为什么真正的人工智能竞赛是在中国内部进行，而不是跨越太平洋

在全球范围内的讨论中，人工智能（AI）霸权的竞争被框定为美国与中国之间的二元对抗。华盛顿的设想是，胜利取决于前沿模型和计算规模，这场战斗由少数美国实验室主导。中国被视为挑战者，受到出口管制的限制，并依赖于追赶。\n 这种叙述正变得越来越过时。中国并没有追求单一的人工智能战略。它正在并行进行三个大规模实验，每个实验由不同的公司群体主导，这些公司受到不同的约束，并指向对人工智能领导力的不同理解。\n 第一个阵营是计算最大化派，以阿里巴巴和字节跳动为先锋。他们的赌注是规模和性能仍然是最重要的。阿里巴巴在过去一年中在云计算和人工智能基础设施上投入巨大，推动自由现金流降至负 218 亿元人民币（31 亿美元），尽管云收入增长了 34%。管理层现在声称占据了中国人工智能云市场的 35% 以上，其 Qwen 模型家族衍生出了超过 18 万个开源模型。\n 字节跳动是这一战略的消费者优先版本。其核心产品运行在世界上最复杂的推荐系统之一上。为了驱动这些引擎，字节跳动训练大型专有模型，并整合生成工具，塑造从自动视频编辑到个性化信息流的所有内容。\n 它是唯一一家其应用人工智能已经在国际范围内运营的中国公司。这种曝光促使它在复杂的地缘政治环境中更加积极地投资于性能。\n 第二个阵营由腾讯代表，其最新的财报显示出明显不同的重心。尽管同行提高了资本支出，腾讯的支出同比下降了 24%，降至 130 亿元人民币，尽管收入增长了 15%，净利润上升了 19%。人工智能已被融入腾讯的成熟业务，而不是用于追求前沿训练。营销服务收入增长了 21%，而金融科技和企业服务增长了 10%，得益于人工智能增强工具的支持。\n\n\n 在微信和 Weixin 上拥有超过十亿用户，即使是小幅的参与和货币化增长也能带来超额回报。这是效率货币化的路径：中国的优势不仅在于构建最先进的模型，还在于在庞大且一体化的消费者和企业基础上分发有能力的模型。腾讯的克制是否会成为持久的优势，或者是否扩大性能差距最终会迫使其进行更重的投资，仍然是一个悬而未决的问题。\n 第三种战略是基础设施主权，最明显地由百度和华为主导。在百度最新的季度财报中，人工智能相关业务同比增长了 50%。人工智能基础设施和订阅服务的增长速度超过了传统广告业务，而其自动驾驶出行部门 Apollo Go 在 22 个城市的无驾驶乘车次数超过了 1700 万次。\n 百度并没有试图匹配阿里巴巴的云规模或腾讯的消费者覆盖，而是在构建铁路——企业人工智能平台、订阅服务、出行网络和模型训练基础设施——这些基础设施将支撑中国的人工智能经济。与此同时，华为的 Ascend 芯片生态系统则是对 Nvidia 图形处理单元（GPU）的本土替代方案，驱动这一替代方案的既有必要性也有雄心。\n 这三种方法不仅仅是企业战略。它们是对中国结构性现实的回应：对先进 GPU 的不均衡获取、庞大而多样的国内市场，以及重视韧性与原始性能的产业政策环境。\n\n\n 计算最大化派试图通过建立国内规模来克服稀缺性。效率货币化利用中国庞大的平台来提取价值，而不在前沿竞争。基础设施主权旨在构建一个完整的人工智能堆栈，以抵御地缘政治波动。\n 这些战略共存的部分原因是，中国面临着独特的不确定技术和地缘政治环境。出口管制可能会收紧。全球市场对中国平台仍然政治脆弱。基础科学仍在发展：前沿模型继续增长，但以效率为导向的架构最终可能证明更为实用。\n 从这个意义上说，同时运行多种战略是一种国家对冲。这是确保至少一条路径在全球格局演变时仍然可行的尝试。\n 即便如此，这三者都源于中国人工智能能力的共同基础，其中许多是开源的。Qwen、DeepSeek、Kimi 和其他模型家族在公司之间被分叉、微调和重新部署。这些战略不是僵化的孤岛，而是不断变化的重心：在约束下定价风险和回报的三种不同方式。\n\n\n\n\n 这种内部分歧与美国形成对比，在美国，经济和监管力量推动行业走向整合。一个小圈子的实验室主导着前沿模型的训练，政策制定者越来越将集中视为治理资产。相比之下，中国似乎正在推动一系列平行实验，每个实验都在探索不同的技术和商业前沿。\n 从国外来看，很容易将人工智能竞争简化为基准结果或芯片数量的记分板。然而，更具启发性的竞争正在中国内部展开。一组公司正在押注于领导权属于建立最大集群的公司。另一组则相信优势将来自将人工智能嵌入庞大的消费者网络。第三组正在构建其他公司最终将依赖的公用事业和基础设施。\n 这场三方实验的结果将不仅塑造中国的数字经济，也将影响世界上大多数国家将使用的人工智能系统。世界可能会看到国家之间的单一竞争。在中国内部，三场不同的竞争已经展开。