全球知名 AI 科学家与投资人李开复，于 2025 年 10 月 22 日通过视频连线，在旧金山 TED AI 大会上发表了罕见直白的观点：美国在 AI 硬件与机器人制造领域正被中国超越，而中美两国的 AI 竞争已沿着地理与经济维度呈现显著分化，双方在不同赛道各有优势，这场竞争更像是多场并行的技术较量，而非单一的胜负对决。
李开复指出，中国在消费级 AI 应用与机器人制造领域的领先态势已逐渐明晰。以中国机器人制造商宇树科技（Unitree）为例，其将 AI 技术与低成本、强供应链、快周转优势深度融合，所生产的经济型类人 AI 机器人与四足机器人，在价格上远低于美国同类产品，同时性能相当甚至更优，在全球商业化市场中展现出强劲竞争力。这种 “AI + 硬件 + 制造链” 的整合模式，正是中国重塑全球机器人竞争格局的核心优势 —— 中国经过数十年发展，已构建起成熟且低成本的硬件规模化制造生态，能够快速将技术原型转化为可量产的商用产品，而美国虽在机器人研发领域不乏创新理念，却受限于制造环节的高成本与供应链短板，难以将实验室成果高效落地为亲民产品。
中美两国在 AI 领域的投资逻辑差异，进一步加剧了这种赛道分化。美国风险投资机构（VC）更倾向于将资金投入生成式 AI 公司与企业级软件开发，如大语言模型研发、AI 驱动的生产力工具等；而中国投资人则重点押注机器人与 AI 硬件领域。这种差异源于两国不同的经济环境与市场结构：美国企业长期习惯软件订阅模式，且劳动力成本较高，提升白领生产力的企业级 AI 工具能快速实现商业化变现，吸引资本涌入；中国则拥有庞大的制造业基础，软件订阅模式历史上接受度较低，但硬件产品落地路径清晰，更符合市场需求与资本对短期回报的期待。李开复坦言，中国在培育类似 OpenAI、Anthropic 这样的顶尖 AI 实验室方面仍面临挑战，但美国要在机器人领域激发同等的投资热情与价值创造，同样存在结构性困难。
在企业级 AI 领域，美国仍保持着难以撼动的优势，核心原因在于企业软件付费文化的成熟。美国企业愿意为能提升效率的 AI 工具支付订阅费用，如 GitHub Copilot、ChatGPT Enterprise 等产品的大规模应用，不仅为美国 AI 公司带来稳定收入，更支撑其投入数十亿资金用于后续研发。而中国企业尚未形成软件订阅付费的习惯，尽管中国曾在消费互联网时代通过广告、电商等创新商业模式突破软件付费难题，但李开复认为，短期内中国难以找到替代软件订阅的新商业模式来支撑企业级 AI 发展，这为美国企业在该领域创造了一段无需直面中国激烈竞争的窗口期，使其能持续通过营收反哺技术研发。
与之相对，中国在消费级 AI 应用领域正加速赶超，甚至在部分场景实现领先。字节跳动、阿里巴巴、腾讯等中国科技巨头，在将 AI 融入社交、电商、娱乐等消费场景的速度上，远超 Meta、YouTube 等美国同行。李开复认为，这得益于中国企业过去十年在激烈市场竞争中锤炼出的用户运营能力 —— 它们对用户 engagement 与产品市场契合度的极致追求，叠加 AI 技术后形成了强大的产品迭代能力。例如，字节跳动的 TikTok 凭借 AI 驱动的精准内容推荐成为全球下载量最高的应用，中国企业在直播电商、短视频等领域首创的 AI 功能，也常被西方企业借鉴。此外，中国在计算机视觉、语音识别、翻译等 AI 技术的落地广度上，也已展现出显著优势，这些技术广泛应用于安防、教育、医疗等民生领域，进一步巩固了消费级 AI 的领先地位。
更令行业关注的是，中国在开源 AI 模型领域实现了快速崛起，已超越美国成为全球领先者。李开复透露，当前全球评分最高的 10 个开源 AI 模型均来自中国，包括其创立的 01.AI、阿里巴巴、百度等企业推出的模型，在性能基准测试中已超过曾长期占据开源大语言模型标杆地位的 Meta Llama 系列。他强调，开源模型具有不可替代的价值：开发者可自由查看、微调、优化模型，既能降低应用开发门槛，也为构建国家级主权 AI 模型提供了基础，如同操作系统领域的 Linux，凭借开放性实现了广泛普及。不过，李开复也认为开源与闭源模型将长期共存 —— 闭源模型如 OpenAI 的产品虽成本更高，但在特定场景下性能更优，就像苹果的封闭生态与安卓的开源生态各有市场，未来开源模型会在应用开发与工程师社群中占据重要地位，而闭源模型仍将主导高价值商业市场。
在谈及 AI 发展的风险时，李开复的担忧并非遥远的通用人工智能（AGI）觉醒，而是当前 AI 竞赛中 “速度失控” 的问题。他表示，短期内无需担心 AI 产生自我意识威胁人类，更应警惕因竞争压力导致的技术冒进 —— 企业为追求速度而忽视产品安全性，可能开发出漏洞百出的系统，进而被恶意利用，引发严重事故。这种 “先上车再修路” 的发展模式，已成为全球 AI 产业面临的共同风险，李开复甚至预言，若不加以规范，类似的重大安全事件大概率会在未来发生。
从长期竞争格局来看，李开复指出能源与基础设施将成为决定中美 AI 算力差距的关键变量。中国新能源项目的建设速度是美国的十倍，若这一趋势持续，未来几年中国的 AI 算力规模有望达到美国的十倍。这意味着 AI 竞争已超越单纯的技术比拼，延伸至国家级能源布局与基础设施建设的层面，充足且低成本的清洁能源，将为 AI 算力中心的规模化扩张提供核心支撑，进一步巩固中国在 AI 硬件与算力应用领域的优势。
综合来看，李开复认为中美 AI 竞争已形成 “并行赛道” 的格局：美国在企业级 AI 软件、前沿科研与计算基础设施领域仍保持领先，中国则在消费级 AI、机器人制造、开源模型及能源布局上实现反超。未来全球 AI 产业可能不会出现单一的 “赢家”，而是呈现不同国家在不同领域各擅胜场的局面，这种分化既会带来商业竞争的新态势，也将引发地缘政治与经济层面的复杂联动。正如一位匿名风险投资人在 TED AI 大会后所言：“我们不再是与中国在同一赛道竞争，而是在平行赛道上各自前行”，而这些赛道未来是走向融合还是进一步分化，将成为未来十年全球科技产业的核心议题。
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