美媒：美國跑錯賽道，但又沒法直接抄中國的作業……

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**美媒：美國跑錯賽道，但又沒法直接抄中國的作業……**

美國《國家利益》雜誌一篇文章，算是把美國 AI 競爭的尷尬處境說透了——說白了就是，美國在 AI 這條路上徹底跑錯了方向，看著中國一步步在正確的賽道上穩步前進，心裡急得發紅眼，卻連抄作業都不知道從哪兒下手，更沒法直接照搬中國的模式。

可能很多人不太懂，AI 競爭不就是比誰的技術更厲害、模型更先進嗎？美國矽谷不是一直領跑全球，像 OpenAI、Anthropic 這些公司，動輒推出參數上億的前沿模型，各種炫酷的生成式 AI，能寫文案、畫圖片，甚至編代碼，怎麼就說跑錯賽道了？

《國家利益》的核心觀點很實在，它說華盛頓和矽谷犯了一個致命的錯誤，就是把 AI 競爭簡單當成了「軍備競賽」，一門心思扎進了「誰的模型更前沿、算力更強」的死胡同裡，卻忘了 AI 真正的競爭力，從來都不是實驗室裡的技術有多花哨，而是大規模部署、落地到實際場景，真正能創造價值的能力。

舉個最直觀的例子，美國的 AI 公司整天忙著比拼模型的參數和功能，推出的很多技術看著高大上，卻離普通人的生活、企業的生產很遠。麻省理工學院有份報告就戳破了這個泡沫，說 95% 的美國企業部署 AI 後，根本沒產生可衡量的效益，花了大價錢投入，最後只落得個「擺樣子」的下場。

馬斯克旗下的 xAI 公司，按理說也是美國 AI 領域的新貴，擁有龐大的算力集群，模型迭代速度也很快，可內部工程師竟然長期依賴競爭對手 Anthropic 的 Claude 模型寫代碼，直到被 Anthropic 切斷服務，才被迫開始自己研發編程工具。這足以看出美國 AI 產業的短板——看似前沿，卻連自身的核心需求都無法自給自足。

反觀中國，並沒有跟著美國去拼「最前沿的模型」，而是踏踏實實地把 AI 用到了實處，走的是「實體經濟 + AI」的路子，這也是美國最眼紅、卻學不來的地方。

就說工業領域，2024 年全球工業機器人安裝量，中國佔了一半還多。比亞迪、寧德時代這些企業的「黑燈工廠」，全程靠 AI 操控，不用工人值守就能實現高效生產，這就是 AI 大規模部署的力量。

還有港口，中國現在運營著 18 個全自動碼頭，還有 27 個正在建設中。這些碼頭靠 AI 調度集裝箱、操控起重機，效率比美國的傳統碼頭高出一大截。而美國即便有先進的 AI 算法，也因為工廠外遷、缺乏實際應用場景，根本無法實現這樣的大規模落地。

👉《國家利益》裡也承認，中國的 AI 發展模式，本質上是把 AI 當成「新型工業倍增器」，不追求表面的花哨，只專注於解決實際問題。不管是工業生產、港口運輸，還是日常生活中的移動支付、智慧物流，AI 都已經深度融入，真正做到了「好用、能用、管用」。而美國之所以沒法抄中國的作業，核心原因不是技術不行，而是根基出了問題。

👉美國這些年一直搞產業外遷，製造業空心化嚴重，沒有足夠的工業場景來承載 AI 的大規模部署。就像有了頂級的畫筆，卻沒有畫布，再厲害的技術也無從施展。美國不僅沒法抄作業，還陷入了自己挖的坑。

比如 Anthropic 公司，為了保護自己的技術，搞封閉生態，不僅切斷了競爭對手的服務，還限制了很多海外市場的 API 調用，甚至因為不願意讓技術用於監控美國公民，和五角大樓價值 2 億美元的合同都快黃了。

👉這種封閉和內耗，讓美國的 AI 技術很難形成規模化的應用生態，反而越來越脫離實際需求。而中國的 AI 發展，一直是開放且務實的，不管是大企業還是中小企業，都能找到適合自己的 AI 應用場景，形成了良性循環。

美國 AI 跑錯賽道，根源在於急功近利，把技術當成「炫耀的資本」；而中國則抓住了 AI 的核心本質——服務於實體經濟。

👉《國家利益》的反思，說白了就是承認美國的戰略誤判：以為靠前沿技術就能領跑，卻忘了沒有大規模部署能力，再先進的技術也只是空中樓閣。現在美國看著中國在 AI + 工業、AI + 民生領域一路領先，心裡既著急又無奈，畢竟抄作業需要根基，而美國缺失的，恰恰是中國多年來踏踏實實積累下來的製造業基礎和應用場景。

（資料來源：味道談成回憶）

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