美國智庫深度剖析中美技術競爭

2025年1月，美國智庫特別競爭研究計畫（SCSP）發佈報告《歡迎來到競技場：誰佔鰲頭，未來路向何方——2025年中美技術競爭差距分析報告》（Who's Ahead, Who's Behind. and Where We Are Headed Next in the U.S.-China Technology Competition——2025 Gaps Analysis Report）。報告基於研發投入、專利數量、市場佔有率等資料，對中美兩國在人工智慧、半導體等12項關鍵技術領域的競爭格局進行了系統性評估與比較研究。

以下為重點內容摘編：

·  主要發現  ·

中美之間日益加劇的科技競爭已成為21世紀最具影響力的國際動態之一。這場競爭涉及經濟實力、國家安全和全球影響力等關鍵領域。兩國在新興技術領域均取得顯著進展，其發展戰略體現出不同的優先事項和資源組態方式。報告分析了雙方的優勢和戰略差異。

1、中國在關鍵基礎設施領域的主導地位

依託強大的製造業生態，中國在資本密集型行業（如先進電池、第五代無線網路（5G）基礎設施）建立了難以撼動的系統性優勢。得益於政府的大規模投資、對關鍵供應鏈的掌控以及製造業的高度可擴展性，中國在這些技術領域已佔據令人矚目的領先地位。儘管美國在部分基礎設施密集型技術的部署上取得了顯著進展，但供應鏈的短板與官僚體制的低效，仍嚴重制約了其競爭力的提升。

2、美國在新興技術領域的領先地位

憑藉強大的私營部門生態系統、全球協作以及基礎技術創新的推動，美國在人工智慧（AI）、量子計算和合成生物學等領域持續保持領先地位。然而，中國憑藉集中化的資金投入和對商業化應用的高度聚焦，正迅速縮小這些領域的技術差距。

3、優先順序的分歧：美國各界優先順序的分歧

過去三年間，美國部分行業利益相關者已將重心轉向人工智慧、金融科技及人機介面等前沿領域，而政府部門及相關機構則持續聚焦於先進網路與先進計算技術。

4、商業化和市場差距

儘管美國在創新領域佔據領先地位，但中國依託其強大的生產基礎設施、卓越的生物製造能力以及高度整合的生態系統，在生物製藥與合成生物學等領域的商業化處理程序中表現尤為突出。

5、全球標準和戰略依賴

中美競爭現已延伸至對全球標準（如6G、量子技術）的主導權爭奪，以及供應鏈中的戰略依賴問題。美國在國際生產上的依賴，尤其是半導體和生物製藥領域，暴露了其潛在弱點，這些弱點可能被中國通過經濟槓桿或出口限制加以利用。

·  美國重點關注的技術領域  ·

在美國創新生態系統中，私營部門與政府組織在技術優先順序上存在顯著差異。通過分析政府與非政府技術清單發現，私營部門更傾向於優先發展計算技術（如人工智慧、人機介面、軟體），其比例遠高於政府。而政府則更關注傳統的硬體基礎設施技術，如先進製造、先進網路和高性能計算。

美國政府的技術戰略清單將人工智慧、高級計算和高級網路列為核心領域，這與拜登政府的政策重點高度一致，具體體現在2022年頒布的《晶片與科學法案》、第14110號人工智慧行政命令以及《國家人工智慧研發戰略計畫》中。

與此同時，私營部門，尤其是金融科技、軟體和企業技術領域的企業，自2022年以來已成為推動技術創新的重要引擎。私募資本將投資重點聚焦於人工智慧、金融科技和生物技術三大領域。值得注意的是，自2022年底ChatGPT發佈以來，人工智慧的關注度顯著提升：在行業技術榜單中，明確提及人工智慧的比例從2022年的11%大幅上升至29%，凸顯了其日益增長的影響力。

·  人工智慧——中美必爭之地  ·

人工智慧已成為中美兩國科技競爭的核心領域，雙方在這一領域的競爭決定了未來全球科技格局的走向。相比之下，美國擁有由成熟私營部門主導的強大人工智慧生態系統，幾家大型公司如Anthropic、Google、OpenAI、Meta和微軟，在過去五年裡開發了世界上大多數基礎模型。2023年，美國在人工智慧領域的私人投資幾乎是排名第二的中國投資額的九倍，同時，美國還成立了897家新的人工智慧公司。美國依然是全球頂尖人工智慧人才的首選目的地，然而，隨著大型科技公司在研發方面逐漸變得更加不透明，美國在人工智慧專利和學術出版物的產出數量上開始出現下滑。

中國已經在人工智慧領域邁出了重要步伐，且擁有全球最多的大語言模型開發人員。其人工智慧進展主要由學術界和幾家國家級企業（如阿里巴巴、百度）推動。中國的大學和實驗室已成為重要的人工智慧研究中心，其中，清華大學更是月之暗面（Moonshot AI）和智譜AI等人工智慧初創企業的重要基地。這些初創公司與阿里巴巴等大企業生產的模型，正在與美國二線前沿技術競爭，且具備獨特優勢，包括更強的非英語語言處理能力以及在專業領域的應用，比如人工智慧生成的文字、視訊和視覺內容。例如，中國初創公司DeepSeek的V3模型已被證明優於OpenAI的GPT-40和Meta的Llama最新版本。這些技術的進步正轉化為實際應用，如人工智慧工業機器人等。

潛在變數

開源AI：中國突破美國硬體限制的新路徑

隨著美國及其他國家對中國AI硬體限制的加劇，中國正積極從開源AI中尋求更多的效率提升。開源AI模型可以被任何人訪問和使用，不受限制，因此成為了美國控制技術的替代方案。儘管中國面臨嚴格的審查要求，但頭部的AI公司已經開發出與美國封閉原始碼AI模型競爭的高性能開源模型。例如，阿里巴巴開發的Qwen系列大型語言模型（LLM）已成為線上平台Hugging Face上最受歡迎、下載量最大的模型之一。

能源挑戰：美國AI資料中心發展的關鍵考驗

人工智慧的快速發展，尤其是需要龐大計算資源的資料中心和AI訓練設施的建設，正對美國電力基礎設施提出前所未有的需求，預計到2030年可能會消耗美國電力的8%。儘管科技巨頭和公用事業公司正積極擴展電力供應能力，但這些舉措可能難以從根本上解決美國電力系統面臨的系統性挑戰。諸如下一代能源項目的審批和監管等問題，可能會制約美國在人工智慧領域的進一步發展。

關注重點

新的模型訓練範式

像美國初創公司Prime Intellect所開創的分佈式訓練方式，通過建構去中心化的GPU網路，將計算資源分配給多個組織，有望解決當前模型開發中的資源和訪問問題。

AGI 加速發展

通向人工智慧通用性（AGI）的處理程序正在加速，得益於大規模語言模型的不斷最佳化、更複雜AI能力（如推理）的發展，以及AI技術堆疊的突破性進展（如量子計算）。AGI有望在2025至2027年間問世，可能會顛覆各個經濟領域，成為一個關鍵的技術轉折點。

中美科技競爭不僅是兩國之間的較量，更是全球科技格局重塑的重要推動力。雙方在多個領域展現出獨特的優勢和戰略取向。未來，隨著開源AI等技術的崛起，以及人工通用智能（AGI）的加速發展，科技競爭將進入全新的階段。(銀河實驗室)