文章核心观点 - 全球AI竞赛的终局可能取决于电网稳定性和工业基础厚度，而非仅算法规模 [1] - 中国长期超前的基础设施建设（尤其是电力）是其AI竞赛中被低估的“确定性优势” [1] - 中国采用“务实导向”和“应用先行”的发展路径，通过“人工智能+”深度赋能全球最大工业体系，并将开源、低成本策略与庞大国内市场结合，有望在新兴市场建立AI时代的“事实标准” [1][2][7][8] 中国AI发展路径与策略 - 发展逻辑强调“务实导向”和“应用先行”，将AI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 [2] - 通过开源生态与具备竞争力的定价策略，在新兴市场逐步构建AI时代的“事实标准” [2] - 侧重于阶段性成果的实现，回报未必直接体现为即期财务利润，但为AI近期应用和落地奠定基础 [3] - 采用更具成本效益与资源集约的发展方式，美国资本支出约为中国的十倍，但模型性能领先幅度仅在10%到15%之间 [4] - 通过全国统一的发展战略推动技术在各地区、各行业融合，西方难以复制这种协同效应 [4] 中国AI发展的核心优势 - 数据与规模优势：庞大的人口和企业基数催生显著规模效应，产生持续、海量的数据资源，且数据在管理和组织上具有较高系统性与可获取性 [5] - 全产业链联动：不仅注重软件与应用创新，还持续加强在半导体等硬件领域的研发投入 [5] - 深厚的工业基础：作为“世界工厂”，为AI技术落地提供了多样且规模化的试验田，落地空间极其广阔 [5] - 基础设施确定性：长期对电力基础设施进行超前投入，是全球太阳能电池板、风力涡轮机等绿色能源基础设施主要供应国，可再生能源装机容量位居世界首位 [6] - 相比之下，许多西方国家基础设施老化问题突出，绿色能源建设速度不足以填补核电退出带来的缺口 [6] 全球市场格局与中国机遇 - 市场呈现“两极分化”趋势，美国AI模型预计将主导西欧、七国集团等市场 [7] - 中国在向新兴市场及“全球南方”国家（如埃塞俄比亚、津巴布韦）输出技术方面存在显著机遇 [7] - 由于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 [7] - 尽管国内市场竞争激烈、格局分散，企业短期内在国内实现大规模盈利存在挑战，但从长远看，在海外市场具备极强的盈利潜力 [7] - 开源模式在推动技术普及，尤其是面向新兴经济体时几乎是必然路径，这是一种“放长线、钓大鱼”的策略，有助于未来影响全球技术规则制定 [8]