　　2026年伊始，国内再度掀起AI大战热潮，而全球人工智能产业似乎也正迎来一个微妙而关键的转折点。如果说过去三年是“百模大战”的喧嚣期，那当下已走向“价值落地”的深水区。

　　近日在世界经济论坛上，微软总裁萨提亚·纳德拉直言：“得让AI来干点真正有用的事了，要去创造实际价值，如果这些token不能让医疗更好、教育更棒、政府更高效、企业更有竞争力，那就白搭。”

　　这句话像是硅谷巨头的反思，但也更像中美AI竞赛下半场的发令枪，比赛的规则已从单纯的“技术参数比拼”转向了“应用落地”的马拉松。

　　当我们审视AI带来的这场技术变局时，会发现一个“双寡头”格局正在浮现：美国依然在“天花板”(最强算力与最强推理)上保持领先，而中国凭借完整的产业链和务实落地的算力服务，正将AI转化为直接的“工业引擎”，在“地板”(工业渗透与规模化应用)上实现追赶与反超。

　　再直接点说，美国在原始创新和高价值软件服务上依然占有优势，而中国正在“从1到100”的规模化应用和实体产业赋能上建立壁垒。通过破解行业难题，提升全要素生产率，中国的AI正在走出一条差异化的竞争之路，或许会在实体经济的广阔腹地中抓住最终的决胜点。

　　目前业界公认，美国在原生大模型(Foundation Models)的绝对能力上仍领先中国数月。美国有更强的芯片，模型在“想得深”上更有优势，中国模型则在“用得起”上无出其右。

　　而美国智库兰德公司(RAND)发布的最新报告《2025/2026 AI战略竞争评估》，揭示了一个可能会令华盛顿焦虑的事实：尽管美国在高端芯片(如英伟达H100/Blackwell等)上依然拥有绝对优势，但美国仅靠芯片“卡脖子”已无法阻止中国模型达到Tier-1的水平。

　　美国的优势在于“从0到1”的暴力美学。依托雄厚的资本和算力储备，美国在基础模型研发、高端芯片设计上仍然领先，OpenAI等巨头不断推高模型的智能上限，o1/o3等系列模型在复杂逻辑推理和科学问题上仍保持着“代际”领先。这是典型的供给侧创新驱动，旨在定义“什么是AI”，也是目前美国最宽的护城河。

　　中国则被倒逼出一条“极致效率”的路径。受限于硬件，中国开发者专注于算法优化和架构创新，DeepSeek等模型证明，通过极高的算法效率，可以用几分之一的成本实现与美国顶尖模型相近的性能。

　　2023年，中美顶尖模型在主要基准如MMLU、HumanEval、MATH上的差距还保持在两位数百分比。然而到2024年底，这一差距已大幅缩小至5%以内，部分领域甚至仅差不到1%。中国的DeepSeek-、阿里Qwen等模型在编码、数学和通用语言理解上，已经能匹敌甚至在某些指标上超越美国的GPT和Claude。

　　中国已有包括昇腾、寒武纪等在内的多款国产AI芯片上市，并正在通过架构创新来弥补单点算力的不足。以华为云CloudMatrix384超节点为例，这是一种“以数学补物理、以群计算补单芯片”的全新思路。通过将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU全对等互联，构建起超大规模的AI原生云基础设施，不仅打破了传统服务器的边界，更能通过16万卡的集群效应，支持1300个千亿参数大模型同时训练或者上万个模型的推理。

　　这种“下限”能力的极速提升，即通过构建高性价比的开源模型和日益成熟的国产算力集群，中国正在吸引全球开发者构建基于其技术的应用生态，极大地压缩追赶时间。

　　可以这么说，中美在大模型领域的差距已经从“有没有”的问题，变成了“强多少”的问题。

　　现状是，中美AI在主流商业应用和基础功能上，差距已微乎其微。瓶颈则是，美国的优势集中在“从0到1”的突破性创新，如Sora、o1推理模型以及不受限的算力资源；而中国的优势在于“从1到100”的工程化落地、成本控制以及在开源社区的快速渗透。

　　一个显著的发展趋势是：中国企业不再迷恋“对标GPT-5”，而是致力于把DeepSeek这种成本极低的模型，塞进每一个智能硬件和工业软件里。兰德公司报告指出，美国政府和军方的AI采纳速度远慢于中国，这可能导致在“工业互联网”和“智能制造”等战略领域被拉开代差。

　　数据展现了中美AI应用的巨大“断层”：中国制造业的AI采用率高达67%，而美国仅为34%。

　　中国在高质量工业数据和场景语料上领先，AI不仅用于后台管理，更深入到核心生产流程、排产调度和质量控制中。美国企业的应用更多停留在库存管理和需求预测等后台任务，而非核心生产线的自动化。这解释了为何中国在工业互联网AI上能拉开30%以上的应用率差距。

　　当美国的AI应用更多停留在金融算法、药物研发等虚拟或研发密集型领域时，中国正利用其全球最完整的工业体系，将AI深度嵌入到钢铁、煤矿、港口等核心生产流程中。

　　但这并非易事。AI要从“预测下一个词”的语言游戏，升级为“预测世界状态”的生产工具，解决真实物理世界和产业中的问题，还面临着三块极难啃的“硬骨头”。

　　一是场景之难，行业问题没有标准答案。煤矿井下的设备故障、钢铁熔炉的温度控制、港口吊机的协同调度，每个场景都独一无二，充满不确定性。它要求AI必须深入一线，理解物理世界的复杂规律(如流体力学、机械原理)，并在高温、高湿、多尘的恶劣环境下稳定运行。

　　二是数据之难，核心工业数据往往是封闭的“孤岛”，且极度专业。一段地震波数据或一张光谱图，外行根本看不懂。这要求不仅要有处理大数据的技术，更要有 “从少数据、脏数据中炼出真知” 的能力，并能将行业专家的经验(“老师傅的直觉”)转化为AI能学习的语言。

　　三是落地之难，价值闭环极长。从技术验证到真正融入生产流程、产生经济效益，链条极长。它不是一个交付即结束的项目，要求技术提供方必须有极大的耐心和责任心，像“技术合伙人”一样，与客户绑定在一起，共同承担风险、解决过程中层出不穷的新问题。

　　但也正因为难，才给了中国AI构建护城河的机会。每一个被攻克的行业痛点，都可能转化为难以复制的竞争壁垒，成为推动社会进步的根本性价值。

　　复杂AI应用的背后，需要一个能够处理专业数据、支持模型快速迭代、保障业务长期稳定运行的AI算力基础设施。在这一轮“脱虚向实”的浪潮中，我们看到以华为云昇腾云、三大运营商等为代表的国产云基础设施厂商持续夯实技术底座，正与千行万业的客户一起，将AI变成真正的生产力。

　　在华能伊敏露天矿，华为云以“车-网-云”协同的AI无人驾驶全栈方案，驱动几百辆重型矿车和挖掘机实现完全无人化运行，即使在零下40℃的极寒天气中也能高效作业。在水泥行业，华为云联合海螺集团打造水泥建材行业首个AI大模型，实现关键生产环节标准煤耗再降1%、年减碳超4500吨，人员劳动强度降低50%。

　　在山东能源的矿井中，华为云盘古矿山大模型可以快速识别出采掘过程中出现的大块岩石及大块煤等，人在地面上不用下井就能操作煤矿机械挖煤，还能预测瓦斯的爆炸、透水以及塌方，保障矿工的安全。

　　而在繁忙的沿海港口，中国移动与中国联通等电信运营商，凭借5G+云网融合的优势，让天津港与宁波舟山港的龙门吊实现了远程操控。毫秒级的时延控制，让百里之外的操作员如同坐在驾驶室一般，精准完成千万吨级的集装箱吞吐，彻底改变了港口工人“高空作业、风吹日晒”的工作常态。

　　同时，国内互联网云厂商也助力中国一汽、长安汽车、工业富联、三一重工等制造业企业利用云端AI技术提高不良品判别效率，并推动模型训练流程与生产现场紧密结合，促进生产智能化升级。

　　在钢铁洪流之中，炼钢高炉的温度控制曾是老师傅的不传之秘。如今在宝武钢铁，盘古大模型通过分层感知炉温，精确推演铁水硅含量，优化燃料配比。这不仅将高炉效率提升了1%，更意味着每年巨额的成本节约和碳排放减少。而在生命攸关的诊室，瑞金医院利用RuiPath病理模型，将单切片诊断时间从40分钟缩短至“秒级”，覆盖了中国90%的高发癌种。这种效率的提升，直接关乎患者的生命尊严与医疗资源的公平分配。

　　这些案例的共同点在于，AI不再是炫技的“玩具”，而是变成解决实际痛点的“生产力工具”。

　　支撑这些复杂场景规模化落地的，正是国产AI算力基础设施。华为云CloudMatrix AI Infra智算云服务，通过深度整合与智能化调度算力、存储、网络资源，为这些从地底到云端的应用提供了统一、高效、长稳的底座。在芜湖、贵安、乌兰察布、和林格尔等核心枢纽，基于CloudMatrix384的AI Token服务正在像水电一样，源源不断地输送给科大讯飞、中科院、高教社、美的集团、深圳龙岗区政府等2600多家客户。

　　国内其他云厂商，也相继推出了针对不同行业的AI算力服务。例如电信运营商布局了东数西算的算力网络，互联网巨头的“工业大脑”、AI开放平台等，则为更多中小企业提供了低门槛的AI技术应用方案。这种“算力即服务”的模式，极大降低了企业使用AI的门槛，让“双寡头”竞争中的中国力量有了更扎实的根基。

　　中美AI竞赛的下半场，本质上是对“新质生产力”的争夺。美国试图构建全球AI生态的“大脑”(模型与芯片)，而中国专注于AI技术的“需求侧”和“扩散层”，将AI深度融入实体经济，提升生产力。

　　美国领先在“从0到1”的颠覆，中国则领跑“从1到100”的规模化渗透。在更长时间维度里，衡量AI成功的标准将不只是参数大小，更是能否让电网调度更从容、让港口吞吐更高效、让新药研发更快速。中国产业界的实践表明，当AI技术真正去解决那些“难而正确”的问题时，技术才拥有最强大的生命力。这或许就是中国在AI竞赛下半场最大的底气：不只是仰望星空的技术突破，更是脚踏实地的生产力重塑。中美AI竞赛进入下半场，决胜点在哪？