金思宇/文

2026年3月，工业和信息化部部长李乐成在“部长通道”上首次系统披露了中国人工智能产业的年度成绩单：2025年核心产业规模超过1.2万亿元，成为经济高质量发展当之无愧的“强劲增量”。同年，2026年政府工作报告首次提出“打造智能经济新形态”，将“人工智能+”从“持续”的表述升级为“深化拓展”，中国人工智能发展正式从“工具赋能”迈向“系统重塑”的新阶段。

然而，规模领先不等于技术领跑。2026年4月，斯坦福大学第九版《人工智能指数报告》给出了一个足以改写全球AI竞争认知的判断：截至2026年3月，美国顶尖模型Claude Opus 4.6与中国顶级模型之间的性能差距已缩小至2.7%。更为关键的是，Anthropic、xAI、谷歌、OpenAI、阿里巴巴、DeepSeek这六家公司的模型已全部挤入同一个技术分档，竞争焦点正在从单纯的技术性能比拼，转向成本、可靠性与特定场景表现的全面博弈。中美AI竞赛，本质上已从追赶赛进入贴身缠斗。

一、当前挑战的核心症结

挑战一：算力封锁触发结构性破局，国产替代从“可用”迈向“好用”。

2020年以前，英伟达在中国AI加速器市场的份额曾高达95%——近乎全面垄断。2025年，这一比例已骤降至约55%，中国本土芯片厂商合计出货约165万张，成功占据超过四成的市场份额。在这场格局重构中，华为昇腾以81.2万张出货量、国产总出货量近五成的成绩断层领跑，搭建起从芯片（昇腾）、框架（MindSpore）到算子库（CANN）的全栈交付能力。阿里巴巴平头哥以约26.5万张位居国产第二，百度昆仑芯与寒武纪各自出货约11.6万张，海光信息、天数智芯、沐曦等则构成差异化补充梯队。更值得关注的是，国产AI芯片企业已展现出强劲的商业化潜力——寒武纪2025年营收同比增长453.21%，上市五年来首次实现年度盈利。

2026年4月24日，一个更具象征意义的节点到来。DeepSeek正式发布新一代旗舰模型V4预览版并同步全量开源，其首发平台选择华为昇腾而非英伟达。研发团队重写了200多个核心算子，完成从CUDA到CANN架构的全面迁移，打造出全球首个在前沿大模型生产环境中实现“训练—推理”全闭环的国产落地案例。V4-Pro总参数达1.6万亿，采用MoE混合专家架构；Flash版输入定价低至0.2元/百万token，仅为同期GPT-5.5输出价格的近百分之一。英伟达CEO黄仁勋在发布前9天坦言：“若DeepSeek先在华为平台发布，对我们将是灾难性的。”——仅剩的姿态，恰是对这场突破的无声确认。

中国工程院外籍院士张亚勤指出，人工智能产业正经历全球格局重塑的关键阶段，技术研发从单点突破转向体系化创新，应用场景从消费端向科技、交通、医疗等领域渐进式渗透。清华大学孟庆国教授进一步强调，中文数据的深度开发不仅是技术命题，更是文化主权和数字文明话语权的战略工程。

挑战二：商业化闭环尚未形成，产业面临“增收不增利”的深层困局。

据36氪研究院、赛迪顾问等机构数据，2025年中国AI大模型市场规模达495.39亿元，同比增长49.1%，预计2026年将突破700亿元。规上制造业企业AI技术应用普及率在一年内从9.6%跃升至47.5%，产业应用呈井喷之势。然而繁荣之下，隐忧浮现。智谱AI算力服务费占研发开支比例从2022年的17.3%飙升至2025年上半年的71.8%，保守估算仅算力一项支出就超过22亿元——每赚1元，需花3元购买算力。MiniMax同样面临93%销售成本为云推理费用的窘境，全年收入7903万美元，整体毛利率仅为25.4%，已是国内C端AI产品中跑得最好的一家。从“政策输血”到“市场造血”的路，仍然漫长而崎岖。

转机正在发生。面对算力成本持续高企，头部企业全力推进从“纯大模型公司”向“平台型企业”的战略转型。智谱AI的MaaS API平台实现年度经常性收入17亿元，同比增长60倍，毛利率同比上升近5倍达到18.9%。截至2026年3月底，全国智能算力总规模已达188万PFLOPS，日均Token调用量突破140万亿。2026年2月，OpenRouter平台上中国AI模型周调用量首次超越美国，全球前五模型中中国独占四席——更值得注意的是，该平台的中国用户占比仅为6.01%，这意味着这一增量主要由海外开发者的实际采用驱动。困则思变，变则图强，商业化之路初现曙光。

经济学家辜胜阻曾警示，技术创新的商业化若无有效路径，再先进的技术也难以转化为持久竞争力。这一判断在AI大模型领域正被反复验证与校准。

挑战三：全球治理话语权的争夺日益白热化，标准制高点成胜负手。

在这场关乎未来的竞赛中，谁能主导标准，谁就能定义游戏规则。2025年7月，中国发布《AI全球治理行动计划》，围绕向善为民、尊重主权、发展导向等六大原则提出13条行动方向。同年9月，中国进一步提出《“人工智能+”国际合作倡议》，围绕赋能民生福祉、科技进步、产业应用等五大方向推动全球AI普惠。2025年12月，中国在联合国框架下宣布启动“全球人工智能治理规则地图”项目，由张凌寒教授领衔，系统梳理各国AI监管政策差异，为人工智能协同治理提供学术支撑和政策参考。

然而，以美国为主导的技术标准与治理框架在全球范围内仍占据优势地位，通过垄断技术与制定标准形成了系统化壁垒。我国技术出海常因治理规则差异遭遇市场准入瓶颈，深度融入全球AI治理体系的目标任重道远。

二、破局路径的关键策略

面对上述挑战，中国AI产业的破局亟需多管齐下、协同推进。

策略一：以场景优势反哺基础突破，打通“应用-技术-生态”的良性循环。

中国拥有全球规模最大的工业体系、最丰富的应用场景和最活跃的消费市场，这一独特禀赋决定了“差异化竞争”的现实路径。2026年政府工作报告明确提出，培育壮大新兴产业和未来产业，布局具身智能、脑机接口等前沿领域，抢占新质生产力制高点。在“效率优先”的算法创新路径上，DeepSeek与华为昇腾的深度协同已给出了系统性答案——以架构创新在算力受限条件下实现全球领先的模型性能。2025年华为昇腾出货量达81.2万张，CANN框架已兼容超95%的CUDA代码，迁移周期从“按月”大幅缩短至“按小时”。国产算力的“粮草弹药”正从“量”的累积走向“质”的飞跃。

各地“监管沙盒”的创新实践也为破除数据融合壁垒提供了可复制推广的经验模式。中国工程院院士吴世忠强调，模型的内在风险、伦理挑战和安全隐患必须纳入“发展与安全并重”的框架统筹考量，确保技术行稳致远。

策略二：从“政策输血”走向“市场造血”，形成可持续的商业闭环。

2025年，中国规上制造业AI应用普及率已超30%。但普及并不等同于盈利——MiniMax、智谱的案例清晰警示：仅靠“算力转卖”和“项目制”维系的商业模式不可持续。破解这一困局的核心，在于从“单点工具”向“行业解决方案”的系统转型。

国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，创新性地提出了“三步走”跃迁路线图——到2027年重点领域广泛深度融合，到2030年形成重要增长极，到2035年全面步入智能经济和智能社会新阶段，围绕科技、产业、民生、治理等六大领域建立了关键指标体系。更具指标意义的是，2026年以来，头部企业正在调整自身的商业化策略：智谱、MiniMax积极转向Agent驱动的平台型业务模式，字节跳动旗下豆包正式公布付费订阅方案，与智谱、MiniMax等企业同步调整API定价策略，中国AI产业的付费模式正从“卖算力”转向“卖服务”。真正推动“技术进步增量”转化为“经济发展增量”，需要全产业链在商业化路径上持续发力、深度打磨。

策略三：构建“发展与安全并重”的全球治理话语权，推动AI普惠共享。

开源生态是话语权争夺中不可忽视的核心阵地。2025年12月，麻省理工学院与Hugging Face联合发布《ATOM报告》，中国研发的开源大模型全球下载量占比达17.1%，首次超越美国的15.8%。到2026年3月，中国模型累计下载量已攀升至11.5亿次，远超美国的7.23亿次。阿里千问系列已开源超400款模型，累计下载超10亿次，衍生模型超20万个，全面超越Meta的Llama系列，稳居全球开源大模型首位。全球开源社区中，中国模型的月下载占比已达41%，而美国仅为36.5%。这意味着，全球开发者正在用“用脚投票”的方式，为中国开源生态持续加码。

更值得注意的是，中国电信星辰实验室基于国产万卡集群研发的TeleChat系列模型，在Hugging Face单平台月下载量均破2万，其3B模型总下载量已超14万——这标志着“国产算力+国产框架”的全国产大模型已经在全球开源平台上产生了实质性的国际影响力。在联合国的多边框架下，通过开源、开放、协作吸引全球开发者共建自主可控的技术栈，中国正在标准制定权和生态话语权的天平上加码自己的砝码。

三、未来突破的发力重点

展望“十五五”乃至更长远的未来，中国AI产业的战略选择将决定其在全球科技版图中的最终位置。

重点一：从“应用高地”迈向“产业制高点”。

预计到“十五五”末，中国人工智能相关产业规模可突破10万亿元。摩根大通预测，中国AI推理Token消耗量将从2025年的约10千万亿增长至2030年的约3900千万亿，五年间增长约370倍。张亚勤对产业跨越式发展抱有较高期待，他认为分阶段目标有助于在技术不确定性与发展确定性之间找到动态平衡。但过去几年，中国AI更多扮演了“应用红利”的受益者角色，要实现从“跟随”到“引领”的质变，必须在基础理论、核心算法和底层框架上形成自主能力。

具身智能正在成为下一个战略制高点。IDC认为，中国机器人与具身智能市场已进入关键拐点期，技术不再是稀缺资源，差距在于能否将感知、决策、控制与场景理解整合为稳定、可复制、可扩展的解决方案。2025年被称为具身智能“元年”，首次写入政府工作报告后，北京、上海、深圳、苏州等多个城市相继发布专项政策。北京聚焦基础研究与策源，上海以标准化建设破局并领跑量产，深圳发挥“产业链高效协同”的快车道优势。2025年全球人形机器人出货量约1.3万台，深圳的优必选、乐聚、众擎跻身全球出货量前五。中国工艺经济学会数字经济专委会研究员金思宇指出，培育“智能原生企业”，让AI从产业链的“辅助工具”升级为“核心引擎”，是未来竞争的胜负手。

重点二：统筹安全与创新的动态平衡。

发展与安全的平衡，不是取舍题，而是统筹题。中国工程院院士郑南宁指出，当前中国AI产业应用主要集中在第二、三产业，第一产业应用仍相对不足。横向上要拓展应用的广度，纵向上要深化技术的深度。在医疗、金融等高敏感领域，建立分级分类的动态监管机制，以灵活的“沙盒”框架为创新留出空间——这一思路正被越来越多的地区采纳为制度标配。同时，国产AI芯片虽已实现结构性突破，但与英伟达、AMD在先进制程依赖度和开发者生态完善度上仍存在一定差距，高端制造能力短板和外部管制压力始终是必须跨越的障碍。

重点三：强化开源生态的国际话语权。

全球AI的竞争格局最终将由生态决定。CUDA的垄断在中国市场虽撕开裂缝，但真正的挑战才刚刚开始。黄仁勋的担忧远非杞人忧天——他预判“一旦顶尖开源模型率先拥抱华为CANN生态，便会触发开发者群体迁移，动摇其标准制定者的地位”。DeepSeek V4在昇腾平台的原生适配，第一次以工业级实证证明了非CUDA路径的生存能力。中国从“工程师红利”走向“贡献者红利”，开源恰恰提供了最直接的窗口。支持国产模型开源，降低全球开发者的参与门槛，让中国的“根技术”生长于世界的“水土”，才能在全球生态博弈中赢得主动权。Meta在2026年放弃开源路线、转向闭源商业化的决策，恰恰为中国开源生态在全球市场的纵深崛起打开了一个战略窗口期。

结语

中国人工智能产业已跨越技术验证期，正处于从“应用引领”向“全链条主导”战略跃升的关键隘口。从政策的顶层设计到产业界的市场验证，从算力的自主替代到标准的全球博弈，每个挑战背后都蕴藏着前所未有的机遇。张亚勤的判断恰逢其时：在体系化创新中寻找中国AI特有的生存与发展之道，方能在全球格局重塑中把握自己的命运。

未来的竞争，不是芯片算力的单兵突进，而是技术生态、商业闭环与治理体系的全方位较量。既是“关键变量”，便是“强劲增量”；既是技术革命，便是产业跃迁。站在转折的中心地带，唯有将场景规模优势转化为基础创新动能，并通过制度设计弥合“技术-商业-治理”断层，方能真正掌握智能时代的主动权。

作者金思宇系中国智库高级研究员