中美AI競賽是一場長跑？《金融時報》預測中國或笑最後

中美兩大強權在人工智慧（AI）領域的競爭正在從技術比拼轉向結構性的長跑賽事。根據英國《金融時報》的分析，若將這場競賽視為一場考驗創新能力與擴散速度的馬拉松而非短跑衝刺，中國可能最終笑最後。報告指出，美國目前仍在尖端大型語言模型（LLM）領域領先，關鍵在於能廣泛取得由輝達設計的最先進 AI 晶片，使 OpenAI、Google 與 Anthropic 等企業在模型訓練上具備明顯優勢。然而，這樣的領先並非牢不可破。

根據模型指標提供商 Artificial Analysis 的數據，包括 DeepSeek、阿里巴巴與 Moonshot AI 在內的中國企業正快速縮小與美國頂尖模型的效能差距。受限於美國出口管制，中國在高階算力上雖處劣勢，卻也因此被迫在演算法效率、資料品質與訓練方法上持續創新，以「低算力跑出高分數」。凱投宏觀（Capital Economics）的中國經濟學家 Leah Fahy 指出，若能充分發揮演算法效率與系統級設計，即便在中國本土訓練、算力較低的模型仍可能在表現上與美國最先進模型相抗衡。

這一趨勢在開源模型競爭上尤為明顯。根據麻省理工學院與 Hugging Face 的研究顯示，中國在全球「開放式 AI 模型」下載市佔率已超越美國。文章認為，這樣的開源策略結合中國相對開放的對外科技與貿易政策，將使中國模型更容易在新興市場落地；反觀美國近年收緊貿易與科技政策，甚至波及盟友，反而削弱自身生態系的外溢能力。

在硬體層面，《金融時報》指出，北京正全力推動晶片自主化。雖然中國半導體製造仍落後西方，但中國企業已明確區隔應用場景，將國產晶片優先用於「推理」（運行模型），而非最耗算力的模型訓練。在此領域，中國晶片與輝達產品的差距已明顯縮小。投行伯恩斯坦預估，到 2028 年，中國可生產足夠的推理晶片以滿足國內需求。

此外，自 2016 年將 AI 列為國家戰略產業以來，北京已持續加大對科研、人才與基礎建設的投入。到 2022 年，中國授予的 STEM 博士數量比美國多出五成，AI 相關專利數更達美國三倍。澳洲戰略政策研究所的關鍵技術追蹤報告也顯示，中國在多數高品質研究產出領域已超越美國。

《金融時報》強調，AI 競賽的關鍵不僅在模型本身，在於能否與實體經濟深度結合並實現規模化部署。中國長期由國家主導的產業政策成為優勢，智慧製造、人形機器人、電動車、手機與穿戴裝置等領域，中國已具備先發優勢。尤其「人形機器人」明確列為國家優先方向，這意味著中國在這些前沿科技應用上的佈局更為全面。

在能源方面，高盛預測到 2030 年，中國的剩餘電力產能將是全球資料中心預期需求的三倍以上；反觀美國多個區域電力市場已接近臨界水準。輝達執行長黃仁勳曾直言，美國興建資料中心往往需時三年，但在中國「一個週末就能蓋好一家醫院」。在供應鏈方面，北京還掌握稀土等關鍵原料的開採與加工優勢，形成涵蓋晶片、資料中心、電網與製造端的完整 AI 生態鏈。

報導認為，這種「全鏈佈局」的重要性遠高於單一大模型的技術得分。當前真正的問題已不再是「誰的模型最強」而是「誰能建立並維持一個將 AI 嵌入日常產品與服務的生態系統」。