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中美AI競爭報告：中國人工智慧產業政策能否突破美國封鎖？
為了到2030年成為人工智慧領域的全球領導者，中國正在部署涵蓋從晶片到應用的整個人工智慧技術堆疊的產業政策工具。這些人工智慧產業政策的制定和拓展，引發了兩個問題：
1、中國政府正在採取那些措施來支援人工智慧產業？
2、這些產業措施是否有效？
中國的人工智慧產業政策可能會加速中國在人工智慧領域的快速發展，尤其是通過對研究、人才、計算補貼和應用的支援。中國的人工智慧模型正在縮小與美國頂尖模型的性能差距，中國人工智慧的應用正在各個領域快速增長，從電動汽車、機器人到醫療保健和生物技術。雖然這種增長主要源於中國民營科技企業的創新，但國家的支援也有助於提升中國人工智慧產業的競爭力。
然而，即使有政府的大力支援，還是有許多瓶頸亟待克服：美國主導的對人工智慧晶片以及生產此類晶片所需的半導體製造裝置的出口管制，限制了中國人工智慧開發者可用的計算能力。計算資源的匱乏迫使中國企業在投資模型開發的短期進展和建構長期的制裁抵禦能力之間做出權衡。
中國的人工智慧產業政策將通過為本已強大的行業提供人才和資本，幫助中國企業與美國人工智慧公司競爭，這種發展既受益於私人市場的競爭，也受益於中國政府的投資。
一、中國人工智慧政策目標和工具
中國與美國在人工智慧方面的政策目標和論述有所不同。在美國，人工智慧政策論述有時被描述為“通用人工智慧競賽”；而相比之下，中國對人工智慧論述則不那麼抽象，更加側重於希望人工智慧能夠促進國家的經濟發展並增強國力，即支援整體經濟目標的經濟和工業應用。
到2030年，中國的目標是將人工智慧打造成為一個價值1000億美元的產業，並在其他行業創造超過1兆美元的附加值。這一目標包括利用人工智慧升級醫療保健、製造業和農業等傳統行業。此外，它還包括利用人工智慧賦能新興產業，特別是具有實體應用的硬科技領域，例如機器人、自動駕駛汽車和無人系統。
中國正在使用各種各樣的政策工具（見圖 1）。國家主導的人工智慧投資基金正在向人工智慧模型和應用的開發投入大量資金，其中包括一項 82 億美元的人工智慧初創企業基金。正在建設的國家積體電路網路，能夠彙集公共和私人資料中心的計算資源。從上海到深圳，地方政府都設立了國家支援的人工智慧實驗室和人工智慧試驗區，以加速人工智慧研究和人才培養。所有這些國家支援都建立在阿里巴巴和字節跳動等中國科技公司數百億美元私人人工智慧投資的基礎上。儘管如此，此類投資仍落後於美國的私人投資，例如 OpenAI 的星際之門項目投資 1000 億至 5000 億美元。
圖1.中國的人工智慧技術堆疊和產業政策
二、美國出口管制限制促使中國AI“自力更生”
地緣政治緊張局勢加劇，尤其是與美國的關係，重塑了中國的人工智慧產業政策以及更廣泛的技術產業政策，使其更加注重自力更生和戰略競爭。出口管制切斷了中國獲取對人工智慧開發和部署至關重要的先進計算晶片的管道。字節跳動和百度等中國人工智慧公司已經開始抱怨計算能力受限；隨著人工智慧開發和部署對計算能力的需求不斷增長，缺乏先進晶片的獲取可能會嚴重限制中國人工智慧產業的增長。
美國在總計算能力方面遙遙領先，部分原因是出口管制。規避或減輕美國主導的先進半導體出口限制的影響已成為中國人工智慧政策努力的重點。在2025年4月舉行的中央政治局人工智慧會議上，中國強調“自力更生”，並打造“自主可控”的人工智慧軟硬體生態系統。
在人工智慧晶片方面，中國正在支援開發輝達GPU的國產替代產品，例如華為的昇騰系列，後者在性能和產量方面落後。依賴數量越來越少、性能越來越弱的晶片，迫使企業限制其計算能力，從而減少了它們可以同時進行的訓練和模型部署工作負載的數量和規模，目前在華為硬體上訓練的模型不足十個。
此外，中國人工智慧公司正在採取其他策略來繞過出口管制並獲得被禁的輝達 GPU，包括晶片囤積以及在從墨西哥到馬來西亞的世界各地建立資料中心。
因此，儘管出口管制對於美國減緩中國人工智慧發展的目標至關重要，但它們不太可能完全阻止中國的人工智慧進步，反而可能會在某些方面促進中國晶片產業的發展。
中國人工智慧開發者面臨的另一個問題是缺乏成熟的美國軟體替代品。為了克服這一限制並促進自主發展，中國正在開發輝達 CUDA 軟體的替代品。在人工智慧框架方面，支援採用華為的 MindSpore 和百度的 PaddlePaddle，作為 Meta 的 PyTorch 和Google的 TensorFlow 的替代品。然而，這些框架在採用率方面目前仍然落後於美國框架，與美國程式碼庫相比，它們在 GitHub 上受到的關注度遠低於美國框架。
就目前而言，中國針對西方人工智慧軟體堆疊的替代方案似乎還不夠成熟，無法完全取代西方框架。然而，如果這些替代方案日趨成熟，並形成一個真正的替代生態系統，這種情況可能會有所改變。這種動態反映了中國為增強抵禦美國出口管制能力而採取的措施的總體狀況：這些措施尚不足以克服出口管制帶來的重大限制，但有可能在不久的將來殺出重圍，發展出真正替代西方半導體和軟體的方案。
三、中國的人工智慧政策會有效嗎？
中國政府的支援能否使其人工智慧生態系統趕上甚至超越美國及其盟友？目前該行業的發展還為時過早，無法給出明確的答案。但總體而言，政府的支援可能不會帶來負面影響，因為中國優先考慮的政策總體上似乎是針對整個人工智慧行業的關鍵需求。
中國政府的支援對於中國人工智慧的發展至關重要，尤其是在解決三大關鍵瓶頸方面：
首先，如上所述，開發國產人工智慧晶片和抵制制裁的半導體供應鏈，對於在美主導的出口管制下競爭至關重要；
其次，儘管中國人工智慧研究排名靠前，但其人工智慧領導者認為人才短缺是一個關鍵制約因素，這些領域的成功將決定政府支援能否幫助中國實現全球人工智慧領導地位的目標；
第三，中國必須迅速擴大能源生產規模，以滿足預計到 2030 年資料中心需求增長三倍的預期，儘管中國新建發電廠的速度遠快於美國，因此很可能能夠應對這一挑戰。
與此同時，中國的人工智慧產業政策也可能會在幾個方面遇到阻礙：
首先，中國人工智慧公司面臨壓力，要求它們使用不太先進的本土替代品來替代全球平台，這可能會減緩它們開發前沿模型的處理程序，至少在未來幾年內是這樣。科大訊飛聲稱，除了華為的模型外，它擁有唯一一個完全使用中國製造的計算硬體訓練的公共人工智慧模型。該公司表示，從輝達轉向華為晶片（包括 Ascend 910B）導致開發時間延遲了三個月。
其次，如果稀缺的人工智慧晶片不能得到有效配置，資源可能會從生產力更高的使用者身上轉移開來。
第三，獲得政府支援的中國人工智慧公司可能會受到美國和其他國家更嚴格的審查，從而可能限制這些公司獲取關鍵資源（例如先進晶片）或進入國際市場的能力。例如，DeepSeek 的突然崛起已促使美國官員和機構限制其獲取美國技術，從而限制其使用。德克薩斯州、紐約州和弗吉尼亞州等州以及國防部、商務部和美國國家航空航天局等聯邦機構已禁止在政府裝置上使用 DeepSeek。
人工智慧與中國已實施產業政策的其他領域（例如造船和電動汽車）有著根本的不同，部分原因在於人工智慧發展依賴於快速變化、範圍廣泛的創新。頻繁的範式轉變（例如推理模型的出現）以及對人工智慧發展軌跡缺乏共識，會讓政府難以實施長期規劃。與許多傳統行業不同，人工智慧行業嚴重依賴人才和資料等無形投入，這些投入對資本補貼的響應度較低，國家也更難控制。儘管國家支援在某些領域（例如資本密集型的計算基礎設施）可以提供幫助，但其他領域（例如基礎模型和應用的進展）將主要由私營部門推動。
美國在人工智慧領域擁有競爭力，卻沒有任何政府實質性支援，而是依靠私營部門的投資和研究，這一事實表明，與其他行業不同，產業政策可能並非人工智慧競爭力的關鍵因素。人工智慧擁有龐大且不斷增長的私營市場，可以吸引企業和投資者，其市值已達7500億美元，預計還將繼續增長。此外，像DeepSeek這樣的中國私營企業引領著人工智慧的發展，而非國有企業，這表明私營部門在推動該領域創新方面可能更具優勢。
中國在人工智慧領域的進步很可能將繼續由其創新型民營科技公司和初創企業推動。只要中國的產業政策能夠與民營生態系統協同或為其提供支援，有可能幫助民營人工智慧發展取得成功，從政府的角度來看這些政策就是“有效的”；如果此類產業政策與民營人工智慧生態系統的需求和挑戰沒有明確關聯，則更有可能被浪費。
不過，即使獲得巨額國家補貼，中國人工智慧開發商要想縮小人工智慧投資缺口，也必須吸引更多私人投資：據估計，目前美國人工智慧公司獲得的私人投資是中國公司的十倍以上。
中國人工智慧能否“超越”西方供應商，也將取決於私營部門的創新。即便中國人工智慧暫時無法超越西方，由於私營創新與公共支援相結合，中國仍可能保持強勁競爭力。 (Internet Law Review)