05/10/2026 16:45
《陶冬天下－陶冬》中美AI發展的路徑不同
《陶冬天下》中美兩國在人工智能(AI)領域是全世界的領跑者，兩者的發展路徑、資金來源和盈利模式都很不相同。美國的AI行業主要依靠股市拉動，因此盈利至關重要，重金投入、閉源權重、閉源模式便成為普遍業態。中國的A
I行業，不少企業在初始期得到國家大基金的支持，多數採開放權重、開源模式，更多著眼於AI革命的社會價值、普惠價值，收費較低，資金投入量也遠低過美國同行。
兩國在算力使用上存在著巨大方向性的差異，美國更注重於研發，中國則聚焦於應用套現。從公有API Token消耗數據看，美國58%的Token消耗用於編程開發和企業自動化，在中國則55%用於短視頻、短劇和視覺內容製作，技術研發只佔15%。美國在醞釀更快更大的技術突破，中國則試圖通過應用套現回饋AI行業發展，同時在技術上緊跟領跑者。
我們評估中美之間在前沿技術上的差距在拉大，今年年初中國大模型落後於美國大約6個月，年中時差距壓縮到3至4個月，目前差距再度拉寬至6個月左右。差距變大的主要原因在於算力，美國在AI硬件上的出口限制，對中國的算力擴張構成拖累，而中國在人才、算法和數據上與美國已經不相伯仲。同時，我們認為大模型在參數上的差異，現在已經不那麼重要了，夠用就好，競爭向應用層面延伸，市場對盈利確定性的要求愈來愈高。
在AI應用上，中美遇到類似的瓶頸，低垂果實如Coding的紅利大家都吃到了，但是在toB端的推進卻比初時想象的要慢。Token成本是一個原因，更重要的是AI與企業的現有架構及流程的接軌需要更多時間，甚至組織架構都可能要作出相應調整。每個行業、每家企業都是標準化的應用場景，我們預期這是5至10年漸進和磨合的滲透過程。在toC端，用戶似乎覺得現有的產品已經夠用，多數人無意跟隨新產品而不斷支付更高的費用。
在建立數據中心上，美國每年資本開支規模比中國大六倍，不過雙方投資效率上的差距就小很多。中國科技巨企今年也面臨自由現金流接近告負的局面，不過資金缺口壓力似乎暫時不大。中國資本市場的流動性沒有美國資本市場那麼充沛，但是城投公司、電訊運營公司對數據中心的投資興趣很高，銀行貸款的興趣也大過美國。
AI的盡頭是電力供應，今年美國進入了電力缺口時代，而中國的電力供應依然充沛。中國一年新裝機增量相當於美國全國所有裝機總量的一半，而美國面臨著發電不足和輸電受限的雙重壓制。中國46條特高壓輸電線將西部產生出的風能、光能，迅速、廉價、有效地轉換並傳送到沿海地區，這是美國望塵莫及的優勢。《陶冬》
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