AI 大模型只有中美在做？其他国家都缺席了吗？中美AI 的真实差距

为什么现在的 AI 大模型就好像只有中美在做，其他国家就像是缺席了？中美在AI领域的差距又有多大？

美国在AI领域的地位毋庸置疑，尤其是OpenAI、谷歌、Meta 和 Anthropic 这些头部企业，毫无疑问地引领了生成式 AI 领域的发展。

而中国在AI领域也是百花齐放，包括Kimi、百度、阿里、字节等互联网大厂的AI大模型，流量都能稳居全球前100名

而其他国家在大模型层面，目前有所作为的是来自法国的 Mistral，他被视为是OpenAI在欧洲的主要竞争对手，

法国AI公司 Mistral

但估计大家听说过的都没几个，其他国家和地区就算做也大都是以AI应用为主。

在中国信通院发布的《2024全球数字经济白皮书》中提到：截止2024年年一季度，全球人工智能的核心企业大概3万家，美国占34%，中国占15%。

全球人工智能大模型1328个，其中美国占比多达44%，中国占36%。全球AI独角兽公司234家，其中美国AI独角兽120家，中国AI独角兽71家。

2024全球数字经济大会AI大模型集中在中美原因

AI大模型的研发是一项资源密集型的工作，特别是在计算能力、人才储备和数据获取等方面。这些因素综合导致了全球AI大模型的研发主要集中在中美两国。

第一，计算资源美国：拥有全球最先进的计算基础设施，包括超级计算机、云计算服务以及专门为AI开发的硬件（如英伟达的GPU和谷歌的TPU）。美国科技巨头企业（如谷歌、亚马逊、微软等）提供的云计算服务，为AI研发提供了强大的计算支持。中国：在超级计算机和AI硬件开发方面也取得了显著进展，华为和百度等公司投入了大量资源进行AI硬件的研发和应用。中国的云计算市场也在快速增长，阿里云、腾讯云等为AI开发者提供了强大的云计算支持。

2023全球云计算市场份额排名其他国家：其他大部分国家在计算资源方面都依赖进口和使用来自中美的云服务。欧盟正在努力通过“欧洲处理器计划”和“EuroHPC”等项目开发本土的超级计算能力，但与中美相比仍有较大差距。第二，数据资源美国：在全球拥有最丰富的数据资源，这得益于其高度发达的互联网生态系统和全球性的大型互联网公司（如Facebook、谷歌）。这些公司拥有的海量用户数据，为AI模型的训练提供了丰富的数据来源。中国：拥有全球最大规模的互联网用户群体和复杂的社交、电子商务生态系统，这为AI技术的发展提供了丰富的数据资源。中国政府也积极推动数据资源的整合与开放，支持AI技术的应用与发展。

2023全球互联网企业TOP10其他国家：在数据资源方面处于劣势，要么由于市场规模较小，要么由于数据保护法规较为严格，限制了数据的收集与使用。第三，科研和人才储备美国：拥有全球顶尖的大学和研究机构，有 60% 的顶级人工智能研究人员都在美国大学和公司工作。美国在AI基础研究和应用领域的研究成果全球领先。政府和私营部门也对AI研究提供了大量资助。中国：拥有全球 11% 的顶级人工智能研究人员，许多中国大学和研究机构也在AI领域占据重要地位。中国政府和企业在AI人才培养方面投入巨大，明确提出目标要成为AI领域的全球领导者其他国家：欧洲、加拿大、日本等国也在AI研究领域有较强的实力，但与中美相比仍存在一定差距。特别是人才流动方面，许多优秀的AI研究人员都被中美的科研机构和企业所吸引。第四，政策和投资支持美国：在AI发展方面采取了灵活的市场驱动战略，同时也有联邦政府和州政府的政策支持。美国在人工智能领域的投资正快速增长，2022 年私人对人工智能的投资总额达到 474 亿美元，占当年全球人工智能投资的一半以上。美国政府也积极投入人工智能研发，2022年在该技术上投入了33亿美元。中国：政府在AI发展方面采取了强有力的政策支持，明确提出要在2030年成为全球AI领域的主要创新中心的目标，并对AI的发展进行了系统规划。中国政府也在人工智能军备竞赛中投入巨资，2023 年人工智能相关投资数量为 232 项，并在 2022 年至 2023 年期间筹集了 950 亿美元的私人投资。IDC预计到 2027 年中国在该领域的投资将达到 381 亿美元，相当于全球总投资的 9%。此外相对独立的网络环境也为AI的发展提供了广阔的空间。其他国家：制定了AI发展战略，例如欧盟的《人工智能白皮书》、加拿大的《泛加拿大人工智能战略》。但在政策执行力和资源投入方面，仍与中美有显著差距。中美在AI领域的差距

美国在基础AI模型的开发上保持领先，特别是在大语言模型的开发上（如GPT-4、Claude3）。

中国虽然也推出了类似的模型（如百度的文心一言、阿里通义千问），但在整体创新能力和技术深度上与美国还有差距。这主要表现在AI芯片制造、数据质量和算法优化等核心技术方面

中国在AI的产业应用上表现出色，尤其是在自动驾驶、医疗诊断和智能制造等领域。然而中国的创新更多是基于现有技术的应用和改进，而非基础技术的突破。

这种以应用为主的策略，虽然能在短期内推动经济发展，但可能在长期内制约中国在AI基础技术上的全球领先地位。

未来几年，随着中美两国在AI领域的竞争加剧，双方可能会在不同的方向上寻求突破。

美国可能会继续在基础研究和全球化技术创新上保持领先，而中国则可能通过政策支持和大规模应用推动AI技术的广泛落地。地缘政治的紧张局势，如美国对中国的高端芯片禁运，也可能影响中国AI发展的进程

总之中美在AI大模型领域的主导地位并非偶然，而是资源、政策和战略选择的结果。虽然其他国家在这一领域显得相对沉寂，但中美两国的竞争格局也为全球AI技术的发展带来了更多的不确定性和可能性。

未来随着技术的进一步发展和全球局势的变化，中美之间的AI差距可能会缩小，但短期内美国在基础技术上的领先地位仍将难以撼动。