量看，双方差距不大。《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》显 示，中国 AI 研究人员数量从 2015 年的不足万人增至 2024 年的 5.2 万人，已经较为接近 美国的 6.3 万人10。从趋势看，随着国内技术环境的改善和战略引导，选择在中国工作的 AI 研究人员较快增长。

（二）底层基础：中国更具优势，且美国追赶难度较大

1、稀土：中国绝对主导，美国依赖进口

中国在稀土产业链占据绝对主导地位。稀土是制造芯片、永磁体等 AI 相关硬件的关 键材料，对全球芯片、传感器和电池供应链等具有重要影响。根据美国地质调查局数据， 2024 年中国生产稀土 27 万吨，远超美国的 4.5 万吨；更关键的是，中国在稀土分离、精 炼和深加工等关键环节掌握核心技术，形成了完整的产业优势，而美国目前几乎没有精 炼能力11。据国际能源署（IEA）数据，2024 年，中国拥有全球 60%的稀土开采量和 91% 的稀土精炼产量12。中国对稀土的掌控，意味着美国可以限制“今天的芯片”，而中国更 能掌控“明天的芯片”所需的关键材料。 美国在稀土环节高度依赖进口，且难以拓展中国以外的来源。美国在稀土环节对中 国的进口依赖度达到 70%13。尽管美国政府正在积极寻求除中国外的稀土来源，但难度 很大，原因在于其他地区稀土储量有限，且缺乏开采和精炼的技术积累。从稀土储量看， 中国拥有全球近 50%的稀土储量，美国储量仅为中国的 4%。IEA 预计，即使假设美国、 马来西亚等新建稀土项目进展顺利，到 2040 年，中国稀土精炼的全球份额仍将保持在 70%以上14。

2、电力：中国供给充足，美国面临瓶颈

中国电力供给充足，有能力持续保障 AI 能源需求。中国发电量自 2010 年起持续超 过美国，2024 年达美国 2.3 倍，较 2019 年累计增长了 34%，而美国同期仅增长 6%（图 表 6）。中国不仅发电量全球领先，且电力基础设施建设完善，电网调度能力强，能够为 数据中心运行提供充足能源保障。据 IEA 数据，2024 年，中国数据中心耗电量占总用电 量的比例约 1%，而美国约 4%。面对未来 AI 发展带来的能源需求增长，中国能够凭借 强大的建设能力更快部署电力基础设施。此外，中国在清洁能源技术方面领先，能源成 本更为可控。 美国电力市场紧张，已经开始并可能持续制约 AI 发展。美国数据中心的能耗需求高 增，但电力供给增长缓慢，“缺电”问题日益突出。据华尔街日报 2026 年 1 月报道，目 前美国电力市场已经十分紧张，13 个州的电网使用接近极限，弗吉尼亚州等数据中心集 中地区电价飙涨，州政府已暂停新增数据中心审批，民生负担与产业扩张矛盾尖锐15。根 据布鲁金斯学会的分析，美国数据中心用电需求极大，新建一个大型数据中心通常需要 超过 1 吉瓦电力，相当于美国一座小城市的用电量；但供给方面，由于美国的电力需求 在过去近 20 年基本持平，从而电力基础设施老化、新增投入不足，且新建电力基建的能 力较弱16。高盛预计，到 2030 年，美国几乎所有电力电网都将面临备用容量不足的问题， 而中国将拥有充足备用电力容量17。

（三）产业应用：美国侧重高精尖场景，中国侧重规模化部署

美国在高附加值的企业级应用上领先。美国 AI 应用呈现“高端化、专业化”特征， 侧重“高精尖”场景的技术突破，追求技术性能与商业价值的极致结合，单个应用场景 的附加值较高，重点聚焦国防、医疗、量子计算等前沿领域。例如，美国在 AI 辅助药物 研发、量子人工智能融合等领域处于领先地位，相关技术商业化程度高，能够带来丰厚 的利润回报。但美国部分民用 AI 场景（如无人机配送、无人出租车等）部署受严格监管 限制，且公众对 AI 应用的信任不足，导致商业化应用进度落后于中国。 中国在消费级应用和产业赋能上更具优势。中国的 AI 应用更加面向实体经济，强调 “AI+”产业赋能，以“规模化”应用为特色，通过海量场景覆盖实现技术快速迭代，形 成规模效应。中国依托开源模型的低成本优势、超大规模市场及完善的制造业基础，实 现了 AI 技术在消费电子、工业制造和交通运输等领域的规模化部署，在此过程中逐步实 现技术升级，部分细分场景的发展水平已达到全球领先。 中国在 AI 赋能制造业、城市服务等方面卓有成效，在人形机器人、无人驾驶出租 车等新兴应用场景形成独特优势。世界知识产权组织报告显示，截至 2024 年，中国已成 为全球 AI 专利最大拥有国，占比达 60%18。这些专利广泛覆盖医疗健康、智能汽车、制 造业、金融、交通运输、安全和电信等各类产业，凸显了中国 AI 赋能产业发展方面的纵 深渗透能力。中国在全自动港口、智慧工厂和具身智能（无人机器人）等领域实现了全 球领先的部署规模。例如，市场研究机构 Omdia 报告显示，2025 年全球人形机器人市场 出货量排名前六的品牌均来自中国，占据全球 87%的市场份额19。此外，中国企业在无 人驾驶出租车、无人机配送、智能工厂等场景的测试和商用化进度快于美国20。

编辑：火腿肠