~~~雅各布专栏 —— 专注行业第一品牌商业模式研究~~~

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创始人雅各布拥有丰富的职业经历，曾任 Nike 大中华区 CxO负责零售，供应链，数字化；LVMH affiliate Trendy Group CxO负责并购，品牌数字化转型；东方国际Lily女装CxO负责战略及数字化；微软合资公司CxO负责产品及解决方案构架；J&J和Eli Lily医药公司负责IT和Compliance。

创始人也是持续创业者，尤其在半导体，品牌零售，生命科学，新能源等赛道。

（以下为正文）

题图来源于网络

摘要

本报告旨在为战略投资者及企业高管提供一份关于中美AI生态系统从底层算力到上层商业应用的全方位深度分析。报告围绕AI三要素——算力、算法、数据——构建分析框架，并结合真实的企业案例，揭示双方在各自发展路径上的核心驱动力、竞争优势与挑战。

核心洞察如下：

• 算力：美国在高端算力领域短期内仍保持绝对领先地位，其通过英伟达的硬件垄断和强大的CUDA生态系统构建了坚固的护城河。然而，美国对中国的出口管制政策，在表面上旨在扼制中国AI发展，但其深层影响却成为了加速中国本土AI芯片产业崛起的关键“催化剂”。国内市场在外部供应受限的背景下，爆发出了巨大的内生需求，为寒武纪、壁仞科技等国产芯片厂商提供了前所未有的发展窗口，并促使科技巨头加大自研投入，形成良性内循环。

• 算法：中美两国在大模型领域的竞争已从单纯的通用能力比拼，转向垂直领域的“落地战”。美国以微软为代表，通过与OpenAI的紧密合作，将AI能力深度整合至其Office、GitHub等成熟产品线中，形成“AI即功能”（AIasaFeature）的商业模式，其核心在于强化已有平台的价值。相比之下，中国玩家在通用算力受限的情况下，选择了一条聚焦特定行业数据的“换道超车”路径，通过在金融、传媒、制造业等垂直领域提供定制化解决方案，寻找快速变现与规模化应用的机会。

• 数据：报告发现，企业对“缺乏有效变现工具”的认知存在偏差。真正的挑战并非工具的缺失，而是数据资产化这一系统性工程的成熟度不足。中国正在通过政府主导的制度创新，如“数据资产入表”政策，探索一条与美国市场驱动模式不同的数据价值释放路径，这种模式旨在从根本上解决数据的价值量化和金融化问题，为后续的数据要素流通与交易奠定基础。

未来，面对算力瓶颈，中国企业应战略性地利用在数据资源和应用场景上的独特优势，深耕垂直领域，并持续推动数据资产化体系的建设，以构建不可替代的竞争壁垒。

一、中美AI生态系统的宏观战略对比与地缘政治影响

1.1 核心驱动力：AI三要素的战略价值模型

人工智能的成功离不开其底层要素的协同作用，这通常被概括为“AI三要素”：算力、算法与数据，这三者构成一个相互依赖、缺一不可的“铁三角”价值模型。算力是整个AI体系的基石，为复杂的模型训练和推理提供强大的计算能力；算法是驱动AI系统运行的引擎，决定了模型学习和解决问题的效率与方法；而数据则是AI的燃料和养料，其质量和规模直接决定了模型的上限和应用价值。一个AI生态系统的强大与否，取决于其在这三要素上的储备、协同以及商业化落地能力。

1.2 投资与人才：中美AI产业的差异化路径

中美两国在AI产业的资金投入与人才培养上呈现出显著的差异化路径，在资金方面，美国AI行业的总投资额遥遥领先。据乔治城大学安全与新兴技术中心的统计，在2014至2024年间，美国AI行业总投资额超过6050亿美元，而中国为860亿美元，远低于美国。更值得注意的是，美国AI资金主要来自私营部门，这种市场导向的模式使其在技术创新和商业化应用上具备更高的敏捷性。相比之下，中国AI资金主要依赖政府支持，这有利于集中力量办大事，但也可能在市场灵活性上有所欠缺。不过，中国的AI产业正在吸引越来越多的外资，例如沙特阿美在去年6月向智谱AI注资4亿美元，表明中国的AI创新潜力正在获得全球资本的认可。

在人才生态方面，美国是全球公认的AI人才高地。其顶尖高校和科技企业吸引了大量国际人才，形成了成熟的创业环境，为AI创新提供了源源不断的智力支持。中国则通过政府主导的宏观政策来强化人才培养与回流，包括推动大学与企业合作强化AI课程，并通过“千人计划”等引才项目吸引海外AI人才回国发展。这种模式有助于快速建立起规模庞大的人才队伍，但人才质量和创新环境的差距仍需时间弥补。

1.3 地缘政治影响：美国出口管制对中国AI产业的深层重塑

中美AI领域的竞争日益受到地缘政治因素的影响。2025年1月，美国政府宣布实施新的AI芯片出口管制政策，旨在限制中国获取高端算力，并将全球国家划分为不同的技术等级。这项政策的限制范围广泛，不仅涵盖了高端芯片硬件，还扩展到了云服务，甚至对特定AI模型的权重传输也进行了管制，旨在防范受限国家通过云计算服务等方式进行先进模型的训练。

该政策的深层影响是，它正成为加速中国AI芯片产业“去英伟达化”的“催化剂”，而非“扼杀者”。美国的技术封锁并未减少中国对AI算力的内生需求；相反，随着国内大模型“百模大战”的兴起，对AI算力的需求急剧增长。这种外部供应短缺与内部需求爆发的叠加效应，为国内芯片厂商（如寒武纪、壁仞科技）创造了巨大的市场真空和本土替代机遇。伯恩斯坦（Bernstein）的一份报告预测，受此影响，到2027年国内AI芯片市场的本土化率将从2023年的17%大幅增长至55%，这种明确的市场预期，吸引了大量资本持续流入国产AI芯片领域，并促使中国的科技巨头如百度、阿里巴巴、华为等加大自研芯片的投入，实现了从外部依赖向内部循环的战略性转变。百度昆仑芯中标中国移动十亿元级订单，正是这种战略转变下自研芯片商业化落地的重要里程碑。

二、算力之争：从芯片断供到国产替代的突围

2.1 全球AI算力格局：英伟达与台积电的不可撼动地位

在全球AI算力格局中，英伟达（NVIDIA）凭借其在高端GPU领域的垄断地位，以及围绕CUDA生态系统构建的强大软件护城河，占据了核心位置。其“卖铲人”的商业模式——在AI淘金热中为所有掘金者提供工具——使其市值一度超越微软，成为新一代科技巨头，充分证明了算力在AI时代的核心战略价值。与此同时，台积电（TSMC）作为全球最先进芯片制造的代工方，其在先进制程技术上的优势和高良率，使其成为全球AI算力供应链中不可或缺的一环，中美间的技术竞争也在一定程度上体现为对台积电的依赖和争取。

2.2 中国AI芯片产业的“进击”与“困境”

面对外部压力，中国AI芯片产业正在试图突围。以寒武纪、壁仞科技、燧原科技为代表的国产AI芯片企业正在崛起，被称为“GPU五小龙”。根据胡润百富独角兽排行榜，壁仞科技的估值已达155亿元人民币（约合21.77亿美元），然而，这个赛道竞争异常激烈且充满挑战。

案例分析：寒武纪的“矛盾”业绩与成长轨迹

寒武纪作为国产AI芯片的领军企业，其成长轨迹充满戏剧性。2025年上半年，寒武纪实现了营业收入28.81亿元，同比增长4347.82%，并首次实现半年度盈利10.38亿元，进入了规模化盈利的新阶段。然而，这一亮眼表现的背后，是其长期处于巨额亏损的财务历史。

自2020年上市以来，寒武纪几乎每一份财报都以亏损告终，直到2024年第四季度才勉强实现首次单季盈利，这种财务上的“矛盾”值得深入剖析。尽管营收和净利润爆发式增长，但公司同期的研发投入仍高达4.47亿元，占营收的690.92%。同时，其存货和预付款项也大幅增加，其中存货占总资产比例高达31.95%，这种现象表明，尽管销售额飙升，但公司依然需要投入巨额资金来支持高昂的研发费用和扩充产能，这可能导致其现金流仍然面临紧张。存货的增加既可能是为了应对快速增长的市场需求，也可能是为了对冲潜在的供应链风险。华龙证券的分析指出，寒武纪的业绩爆发，正是同时受益于AI行业的蓬勃发展和算力国产替代的双重逻辑。寒武纪的经历，恰恰是中国AI芯片产业在外部技术封锁下，通过内循环实现“被动”崛起的一个缩影。

下表对中国主要AI芯片厂商2025年上半年的财务表现进行了对比，更直观地展示了各家企业在不同发展阶段的差异。

2.3 国内科技巨头的“自给自足”之路：BAT等在AI芯片领域的战略布局

在国产AI芯片企业寻求突围的同时，中国的科技巨头们也在积极布局，走上了“自给自足”的道路。早在2018年，阿里巴巴成立了平头哥，华为发布了昇腾AI芯片，百度也启动了昆仑芯的研发，这些头部企业对AI芯片的产业化布局早已初现雏形。近年来，这些巨头持续加大基础设施投入，并开始积极寻求外部订单以推进自研芯片的商业化。百度昆仑芯中标中国移动高达十亿元级的大额订单，便是互联网大厂自研芯片获得外部市场认可的重要案例。这标志着，国内科技巨头正从单纯的自用，走向为整个产业生态提供“卖铲”服务，进一步推动中国算力生态的内循环。

2.4 结论：算力瓶颈与国产化机遇

综上所述，中美在算力上的差距是客观存在的，特别是在高端芯片和先进制程方面。然而，美国的技术封锁并没有完全扼杀中国的AI产业，反而为国内企业提供了前所未有的窗口期。中国正从单纯的“技术追赶”模式，转向“生态建设”模式。通过自研芯片、构建软件生态，中国正试图在算力受限的情况下，实现整体产业的突围与成长。

三、算法之战：从通用大模型到垂直应用蓝海

3.1 美国大模型军备竞赛：技术迭代与商业化探索

美国的AI大模型领域由OpenAI、谷歌、微软、Meta等巨头主导，持续进行着激烈的技术军备竞赛。这些公司不断发布新的大模型，如GPT-4-Turbo、Gemini1.5 Pro以及Llama3，在推理、数学、多模态等能力上持续迭代。

在商业化路径上，微软与OpenAI的合作成为了一个典范。微软通过Azure平台为OpenAI提供强大的算力支持，并获得了其技术的独家商业化权利。微软没有单独售卖其AI能力，而是将其深度整合到其已有的高价值产品线中，如将GPT-4驱动的Copilot助手内置到Office365办公套件、GitHub代码仓库中。这种“AI即功能”（AIasaFeature）的商业模式，通过提升Word、Excel等已有产品的生产力，来强化其在企业服务市场的护城河，这是一种“平台级”的商业模式，具有极强的可复制性和竞争壁垒。

3.2 中国大模型生态：从“百模大战”到“百花齐放”

在OpenAI的刺激下，中国迅速涌现出超过200个已备案的大模型，形成了独特的“百模大战”局面。国内玩家如阿里、智谱AI、豆包等在通用能力上奋起直追的同时，也在垂直领域找到了突破口。

案例分析：百度文心一言与阿里云通义千问

国内大模型的商业化路径更侧重于在特定行业寻找落地机会。百度文心一言在传媒和金融领域实现了规模化应用，在金融领域，中信银行和兴业银行率先接入文心一言，将其应用于财富管理、投研分析、智能风控等场景。在传媒领域，昆山市融媒体中心、湖北广播电视台等多个机构将其用于新闻内容生产，实现了媒体行业的智能化转型。

阿里云通义千问则将应用重心放在了制造业和工业互联网。阿里云与上汽、长城汽车等客户合作，将AI能力融入汽车数据中台、仿真计算云等环节。此外，阿里云还帮助安防设备制造商海曼实现了产品智能化，并使其产品溢价提升超过10%。

中美大模型商业化路径的差异，源于各自在算力与数据上的禀赋差异。美国在通用算力上的巨大优势，使得其可以专注于训练更强大的通用大模型，并依托其强大的SaaS生态，通过“AI即功能”实现价值转移。而中国企业在通用算力受限下，无法完全复制美国的模式，因此将有限的资源投入到特定垂直领域，利用国内丰富且独特的行业数据进行微调，通过“AI即服务”或“AI即功能”模式，解决行业痛点，实现快速变现。

3.3 竞争新格局：从通用能力比拼转向垂直领域的“落地战”

随着技术的发展，AI大模型领域的竞争格局正变得更加多元化。DeepSeek等开源模型的出现，通过算法创新和架构优化，大幅降低了模型训练和推理成本，对传统巨头形成了有力挑战。同时，DeepSeek与国内芯片厂商华为昇腾的战略合作，为开发者和企业提供了更多样化的选择，也为中国AI产业构建起一个独立的生态系统。这表明，未来的竞争将不仅是模型通用能力的比拼，更是垂直领域落地能力和生态系统构建的全面较量。

四、数据：AI落地的价值核心与变现挑战

4.1 企业知识库管理：RAG技术与企业AI应用的第一道门槛

在企业AI应用中，如何有效利用私有数据已成为一个显性需求。检索增强生成（RAG）技术为此提供了核心解决方案，成为大模型在企业落地的第一道门槛。RAG的运作逻辑在于将大模型的通用生成能力，与企业内部知识库的精准检索能力相结合，这种方法能够有效解决大模型的“幻觉”问题，确保AI回答的准确性、可靠性和可追溯性，这对于内部知识管理、客户服务自动化和法律合规等场景至关重要。

在中国，阿里云百炼和商汤AppStudio等平台已提供了企业级RAG解决方案。成功案例包括解放军总医院利用华为昇腾和MaxKB工具构建本地知识库，在满足“数据不出院”的严格合规要求下，实现了高效的AI应用。西安国际医学中心医院则将AI知识库与医院信息系统（HIS）和电子病历系统（EMR）无缝对接，打造了覆盖诊疗全流程的智能辅助网络。在美国，企业普遍将RAG应用于客户支持自动化、内部搜索、金融风控和法律研究等场景，以提升运营效率和降低成本。

4.2 数据资产化与变现路径：破解“缺乏有效工具”的困境

研究提出的“缺乏有效变现工具”这一痛点，并非工具层面的问题，而是数据资产化这一系统性挑战的体现。数据变现的真正难题在于如何将数据这一无形资源，转化为可量化、可流通、可交易的资产。中美两国正在沿着各自的道路探索不同的解决方案。

中国正通过政策主导的方式，从根本上解决数据资产的价值量化问题。其中，“数据资产入表”政策是一项重要的制度性创新。该政策旨在通过会计准则，将符合条件的数据资源在企业的资产负债表中确认为无形资产或存货，从而为数据资产的金融化（如数据质押、数据信贷、数据信托等）奠定基础。这一探索已取得初步成果：佳华科技凭借其经过评估的价值6000多万元的大气环境监测数据资产，成功获得了1000万元的质押贷款。浙江省的蔚复来公司也通过将垃圾分类运营数据存至区块链平台并进行质押，获得了银行授信。这些案例表明，数据资产的“金融化”路径在中国是可行的。

相比之下，美国的数据变现模式更具市场化特征，主要依赖于多种商业路径。这些模式包括：直接出售原始数据或聚合数据，例如通过数据交易平台进行买卖；提供DaaS（DataasaService，数据即服务），以API形式向客户提供按需访问的数据服务；出售基于数据分析形成的报告和洞察，例如分析公司发布的行业报告或提供给金融机构的智能风控报告；以及将数据用于提升内部运营效率或增强现有产品服务，产生“隐性盈利”。

下表对中美两国在数据资产变现模式上的差异进行了系统性对比：

4.3 结论：数据价值释放的系统性挑战与未来方向

数据变现的挑战不仅在于技术，更在于制度和合规。用户所感知的“缺乏工具”，实际上是整个数据要素市场建设处于早期阶段的缩影。中国正在通过制度创新，将数据确认为资产，以从根本上释放其价值；而美国则更侧重于市场应用，通过多元化的商业模式实现数据的变现。未来，数据隐私和安全将是贯穿始终的关键议题，而两国在各自路径上的探索，将共同推动数据要素价值的全面释放。

五、总结与展望

5.1 核心洞察总结

本次分析对中美AI生态系统的核心要素进行了全面审视，形成了以下关键结论：

• 算力：尽管美国在高端算力上具有显著优势，但其技术封锁政策正在无意中催生并加速中国本土AI芯片产业的崛起，促使国内市场从外部依赖走向内循环发展。

• 算法：中美大模型的竞争已从通用能力比拼转向垂直领域的应用落地。美国通过在已有平台中嵌入AI功能来强化核心产品价值，而中国则凭借在特定行业的丰富数据和应用场景，寻求差异化竞争和快速商业化。

• 数据：中国企业在数据价值化方面面临的挑战并非简单的工具缺失，而是数据资产化体系的宏观不足。中国正通过政策引导，探索一条有别于美国市场驱动模式的数据金融化路径，试图从制度层面解决数据价值的量化和变现问题。

5.2 针对中国AI产业的战略建议

面对复杂的全球竞争格局，中国AI产业应采取务实而长远的战略：

• 聚焦垂直应用，以数据弥补算力：在高端算力短期受限的情况下，应充分利用中国市场在行业数据和应用场景上的独特优势。通过深耕金融、政务、工业等垂直领域，发展针对性强的行业大模型和RAG技术，解决具体痛点，实现“小步快跑”的商业成功，从而巩固在特定领域的领先地位。

• 持续推动制度创新，释放数据价值：应继续深化“数据资产入表”等政策的落地与实践，并鼓励数据交易所和数据金融产品的创新。从根本上构建健全的数据交易和金融体系，将数据从简单的“燃料”提升为具有明确经济价值的“资产”，为整个产业生态提供新的增长引擎。

5.3 风险提示与未来展望

展望未来，中国AI产业仍面临多重风险与挑战。美国对先进制程和AI软件的持续管制仍是长期的技术壁垒；国内AI市场竞争异常激烈，存在重复投入和泡沫化的风险；数据隐私和合规性挑战将伴随数据价值化的全过程，是所有参与者必须面对的持续性议题。然而，正是这些挑战，将迫使中国AI产业走向更加自主、创新和健康的道路，最终在AI新时代开创属于自己的发展模式。