在最尖端AI模型的開發方面，美國IT企業一直佔據壓倒性優勢，但最近中國企業正在迅速追趕，中美AI性能差距正逐漸消失。中美AI主導權之爭將走向何方？日經用三張圖表進行了彙總……
圍繞快速發展的人工智慧（AI），美國和中國正在席捲全球。在最尖端AI模型的開發方面，美國IT企業一直佔據壓倒性優勢，但最近中國企業正在迅速追趕，中美AI性能差距正逐漸消失。AI主導權之爭的最終走向有可能決定未來的經濟增長乃至國際秩序。
決定生成式AI性能的是相當於“大腦”的大語言模型（LLM）。據美國史丹佛大學統計，中美頂尖AI模型之間的性能差距正在迅速縮小，截至2026年3月已達到“幾乎勢均力敵”的狀態。
從各方面性能指標來看，美國的Anthropic和OpenAI處於領先位置。緊隨其後的是Google、SpaceXAI（原xAI）等美國企業，以及月之暗面（Moonshot AI）、DeepSeek等4家中國公司。
在成本方面，中國AI更具優勢，但在處理速度方面則是美國AI佔優。美國政府的出口管制使中國企業難以獲得最先進的AI半導體，這似乎成為影響因素之一。
AI模型的規模、用於訓練的資料量和計算量越大，通常性能就越高，因此很容易因投資額的多少而形成差距。
美國企業在資金實力和基礎設施方面大幅領先中國企業。美國民間AI投資額是中國的20多倍，資料中心建設數量也存在明顯差距。即使考慮到政府系基金等方面的支援，中國似乎仍未能完全彌合這一差距。
在中國企業的AI開發過程中，外界懷疑“蒸餾（Distillation）”技術正在被廣泛使用，即讓新的AI學習現有AI的回答內容。另一方面，中國企業提高大語言模型訓練效率的獨特方法，也令專家感到驚訝。
美國企業通常不會公開最尖端AI模型的具體規格，而優先考慮普及的中國企業則傾向於開放模型。使用者可以自由下載已經訓練好的模型，並在自己的電腦上運行。由於安全措施相對滯後，使用時需要注意。
Q1 生成式AI的使用費如何確定？
生成式AI並不是像人類一樣逐個閱讀文字或單詞，而是將一定數量的文字資料作為一個資料區塊進行讀取和處理。這被稱為Token（詞元），是AI處理資料的基本單位。
AI開發企業通常按照每100萬Token計算使用費，單價則因模型而異。越複雜的任務消耗的Token越多，因此成本也越高。
Q2 依賴中美AI真的沒問題嗎？
依賴其他國家開發的AI，可能面臨機密資料流向海外、服務突然中斷等風險。今年6月，美國Anthropic一度暫停海外使用者訪問其最先進的AI模型。因此，在本國自行開發和營運的“主權AI（Sovereign AI）”受到關注，日本也正在推進相關開發。不過，主權AI的市場很可能侷限於本國國內，如何確保盈利能力也成為一個問題。
Q3 美國的AI優勢還能維持多久？
以Anthropic和OpenAI“兩強”為代表的美國AI領先格局預計仍將持續。兩家公司推出最新模型的速度尤其快，9月還相繼發佈了新的高性能模型。不過，擔憂因素是川普政府的移民政策，優秀AI研究人員流向海外的問題仍未停止。此外，資料中心運行不可或缺的電力供應也面臨挑戰。 (日經中文網)