九游体育中美人工智能：多维度较量与未来

　　中美两国作为全球最大的经济体，在人工智能领域的竞争是必然的。不过，一切并不是像张维为教授所言，中国不存在清场式遥遥领先的问题，至少目前是美国无可争议地处于人工智能领域的领先地位，拥有众多顶尖的科技企业和研究机构。例如，谷歌、微软、亚马逊等公司在人工智能算法、芯片研发等方面投入巨大。斯坦福大学的一项关于美国 AI 产业的数据显示，仅 2022 财年，美国政府在 AI 领域（合同）上的支出就达到 33 亿美元，相比 2017 年增加了近 2.5 倍。

　　这就是我们为什么要更加努力的原因，中国有强大的产业政策，政府及各大科技公司纷纷投资于构建超级计算机、云计算中心以及数据中心等基础设施，以提升算力水平。根据中国信通院数据，我国计算设备算力总规模达到 202EFlops（每秒浮点运算次数），全球占比约为 33%，保持 50%以上的高速增长态势，增速高于全球。目前，中国已经建成了世界上一些最快的超级计算机，如“天河”系列和“神威”系列。此外，中国的云计算市场也在迅速扩张，各大互联网公司如阿里巴巴、腾讯和华为等都在加大对云计算基础设施的投入。

　　当然，仅仅有强大的产业政策是不够的，中美两国在人工智能领域的竞争，不仅体现在技术研发和基础设施建设上，还涉及到人才培养、数据资源、政策支持等多个方面。这场竞争将对全球科技格局产生深远的影响，也将决定未来人工智能的发展方向。

　　中美两国在人工智能领域的竞争呈现出多维度的特点。从算力资源来看，2021 年美国和中国算力规模分别为 160EFLOPS 和 140EFLOPS，两国全球算力份额分别为 31%和 27%，分居世界前 2 位。虽然我国算力增速更快，但对人工智能创新有较大影响的智能算力和超算算力我国占比相对较低。例如，2022 年 11 月的 TOP500 中，中国和美国超级计算机分别有 162 台和 126 台，但中美超算算力差距可能再次呈现拉大之势。

　　在数据资源方面，2021 年我国数据产量约 6.6ZB，仅占全球的 9.9%，一种推测认为：预计 2025 年我国数据规模将达到 48.6 ZB，占全球数据量的 27.8%，到 2030 年数据总量将超过美国，这种推测不能作为分析的支点。事实是，目前我国在数据整理和标注方面仍存在不足，尚未将数据资源规模优势充分转化为大模型技术在各行业领域的更好应用效果。

　　人工智能是典型的资本密集型创新，2020 年中美两国企业的人工智能风险投资占全球的近 80%，但美国人工智能投资始终保持较为稳定的增长，中国人工智能风险投资增速呈下降趋势，中美人工智能风险投资差距有所拉大。2023 年，美国在人工智能领域的私人投资总额为 672 亿美元，是中国的近 9 倍。

　　人才培养也是关键因素之一。全球、美国和中国的人工智能相关人才分别为 190 万人、85 万人和 5 万人，美国和中国人工智能创新人才规模分别居全球第 1 位和第 7 位。虽然中国入选学者增速均超过美国，但顶级人工智能学者人数与美国尚存在较大差距。

　　基于以上现状，我国应采取一系列策略来提升在人工智能领域的竞争力。首先，加大对智能算力和超算算力的投入，提升我国在人工智能创新方面的算力支撑。其次，加强高质量公共数据集建设，提高数据整理和标注水平，充分发挥我国数据资源规模优势。再者，鼓励风险投资机构加大对人工智能领域的投资，促进人工智能创新企业的发展。最后，加强人工智能人才培养，从义务教育阶段普及人工智能素养教育，大力推进高校人工智能相关专业的建设，支持大型科技企业和教培机构培育人工智能应用型人才。

　　2021 年美国和中国算力规模分别为 160EFLOPS 和 140EFLOPS，两国全球算力份额分别为 31%和 27%。虽然我国算力增速保持 50%以上的高速增长态势，增速高于全球，但对人工智能创新有较大影响的智能算力和超算算力我国占比相对较低。截至 2021 年，我国人工智能算力占总算力的 20.7%，比全球平均水平低 1 个百分点。

　　中美两国在超级计算机数量方面竞争激烈。据统计，美国拥有超级计算机的数量为 147 台，总数排名全球第二。中国以总数为 205 台超级计算机在该领域稳居世界第一，并且中国部署的 TOP500 超算数量继续位列世界第一，数量为 219 台。在全球浮点运算能力最强的 500 台超级计算机中，中国制造商联想制造了 173 台，继 2018 年 6 月榜单之后，第二次蝉联制造商第一名。美国虽然在超级计算机领域也有强大的实力，但与中国相比，数量上稍显逊色。近年来，中国的“神威·太湖之光”和“天河二号”两种超级计算机均领先美国超级计算机，分列第一和第二的位置。随着科技的不断发展，中美两国在超级计算机领域的竞争将持续进行，中国有望继续保持领先优势，而美国也将不断加大投入，努力缩小差距

　　目前，中美在数据产量及全球占比方面呈现出不同的特点。根据相关数据显示，2021 年我国数据产量约 6.6ZB，仅占全球的 9.9%。而美国在 2021 年数据产量达到 16ZB，占全球数据总产量的 23.9%。可以看出，美国在当前的数据产量上占据较大优势。然而，中国的数据产量也在快速增长。例如，中国信通院数据表明，我国计算设备算力总规模达到 202EFlops，全球占比约为 33%，保持 50%以上的高速增长态势，这也为数据产量的增长提供了有力支撑。

　　对于未来数据规模的变化及趋势，有研究机构预测，到 2025 年，中国数据总量或占全球近 30%。我国数据规模将达到 48.6 ZB，占全球数据量的 27.8%。而美国虽然目前数据产量较高，但增速相对较慢。预计到 2030 年，中国数据总量将超过美国。中国在数据资源方面的发展潜力巨大，一方面，随着我国数字经济的快速发展，各个行业的数据产生量将持续增加。另一方面，我国政府也在积极推动数据产业的发展，加强数据治理和数据开放共享，提高数据资源的利用效率。相比之下，美国在数据资源方面的增长面临一些挑战，如数据隐私保护等问题可能会影响数据的收集和利用。但美国也在不断加大对数据产业的投入，努力保持其在数据资源领域的领先地位。总之，中美在未来数据规模方面的竞争将更加激烈，中国有望在未来实现数据总量的超越，成为全球数据资源的重要力量。

　　中美在人工智能风险投资规模及增速方面存在较大差异。2020 年中美两国企业的人工智能风险投资占全球的近 80%，但美国人工智能投资始终保持较为稳定的增长。2023 年，美国在人工智能领域的私人投资总额为 672 亿美元，相比之下，中国仅为 75 亿美元左右，美国是中国的近 9 倍。中国人工智能风险投资增速呈下降趋势，这主要是由于国内资本市场对人工智能领域的投资逐渐趋于理性，同时也受到宏观经济环境等因素的影响。而美国在人工智能领域的投资则受到政府政策支持、科技企业的积极投入以及市场需求的推动，保持了较为稳定的增长态势。

　　在美国，充足的风险投资为人工智能企业提供了强大的资金支持，使其能够投入更多资源进行技术研发和人才培养。例如，美国的科技巨头谷歌、微软等公司在人工智能算法、芯片研发等方面的巨大投入，很大程度上得益于风险投资的支持。这些公司的创新成果不仅推动了美国人工智能技术的发展，也在全球范围内产生了深远影响。在中国，虽然风险投资增速有所下降，但仍然对人工智能创新起到了积极的推动作用。中国的科技企业如阿里巴巴、腾讯和华为等，在云计算、大数据和人工智能领域的发展也离不开风险投资的支持。

　　风险投资促进了中国人工智能企业的技术创新和市场拓展，推动了中国人工智能产业的快速发展。然而，与美国相比，中国在风险投资规模和稳定性方面仍存在不足，这也限制了中国人工智能创新的速度和深度。为了更好地推动人工智能创新，中国需要进一步鼓励风险投资机构加大对人工智能领域的投资，同时加强政策引导，优化投资环境，提高投资效率。

　　根据相关数据，全球、美国和中国的人工智能相关人才分别为 190 万人、85 万人和 5 万人，美国人工智能人才规模居全球首位，中国居第七位。从全球分布情况来看，美国的人工智能人才主要集中在科技领先的硅谷地区，这里拥有众多顶尖的科技企业和研究机构，吸引了大量人才。中国的人工智能人才则主要分布在一线城市及科技产业发达的地区，如北京、上海、深圳等地。此外，中国的一些高校和科研机构也培养了大量的人工智能人才。

　　在人工智能顶尖人才方面，中美差距较为明显。按照 2023 年发布的《全球最具影响力人工智能学者》报告，全球顶级的 AI 2000 名学者中，在美国的 AI 顶级学者有 1079 人，占到了 54%，而中国只有 280 人，只有 14%。美国在顶尖人才数量上占据绝对优势，这主要得益于美国在高等教育体系、科研环境和资金投入等方面的优势。美国的高等教育体系在培养创新型人才方面有着丰富的经验和优势，为人工智能领域输送了大量顶尖人才。同时，美国的科研环境相对开放和自由，有利于激发科研人员的创新精神和探索欲望。此外，美国在人工智能领域的资金投入巨大，为顶尖人才提供了丰厚的待遇和良好的科研条件。相比之下，中国虽然在人工智能人才培养方面取得了一定的成绩，但在顶尖人才数量和质量上仍与美国存在较大差距。

　　不过，好消息是，目前很多位于美国的顶尖 AI 人才，很多是华人，目前也在回国效力，美国人才优势会慢慢减弱。

　　美国在基础研究方面有着深厚的积累，尤其在人工智能算法和芯片研发等领域优势明显。例如，谷歌的深度学习算法在全球处于领先地位，其研发的 TensorFlow 框架被广泛应用于全球的人工智能研究和开发中。美国的英伟达等公司在 GPU 芯片领域几乎垄断了市场，为人工智能的发展提供了强大的算力支持。九游体育

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