（文／オブザーバーネットワーク、陆东、编集／张光凯）2026、世界の人工知能产业は精密だが重大な転换点を迎えているようだ。如果说过去三年是“百款之战”的动荡时代，那么现在我们已经进入了“价值实现”的深渊。在不久前的世界经济论坛上，微软总裁萨蒂亚·纳德拉直言： 「AIは本当に役立つことを行い、実际の価値を生み出すために使われなければならない。これらのトークンが医疗」をより良くし、教育をより良くし、政府をより效率的にし、企业の竞争なら、それは无駄になるだろう。」この文章はshirikonbareーの巨人を反应しているようだが、むしろ中米AI竞争后半戦の号炮のようなものでもある。 竞技ルールは単なる「技术パラメータの竞い合い」から、「プurikeーションの着地」を竞うマラソンへと変化しました。 AIによってもたらされる技术的変化に目を向けると、「双独占」パターンが现れつつあることが分かるだろう。米国は依然として「天井」（最强のコンピ）ューティング能力と最も强力な推论）でriドしている双面、完全な产业チェーンと実用的に実装されたコンピューティングパワーサービsuを备えた国は、 「furoa」（产业への浸透と规模プurikeケーション）に追いつき、追い越すためにAIを直接的な「产业エンジン」に変えつつある。より直接的に言えば、米国は独自のイノベーションと高価値のソfutoウェaサービsuにおいて依然として优位性を持っているが、中国は大规模なアプリケーションと実国际の市场の「 1から100まで」の権限业务の问题を解决し、全要素生产性を向上させることで、中国のAIは差异化された竞争の道を歩み始めており、実体経済の広大な后背地で最后の决定的な地点をつかむ可能性がある。连“脖子僵硬”都不会停下来的模特中文.っていることが认识されています。米国はより强力なチップを备えており、そのモデルは「深く考える」という点でより多くの利点を持っていますが、中国のモデルは「手瞬な価格」で比类のないものです。美国智库兰德公司（RAND）最新发布的报告《2025/2026人工智能战略能力评估》揭示了可能令美国政府担忧的事实。虽然美国在高端芯片（英伟达H100/Blackwell等）方面仍然拥有绝对优势，但美国不能再仅仅依靠芯片的“僵局”来阻止中国机型达到Tier 1水平。这背后的逻辑在于中美完全不同的技术演进路径美国的优势在于其“从0到1”的暴力美学。像OpenAI这样的计算巨头不断突破其模型的智能界限，而像o1/o3这样的系列模型仍然在复杂的逻辑推理和科学问题上保持着“代际”领先地位，这是典型的供给侧创新推动，旨在定义“什么是AI”。目前拥有美国最宽的外护城河。中国被迫寻找一条“效率最大化”之路。由于硬件限制，中国开发者主要关注算法优化和架构创新。像 DeepSeek 这样的模型已经表明，它们极高的算法效率使它们能够以极低的成本实现与美国最好的模型相似的结果。表现。即使到了 2023 年，中国和美国最好的模型在 MMLU、HumanEval 和 MATH 等关键基准上的差异仍将保持在两位数百分比。然而，到 2024 年底，这一差距将大幅缩小至 5% 以下，在某些地区可能还不到 1%。中国的 DeepSeek 和阿里巴巴的 Qwen 等模型在编码、数学和通用语言理解方面的各种指标已经能够匹配或超越美国的 GPT 和 Claude。最重要的变量是“算力基础设施”的进步。中国已经推出了多款国产产品推出Ascend、寒武纪等AI芯片，并通过架构创新弥补单点计算能力的不足。以华为云CloudMatrix384超级节点为例。这是一个新的想法：“用数学来完善物理，用群组计算来补充单个芯片。” 384颗升腾NPU和192颗鲲鹏CPU全面点对点互联，打造超大规模AI原生云基础设施，不仅突破传统服务器的限制，还支持1300个千亿参数大型模型同时训练和数万个模型推理，16万卡集群效应。这种“低端”能力的快速提升——通过盈利的开源模式和日益成熟的国内算力池的创建——使中国吸引了全球开发者建立基于中国技术的应用生态系统，大大缩短了开发时间。需要赶上。可以说，中国有打造外护城河的可能性。中美之间在大模型上的区别，已经从有无存在的问题，变成了强不强的问题。目前，中美在人工智能的主要业务应用和基础功能上差异并不大。瓶颈在于，美国的优势集中在Sora、o1推理模型、无限计算资源等革命性的“从零到一”创新上。而中国的优势在于“1对100”的工程实施、成本控制以及快速渗透到开源社区。一个重要的发展趋势是，中国企业不再痴迷于“GPT-5标杆”，而是专注于将DeepSeek这种极低成本的模式融入到所有智能工业软硬件中。兰德公司报告称，美国政府和军方采用人工智能的速度比中国慢得多，这可能会在“工业互联网”和“智能制造”等战略领域造成代沟。数据显示，中美人工智能应用存在显着差异。中国制造业人工智能采用率达到67%，而美国仅为34%。中国在工业数据和高质量场景语料方面处于领先地位。人工智能不仅用于后端管理，还深入到核心生产流程、生产调度和质量控制。这家美国公司的应用程序侧重于后端任务，例如库存管理和需求预测，而不是中央生产线自动化。这就解释了为什么中国能够在工业AI互联网采用率上拉开30%以上的差距。虽然美国的人工智能应用主要集中在虚拟和研发密集型领域，例如金融领域在算法、医药研发等方面，中国借助全球最完善的产业体系，将人工智能深度融入钢铁、煤矿、港口等核心生产流程。然而，这并不是一件容易的事。将AI从“预测下一个单词”的语言游戏升级为“预测世界状态”的生产工具，解决现实物理世界和产业问题，仍然面临三个非常难的“硬骨头”：一是场景难，行业问题没有标准答案。煤矿的设备故障、炼钢炉的温度控制、港口起重机的协调运输等。每种场景都是独特且充满不确定性的。人工智能将需要深入发展，理解物理世界的复杂规律（流体力学、机械原理等），并在高温、高湿和灰尘等恶劣环境中可靠运行。第二个问题是数据的难度。核心我行业数据往往是一个封闭且高度专业化的“孤岛”。地震波数据和频谱图对于外行人来说是完全无法理解的。这不仅需要处理大数据的技术，还需要“从小而脏的数据中提取真实知识”的能力，并将行业专家的经验（“大师直觉”）转化为人工智能可以学习的语言。第三，实施难度大，价值周期很长。从技术验证到实际融入生产过程并产生经济效益的链条非常长。这不是一个以交付而结束的项目。这需要技术提供商有很大的耐心和责任感。我们像“技术合作伙伴”一样，与客户共同承担风险，并承担过程中出现的新风险。你有义务解决问题。但正是因为困难，中国的人工智能才获得了构筑护城河的机会。一旦全部进入行业挑战一旦克服，就能成为难以复制的竞争壁垒，成为推动社会进步的基本价值观。做困难但正确的事，中国云将人工智能转化为生产力。复杂的人工智能应用背后，需要有能够处理专业数据、支持模型快速迭代、保障业务长期稳定运行的人工智能算力基础设施。在这波“虚拟向现实转型”的浪潮中，以华为云、升腾云及三大运营商为代表的国内云基础设施厂商不断夯实技术基础，正与千行业客户携手将AI转化为现实生产力。在华能伊民露天矿，华为云推出“车、网、云”AI无人驾驶全栈协同解决方案，驱动数百台重型矿车和挖掘机实现完全无人作业，即使在-40摄氏度的极寒天气下也能高效运行。在水泥行业，华为云联合康迪集团构建了水泥建材行业首个大规模AI模型，关键生产环节标准煤消耗进一步降低1%，每年减少二氧化碳4500多吨，降低人类劳动强度50%。山东能源矿山可以利用华为云盘古矿大模型，快速识别开采过程中出现的大块岩石和煤炭。地面上的人们可以操作采煤机来开采煤炭，而无需下到矿井。它还可以预测瓦斯爆炸、水入侵和山体滑坡，以确保矿工的安全。在繁忙的沿海港口，中国移动、中国联通等运营商正在受益于5G+云网络融合，实现了天津港和宁波舟山港龙门起重机的远程控制。允许毫秒级延迟控制运营商在数百英里之外精确处理数千万吨集装箱，永远改变了港口行业。人们正常的工作环境是“风吹日晒的高空作业”。与此同时，国内云互联网提供商也在帮助中国一汽、长安汽车、工业富联、三一重工等制造企业利用云AI技术提高生产效率，识别缺陷产品，促进模型训练过程，与生产车间更紧密结合，推动智能生产升级。 Detrás de esto hay un cambio cualitativo en la capacidad de la IA para percibir el mundo físico.在钢铁热潮中，炼钢高炉的温度控制曾经是老师傅们保守的秘密。目前，在宝武钢铁，盘古大模型分层检测炉温，精准估算铁水硅含量，优化燃料比率。这不仅意味着高炉效率提高1%，还意味着每年可显着节省成本并减少碳排放。在临床上，瑞金医院利用瑞路径病理模型，将单人诊断时间缩短到“秒”，覆盖了中国90%的高危癌症。这种效率的提高对患者生命的神圣性和医疗保健资源的公平分配有直接影响。所有这些例子的共同点是，人工智能不再是炫耀技能的玩具，而是解决现实问题的生产力工具。国家的AI算力基础设施支撑这些复杂场景的大规模落地。华为云CloudMatrix AI基础设施智能云计算服务通过算力、存储和网络资源的紧密集成和智能调度，融入到这些从地下到云端的应用中，提供n 高效稳定的长期基础。在芜湖、贵安、乌兰齐布、林格尔等中心枢纽，持续为科大讯飞、中科院、高等院校、美的集团、深圳市龙岗区政府等2600多家客户提供CloudMatrix384人工智能代币服务以及水电服务。国内其他云提供商也针对各行业推出了AI算力服务。例如，运营商算力网络由东向西拓展，互联网巨头的“工业大脑”和开放的AI平台为更多中小企业提供了低门槛的AI技术应用解决方案。这种“算力即服务”的模式，大大降低了企业使用人工智能的门槛，为中国在“双寡头”竞争中站稳了脚跟。中美AI较量下半程埃森本质上是一场“新的生产力”的竞争。美国力求打造全球人工智能生态系统的“大脑”（模型和芯片），而中国则聚焦人工智能技术的“需求侧”和“扩散层”，将人工智能深度融入实体经济，提高生产力。美国以“0比1”引领颠覆，中国以“1比100”引领大规模渗透。从长远来看，衡量人工智能的成功与否不仅取决于参数的大小，还取决于电网能否更仔细地分布、港口能否更高效地运转、新药能否更快地研发出来。中国的产业实践表明，人工智能技术真正解决这些“难而正确”的问题时，威力更大。这或许是中国对AI后半程重塑生产力的最大信心。
（责任编辑：苗苏）