文章核心观点 - 文章认为，尽管美国在人工智能领域拥有先发优势，但中国凭借其独特的创新体制、基础设施、人才储备以及务实的发展路径，在AI竞赛中并未与美国形成代际差距，并展现出强劲的竞争势能，未来胜负尚未可知 [2][4][6][7][14] 美国AI领域的现状与优势 - 美国是人工智能概念的发源地，长期引领算法与框架演进，并经历了逻辑主义、联结主义、深度学习三次浪潮 [2] - 美国在算法大模型领域拥有先发优势，从定义AI概念到首发ChatGPT这类“杀手级”应用 [2] - 当前美国AI热潮的突破本质是“大力出奇迹”，即通过大幅扩大模型参数和训练数据规模来实现“智能涌现” [3] - AI竞赛被普遍视为算力竞赛，美国科技界因此掀起AI芯片与数据中心投资热潮，英伟达股价随之飙升 [4] - 美国政府将芯片“武器化”，通过出口禁令试图遏制他国AI产业发展 [4] 当前AI发展路径的争议与局限 - 行业对人工智能的发展路径并未达成共识 [3] - 以规模化法则为核心的发展路径正遭遇严重的“边际效应递减”问题，没有证据表明持续超常投入计算资源一定能再次触发能力的“非线性突变” [4] - 除了堆算力，AI发展还有实践与效率的路径 [4] 中国在AI竞赛中的比较优势 - 在创新体制方面，中国的新型举国体制能有效整合政府、市场与社会力量，集中力量协同攻关，已在芯片等领域发展出替代性本土供应链 [6] - 在基础设施方面，中国电力供应充沛可靠，发电总装机量达38亿千瓦，2025年全年发用电量约10.4万亿千瓦时，是美国全年发电量的一倍有余，电力冗余水平（2.5倍）也显著高于美国（1.5倍） [7] - 在人才方面，中国人才资源总量、科技人力资源、研发人员总量均为全球最高，每年培养STEM专业毕业生超过500万人 [7] - 在芯片领域，中国显示出强大的研发潜力与清晰的技术迭代路径，例如华为昇腾芯片迭代与国产GPU的应用突破，倒逼美国放宽H200出口政策 [6] - 到2025年年中，单颗芯片性能发展速度见顶，行业关注点从算力转向电力，这进一步凸显了中国的优势 [6] 中美在具身智能（机器人）赛道的发展差异 - 真正的通用人工智能被认为是具身智能，即机器人在开放物理环境中实时交互 [9] - 美国等国因制造业空心化，缺乏细分应用场景，导致许多人形机器人公司依赖资本市场融资或大公司“输血” [9] - 中国依托庞大市场，机器人公司既可探索“通用人形机器人”，也可走务实盈利路线，在道路、矿山、建筑、酒店等具体场景中应用具身智能技术改进流程 [9] - 例如，在“灵巧手”领域，针对全国海量快递点的自动分拣需求进行研发，有望在确定性市场中实现突破 [10] - 中国发展AI秉持务实精神，通过“人工智能+”行动在细分领域培养“老师傅”，旨在全面提升社会生产效率与质量 [10] 中美AI发展理念的差异 - 美国遵循零和博弈逻辑，将AI视为排他“私产”和进行技术封锁、长臂管辖的武器 [12] - 中国发展AI秉持“普惠”与“共享”理念，反对其成为“富国和富人的游戏”或维持霸权的工具 [12] - 中国通过同越南、老挝等国开展技术合作，以及启动如“数字埃及建设者”等计划，为弥合全球智能鸿沟作出贡献 [12] 对AI竞赛未来的展望 - AI大模型发展仅数年，前方不确定性和爆发性机遇对各国均等，谈输赢为时尚早 [14] - 科技发展非线性，不存在“强者恒强” [14]

无论是现在还是将来，由美国体制性缺陷所带来的缺电问题都难以得到缓解，而中国充沛、可靠且可持 续的电力供应，将成为人工智能不断进化最坚实的物理基石。 【#美国发展AI电力短板是体制性缺陷#】#美国AI恰似修仙中国是培养老师傅#去年1月20日，DeepSeek 正式发布R1模型震惊全球。转眼一年过去，中国的"AI崛起"已成为有目共睹的现实。 国际舆论场上，关于AI竞争中美谁更胜一筹的话题沸腾不息。近日，美国总统特朗普语出惊人，称在 其带领下，"美国在AI领域领先，并远远领先中国。" 到2025年年中，单颗芯片性能的发展速度开始逐渐见顶，芯片厂商开始推出大卡、推出机柜、推出集 群，关注的维度也从算力转向电力。 而电力，恰恰是中国的长板。中国发电总装机量高达38亿千瓦，2025年全年发用电量约10.4万亿千瓦 时，是美国全年发电量一倍有余。同时，美国装机量仅为最大负荷的1.5倍，显著低于中国的2.5倍冗余 水平。 现实究竟如何，我们又该怎样看待这场竞赛？ 如果说，美国发展人工智能，恰似修仙悟道，那中国的"人工智能+"行动，便是秉持务实精神，在一个 个特定细分领域培养经验丰富、做事可靠、持续精进的"老师傅"，推动社会生 ...

2025年百亿私募业绩表现 - 2025年有业绩展示的75家百亿私募平均收益达32.77%，其中74家实现正收益，正收益占比98.67% [2][4] - 业绩分化明显，头部机构收益超70%，但亦有机构出现亏损，例如林园投资以6.46%的亏损业绩垫底 [2][10] - 在75家百亿私募中，18家收益在20%以内，45家收益介于20%至50%之间，11家收益超过50% [4] 头部机构排名与收益 - 量化私募灵均投资以73.51%的年度收益斩获百亿私募冠军 [1][4] - 远信投资与复胜资产分别以72.05%和70.57%的年度收益位列第二、三名 [1][4] - 宁波幻方量化以56.55%的收益跻身第五名，在管理规模超百亿的量化私募业绩榜中位列第二 [1][5] 不同策略类型业绩对比 - 量化策略表现突出，45家百亿量化私募平均收益达37.61%，且全部实现正收益 [4] - 主观策略表现相对逊色，23家百亿主观私募平均收益为25.80%，其中22家实现正收益，正收益占比95.65% [4][10] - 7家主观+量化复合策略百亿私募均实现正收益，平均收益为24.59% [4] 量化私募优势与市场环境 - 量化私募业绩大幅领先，核心原因在于其策略特性与2025年A股市场快节奏轮动、中小盘个股活跃等特征高度适配 [11] - 量化策略借助AI技术与算力升级，能够实时覆盖全市场个股并快速调仓，高效捕捉短线交易机会 [11] - 量化策略严格的模型纪律与风控体系，使其在市场波动中回撤更小，收益稳定性更强 [11] 部分知名私募表现 - 幻方量化长期业绩稳健，近三年收益均值为85.15%，近五年收益均值达114.35% [5] - 但斌旗下的东方港湾2025年收益约14.26%，显著跑输当年沪指超18%的年度涨幅 [2][10] - 梁宏的海南希瓦2025年收益均值约14%，同样跑输大盘 [10] 幻方量化公司概况 - 幻方量化由梁文锋创立，是一家兼具数学、计算、研究及AI基因的对冲基金，目前管理规模已超700亿元 [6] - AI技术应用是公司的核心竞争力之一，其孵化的DeepSeek公司在2025年1月发布的R1模型成为行业“黑马” [8] - 公司规模增长迅速，2019年管理规模突破百亿元，2021年一度突破千亿元 [6]

人工智能与科技行业 - World Labs创始人李飞飞于2025年11月13日推出首款产品Marble，由多模态世界模型提供支持，旨在构建空间智能未来基础，通过单张图片、视频或文本提示创建高保真3D世界 [1] - 李飞飞认为，若AI仅限于处理文本，将无法真正理解或与物理世界互动，成为数字世界的囚徒，因此致力于让AI像人类一样理解三维世界和物体物理属性 [2] - DeepSeek的女性工程师团队在2025年初以R1模型震撼全球，打破了女性不适合底层算法的陈旧偏见，证明了在硬核智力竞技场上性别并非重要参数 [4] - 前OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂创立的思维机器实验室以120亿美元估值成功募集20亿美元种子轮融资，致力于构建更安全、可靠、可协作的AI [20] - 思维机器实验室于2025年10月发布首款产品Tinker API，通过开源工具降低研究人员微调大模型的门槛，赋能研究社区 [21] - 华为轮值董事长孟晚舟在2025年为华为锚定“引领”与“重构”的新坐标，指出算力是AI发展的核心驱动力，并致力于通过系统架构创新提供可持续的澎湃算力 [28] - 2025年，华为鸿蒙生态5.0以上终端设备超过3600万，乾崑智驾为超140万辆乘用车赋能，昇腾AI生态已汇聚3000多家伙伴与400万开发者 [28] - 中国县城和乡村的女性数据标注员群体，在山西永和、陕西宜君等县域的数字就业中心，女性员工占比高达八成以上，为顶级大模型进行最基础的数据标注工作 [24] 消费电子与高端制造行业 - 立讯精密董事长王来春带领公司完成从传统代工厂到技术平台型企业的转身，持续加码研发，与核心客户共建实验室，深入参与产品定义与技术共创 [33] - 在消费电子市场趋于饱和背景下，立讯精密持续扩大市场份额，攻克高精密制造难点，成为苹果等巨头的重要合作方，并瞄准汽车电子、通信系统、AI硬件等新领域 [34] - 王来春规划立讯精密30%的产品要进入“无人区”，即全球领先、无现成对标、技术自主的领域，为中国高端制造赢得下一个时代主动权 [34] - 王来春连续第三年荣登《财富》杂志“中国最具影响力的商界女性”榜首，其个人财富在《2025胡润女企业家榜》中达855亿元，位列第四，十年间增长七倍 [34] 饮料与消费品行业 - 宏胜饮料集团总裁宗馥莉在2025年进行数字化改革和品牌年轻化，于5月申请新商标“娃小宗”，旨在建立完全由自己定义的新产品载体 [16] - 2025年9月，宗馥莉辞去娃哈哈集团董事长等核心职务，进行战略重组，将主战场从管理旧系统转向构建新枢纽，将权力基础转移至其长期经营的宏胜饮料集团 [16] - 宏胜饮料集团是一个覆盖研发、生产、包装、物流全产业链的独立平台，宗馥莉通过控制供应链命脉，持续影响娃哈哈的未来，并致力于用数字化重塑整个产业基础设施 [16] 体育与运动商业 - WNBA球星凯特琳·克拉克在2025赛季让联盟收视率和赞助费翻倍，刷新多项历史纪录，如单场25分、10助攻场次历史第一，并于8月成为Nike篮球最新签名运动员 [11] - 网球运动员郑钦文在2025年1月成为迪奥全球品牌大使，系中国体育明星首度获此殊荣，同月与蚂蚁集团完成续约，3月加入Beats全球代言人家族 [13] - 据《福布斯》统计，2025年郑钦文以2260万美元年收入位列全球女运动员收入榜第五位，其中2100万美元（约93%）来源于代言赞助，远超160万美元的赛场奖金 [13] 文学与内容产业 - 诺贝尔文学奖得主韩江的作品《素食者》和《不做告别》在2025年引发全球关于女性身体主权和历史创伤的讨论，后者英译本在年初登上《纽约时报》畅销书榜 [7] - 2025年，韩江全新散文集《光与线》发售，该作长172页，收录其诺奖获奖感言、未发表诗歌、散文及花园日记等 [7] - 作家李娟的作品《我的阿勒泰》在2025年荣获中国版权金奖作品奖，其文学精神成为连接个体灵魂与广阔自然的精神灯塔 [37] 娱乐与媒体行业 - 2025年，中国脱口秀舞台上的女性演员解构月经羞耻、母职惩罚等结构性问题，双胞胎喜剧演员颜怡颜悦推出新专场《新型关系2.0》 [8] - 民间“家政女工脱口秀”在2025年涌现，这群劳动者将日常辛酸编织成段子，展现了底层生命力的爆发 [8]

文章核心观点 - 2025年中国经济在复杂全球背景下展现出韧性与活力 在股市 AI 软实力等多个领域亮点纷呈 正吸引国际企业与市场聚焦未来的“中国机遇” [1] 外贸表现与全球竞争力 - 2025年2月至11月 中国货物贸易进出口已连续10个月保持增长 [2] - 高盛预测2025年全年中国出口同比增速有望达到8% [2] - 2025年11月中国首次实现了1万亿美元的年度贸易顺差 [4] - 摩根士丹利经济学家预测 到2030年中国在全球商品出口中的份额会进一步提升 [4] 人工智能与前沿科技发展 - 中国人工智能企业DeepSeek的R1模型发布 挑战了美国AI公司长期以来的主导地位 该模型完全免费 [5] - 美国《时代》周刊报道称 中国已经在开源AI领域取得领先地位 在AI竞赛中稳居第二 [6] - 韩国《中央日报》报道 2025年中国科技影响力从人工智能延伸至机器人 深海科学等多个前沿领域 呈现“多线并进”态势 [5] 资本市场表现与投资价值 - 2025年8月18日 A股总市值首次突破100万亿元大关 [7] - 高盛报告指出 A股和H股全年回报率超出其年初预测的13%和15% 并将2022年底周期低点以来的反弹幅度拓展至30%和75% [7] - 高盛预计到2027年底中国股市将上涨38% [7] - 2025年上证综指攀升至十年新高 全球资金踊跃认购中国发行的美元和欧元主权债券 [7] - 贝莱德 富达国际等海外基金公司表示 明年中国市场可能迎来更多资金流入 [8] - 摩根大通今年已将对中国的投资评级从“中性”上调至“增持” [8] 软实力提升与品牌出海 - 《2025年全球软实力指数》将中国列为全球软实力领导者第二名 首次超越英国 [9] - 潮玩拉布布从一种玩具热潮演变成一种全球美学 在韩国首尔到法国巴黎引发抢购 转售价格飙升 [9] - 中国生活方式品牌和文化产品在全球范围内收获成功 包括蜜雪冰城在东南亚和美国市场扩张 霸王茶姬拓展海外业务 以及电子游戏《黑神话：悟空》成为标志性案例 [10] 经济增长预期与消费动力 - 国际货币基金组织上调中国2025年经济增速预期至5% [11] - IMF总裁表示 中国在未来几年很可能仍会达到约30%的全球经济增长贡献率 [11] - 经济合作与发展组织同样上调中国2025年GDP增长预期至5% [12] - 德勤报告显示 消费对中国经济增长的季度贡献率从2024年底的29.7%大幅升至2025年第三季度的56.6% [12] - 瑞银财富管理投资总监办公室继续看好中国市场 预计人工智能领域的创新和支出将推动中国科技行业2026年盈利大幅增长 [12]

文章核心观点 文章总结了《麻省理工科技评论》评出的2025年度十大AI热词，这些概念正在重塑AI行业格局，反映了技术发展、应用模式、资本动态及社会影响等多个维度的最新趋势 [1] 氛围编程 - 编程方式被重新定义，开发者只需用自然语言向AI表达应用目标、功能需求和整体体验，AI则负责自动生成和迭代代码 [2] - 这种方式由OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西提出，被称为“氛围编程”，它代表了一种人机协作的新范式 [2] 推理模型 - “推理”成为AI讨论核心，对应推理模型的崛起，这类大语言模型通过多步拆解与连续推演处理复杂问题 [3] - 自OpenAI发布o1和o3系列后，DeepSeek迅速跟进，主流聊天机器人均已引入推理技术，在数学和编程竞赛中达到顶尖人类专家水平 [3] 世界模型 - AI研究转向构建“世界模型”，旨在让AI理解现实世界的因果关系、物理规律与时间演化，而不仅仅是生成流畅文字 [4] - 谷歌DeepMind的Genie 3、李飞飞团队的Marble以及杨立昆的新研究，都通过预测视频演化或构建虚拟环境来让AI掌握世界运转规律 [4] 超大规模数据中心 - 为满足激增的AI算力需求，科技巨头正以前所未有的规模建设专用“超级数据中心” [5] - 例如，OpenAI与美国政府合作的“星门”项目计划投入5000亿美元，建设全美史上最大规模的数据中心网络 [5] 资本与泡沫 - AI成为资本最拥挤的赛道之一，以OpenAI、Anthropic为代表的公司估值持续攀升，但多数仍处于高投入、尚未稳定盈利的阶段 [6] - 与互联网泡沫时期相比，如今顶尖AI公司收入增长迅猛，且背后有微软、谷歌等资金雄厚的科技巨头提供稳定支撑 [6] 智能体 - “智能体”是AI圈内热门但定义模糊的概念，各家宣传AI能像“智能助手”一样自主完成任务，但行业缺乏统一标准 [7] - 尽管AI尚难在复杂多变环境中稳定可靠工作，“智能体”已成为产品宣传中最热门的标签之一 [7] 蒸馏技术 - DeepSeek发布的R1模型展示了“蒸馏”技术的巧妙，让小模型学习大模型的精髓，以极低成本实现接近顶级模型的性能 [8] - 这表明打造强大AI模型未必只能依赖堆砌算力，高效的算法设计同样能带来新的可能 [8] AI垃圾 - “AI垃圾”特指为博流量而批量产生的劣质AI内容，该词已演变为一种后缀，被用来形容各种缺乏实质的事物，如“工作垃圾”、“社交垃圾” [9] - 这折射出人们对AI时代内容质量与真实性的普遍反思 [9] 物理智能 - AI在现实世界中的行动能力仍是短板，虽然机器人在特定任务上学习更快，自动驾驶模拟更逼真，但不少“智能家庭助手”产品仍需人工远程操控 [10] - 为提升能力，已有机器人公司开始向普通人征集做家务视频，表明让AI真正理解并适应物理世界仍前路漫长 [10] 生成引擎优化 - 传统搜索引擎优化正在让位于“生成引擎优化”，随着AI直接给出答案，信息获取方式发生改变 [11] - 新规则下，内容提供者需要确保其品牌、观点或内容被AI在生成的答案中引用，否则可能从用户视野中消失 [11]

梁文锋与DeepSeek公司 - 公司创始人梁文锋入选《自然》2025年度十大人物，被评价为“科技颠覆者” [1] - 公司发布的DeepSeek AI模型被描述为“惊艳了世界”和“让科学家感到兴奋” [3][4] - 创始人梁文锋为40岁的前金融分析师，曾通过AI算法在股市赚取数百万美元，并于2023年在杭州创立DeepSeek公司 [5] R1模型的技术与市场影响 - 公司于今年1月突然发布功能强大但价格低廉的R1模型，挑战了美国在AI领域的领先优势认知 [4][5] - R1是一款推理大语言模型，擅长通过步骤分解解决数学和编程等复杂任务 [5] - 该模型是首个以开放权重形式发布的此类模型，研究者可免费下载并进行开发 [7] - R1的成功促使中美其他公司纷纷效仿，相继发布各自的开源模型 [7] - 尽管R1在多项能力上与驱动ChatGPT的美国顶尖模型不相上下，但其训练成本远低于竞争对手 [7] - 例如，Meta的Llama 3 405B模型的训练成本高出十倍以上 [9] 公司的运营理念与透明度 - 公司追求透明度，R1模型是首个接受同行评议的主流LLM，公司完整公布了其构建和训练的技术细节 [8] - 通过公开技术“配方”，公司为其他AI研究者提供了训练推理模型的宝贵经验 [11] - 公司在招聘时更看重个人潜力而非经验水平，组织架构扁平化，研究人员可自主决定研究方向 [20] - 公司没有利用其知名度追求商业成功，而是致力于解决AI研究中困难的基础性问题 [20] - 公司承诺其模型将永久开源 [23] 创始人的背景与公司发展 - 创始人梁文锋出身于广东乡村，父母是小学教师，后于浙江大学获得工程学硕士学位 [11] - 他于2015年联合创立对冲基金高飞资本，随后在2023年分拆出DeepSeek公司 [13] - 出于研究好奇，他在过去十年里购买了1万块英伟达GPU [17] - 与许多西方AI企业家一样，公司的目标是指向实现通用人工智能 [17] 模型的应用与行业地位 - DeepSeek模型已深度融入中国人的生活，地方政府利用其运营聊天机器人热线、协助市民填表，每天有数千万人通过微信使用这些模型 [20] - 这一趋势得益于政府推动AI通过智慧城市、医疗保健等应用融入经济发展 [20] - DeepSeek已成为国家形象转型的象征——从卓越的模仿者蜕变为真正的创新者 [20] - 全球正热切期待公司即将推出的下一代推理模型R2 [21] - 公司计划向世界免费开放R2模型 [23] 《自然》年度十大科学人物其他入选者（摘要） - 中国科学院深海科学与工程研究所研究员杜梦然因在海平面9000米以下发现最深的动物生态系统入选，被称为“深潜者” [25] - 美国微生物学和免疫学科学家Susan Monarez因在政治压力下坚守科学诚信而受到关注 [28] - 学者Achal Agrawal因揭露印度高校惊人的论文撤稿率及推动科研评估改革入选 [31] - Tony Tyson作为打造耗资8.1亿美元薇拉·鲁宾天文台望远镜的核心推动者入选 [34] - Precious Matsoso作为促成全球首份《大流行病条约》的核心谈判代表入选 [37] - Sarah Tabrizi因在亨廷顿舞蹈症治疗上取得关键进展入选 [40] - Luciano Moreira因领导在巴西培育数十亿只蚊子以阻断登革热等病毒传播的计划入选 [43] - Yifat Merbl因发现免疫系统新层面——蛋白酶体产生抗菌肽段而入选 [45] - 婴儿KJ Muldoon作为全球首例接受高度个性化CRISPR基因编辑治疗的患者入选 [48]

公司及创始人成就 - 中国人工智能公司DeepSeek创始人梁文峰入选《自然》杂志年度“自然10人”榜单 因其推动强大的大规模人工智能模型的发展而受到认可 [1] - DeepSeek公司在2025年1月发布了功能强大且性价比极高的R1模型 此举被《自然》杂志描述为“震惊了人工智能领域” [1] - R1模型的发布“立即表明 美国在人工智能领域的领先地位并没有许多专家想象的那么高” [1] 行业影响与趋势 - 2025年“自然10人”榜单涵盖了包括人工智能在内的广泛科学探索和社会挑战领域 [1] - 榜单旨在表彰对新领域的探索、突破性医学进步的前景以及对维护科学诚信的坚定承诺等 [2] - 榜单故事展现了从宏观到微观层面取得的进步 以及科研诚信等幕后工作将如何塑造2025年的科学和社会 [1]

全球股票市场表现对比 - 2025年上半年，MSCI所有国家世界指数（美国除外）代表的国际股票回报优于以标普500指数为代表的美国大型股，扭转了美股长期主导市场的趋势[1] - 国际增长股估值仍处于相对低位，而过去数年以来由科技股领涨的美股估值倍数显著扩张，令美股估值远高于国际市场[1] - 与上世纪90年代末的科技泡沫不同，如今的美国科技企业持续创造强劲盈利与回报[1] 国际股票配置结构分析 - 核心国际指数MSCI所有国家世界指数（美国除外）偏重价值型板块，其中金融、能源、原材料及工业等周期性和利率敏感板块的权重高达61%[2] - 被动型或核心国际策略单纯追踪广泛指数，容易错失创造超额回报的机会[2] - 目前不少投资者的国际股票配置仍集中于核心市场，在国际投资组合中对结构性增长公司的配置相对不足[2] 增长型企业分类与特征 - 增长型企业大致可分为两类：新兴增长型企业与稳定复利增长型企业[3] - 新兴增长型企业通常为发展中行业的新兴颠覆者，具备庞大的上行潜力，倾向将现金流再投资于销售、营销、研发等领域[3] - 稳定复利增长型企业已建立稳健的盈利记录和明确的增长动力，能够透过持续创新、拓展新市场或凭借难以复制的竞争优势保持领先地位[3] 全球结构性趋势投资机遇 - 人工智能（AI）已成为当前最具代表性的全球趋势，2025年初中国AI初创企业DeepSeek宣布其R1模型能以更低成本达到与美国领先模型相当的性能[4] - 奢侈品行业直面消费者（DTC）的销售模式已趋成熟，让品牌能够全面掌控分销、定价及顾客体验[4][5] - 交通出行行业正处于深度转型期，电气化、自动驾驶技术和使用模式的演变共同推动产业结构重塑[5] 新兴市场增长机遇 - 新兴市场金融科技和电子商务的快速发展带来极具吸引力的结构性增长机遇[5] - 智能电话普及率不断提升、人口结构持续改善，以及大量银行用户群体未被充分服务，推动数码金融服务和在线消费转型加速[5] - 这些企业跳过传统金融基础设施发展阶段，直接专注于电子支付、在线银行、末端物流配送和网购平台，在市场增长中占据有利地位[5]

美国政府启动“创世计划”的战略意图 - 美国总统特朗普签署行政令正式启动名为“创世计划”的人工智能发展项目，旨在整合联邦政府、科技企业、高校及国家实验室资源，构建统一AI数字平台，以加速科研突破，将科研周期从数年缩短至数天甚至数小时[1] - 白宫科技政策办公室主任将该计划定位为自阿波罗计划以来联邦科学资源的**最大规模集结**，旨在实现美国科学研究方式的代际飞跃，堪比二战期间研发原子弹的曼哈顿计划[1][6] - 核心动因是希望在美国与他国贸易紧张局势持续的背景下，在人工智能竞赛中保持领先优势，尤其提到中国科技公司深度求索的R1模型引发美国市场震动，中国在AI领域的发展可能超出预期[6] 计划具体实施框架与资源整合 - 计划要求美国能源部及国家实验室搭建数字平台，将全美科学数据集中整合至单一数据库，整合顶尖科学家、开拓性企业、世界知名高校及现有研究基础设施、数据存储库等力量[3] - 优先领域涵盖生物技术、关键材料、核裂变与聚变、量子信息科学及半导体，旨在变革科研开展方式并加速科学发现速度[3] - 能源部需在60天、90天、120天、240天和270天内完成强制性任务，包括梳理所有联邦及合作方计算资源、编目数据集与模型资产、评估国家实验室的机器人基础设施，并在9个月内针对至少一项科学挑战展示初步运行能力[4] 参与合作的关键行业与企业 - 计划启动时已联合私营部门、非营利组织、学术机构及公用事业机构组成广泛联盟，合作方覆盖先进材料、航空航天、云计算等领域，包括雅宝、应用材料、柯林斯航空、通用电气航空、美光、PMT关键金属等[4] - AI及计算企业合作方包括OpenAI for Government、Anthropic、Scale AI、谷歌、微软、英伟达、亚马逊云、IBM及戴尔科技等[4] - 能源部长表示计划核心目标是将科技与商业领域在AI方面取得的成果转化应用于医疗、能源、制造等领域的科学研究，将私营部门关注语言、商业和消费者服务的AI努力转向科学发现和工程进步[7] 计划面临的挑战与争议 - 计划尚未公开资金来源及知识产权归属等规则，也未提及开源AI发展问题，引发外界对补贴大型科技企业的质疑[1][12] - 电力需求是首要难题，Anthropic指出到2028年美国AI行业需要至少50吉瓦电力容量，但美国在能源基础设施方面与中国的差距令人担忧，无法在2028年前满足AI训练或推理的能源需求[8] - 有观点认为计划可能是给大型科技企业的变相馈赠，联邦资助的闭环AI发现平台可能成为推动AI军备竞赛企业的关键基础设施，而非真正的公共科学引擎[12][13]