中国正在缩小AI差距，利润才是更难的考验

斯坦福大学估计，2025年美国AI领域的私人投资达到2859亿美元，中国为124亿美元，不过这些数字未计入中国政府层面的相当一部分支持。斯坦福《2026年AI指数报告》↗ ¹

中国正在挑战这一优势，但技术进步并不决定回报归属。中国模型可以吸引开发者，而收钱的是美国云服务商；中国的云业务可以赚钱，姊妹AI实验室却可能亏钱。

从现有证据看，美国在前沿能力上仍保持领先，但领先并不均衡，商业优势依然可观；在行业更多领域，中国已成为强有力的竞争者。对投资者而言，问题是这些进步有多少会变成议价能力、持久盈利和实用的产出。

前沿优势是真实的，但因任务而异

Artificial Analysis↗ 9月17日的榜单显示，Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra在最高配置下均得53分，Qwen3.8 Max和GLM-5.3为45分。其成本数据还让“美国模型贵、中国模型便宜”的说法不再那么简单：低推理模式下的Astra以每项任务0.82美元得到46分，Qwen3.8 Max得45分，每项任务却要5.41美元。GLM-5.3-Flash的位置便宜得多：每项任务0.25美元，得42分。Artificial Analysis榜单 ²

这些结果描述的是特定类型的工作负载。该指数主要基于英语文本，因此无法对语音、视觉、多语言或机器人领域分出高下。基准范围 ³

尽管如此，这些结果仍然表明，中国较强的模型已是可信的替代选项，而美国厂商在能力和价格两方面仍在激烈竞争。

一项范围更窄的评估，揭示了剩余差距为何可能事关重大。今年7月，英国AI安全研究所（AI Security Institute）与美国CAISI的联合评估显示，Kimi K3在十次尝试中完成了一次模拟企业网络攻击，而此前接受过测试的最强模型完成了六七次。此次演练中没有主动防御方；测试美国模型时关闭了系统安全护栏，以衡量其最大能力。这只是一次覆盖面有限的网络安全测试，但它表明，看上去相似的聊天系统在持续性任务上可能相差悬殊。联合评估↗ ⁴

对客户来说，真正相关的测算还要计入失败的尝试、人工审核和系统集成。只有工作最终仍能完成，更低的推理费用才有意义。不过对前沿实验室而言，即便较简单的能力已经广泛普及，困难任务上的改进仍足以支撑溢价。

中国模型正在进入开发者的默认工具箱

中国在开发者分发上的进展，比全行业的盈利能力更容易观察。

OpenRouter 6月报告称，中国模型当月早些时候在其平台上的token份额已反超美国模型。这项分析覆盖1月1日至6月14日期间超过450万亿个token，其中DeepSeek的份额从1月的9%升至6月的18%。这些只是平台使用数据，不是全球市场份额，也不是实际支出。便宜的服务可以吸引大得多的调用量，收入却不会成比例增加。OpenRouter的分析 ⁵

Hugging Face↗ 8月发布的报告提供了另一个信号：基于Qwen衍生出的社区模型多达151,448个，是Meta全部衍生模型规模的2.6倍。这一数字衡量的是围绕某个模型家族做开发的开发者，而非付费客户。但它依然重要，因为各类修改版本、部署工具和积累起来的熟悉程度，会让下一个开发者更容易选择同一个模型家族。Hugging Face的平台分析↗ ⁶

这套商业机制并不复杂。模型权重可以下载，其他企业便能在遵守许可证的前提下对模型加以改造、自行托管。客户关系、本地知识和落地实施，这些原实验室欠缺的环节，可以由接手的企业补上。因此，成功的分发未必需要实验室先建起一套全球企业销售组织。

开放也有边界。智谱（Z.ai）体量更小的GLM-5.3-Flash采用MIT许可证，GLM-5.3则附带定制条款，其中包括针对某些大型模型服务企业的安全审查。一款模型可供下载，并不意味着自动获得不受限制的商业权利。Flash模型卡 ⁷ 和GLM-5.3许可证 ⁸

战略层面的影响依然不容小觑：可信替代选项的出现，让客户手里多了议价筹码。中国实验室不必在每一项基准测试上都称雄，也足以让美国供应商难以对常规工作收取溢价。

模型国籍，决定不了谁赚到钱

AWS已经通过Bedrock提供Qwen模型，其合同页面将AWS列为Qwen无服务器服务的销售方。客户完全可以在同一笔交易中选用中国的模型技术，同时购买美国的云服务。AWS的模型条款 ⁹

这笔交易把国别比较中常常捆绑在一起的三件事拆开了：谁开发模型、谁运营模型、谁掌握客户关系。即便底层模型并非自己开发，运营方也能从算力、技术支持和集成上获得收入。模型成本下降还可能让更多应用变得经济可行，从而壮大这门生意。

阿里巴巴在同一家公司内部就呈现出了同样的分化。其未经审计的6月当季业绩显示，AI云与计算服务板块收入484亿元，增长45%，经调整EBITA为56亿元。该板块涵盖传统云服务和芯片业务，其中与AI直接相关的产品贡献收入124亿元。单独列报的AI实验室与应用板块收入33亿元，经调整EBITA亏损139亿元。阿里巴巴8月20日财报↗ ¹⁰

阿里巴巴的这组数字证明了两件事：基础设施的商业变现真实存在，模型开发与运营代价高昂。它们并不能证明这家公司的战略已经失败。补贴模型或许有助于销售云算力、培育日后的分发渠道，但投资者仍需要证据表明，最终的回报能超过这笔补贴。

美国自己也握有可观的分发优势。7月，微软披露Microsoft 365 Copilot付费席位已超过3000万个。付费比下载是更硬的商业证据，尽管它既不能证明用户在活跃使用、日后会续约，也不能证明客户生产率得到提升。既有的软件客户关系让微软直达客户预算，而一家独立的模型实验室要够到这些预算，必须奋力争取。微软财年第四季度财报 ¹¹

华为在搭建系统，交付才是考验

汪涛此次发布的Atlas 960E，指向的是一层更棘手的依赖：训练和运行模型所需的机器设备。

华为正在把处理器、内存与光互联整合成更大规模的计算系统。芯片互联的效率之所以重要，是因为等待数据的处理器就是昂贵的闲置设备。不过，华为把下一代昇腾960DT芯片排在2027年一季度交付，960PR排在三季度。眼下的规格参数只是公司方面的说法和交付计划，并不是已装机集群按宣传经济性运转的证据。华为9月17日主题演讲↗ ¹²

真正有用的比较，要看相同负载下完整跑通的训练、推理吞吐量、功耗和可靠性。处理器数量再大，也说明不了制造良率、利用率，以及迁移现有软件所需的工程投入。

美国的优势同样离不开国际合作。英伟达5月宣布，Vera Rubin已进入量产爬坡阶段，计划于今年秋季出货；公告点名了台湾地区的150家生态合作伙伴，以及分布于30个国家的350多家工厂。美国企业领跑的商业与技术网络，制造环节早已延伸到美国国境之外。英伟达量产公告 ¹³

出口政策让这场对比更加复杂。今年1月，华盛顿方面允许H200及类似芯片凭逐案审批的许可出口。英伟达随后披露，凭许可发运了少量H200，在季度数据中心营收中占比不到1%；公司同时表示，中方的限制让它无法把许可覆盖的产品全部卖出。两国政府都在左右芯片的获取。美国商务部工业与安全局（BIS）1月政策 ¹⁴、英伟达7月当季申报文件 ¹⁵

只要国产设备好到足以承担重要负载，即便尚未追平最好的进口系统，中国也已获得战略韧性。商业上的竞争力则要求再进一步：把电费、维护和软件迁移全部算进去之后，客户仍要觉得国产方案划算。

产业基础庞大，AI有落地空间

中国工厂自动化的部署规模远超美国。国际机器人联合会（IFR）报告，2024年中国工业机器人安装量为29.5万台，美国为3.42万台。这是同一年份、同为工业机器人的对比数据，其中很多并不使用生成式AI。这些数字证明的是部署规模，说明不了AI智能高低，也说明不了国家生产率。IFR 2025年9月发布 ¹⁶

这样的产业底子，意味着感知、规划和控制上的改进有更多机会进入现有生产体系。制造商手里已经有设备、运行数据和可量化的问题。一套能降低缺陷率或减少设备停机时间的系统就能创造价值，用不着在通用聊天机器人的比拼中胜出。

要兑现这些价值，功夫得下在工厂里。总得有人把模型接到设备上、处理异常工况、划定安全运行边界，并在工艺流程出问题时承担责任。掌握这些关系的供应商，挣到的钱可能比提供模型的实验室还多。

算力基础设施同样受制于本地条件。国际能源署（IEA）指出，高带宽内存、能源设备和电网接入都面临短缺，其中内存供应紧张预计至少持续到2027年底。全国的发电量数据，并不能告诉运营方某个具体场址何时能获得稳定可靠的电力。IEA 2026年4月评估 ¹⁷

这有利于能把全流程打通的运营方：算力、数据、设备、客户、责任承担，环环相扣。任何一环缺位，都可能吃掉更便宜的模型许诺省下的成本。

美方最有力的论据：前沿优势会复利式增长

认为美国领先地位能够持久的最强论据是：更好的模型可以加速催生下一代模型的研究。如果性能更强的系统能实质性改进编程、实验和芯片设计，这种优势的扩张速度就可能超过竞争对手复制上一代产品的速度。届时，资本、基础设施和既有客户关系都会反过来巩固技术领先地位。

这种可能性不容小觑。但它仍是有前提的论断。基准测试上的领先本身，并不足以证明研究生产率已形成自我延续的优势，而且部分改进可能经由论文、软件和可下载的模型扩散出去。

美国的资金实力同样附带义务。亚马逊公布，6月当季AWS营业利润为166亿美元，而过去12个月公司整体自由现金流为负76亿美元。两组数字的统计周期和业务口径不同，不能相互轧差。它们说明，投资支出加速之际，盈利的云业务为何仍需经受审视。亚马逊7月30日财报↗ ¹⁸

中国方面最有力的回应是：即便模型供应商利润微薄，让性能强大的AI得到广泛使用，制造商、开发者和消费者也能从中受益。这在经济上说得通。但国家利益与股东回报可能分道扬镳：用着廉价AI的工厂，生意可能比出资做AI的公司更好。

看什么能挺过下一轮续约

接下来的证据应来自经营业绩。华为2027年的芯片排期带来一场交付考验，随后还有有效产出、可靠性和成本的检验。阿里巴巴接下来几个季度的财报将显示，随着付费需求逐步成形，模型与应用业务的亏损是否会收窄。企业买家的选择则将说明，当初期热情消退，已部署的系统还能否赢得续约。

对中美两国而言，最有用的信息披露，是把客户验收的工作与其全部成本挂钩：算力、人工审核、系统集成，以及失败尝试。这有助于分清，哪些是人们乐于尝鲜的模型，哪些是企业真正离不开的系统。

盯住那些算清节省之后仍然续约的客户。