01. 前沿導讀據《聯合早報》新聞報導指出,前美國Open AI高級研究員、現騰訊首席人工智慧學家姚順雨在北京舉行的AGI-Next前沿峰會上表示,儘管中國晶片在先進製造裝置上被卡脖子嚴重,但中國企業還可以憑藉著技術叢集等方法縮短與美國的技術差距。但是在未來的3至5年內,先進晶片將會成為最大的瓶頸,中國企業對美國實現彎道超車的機率不足20%。參考資料:中國AI行業領袖:未來三至五年彎道超車美國機率不及20% | 聯合早報網https://www.zaobao.com/finance/china/story20260111-8084335?ref=home-top-news02. 現存瓶頸據《北京日報》報導指出,騰訊首席ai專家姚順雨對於中國未來的產業發展持樂觀態度,他認為中國已經在工程實現、產業落地等方面具備優勢,一旦將技術路徑驗證成功,便可以快速實現大面積跟進,此前的中國製造業、中國新能源汽車就是成功的案例。但是中國ai產業不能規避的現存問題就是硬體層面的瓶頸,先進的算力晶片、To B成熟的企業市場環境以及更具開創性的技術精神,這些都是需要進一步實現突破的關鍵點。參考資料:中國誕生全球頂尖AI公司機率幾何?這場前沿峰會展開熱議_京報網https://news.bjd.com.cn/2026/01/11/11517366.shtml在2025年全球ai算力支出中,美國佔比超50%,中國佔比在20%左右。美國的Google、open ai等企業背靠源源不斷的輝達算力晶片,可以持續長期的投入資源採購晶片來訓練模型。而中國無法獲得最先進的算力晶片,開始將重點目光轉嚮應用層級。通過最佳化現有的技術模型來快速進行規模化應用,搶先一步佔據市場份額。To B的企業級市場是ai產業商業化的重要領域,需要具備可靠性、定製化能力、長期服務能力的多種支援。美國憑藉Salesforce、Microsoft(微軟)等企業的積澱,已經形成了非常成熟的To B生態,而中國市場一直以消費者端(To C)應用為主導,現在正在向企業級快速蔓延。成熟的企業級生態所帶來的成果是多方面的,既可以通過企業級技術定製的方法獲取更高的收入,又可以通過該領域帶動產業發展。典型例子就是微軟公司,如今的民用電腦幾乎都是搭載微軟開發的正版Windows系統以及office套件,微軟通過在軟體層面植入ai功能,將美國的ai技術滲透到全球銷售的個人或者企業電腦當中。依靠Windows系統的強大工作生態,微軟又將ai技術滲透到能源、城市建設、電信、教育醫療等多個商業體系。之前中國市場上的民用電腦一直都是以Windows或者Mac OS為主,這也給了美國ai技術佔領中國市場的機會。但是在最近幾年當中,隨著國產作業系統以及國產開源ai的發展,中國ai產業的市場佔有率正在快速增加,一切導向都在以國產技術的應用為主。03. 資金投入阿里巴巴Qwen技術負責人林俊暘在峰會中指出,中美雙方在ai領域的資金投入出現了截然不同的兩個方向。美國擁有大量源源不斷的先進晶片,正在將投資目標重點放在電力資源等基礎設施的建設上。在這種條件下,美國在硬體算力上面具備領先優勢。而中國則是將投資目標重點放在了先進晶片上,光是為瞭解決EUV光刻機的問題,中國機構已經對其進行了20年以上的研究,重點投資也已經超過了10年時間,目前還未實現國產EUV光刻機的商業化發展,未來還將會繼續在這個環節當中進行投資。EUV光刻機是ASML聚集了全球頂級資源製造而成,從開始研發到最終進入商業化用途,經過了20年以上的時間。從原型機製造完成到大規模量產,經過了12年時間。ASML的背後有美企、韓企、歐盟、台積電等多個機構共同投資,其耗費的資金已經是天文數字。而美國針對中國光刻機產業圍追堵截,對國際供應鏈施壓,禁止其與中國光刻機企業合作,基本上堵死了中國企業獲取海外幫助的機會,只能靠國產供應鏈的支援一點點解決問題。如今中美雙方的ai競爭格局就變成了美國投資解決基礎的資源供應問題,中國投資解決先進算力晶片的量產問題,這兩個投資領域都不是一朝一夕能完成的項目。 (逍遙漠)