文章核心观点 - 全球人工智能竞赛的终局可能取决于电网稳定性和工业基础厚度等基础设施确定性 而非单纯算法规模 中国长期超前的基础设施建设是其AI竞赛中被低估的确定性优势 [3] - 中国AI发展采取“务实导向”和“应用先行”路径 通过“人工智能+”行动将技术深度嵌入全球规模最大的工业体系 把算力转化为生产力提升 并借助开源生态与有竞争力的定价策略 在新兴市场构建AI时代的“事实标准” [4][8] - 中国庞大的国内市场、海量且系统性的数据资源、深厚的工业基础以及全产业链联动 为其AI技术的实际场景融合与应用落地提供了显著优势 [9][10] - 全球AI生态呈现“两极分化”趋势 中国企业在国内市场竞争激烈 短期大规模盈利审慎 但在向新兴市场及“全球南方”国家输出技术和硬件方面存在显著机遇 长期盈利潜力极强 [12][13] 中国AI发展的战略与路径 - 发展逻辑侧重于阶段性成果和实际应用 是一种更具务实精神的策略 通过开发轻量化模型、拥抱开源路径为AI近期应用和落地奠定基础 [8] - 整体上更注重成本效益与资源集约 美国模型的性能领先幅度约在10%到15%之间 但美国的资本支出约为中国的十倍 [9] - 通过全国统一的发展战略推动技术在各地区、各行业的广泛融合与应用 这种协同效应在西方国家难以复制 [9] 中国在AI竞争中的基础优势 - 庞大的人口和企业基数催生显著的规模效应 形成持续、海量且具有较高系统性与可获取性的数据资源 为模型训练与迭代提供效率基础 [9] - 作为“世界工厂”拥有深厚而广泛的工业基础 为AI技术的落地提供了多样且规模化的试验田 落地空间极其广阔 [10] - 长期对电力等基础设施进行超前投入 是可再生能源装机容量世界首位的主要供应国 基础设施的确定性是一项巨大的战略优势 [10] - 持续加强在半导体等硬件领域的研发投入 构建全产业链的联动 [9] 全球市场格局与海外机遇 - 市场呈现“两极分化” 美国AI模型预计将主导西欧、七国集团等市场 中国则在向新兴市场及“全球南方”国家输出技术方面存在显著机遇 [12] - 许多新兴国家的中心网络建设尚处早期甚至空白阶段 中国硬件供应商获得了参与当地基础设施建设的广阔空间 [12] - 中国企业把在国内高竞争环境中经过充分验证的技术推向全球 盈利的到来只是时间问题 [12] - 开源模式结合极具竞争力的定价甚至免费开放接口 是推动技术普及的必然路径 这是一种“放长线、钓大鱼”的长期商业战略 [13] - 如果中国的技术体系能够成为众多新兴市场的“事实标准” 那么在影响全球技术规则制定方面将占据显著优势 [13]