全球AI競賽：中國「成本革命」挑戰美國主導地位
人工智能革命，遠不止於更聰明的聊天機械人或者炫目的技術展示——這場革命其實是一場地緣政治的棋局，背後涉及數以萬億美元計的利益。雖然矽谷科技巨頭經常佔據頭條，但中國正以國家主導策略結合成本創新，向美國發起持續挑戰。與此同時，歐洲審計院報告指出，歐洲在這場高科技競賽中有淪為旁觀者的風險。為解構這場複雜的AI競賽，本文將探討誰才是真正領先者，各自採取的不同路線，以及未來發展的關鍵因素。
AI競賽：中國由「山寨」到「挑戰者」
想像兩個學生考同一份試卷，一個（美國）花多年苦練基本功，另一個（中國）則專注於實踐和解決問題。最新成績顯示，兩者分數相近——但中國的方法更快、更便宜。
中國的AI模型，例如騰訊的「混元大模型」（Hunyuan-Large），擁有3890億個參數（類似大腦神經元連接隨學習而加強）。在MMLU這個被譽為「AI智商測試」的基準上，混元取得90.8%準確率，超越Meta的Llama3（88.5%）。阿里巴巴的Qwen 2.5在編碼任務上與OpenAI的GPT-4不分上下，而DeepSeek的R1更以1%-3%訓練成本媲美美國頂級模型。
創新工場董事長、前Google中國區總裁李開復指出：「中國憑藉數據、AI和創業生態，已由模仿者蛻變為真正的創新者。」而中國在AI成本上的優勢，有望將技術普及至數十億人。
但這裏有個隱憂。2023年，中國AI論文產量（23.2%）和被引用次數（22.6%）全球第一，但美國仍擁有57%頂尖AI研究員——暫時。
中國的中央集權策略，即使在芯片受限情況下，依然取得成效
AI競賽雙路線：中央集權vs自由市場混戰
中國模式：國家主導的「國家隊」
想像一支足球隊，政府選人、定戰術、資助訓練——這就是中國的AI發展模式。北京將騰訊、阿里巴巴等科技巨頭指定為「國家隊」，並大量供應合成數據（AI生成的訓練材料）。例如混元大模型訓練時使用了1.5萬億個合成內容token，遠超西方同業。
哈佛大學的葛蘭姆·艾利森（Graham Allison）長期研究中美AI競爭，他認為：
>「中國如今已經在AI商業及國安應用上，成為美國的全面競爭對手。北京不僅要掌握AI，更正在成功實現。」
但這種策略亦有局限。美國出口管制令中國難以獲得NVIDIA A100等先進芯片，被迫依賴華為自研的Ascend 910B，性能約慢20%。但中國企業懂得變通，例如DeepSeek的R1利用軟件創新彌補硬件不足。
美國模式：矽谷創業精神
美國依賴私營部門的活力。根據史丹福大學HAI（Human-Centered AI）研究院2025年AI指數報告，2024年美國私人AI投資達1091億美元——是中國的12倍、英國的24倍。這筆資金促成了如GPT-4o這類「記憶力」驚人的突破。
但美國AI生態過於分散，影響協同。新美國安全中心（CNAS）的Martijn Rasser曾多次指出：
>「美國缺乏統一的國家科技戰略，而中國政府能統籌資源，集中火力攻克國家優先事項，這是美國做不到的。」
歐洲困局：道德規範領先，商業應用落後
歐洲以AI倫理自豪，但在商業化方面遠遠落後美中，猶如一位廚師苦練菜譜卻沒有合適廚房。歐盟AI法案強調透明度，但歐洲議會研究服務處（EPRS）指出，近五年歐洲每年研發投入比美國少220億歐元，嚴重制約創新。意大利國家創新基金的Francesca Bria警告：
>「我們必須為初創和成長企業創造合適條件，否則我們最優秀的人才和創意都會流失到矽谷或其他地區。」
基建戰：隱形戰場
中國電力短缺
AI如同巨獸般消耗能源——2024年中國數據中心用電量達1400億度（相當於瑞典全國用電），預計到2035年將增至三倍。大部分設施仍靠鄉郊燃煤電廠供電，與減碳目標背道而馳。芯片短缺問題加劇：美國禁令令字節跳動等企業只能用更慢的華為芯片，訓練成本上升三成。
牛津大學AI大使Ajit Jaokar表示：「硬件受限迫使中國AI實驗室如DeepSeek追求工程創新，但這種效率提升始終難以完全彌補硬件差距。」
騰訊華東最大數據中心
美國電網危機
據《洛杉磯時報》報導，美國數據中心（尤其AI相關）大幅推高用電需求，加州更面臨停電風險。Foundation for Resilient Societies主席Thomas Popik指出：「加州正處於極為危險的境地。」人才短缺也加劇壓力——美國AI從業者有72%來自海外，而中國計算機科學畢業生數量是美國的三倍。
歐洲：連接缺失
歐洲審計院2024年報告顯示，歐盟數字及AI市場因各國法規分裂，初創難以跨境擴張（27國各自為政），猶如建27條小橋而非一條高速公路。更嚴重的是，歐洲AI人才大量流失至美國，部分估算流失率高達52%，歐洲難以追趕甚至保住現有地位。
成本戰：AI普及的關鍵
AI模型價格成為新戰場。以DeepSeek R1為例，其API收費每百萬輸入token僅0.55美元，輸出token為2.19美元，是市場上最便宜的高性能模型之一。相比之下，OpenAI的o1模型分別收費15美元及60美元，GPT-4o最新收費則視應用情境而定，最低5美元及15美元。
這種價差引發全行業價格戰。百度最近將其文心4.5 Turbo降價20%，騰訊、科大訊飛等也宣布大幅減價，甚至部分輕量版免費開放，進一步加劇AI民主化競賽。阿里雲2024年收入按年增長7%，主要得益於AI產品需求激增。訊息很清楚：未來誰能兼顧性能與成本，誰就能在數碼經濟中勝出。
前Google CEO施密特早前接受Business Insider訪問時曾說：
>「到2025年，中國將超越我們。到2030年，他們將主導AI產業。相信我。」
史丹福HAI的數據亦印證形勢逆轉：「2023年美國模型明顯領先中國同業——但到2024年底，兩者表現差距已大幅收窄至0.3、8.1、1.6和3.7個百分點。」
AI競賽：超越技術的較量
AI競賽不是百米賽跑，而是誰能在無盡障礙賽中少跌倒。中國在成本效益AI上的崛起，猶如其太陽能板領域的全球主導，但硬件和能源瓶頸隨時成為絆腳石。中央集權有利全國協同，卻可能限制某些類型的創新。美國私企活力帶來重大突破，但分散和本地人才短缺正蠶食領先優勢。歐洲則有淪為「規管之都」的危險——道德先行，執行力卻嚴重不足。
最終勝利者不會是擁有最聰明算法的國家，而是能將創新與人性完美結合的國家。想像未來：美國AI加速罕見病藥物研發、中國模型普及偏遠地區教育、歐洲法規防止下一次Siri私隱醜聞。
基建競賽——芯片、能源、人才——或許比任何單一算法突破更具決定性。AI先驅李飛飛在巴黎AI行動峰會開幕致辭時說：「我們需要更健康、更有活力的AI生態……開源社群和公營部門都應與大企業並肩推動技術進步。如果AI要改變世界，每個人都應有份參與塑造。」
也許最關鍵的問題不是今天誰領先，而是誰在為明日AI世界打基礎——無論是創意產業還是傳統AI應用領域。這場競賽沒有終點，只有不斷適應和前行。請留意下一篇專文，將會深入分析AI人才流動如何影響格局。
編輯評論：誰能定義AI的未來？
這場AI競賽，對香港甚至整個華人世界都極具啟示性。中國的「成本革命」不僅僅是價格戰，更是整個產業鏈條的顛覆——從數據積累、合成數據運用，到芯片自給自足的艱難轉型，這種「以量取勝」的策略令人聯想到當年中國「世界工廠」的崛起。但AI不是簡單的製造業，創新、倫理、人才和基建缺一不可。
美國的優勢在於創新和資本，但碎片化和人才外流開始削弱這種優勢。歐洲則陷於「規管先行」的泥沼，理想很美但現實很骨感。香港作為中西交匯的城市，或許正好可以在AI倫理、技術應用和商業創新之間找到自己的定位——既要學習中國的規模化能力，也要吸納美國的創新精神，並參考歐洲的法規經驗，推動屬於本地的AI應用場景。
更值得深思的是，隨著AI逐漸普及，未來的競爭或許不再是國家對國家，而是生態系統對生態系統——誰能把人才、數據、硬件、軟件、倫理和監管整合成一個有機體，誰就能定義AI的未來。這場賽事，才剛剛開始。
