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文 | 中国金融网CFN 大河

7550亿 vs 1000亿:资本鸿沟正在重塑全球AI版图

2026年,全球AI领域的资本开支呈现出一幅触目惊心的对比图景。

高盛估算,2026年美国AI资本支出约7550亿美元。中国约1000亿美元。而整个欧洲的AI支出,仅占美国的5%左右。仅四大科技巨头——Meta、谷歌、亚马逊、微软——2026年的资本开支上限就高达7450亿美元,远超2025年的4558亿美元。

欧盟即使推出了300亿欧元的AI投资方案,在7550亿美元面前,也显得微不足道。正如AXA Investment Managers的分析师所言:“AI资本支出的巨大差距,解释了美国与其他主要经济体之间的增长差异”。

当美国科技巨头一年砸下的钱超过许多国家全年GDP时,这已经不是“竞争”,而是“碾压”。

50个 vs 30个 vs 3个:模型产出的“代际差距”

斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》给出了另一组扎心数据。

2025年,美国发布了50个“值得关注”的AI模型,中国发布了30个,而整个欧洲仅有2个。全球每产出5个重要AI模型,就有3个来自美国或中国——AI竞赛已演变为一场实质性的双边角力。

另一组数据同样触目惊心:美国已产出40个AI基础模型,中国15个,全欧洲加起来只有3个。在Hugging Face平台上,中国实验室的开放模型月参数上限可达7540亿至2.78万亿,而美国最大的开放模型在大部分月份里都低于1300亿参数。

在生成式AI专利领域,2014至2023年间中国申请了38,210项,美国仅6,276项。全球AI专利中,中国占比74.2%,美国12.1%,欧洲仅3%。

当欧洲还在为“3个模型”而焦虑时,中美已经在讨论“万亿参数”的下一站了。

3960个 vs 8.5GW:算力基础设施的“军备竞赛”

算力是AI的燃料。而燃料的储备量,差距同样惊人。

截至2026年初,全球约10,800个大型数据中心中,美国独占约3960个,占全球约37%。美国拥有欧洲17倍的AI超算能力,控制着全球74%的高端AI算力。美国的数据中心容量超过全球任何其他国家,而中国为8.5GW,德国5.5GW,英国2GW,日本仅1.7GW。据预测,美国将占据全球算力的38%至42%,中国24%至27%,欧洲仅13%至16%。

2026年,中国AI算力市场规模预计突破620亿美元,占全球份额28.4%。但美国预计将达1890亿美元。差距虽然仍在,但正在缩小。

算力基础设施的差距,本质上就是AI产业天花板的高度差。

26城 vs 12城:自动驾驶的“冰火两重天”

自动驾驶是AI技术落地的终极场景之一。在这里,差距同样清晰。

截至2026年4月,中美两国各投入4000辆无人驾驶出租车。但中国的规划是到年底在26个城市全域部署、总量达1.4万辆,美国只有12个城市试点、总量5500辆。

摩根士丹利的判断是:中美领跑,欧日韩只能差异化破局。欧洲受限于碎片化监管和高昂合规成本,商业化进程缓慢,利润释放预计滞后中美3至5年。日本至今仍未实现任何城市级商用自动驾驶出租车服务。

当中国无人驾驶出租车在26个城市跑了上亿公里,欧洲还在为“是否允许无人车上路”争论不休时,差距已经不是“落后”,而是“缺席”。

296000台 vs 34000台:工业机器人的“碾压式领先”

AI不仅是软件,更是肌肉。在物理AI——工业机器人领域,中国的领先已经不是“领先”,而是“碾压”。

2024年,中国新安装工业机器人296,000台。排名第二的日本45,000台,美国34,000台,德国27,000台。中国一国的安装量,超过其余四国的总和

这条曲线的形状尤为耐人寻味:2011年时,中国与日本、美国差距并不悬殊;但2015年后,中国曲线陡然爬升。这不是短期政策刺激,而是长达十年的系统性布局所带来的复利效应。

当AI算法与机器人执行系统深度融合,“智能制造”不再是概念,而是决定生产效率、成本结构和供应链韧性的硬核变量。中国的工业机器人部署密度,正在成为其制造业竞争力的新代理指标。

G2格局已经固化,“中等强国”插不进脚

香港《南华早报》2026年6月的分析直指核心:“AI领域已经形成中国和美国主导的‘G2’格局,除了中美之外,已经没有第三个真正意义上的‘大国’能够参与AI竞争”。

无论是欧盟、加拿大、日本这样的发达国家,还是印度、沙特等新兴经济体,“在技术能力、产业链和供应链方面都缺乏足够的自主权。对中等国家而言,技术主权已经从战略目标演变成不切实际的幻觉”。

美国全球AI投资份额最高,以1091亿美元位居全球首位。而日本仅在2026财年规划了约19亿美元的AI预算。欧盟的300亿欧元AI投资方案,在7550亿美元面前几乎可以忽略不计。

当两个国家合占全球AI独角兽的74%、全球重要AI模型的80%、全球高端AI算力的84%时,其他玩家事实上已经退出了“第一梯队”的竞争。

100公里的差距,还在继续拉大

7550亿 vs 1000亿的资本鸿沟、50个 vs 3个的模型差距、3960个 vs 8.5GW的算力落差、26城 vs 0城的自动驾驶版图、296000台 vs 34000台的工业机器人——这些数字共同勾勒出一幅清晰的图景:在AI时代,中美已经将曾经的“老牌大国”——日本、德国、英国、法国——甩出了不止100公里。

《经济学人》的评价一针见血:中国正在赢得AI人才竞赛,且优势在扩大。全球排名前20%的顶尖AI人才中,47%为中国国籍,18%为美国国籍,12%来自欧洲。中国从事AI研究的人员数量已超过美国与欧洲之和。

香港中文大学(深圳)助理院长黄平的判断更为直白:“AI领域已经形成中美G2格局,中等强国插不进脚”。当欧盟还在纠结《人工智能法案》的合规条款时,中美已经在定义下一个十年的技术标准;当日本还在为L4级自动驾驶逐案审批时,中国已经在上亿公里的路测中迭代出了下一代算法。

AI时代的“代际差距”,一旦形成,就很难逆转。100公里,可能只是开始。