中國AI大戰：全力以赴爭霸新賽道！

中國全力出擊，力爭在其AI賽道中奪冠

中國正加速加大在人工智能（AI）領域的投入，從資金、標準制定到模型研發全面推進，力求在這場被分析師稱為「中國版AI競賽」中勝出。這場競賽的重點不在於領先最尖端的AI模型，而是強調AI技術的廣泛應用和普及。

根據麥格理研究報告，11月一連串企業業績、模型發布及政策動作，明確反映北京推動將AI深度融入實體經濟的決心，目標是打造密集、低成本且本土化的AI基礎設施。儘管美國在最先進技術方面持續領先，但中國已設立了「不同的終點線」，專注於在雲服務、消費者應用、廣告和企業工作負載中推廣AI。

這種策略不依賴與美國在高端GPU（圖形處理單元）上的直接競爭，而是透過更便宜的網絡組件和大規模製造來擴展計算集群。麥格理指出，中國在芯片及自有技術架構方面仍落後於美國，但在光通信模組領域卻已大幅領先。光通信模組對於加速器之間的連接效率至關重要。

麥格理將光通信模組領導企業Innolight納入其中國AI基礎設施指數，稱其為全球800G模組的領導者，且是1.6T系統的重要供應商。Innolight的矽光子設計能將材料成本降低多達50%。該公司約一半的高速產能已在中國境外生產，主要供應美國雲計算市場，這使其成為中美兩國AI供應鏈的重要樞紐。

中國互聯網及硬件企業的業績也顯示出全國性有計劃的AI建設步伐。百度報告稱，來自雲計算、應用及廣告的AI相關收入同比增長超過50%；騰訊表示新AI功能已開始實現盈利；阿里巴巴在9月季度的雲計算收入同比增長中段30%，主要得益於QWEN模型推動的服務需求，顯示AI已滲透至主流雲工作負載。GDS持續擴建百兆瓦級數據中心園區，而立訊精密及聯想均加大在AI伺服器、光通信及散熱系統的投資。

政策層面，中國工信部於11月22日結束了對全國計算能力標準的徵求意見，提出涵蓋基礎設施、網絡及「綠色」數據中心的統一框架。分析師認為，這為跨省推動非前沿AI系統建設提供了明確指引。

此外，Moonshot AI於11月6日推出的Kimi K2 Thinking模型，令中國躋身全球智能排名前五，進一步證明中國與美國在前沿模型上的差距仍然有限，儘管美國的Gemini 3 Pro及Claude 4.5依然領先。

麥格理提醒，中國的AI發展仍面臨芯片供應限制，且純內銷策略會帶來成本及效率上的挑戰。11月份，中國AI基礎設施指數跌幅約8%，反映全球對「AI泡沫」的擔憂。但麥格理認為，整體投入、研發承諾及模型進展仍顯示中國正進行一場由國家支持、以「足夠好」為目標的AI推廣戰略，強調規模和可及性，而非追求前沿技術突破。

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評論與分析

中國在AI領域的策略顯示出一種獨特的發展路徑，與美國追求技術領先和突破不同，中國更注重基礎設施的普及和實際應用的規模化。這種「廣度優先」的策略，反映出中國在全球科技競爭中的現實考量：憑藉龐大的市場規模和國家政策支持，中國試圖打造一個穩健的AI生態系統，從而帶動經濟的數字化轉型。

光通信模組的突破尤其關鍵，因為它解決了AI計算資源互聯互通的效率瓶頸。Innolight在此領域的領先地位，意味著中國在AI硬件鏈條中某些核心環節已具備競爭優勢，這有助於降低整體成本，推動AI技術更廣泛的落地。

然而，芯片供應仍是中國AI發展的掣肘。受制於先進芯片設計和製造的技術封鎖，中國難以在最尖端的GPU和AI芯片上與美國抗衡。這使得中國不得不尋求通過系統架構和產業鏈整合來彌補硬件短板。

長遠來看，中國這種「普及型AI」策略或許能在全球AI應用的普及速度和深度上形成獨特優勢，特別是在雲計算、廣告、消費應用和企業服務等領域。這種模式若成功，將為全球AI產業帶來更多元化的發展路徑，也可能重塑全球AI產業的競爭格局。

不過，中國的AI發展也面臨內部挑戰，包括自主研發能力不足、供應鏈安全問題及政策調控對創新的影響。未來中國能否在保持規模擴張的同時，突破技術瓶頸，提升創新能力，將是決定其能否真正贏得「中國版AI賽道」的關鍵。

總括而言，中國的AI賽跑策略呈現出國家主導、多元推進及市場導向的複合特點，這種「全力出擊」值得國際社會持續關注，尤其是如何在全球AI生態中與美國及其他科技強國互動競爭。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。