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摘要：李开复认为中美之间的AI竞争已经沿着地理和经济界限彻底分化，不再是一场单一竞赛。具体来说，他指出美国在企业级AI应用和基础研究方面仍占优势，这得益于其成熟的软件订阅模式。然而，中国则在消费级AI应用、机器人制造以及AI硬件方面占据领先地位，这归功于其强大的制造供应链和投资方向的不同。此外，李开复还提到中国在开源AI模型领域已快速超越美国，并警告AI军备竞赛的速度失控可能带来的系统性风险。
核心结论：
• 美国优势领域： 在企业级AI应用和前沿研究方面保持显著领先。这得益于成熟的软件订阅商业模式和高昂的劳动力成本，为企业AI工具创造了巨大的市场和利润空间。
• 中国优势领域： 在消费级AI应用、机器人制造和AI硬件领域正迅速占据主导地位。凭借强大的供应链、成本优势和庞大的制造业基础，中国在实体AI（Embodied AI）和硬件商业化上优势明显。此外，中国在开源AI模型开发方面也已超越美国。
• 根本性分歧： 两国风险投资的流向截然不同。美国VC聚焦于大型语言模型和企业软件，而中国VC则重注机器人和硬件。
• 底层变量： 李开复强调，能源基础设施是决定未来AI算力的关键。他指出，中国在新能源项目上的建设速度远超美国，这可能在未来几年内转化为压倒性的算力优势。
• 主要风险： 李开复最担忧的并非通用人工智能（AGI）的远期风险，而是当前AI竞赛“失控的速度”。他警告，仓促开发可能导致系统充满漏洞，被恶意利用，并预言可能会发生“重大事故”作为警示。
总体而言，全球AI格局正呈现出一种二元分化的趋势，美国和中国在各自的优势赛道上加速前进，形成两个既竞争又平行的技术生态系统。
1. 一场竞赛，多个赛道
全球AI领导权的争夺正在演变为一系列并行的竞赛，而非单一的胜负之争。技术格局正沿着地理和经济线分裂，中美两国在不同的领域各自称雄。这种分化源于两国不同的经济结构、市场激励和资本流向。一位风险投资家总结这一观点时称：“我们不是在和中国竞争，而是在平行的世界里奔跑。”
2. 中美风投的不同焦点
李开复指出，两国创新生态系统中资本流动的根本性差异是造成AI格局分化的核心原因。美国风投（VC）主要关注生成式AI、大型语言模型、企业级软件。其背后的投资逻辑是：企业习惯为软件订阅付费，劳动力成本高，提升白领生产力的AI工具有明确的盈利模式。对比之下，中国风投更关注机器人技术和AI硬件。主要原因是：软件订阅模式对广泛存在的中小型企业而言尚未成熟，但制造业基础雄厚，供应链完善，硬件商业化路径更清晰。李开复直言：“美国VC投资机器人的方式与中国VC完全不同，同样，中国VC投资生成式AI的方式也与美国VC截然不同。”这种投资逻辑的分歧正在不断强化两国在各自优势领域的主导地位。
3. 中美各自的优势领域
企业级人工智能：美国的持久优势。李开复认为“美国将明确引领企业AI的普及。中国公司尚未形成软件订阅付费的习惯。” 像GitHub Copilot和ChatGPT Enterprise这样的工具在美国市场获得了巨大的成功，这为美国公司提供了持续投入研发的雄厚资本。对比之下，中国市场在历史上难以推广软件订阅模式。虽然在消费互联网领域，通过广告和电商等模式克服了支付障碍，但在企业软件领域，尚未找到替代“按月/按次付费”的新商业模式。这意味着美国AI公司拥有一个重要的战略窗口期，可以在其核心市场中产生收入并进行再投资，而不会面临来自中国的直接竞争。
消费级人工智能：中国的速度与迭代。与企业级AI相反，李开复预测中国将在面向消费者的AI应用中决定性地领先。“中国的巨头，如字节跳动、阿里巴巴和腾讯，行动速度肯定比美国的同类公司（如Meta、YouTube等）快得多。”从产品与市场的契合度看，中国科技公司在过去十年残酷的市场竞争中，已经“掌握了寻找产品与市场契合点的艺术”。现在他们需要做的只是将顶尖的AI技术融入其中。例如字节跳动的TikTok凭借其复杂的AI驱动内容推荐算法成为全球下载量最大的应用。此外，中国公司在直播电商和短视频等领域开创了许多AI功能，随后被西方公司效仿。另外，中国在计算机视觉、语音识别和翻译等技术的广泛应用方面也已取得巨大成就。
机器人与硬件制造：中国几近决定性的胜利。在机器人领域，李开复的评估非常直率：中国的优势是结构性的，难以被超越。当被问及机器人竞赛是否已由中国获胜时，他回答：“还没有结束，但我认为美国仍有能力提出最好的机器人研究思想。”然而，他紧接着指出，商业化才是关键。中国的优势在于将AI、低成本硬件和成熟的制造供应链相结合（“AI + 硬件 + 制造链”）。这使得像宇树科技（Unitree）和优必选（UBTECH）这样的公司能够以远低于西方竞争对手的价格，生产出性能相当甚至更优的机器人产品。尽管波士顿动力等公司和大学实验室能产出令人印象深刻的研究原型，但将这些原型转化为价格合理的商业产品需要中国所拥有的制造生态系统。美国的VC对该领域的投资也远不及中国。
开源模型：中国出人意料的领先。“目前评分最高的10个开源模型都来自中国。” 他指出，包括其本人公司01.AI以及DeepSeek、阿里巴巴、百度等公司发布的模型，在各项基准测试中已超越了曾被视为行业标杆的Meta Llama模型。李开复将开源模型比作“AI界的Linux”，并阐述了其多重优势：
A.可定制性：用户可以检查、微调和改进模型，使其为特定应用服务。
B.免费与所有权：模型是免费的，且属于使用者自己。
C.主权AI：对于国家而言，开源模型是构建“主权模型”和优化特定语言支持的关键。
关于未来格局，他预测开源和闭源模式将共存，如同Android与Apple的生态系统。尽管更多应用和工程师会倾向于开源，但“更多资金将留在闭源模型中”。
4. 根本变量：能源与算力
李开复指出了一个可能决定未来AI实力格局的底层变量：能源基础设施。这一观点尤其突显了国家级战略布局的重要性。他明确提到“中国的新能源项目建设速度是美国的十倍。”基于这一趋势，他推断：“如果这种趋势持续，中国的AI算力将在几年后达到美国的十倍。”这意味着未来的AI竞争可能不仅是算法或模型的竞争，更是国家级能源和基础设施实力的较量。
5.担忧：竞赛本身的速度与风险
尽管对技术发展持乐观态度，但李开复对当前AI竞赛的节奏表达了深切的忧虑。“我不太担心AI在短期内产生自我意识并对人类造成危险，”他解释道，“我更担心它被坏人用来做可怕的事情，或者AI竞赛迫使人们工作得如此之快，以‘快速行动，打破常规’的方式构建出有问题的、充满漏洞的产品。”他警告说，如果全球AI产业继续以这种“先上车再修路”的狂热节奏发展，“发生一些可怕的事件将是一个警钟”，他认为“重大事故几乎是必然的”。他的观点将风险讨论从遥远的AGI威胁转移到更紧迫的、由于无序和过速竞争而导致的技术滥用和安全漏洞问题上。
6. 结论：平行赛道上的竞争
李开复的评估描绘了一幅复杂的全球AI战略图景。美国在企业AI软件、基础研究和计算基础设施方面拥有明显优势。与此同时，中国在消费级应用、机器人制造、开源模型开发乃至能源布局上正全面加速，甚至在某些领域已经反超。AI竞赛不再是一场单一的马拉松，而是一系列在不同赛道上同时进行的短跑、长跑和障碍赛。中美两国各自在不同的比赛中领先，这预示着未来十年全球技术生态系统可能会走向更深度的分化，而非趋同。
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核心结论：
• 美国优势领域： 在企业级AI应用和前沿研究方面保持显著领先。这得益于成熟的软件订阅商业模式和高昂的劳动力成本，为企业AI工具创造了巨大的市场和利润空间。
• 中国优势领域： 在消费级AI应用、机器人制造和AI硬件领域正迅速占据主导地位。凭借强大的供应链、成本优势和庞大的制造业基础，中国在实体AI（Embodied AI）和硬件商业化上优势明显。此外，中国在开源AI模型开发方面也已超越美国。
• 根本性分歧： 两国风险投资的流向截然不同。美国VC聚焦于大型语言模型和企业软件，而中国VC则重注机器人和硬件。
• 底层变量： 李开复强调，能源基础设施是决定未来AI算力的关键。他指出，中国在新能源项目上的建设速度远超美国，这可能在未来几年内转化为压倒性的算力优势。
• 主要风险： 李开复最担忧的并非通用人工智能（AGI）的远期风险，而是当前AI竞赛“失控的速度”。他警告，仓促开发可能导致系统充满漏洞，被恶意利用，并预言可能会发生“重大事故”作为警示。
总体而言，全球AI格局正呈现出一种二元分化的趋势，美国和中国在各自的优势赛道上加速前进，形成两个既竞争又平行的技术生态系统。
1. 一场竞赛，多个赛道
全球AI领导权的争夺正在演变为一系列并行的竞赛，而非单一的胜负之争。技术格局正沿着地理和经济线分裂，中美两国在不同的领域各自称雄。这种分化源于两国不同的经济结构、市场激励和资本流向。一位风险投资家总结这一观点时称：“我们不是在和中国竞争，而是在平行的世界里奔跑。”
2. 中美风投的不同焦点
李开复指出，两国创新生态系统中资本流动的根本性差异是造成AI格局分化的核心原因。美国风投（VC）主要关注生成式AI、大型语言模型、企业级软件。其背后的投资逻辑是：企业习惯为软件订阅付费，劳动力成本高，提升白领生产力的AI工具有明确的盈利模式。对比之下，中国风投更关注机器人技术和AI硬件。主要原因是：软件订阅模式对广泛存在的中小型企业而言尚未成熟，但制造业基础雄厚，供应链完善，硬件商业化路径更清晰。李开复直言：“美国VC投资机器人的方式与中国VC完全不同，同样，中国VC投资生成式AI的方式也与美国VC截然不同。”这种投资逻辑的分歧正在不断强化两国在各自优势领域的主导地位。
3. 中美各自的优势领域
企业级人工智能：美国的持久优势。李开复认为“美国将明确引领企业AI的普及。中国公司尚未形成软件订阅付费的习惯。” 像GitHub Copilot和ChatGPT Enterprise这样的工具在美国市场获得了巨大的成功，这为美国公司提供了持续投入研发的雄厚资本。对比之下，中国市场在历史上难以推广软件订阅模式。虽然在消费互联网领域，通过广告和电商等模式克服了支付障碍，但在企业软件领域，尚未找到替代“按月/按次付费”的新商业模式。这意味着美国AI公司拥有一个重要的战略窗口期，可以在其核心市场中产生收入并进行再投资，而不会面临来自中国的直接竞争。
消费级人工智能：中国的速度与迭代。与企业级AI相反，李开复预测中国将在面向消费者的AI应用中决定性地领先。“中国的巨头，如字节跳动、阿里巴巴和腾讯，行动速度肯定比美国的同类公司（如Meta、YouTube等）快得多。”从产品与市场的契合度看，中国科技公司在过去十年残酷的市场竞争中，已经“掌握了寻找产品与市场契合点的艺术”。现在他们需要做的只是将顶尖的AI技术融入其中。例如字节跳动的TikTok凭借其复杂的AI驱动内容推荐算法成为全球下载量最大的应用。此外，中国公司在直播电商和短视频等领域开创了许多AI功能，随后被西方公司效仿。另外，中国在计算机视觉、语音识别和翻译等技术的广泛应用方面也已取得巨大成就。
机器人与硬件制造：中国几近决定性的胜利。在机器人领域，李开复的评估非常直率：中国的优势是结构性的，难以被超越。当被问及机器人竞赛是否已由中国获胜时，他回答：“还没有结束，但我认为美国仍有能力提出最好的机器人研究思想。”然而，他紧接着指出，商业化才是关键。中国的优势在于将AI、低成本硬件和成熟的制造供应链相结合（“AI + 硬件 + 制造链”）。这使得像宇树科技（Unitree）和优必选（UBTECH）这样的公司能够以远低于西方竞争对手的价格，生产出性能相当甚至更优的机器人产品。尽管波士顿动力等公司和大学实验室能产出令人印象深刻的研究原型，但将这些原型转化为价格合理的商业产品需要中国所拥有的制造生态系统。美国的VC对该领域的投资也远不及中国。
开源模型：中国出人意料的领先。“目前评分最高的10个开源模型都来自中国。” 他指出，包括其本人公司01.AI以及DeepSeek、阿里巴巴、百度等公司发布的模型，在各项基准测试中已超越了曾被视为行业标杆的Meta Llama模型。李开复将开源模型比作“AI界的Linux”，并阐述了其多重优势：
A.可定制性：用户可以检查、微调和改进模型，使其为特定应用服务。
B.免费与所有权：模型是免费的，且属于使用者自己。
C.主权AI：对于国家而言，开源模型是构建“主权模型”和优化特定语言支持的关键。
关于未来格局，他预测开源和闭源模式将共存，如同Android与Apple的生态系统。尽管更多应用和工程师会倾向于开源，但“更多资金将留在闭源模型中”。
4. 根本变量：能源与算力
李开复指出了一个可能决定未来AI实力格局的底层变量：能源基础设施。这一观点尤其突显了国家级战略布局的重要性。他明确提到“中国的新能源项目建设速度是美国的十倍。”基于这一趋势，他推断：“如果这种趋势持续，中国的AI算力将在几年后达到美国的十倍。”这意味着未来的AI竞争可能不仅是算法或模型的竞争，更是国家级能源和基础设施实力的较量。
5.担忧：竞赛本身的速度与风险
尽管对技术发展持乐观态度，但李开复对当前AI竞赛的节奏表达了深切的忧虑。“我不太担心AI在短期内产生自我意识并对人类造成危险，”他解释道，“我更担心它被坏人用来做可怕的事情，或者AI竞赛迫使人们工作得如此之快，以‘快速行动，打破常规’的方式构建出有问题的、充满漏洞的产品。”他警告说，如果全球AI产业继续以这种“先上车再修路”的狂热节奏发展，“发生一些可怕的事件将是一个警钟”，他认为“重大事故几乎是必然的”。他的观点将风险讨论从遥远的AGI威胁转移到更紧迫的、由于无序和过速竞争而导致的技术滥用和安全漏洞问题上。
6. 结论：平行赛道上的竞争
李开复的评估描绘了一幅复杂的全球AI战略图景。美国在企业AI软件、基础研究和计算基础设施方面拥有明显优势。与此同时，中国在消费级应用、机器人制造、开源模型开发乃至能源布局上正全面加速，甚至在某些领域已经反超。AI竞赛不再是一场单一的马拉松，而是一系列在不同赛道上同时进行的短跑、长跑和障碍赛。中美两国各自在不同的比赛中领先，这预示着未来十年全球技术生态系统可能会走向更深度的分化，而非趋同。
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