• 报告名称：AI系列专题一：中美AI行业对比
• 内容出品方：华泰期货

当前美国处于全球人工智能技术的最前沿，在算法创新、算力基础设施、数据生态以及应用落地等方面均领先世界。对比中美 AI 发展历程可以帮助我们更好的了解 AI 在各国之间扮演什么样的角色。

1.中美 AI 发展路径差异

中国以“工业级实用主义”推动 AI 与实体经济共振，2024 年核心产业规模预计突破 7000亿元，在智能制造、智慧城市等领域形成全球最大应用试验场；美国则延续“实验室精英主义”，凭借硅谷数十年的技术积淀，在通用 AI 与底层架构上构筑壁垒——当 OpenAI利用 GPT-4 推动通用人工智能（AGI）技术的发展时，中国的工程师正将 AI 质检系统应用于富士康的 iPhone 生产线，通过计算机视觉和深度学习算法，将产品缺陷率从 2%降低至 0.3%。

2.政策对比

中美两国在人工智能政策上展现出截然不同的发展路径，美国更关注AI技术的安全性、商业化和全球影响力，而中国则专注于 AI 产业化发展、市场规模化应用及技术自主可控。

（1） 美国依托其自由市场机制和科技创新优势，以“科技驱动+全球标准制定”为核心，通过大规模投资基础研究、推动 AI SaaS 商业化、加强数据隐私监管以及制定国际 AI 规则，确保其在全球人工智能领域的领先地位。与此同时，美国政府在 2024年发布《AI 国家安全备忘录》，提出“AI 曼哈顿计划”建议，并主导 G7 AI 监管框架，以强化 AI 在国家安全、国防和国际竞争中的作用，同时限制对华 AI 芯片和高端计算资源的出口，以维持其技术优势。

（2） 中国采取“政府引导+产业融合+自主可控”的发展模式，推动人工智能深度融入制造、医疗、安防等核心行业，通过“人工智能+”行动计划加速技术落地，并通过《AI 产业标准化体系建设指南》和 AI 标准化技术委员会的成立，加强大模型、智能制造、伦理监管等方面的行业规范。同时，中国加大智能算力投资，2024年智能算力规模已达到 725.3 EFLOPS，并大力推进国产 AI 芯片的研发，以降低对外部技术的依赖。在国际层面，中国提出“全球 AI 治理倡议”，希望在国际 AI规则制定中提升自身话语权。

展望未来，我们预计竞争将围绕技术突破、数据资源、全球标准和产业落地展开，塑造全球人工智能发展的新格局。

由于中美两国在人工智能技术生态和产业布局方面路径不同，导致中美两国在 AI 和技术创新上存在结构性差异。总体而言，美国在基础模型、底层架构、开源生态 方面掌握主导权，而中国则依靠行业场景驱动+数据闭环优化 实现快速落地。但在全球化竞争中，中国在 AI 软件基础设施上的短板仍需时间弥补，而美国 AI SaaS 生态的高度成熟性，也对国内企业的竞争力形成长期挑战。

3.硬件对比

硬件性能上，中美 AI 芯片在硬件性能上的差距主要体现在核心算力、显存带宽、互连带宽等方面。

（1） 算力：英伟达 H100 在半精度（FP16）算力上达到 1979 TFLOPS，是华为昇腾910B 的 7.7 倍，整数计算（INT8）算力更是高出 6 倍以上，同时，其显存带宽高达 3350 GB/s，相比昇腾 910B 的 768 GB/s 高出 336%，在大规模训练任务中具有显著优势。

（2） 带宽：H100 采用 NVLink 900 GB/s 的互连带宽，远超昇腾 910B 的 392 GB/s，在多 GPU 并行计算和超算集群应用中占据领先地位。

硬件生态上，美国的芯片霸权建立在完整的硬件生态链上，而中国的在硬件方面的破局策略聚焦“场景定制化+工艺创新。

（1） 英伟达 A100/H100 系列占据全球 AI 训练芯片市场 90%的份额，其 CUDA 生态形成难以逾越的技术黏性——开发者一旦适配 CUDA 架构，迁移至其他平台的重构成本高达 80%。这种优势在出口管制中进一步放大：尽管特供中国的 H20芯片性能大幅缩减，仅为 A100 的 50%，但由于其 CUDA 生态不可替代性且缩水后的 H20 仍比国内许多 AI GPU 在能效比、软件开发方面成熟，2023 年英伟达在华销售额仍增长 42%。

（2） 华为昇腾 910B 通过 Chiplet 技术实现 14nm 工艺量产，算力达 256 TFLOPS，虽仅为 H100 的 40%，但在智慧城市视频分析中能效比反超 30%。这种“以场景换时间”的路径初见成效：2024 年中国 AI 推理芯片国产化率已达 42%，训练芯片替代率从 5%提升至 15%。但代价显著——训练千亿参数模型时，昇腾方案耗时增加 2.3 倍，电费成本飙升 180%，迫使企业采用“混合算力”策略：日常推理用国产芯片，关键训练依赖英伟达的 A100 芯片。

4.软件对比

软件应用上，美国占据主导地位，中国更偏向行业深度融合与数据驱动优化。

（1） 美国凭借长期积累的开源生态、企业级 AI 解决方案以及大模型技术的前沿探索，在 AI 基础模型、API 服务、SaaS 集成等方面占据主导地位。OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 以及 Google DeepMind 的 Gemini 等大模型主导了全球 AI 研发趋势，而微软 Azure、AWS、Google Cloud 等云平台凭借完善的 AI PaaS/SaaS 生态，让企业能够快速部署 AI 解决方案。2023 年，美国 AI 相关SaaS 产业规模已突破 800 亿美元，占全球 60% 以上，高度成熟的商业化能力使 AI 技术能够快速转化为生产力。

（2） 中国的 AI 软件应用发展路径更偏向行业深度融合与数据驱动优化。由于国内拥有庞大的互联网应用市场，AI 在 电商、金融、社交、短视频、智能制造等垂直行业的落地速度远超欧美。以 AIGC（生成式 AI）+ 互联网赛道为例，百度、阿里、腾讯等企业推出文心一言、通义千问、混元等大模型，并通过 搜索、电商推荐、短视频创作 等场景进行商业化闭环落地。2024 年，中国 AI 在 短视频内容创作自动化 领域的渗透率已超过 70%，远超美国的 45%。但这一发展路径也带来了挑战。

由于中国 AI 产业长期依赖互联网公司推动，底层软件框架（如深度学习框架、数据库、AI 编译器）较弱，全球 AI 生态关键工具依然由 TensorFlow（Google）、PyTorch（Meta）等美企主导。虽然飞桨（PaddlePaddle）、MindSpore 等国产框架正在快速发展，但开发者生态仍处于追赶阶段。截至2024 年，全球 AI 研究论文中，PyTorch 的引用率高达 62%，而飞桨仅为 7%。

此外，在 AIGC 关键技术如 多模态融合、强化学习对齐、数据治理 等方面，中国仍面临底层技术创新不足的问题。

面对这一挑战，中国 AI 软件生态的突破策略聚焦“场景+数据优势”。国内企业通过 数据闭环+行业定制化优化，在特定应用场景上缩小与美国的差距。例如，2024 年腾讯混元大模型在游戏 NPC 交互领域的平均推理延迟降低 35%，阿里通义千问在商品图像生成上准确率提升 28%。此外，国内 AI SaaS 服务开始崛起，2024 年中国 AI SaaS 市场规模突破 500 亿元人民币，年增速 52%，但仍远落后于美国。

中美 AI 行业的发展路径与竞争格局呈现出鲜明的差异化特征。美国凭借先发技术优势与成熟的商业生态，持续主导全球 AI 产业链的高价值环节：基础模型研发（如 GPT-4、Claude）、硬件霸权（英伟达 H100 算力领先国产芯片 7.7 倍）以及 AI SaaS 生态（占全球 60%份额）构筑了深厚壁垒。而中国则以场景驱动与政策牵引为核心，在应用层实现快速突破，2024 年核心产业规模预计突破 7000 亿元，智慧城市、工业质检等领域形成全球最大试验场。

然而，结构性矛盾仍制约中国 AI 发展。中国 AI 产业链上游基础层 90%高端训练芯片仍依赖进口；中游技术层大模型在复杂场景适应性不足；下游应用层目前仅在主要城市与领域普及。在 AI 产业规模上，中国不论是企业数量、就业人员数以及专利申请上都逊色于美国。

未来竞争将聚焦技术自主与生态闭环：中国不仅需要加速国产芯片替代、突破底层框架瓶颈，并依托庞大场景与数据优势深化行业融合，还需要招揽更多行业人才，扩大行业规模，在全球 AI 领域占据一定话语权。美国则可能加强限制高端芯片出口，设立政策让核心技术人员本土化，来应对中国在制造、安防等领域上给的压力。双方在算力替代、标准制定与全球化布局中的博弈，将重塑 AI 产业价值链，而中国能否在 3-5 年窗口期内弥补生态短板，或成为全球 AI 格局变革的关键变量。