中美AI产业发展路径与投资逻辑分化 - 当前中美在AI产业的投资逻辑存在显著差异，美国投资重点集中于通往通用人工智能（AGI）的核心技术领域，如大语言模型（LLM）与GPU等底层硬件及基础模型研发，遵循“拓展律”（Scaling Law）[1][2] - 中国AI发展更聚焦应用层面，通过技术落地触达消费者以构建清晰商业模型，在自动驾驶、机器人、具身智能等细分赛道表现出色[1][2] - 分化根源在于产业基础与发展路径差异：美国受算力投入与模型性能领先优势推动，加码底层算力建设；中国则凭借庞大的AI人才储备与广阔市场空间，从应用端实现突破[3] 美国AI投资现状与趋势 - 美国四大云服务商（微软、亚马逊、谷歌、Meta）在2024年整体服务器支出中，GPU占比约40-55%[6] - 美国GPU资本开支正处于指数增长期，市场预计其2024-2026年复合增长率超50%[8] - 英伟达预测，2028年全球数据中心资本支出将达1万亿美元，其中GPU相关占比超50%[8] 市场焦点从AGI转向物理AI - 此前备受关注的AGI（人工通用智能）概念热度消退，近几个月市场焦点已转向物理AI（Physical AI）[4] - 物理AI属于人工窄智能（ANI），核心应用场景包括机器人、机械臂、自动驾驶车辆等，这些领域与中国当前的产业优势高度契合[4][5] - 物理AI的核心应用场景正是中国当前重点发展的机器人与自动驾驶领域[5] 全球AI产业长期趋同于物理AI - 从长期来看，全球AI产业最终将向物理AI（Physical AI）趋同[1] - 随着时间推移，全球AI产业都将向物理AI领域聚焦，这与全球AI产业从基础研发向实体应用渗透的大趋势相契合[8] - 中国在应用端的先发优势有望在长期竞争中进一步凸显[8] 美国在物理AI领域的投入与布局 - 美国在具身智能领域投入力度扩大，并获得政策战略性扶持，重点开发人形机器人、多模态感知融合、智能工厂、自动驾驶等Physical AI实际应用领域[9] - 科技巨头进行巨额投入：特斯拉已在Optimus人形机器人项目投入超40亿美元，目标2027年商业化；英伟达投入超100亿美元构建Physical AI全栈平台；谷歌旗下DeepMind投入50亿美元用于机器人研发[9] - 市场预计，2025-2026年美国在物理AI领域的总投入将在500亿美元以上[9]