《中美人工智能赋能产业发展的现状、趋势及政策建议》专业配资财经网
中银研究院，《宏观观察》2025年第37期（总第609期）
本报告聚焦中美两国以大模型为核心的人工智能技术赋能产业发展全貌，结合斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》、麦肯锡调研等权威数据，系统对比两国在技术研发、生态构建与商业化落地方面的差异，旨在为我国人工智能高质量发展及新质生产力培育提供决策参考。
一、技术发展：中美差距持续收窄，路径分化日益显著
性能差距显著缩小。
中美顶级大模型在MMLU、HumanEval等主流基准测试中的性能差距已从2023年的17.5%大幅缩小至2024年的0.3%。中国在模型数量、专利申请量及应用落地速度上已具备优势；美国则在顶尖模型研发能力与商业化成熟度方面保持领先。
技术路线呈现互补格局。
美国以OpenAI、Google Gemini等闭源模型为主导，依托高付费用户生态维持技术壁垒；中国则在政策引导下，推动DeepSeek、Qwen等开源模型快速发展，性能逐步逼近美国主流模型，形成“闭源垄断 vs 开源普惠”的差异化竞争格局。
展开剩余81%智能体（Agent）成为新赛道焦点。
AI应用正加速迈入“多智能体集成”第三阶段。中美虽在进展节奏上存在错位，但均聚焦协同任务执行、多模态交互等核心能力。用户数据的持续沉淀显著提升迁移成本，产业级需求拐点正加速临近。
二、产业赋能：三大路径清晰，场景落地差异显著
端侧硬件重构产业生态。
AI正驱动手机、智能眼镜、机器人等终端设备全面升级。美国在高端AI芯片领域（如英伟达GPU、苹果A系列）保持主导；中国则在消费级AI芯片（如恒玄科技、乐鑫科技）具备竞争力。预计到2027年，全球AI手机出货量将达5.22亿台，端侧智能化将成为关键战场。
软件商业模式分化明显。
美国以高价值API与订阅制为核心（如OpenAI GPT-4.5 API输入价高达75美元/百万tokens），并通过企业定制服务深度绑定摩根大通等头部客户；中国则走“低成本API + 生态共建”路线（通义千问-Max输入价仅2.4元/百万tokens），API调用量年增近100倍，生态渗透速度显著快于美国。
垂类场景分层落地，路径各异。
在容错率高、流程标准化的场景（如AI编程、AI游戏）中，应用落地速度最快。中国侧重“产业驱动”路径，如百度“AI for Science”加速药物研发；美国则聚焦“原始创新”，如DeepMind AlphaFold在蛋白质结构预测上的突破。两国形成“应用普及 vs 基础突破”的差异化发展轨迹。
三、政策建议：构建“国家—产业—企业”三级协同体系，聚焦开源生态建设
国家层面：夯实基础，参与规则制定。
加快推进全国一体化算力网络建设，突破高端AI芯片瓶颈；推动数据要素市场化改革，释放高质量训练数据供给；积极参与人工智能国际治理与标准制定，提升全球话语权。
产业层面：完善开源生态，加速场景示范。
支持建设国家级开源模型社区，推动模型、工具链与数据集开放共享；加快智能体（Agent）在制造、医疗、政务等重点行业的示范应用；组建跨行业、跨领域的“AI+产业”创新联合体，打通技术落地“最后一公里”。
企业层面：聚焦两端融合，探索普惠路径。
C端应优化端侧智能服务体验，推动“模型轻量化+终端智能化”协同演进；B端应强化“通用模型+行业Know-how”深度融合，打造可复制的垂直行业解决方案。最终探索出一条符合中国国情的“价格普惠、技术平权”开源发展路径，实现AI能力的广泛扩散与价值共享。
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