《泰晤士高等教育》（Times Higher Education）預(yù)測(cè)，2030年前中國(guó)有望超越美國(guó)，成為全球AI領(lǐng)導(dǎo)者。

這一觀(guān)點(diǎn)并非空穴來(lái)風(fēng)——數(shù)據(jù)顯示，2023年中國(guó)已成為全球最大的AI人才輸出國(guó)，在人工智能專(zhuān)利領(lǐng)域更是占據(jù)主導(dǎo)地位，專(zhuān)利產(chǎn)出量占全球總量的61%，展現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新潛力與人才儲(chǔ)備優(yōu)勢(shì)。

然而，中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)與美國(guó)相比仍存在差距。在高影響力研究產(chǎn)出及頂級(jí)人工智能模型數(shù)量方面，美國(guó)仍處于領(lǐng)先地位。斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)顯示，2023年全球知名AI模型中，美國(guó)擁有61個(gè)，歐盟為21個(gè)，而中國(guó)僅有15個(gè)。這一數(shù)據(jù)表明，盡管中國(guó)在專(zhuān)利數(shù)量上占優(yōu)，但在尖端模型的研發(fā)與應(yīng)用層面仍需進(jìn)一步突破。

中美在AI技術(shù)發(fā)展路徑上也存在差異，集中體現(xiàn)在學(xué)術(shù)界的角色定位。中國(guó)AI發(fā)展高度依賴(lài)大學(xué)體系，高校不僅承擔(dān)前沿理論研究，還通過(guò)產(chǎn)學(xué)研合作推動(dòng)技術(shù)落地。這種模式雖然高效整合了科研資源，但也引發(fā)爭(zhēng)議：中國(guó)能否憑借大學(xué)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展路徑實(shí)現(xiàn)對(duì)美國(guó)的超越？抑或這種自上而下的模式會(huì)限制創(chuàng)新活力，使中國(guó)陷入長(zhǎng)期追趕狀態(tài)？

反觀(guān)美國(guó)，AI研究的主力是私營(yíng)企業(yè)，而非學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。斯坦福大學(xué)在《2024 AI指數(shù)報(bào)告》中指出，隨著AI模型的訓(xùn)練成本持續(xù)攀升，傳統(tǒng)的AI研究中心——大學(xué)，已難以承擔(dān)開(kāi)發(fā)前沿基礎(chǔ)模型的重任。

萊頓大學(xué)中國(guó)問(wèn)題專(zhuān)家羅吉爾?克里梅斯（Rogier Creemers）認(rèn)為，西方通常把企業(yè)視作股東和管理層獲取利潤(rùn)的工具，而中國(guó)的觀(guān)念有所不同。在中國(guó)，允許企業(yè)獲得一些利潤(rùn)，但他們還肩負(fù)著幫助政府實(shí)現(xiàn)發(fā)展目標(biāo)的責(zé)任。

克里梅斯還提到，西方普遍認(rèn)為市場(chǎng)能夠解決問(wèn)題，企業(yè)只需為所要的技能組合付費(fèi)，市場(chǎng)自然會(huì)予以提供，然而中國(guó)則積極采取措施為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造有利條件。

悉尼科技大學(xué)（UTS）澳大利亞-中國(guó)關(guān)系研究所副教授瑪麗娜?張（Marina Zhang）認(rèn)為，大學(xué)在教學(xué)方面需要緊跟私營(yíng)部門(mén)的發(fā)展步伐，這是中國(guó)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)，因此中國(guó)鼓勵(lì)大學(xué)與企業(yè)開(kāi)展合作。

人才留存同樣是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。美國(guó)智庫(kù)MacroPolo的研究表明，2023年美國(guó)依舊是全球AI人才的主要流入地，但中國(guó)培養(yǎng)的AI人才數(shù)量更為龐大，并且越來(lái)越多的人才傾向于留在國(guó)內(nèi)發(fā)展。

克里梅斯表示，從一定程度上說(shuō)，特朗普的相關(guān)政策使得美國(guó)對(duì)中國(guó)學(xué)者、工程師和專(zhuān)家的吸引力顯著下降，這為中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展帶來(lái)了積極影響。