近期，中国人工智能产业迎来密集的创新成果爆发期。春节前夕，字节跳动、智谱 AI、MiniMax 等科技巨头与新锐企业接连发布新一代大模型与视频生成产品，从多模态内容创作到通用智能能力实现全方位突破；2026 年央视春晚舞台上，多款人形机器人完成高难度协同表演、AI 生成创意内容惊艳全网，让人工智能技术真正走进全民视野，也印证了中国 AI 技术正快速从实验室走向大众生活、融入千行百业。在全球 AI 产业竞争日趋白热化、高端算力芯片仍面临进出口限制的背景下，中国 AI 产业的发展路径与未来前景备受各界关注。北京大学新结构经济学研究院研究员、国内发展合作部主任沈鸿博士近日接受新加坡《联合早报》专访，就中国 AI 产业的竞争格局、算力建设与商业化发展发表了深度见解，为行业发展厘清了核心逻辑与战略方向。
AI 产业竞争进入新阶段 应用价值成核心赛道
2月11日，李强总理主持国务院专题学习时指出，要持续夯实技术底座，推进算法创新，提升大模型性能；要大力推进规模化商业化应用，发展壮大智能体产业，拓展更多高价值应用场景。当前，全球人工智能竞争正从底层算力与参数规模的比拼，逐步转向关注技术落地与商业价值的角逐。相较已广泛普及的文本生成大模型，视频与图像生成模型及具身机器人正代表着 AI 技术下一阶段的前沿方向，而中国企业在这一领域已实现快速突破。
沈鸿在专访中明确指出，大模型的产业竞争涵盖算力、算法与应用三大核心层面。按照新结构经济学的观点，以人工智能、大数据、数字经济为代表的第四次工业革命催生的未来产业，其核心特征是研发周期短、技术更新快，且高度依赖人力资本和数据要素。在这类产业上，中国与发达国家站在同一起跑线上，并且拥有全世界最大规模的国内市场、极其丰富的人力资本以及海量的数据应用场景。庞大的市场规模不仅能迅速分摊研发成本，还能通过“场景反哺技术、技术赋能场景”的良性循环实现快速迭代。虽然美国在算力基础上仍具备先发优势，但中国在应用端已进入加速推进的快车道，未来有望在这一赛道 “跑得更快”。
市场沃土筑牢根基 中国应用端具备天然领跑优势
在沈鸿看来，中国 AI 产业在应用端的快速发展，并非偶然，而是有着深厚的市场基础与生态优势。他分析，中国互联网普及率高，民众较早接触智能手机并使用各类 AI 产品，为 AI 技术的应用推广提供了得天独厚的土壤。从春节期间引发全民热议的春晚机器人表演，到普通人用 AI 工具完成视频创作、内容生产；从千行百业的智能化转型，到智能体产业的快速崛起，中国 AI 应用场景正在持续拓宽，商业化落地的步伐不断加快。
沈鸿认为，庞大的用户基数、丰富的应用场景、旺盛的市场需求，共同构成了中国 AI 产业发展的核心护城河。即便在底层算力面临约束的情况下，依托海量的应用数据与场景迭代，中国 AI 技术仍能实现持续优化，形成“场景反哺技术、技术赋能场景”的良性循环，这也是中国能够在应用端实现领跑的核心底气。
优化全国算力资源 以差异化路径实现价值最大化
面对高端芯片受限带来的算力挑战，行业内不乏对中国 AI 产业发展的担忧，但在沈鸿看来，这种约束反而形成了宝贵的倒逼效应，促使中国企业跳出“唯参数论”“唯算力论”的同质化竞争，在有限算力条件下探索效率最优、商业价值最大化的发展路径。尤其是在DeepSeek于2024年底崛起之后，业内普遍认为中美大模型差距明显缩小。路透社引述智库兰德公司上月的报告指出，中国模型的运行成本约为美国同行的六分之一至四分之一。
在算力基础设施建设层面，中国自 2022 年启动的“东数西算”工程，为算力资源的优化配置提供了基础设施和方向。新结构经济学强调，一个经济体在不同区域的要素禀赋结构存在异质性，应根据要素禀赋比较优势实现差异化发展。东部地区资本和技术密集、市场贴近用户，但在能源和土地上成本较高；而中西部地区（如西部算力枢纽）虽然资本相对稀缺，但自然资源（如风能、水电）丰富，电力成本极低。通过对比东西部的算力需求与任务特性，沈鸿提出，对实时性要求高的算力与推理任务，更适合由东部地区的算力中心主力承担；而电力成本更低的西部地区，则可充分发挥资源优势，分担模型训练、游戏渲染等对实时性要求较低的计算需求。
有效市场 有为政府助力AI发展
全球人工智能产业正处于技术变革与格局重塑的关键窗口期。未来，随着技术创新持续突破、应用场景不断深化，有效市场发挥潜在比较优势，有为政府发挥因势利导作用，必将使中国 AI 产业在全球竞争中实现更大突破，为全球数字经济发展贡献中国智慧与中国方案。
来源：根据《联合早报》文章整理
