中美AI終極較量 關鍵在生產力轉化
發佈時間：03:00 2026-03-09 HKT
全國政協委員、西南財經大學大數據研究院院長寇綱昨接受《星島》專訪表示，中美人工智能（AI）競爭已呈現多維度「全生態比併」態勢，雙方優勢各有側重：美國依靠高端晶片與軟件生態在底層技術層面保持領先，中國則借助製造業基礎、能源保障和產業融合實力，在AI落地應用領域打造核心競爭力。他相信，未來競爭的關鍵，在於AI轉化為現實生產力的效能。
近兩年，AI商業化進程全面提速，今年政府工作報告首次提出「構建智能經濟新形態」，「十五五」規劃亦明確推進AI超大規模智算集群等重點工程，彰顯中國以AI培育新質生產力的戰略考量。
寇綱指出，晶片固然是模型訓練的核心支撐，其性能決定訓練效率與模型表現。美國在高端晶片研發領域佔據優勢，仍是中國當前需着力追趕的方向。但其實AI發展是多層次系統工程，除晶片之外，能源、基礎設施、模型、應用也與之密切相關。
中國擁最完整製造業體系
他指出，在晶片之外的整體系統與產業布局上，中國擁有諸多優勢，舉例在圖像、聲音等無差異數據處理方面，北京字節跳動Seedance2.0的表現，便展現了中國相關技術的實力。
美國算力的商業閉環高度依賴成熟的「純軟件生態」（SaaS），寇綱指出，而中國擁有全球最完整的製造業體系，為AI技術嵌入硬件設備提供了獨特條件，AI應用已突破純軟件範疇，廣泛滲透到各個行業。
「算力的盡頭是能源」，寇綱指出，美國正面臨電網老化、電力供應不足的突出困境，而中國西部豐富且低成本的風電、光伏等清潔能源，為算力發展提供了堅實的能源保障。
寇綱強調，中美AI競爭其實不存在絕對的勝利者，未來競爭的決定性因素不再是模型測試分數的細微差距，而是AI轉化為實際GDP和生產力的能力。中國完善的供應鏈體系和「人工智能+」產業融合戰略，是應對競爭的核心優勢。
當前AI產業正處於爆發前的技術發展期，他建議，中國企業應優先提升模型性能，而非單純追求性價比。隨着AI與專業場景的深度融合，模型能力將成為最大瓶頸，而AI領域的開放性為技術突破創造了條件，未來小模型、端側模型等多元形態，將更適配不同場景的需求。
