新智元报道
编辑：编辑部 JZH
今天，一张图在网上爆火：中国 AI 专利数量占全球 70%，成 TOP 1！不过，曾撰写「AI 2027」预测报告的研究员却发长篇博文表示，AI 竞赛美国稳操胜券，原因就在算力上。
中美 AI 竞争，目前谁更领先？
最近，有网友根据制作了一张图表。
数据显示，中国的 GenAI 专利数量，已经占全球的 70%，远超世界上任何其他国家。
其中，在 2014 年至 2023 年间，提交量达到了惊人的 38,000 多项。
不过，在专利和出版物的引用量上，美国则稳居 TOP 1。
比如，OpenAI 只发表了 48 篇文章（排名第 325 位），但这些文章却获得了高达 11,816 次的引用（排名第 13 位）。
从结果来看，如今中美顶级模型的差距已经缩小至 0.3%，差距几乎微乎其微。
就在同时，此前预言的非营利组织 AI Futures Project，其中两大核心成员又带来了一篇长篇博文预测。
在他们看来，AI 竞赛的结局就是美国必胜，原因只有两个字——算力！
前 OpenAI 研究员：算力为王，美国胜券在握
在 AI 2027 的两位作者 Scott Alexander 和 Romeo Dean 看来，美国在 AI 竞赛中是稳操胜券。
因为归根结底，算力才是关键。
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为什么？理由如下。
全球最顶尖的芯片制造商，就是台积电。而台积电的生产设备，很大程度上依赖于美国及其盟友，这就让它始终处于美国的影响力范围内。
从 2022 年，芯片管制就开始了：美国开始禁止台积电向中国大陆出口先进芯片。在一定程度上，这已经限制了中国的算力发展。
而接下来，一旦美国政府开始认真对待 AI 军备竞赛的可能性，相关限制还会进一步收紧。
两位作者估计，截至 2024 年，在全球可用于 AI 开发的先进芯片中，美国拥有 75%，中国只有 15%，世界上其他地区总共将拥有 10%。
而据他们预测，到 2027 年，这个比例也不会发生太大变化。
可以肯定，当前的出口管制，必然增加了中国 AI 企业的运营成本，让他们很难轻易获得性价比最高的尖端芯片。
经过初步估计可以得出，与在没有制裁的情况相比，中国企业获取算力的成本高出约 60%。
而在未来，美国的出口管制可能会进一步收紧，即使中国成功提升了本土芯片的制造能力，中国企业获取算力的成本效益也很可能会进一步降低。
公开报告数据显示，2025 年中国企业在 AI 芯片上的投入约为美国企业的四分之一，
基于此可以推断，中美两国在 AI 领域的差距，很可能会维持现状。
既然美国的算力是中国的 5 倍，为什么在他们的预测里，中国「仅仅」落后3-6 个月呢？
两位作者解释道，目前，美国和中国的芯片资源都被分散到了众多 AI 公司和非 AI 应用上。
比如，谷歌作为美国算力最强的公司，也只占全球先进算力的 15% 左右（并非全部用于 AI 研发）；OpenAI 的占比更是只有5-10%。
而 AI 竞争的关键，就在于能否将算力集中投入到特定项目中。如果中国在算力的集中使用上比美国更出色，就很有可能建立领先优势，或者至少迅速赶上。
在他们的推演中，中国将在 2026 年开始集中算力资源，把 15% 算力份额中的 10% 集中到一个单一的大型 AI 项目中；而美国的算力资源则依然处于分散状态。
鉴于科技公司更有可能选择集中资源，而非分散投入，因此，在 2026-2027 年，美国领先企业所拥有的算力占比可能会达到 15-20%，而不是目前的 10-15%。
由于中国的 AI 项目将占用全球 10% 的算力，而美国领先的项目将占用全球 15-20% 的算力。
因此他们预测，美国将在算力方面保持对中国的微弱优势，如果没有发生以下这些事——
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美国在芯片制裁上不给力
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中国几乎将所有计算能力集中化，而美国几乎没有集中化
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中国的计算集中化发展迅速——从 2026 年开始，到 2027 年接近完成
「AI 2027」中对中国算力集中度的预测：从 2025 年到 2027 年，集中度从 0 到 70% 的情况
在他们看来，到 2027 年，中国自己制造的芯片还不足以产生实质性的影响。
如果美国对制裁执行不力，中国在 2030 年初可能就能制造大量的国产芯片。但美国如果严格制裁芯片、关键设备和组件，那中国的芯片独立就将推迟到 2030 年代末。
当然，他们承认：如果我们高估了 AI 进步的速度，而且智能爆炸直到 2030 年代才发生，那中国就将处于有利地位。
电力的影响还未显现
在他们的推演中，在 2027-2028 年，电力对 AI 的发展不会构成太大阻碍。
毫无疑问，中国在电力上的优势非常大。
但美国很幸运，电力需求是 AI 芯片需求的下游环节，美国很可能有能力调集足够的电力产能，从而避免出现瓶颈。
和芯片制造一样，这个领域的最终结果，也是很大程度上取决于时间线。
如果 AI 大爆发要到 2030 年代才会发生，那么中国就将占据更有利的地位。
全球，美国和美国公司的 AI 电力
人才 VS 算力
难道 AI 仅仅取决于算力吗？当然不是。
在「AI 2027」报告发出后，有读者认为，他们显然有失偏颇，因为低估了人才的重要性。
两位作者承认，这种看法不无道理。
对于 AI 发展模式，通常分为两个维度：算力提升和算法优化。
通过算法上的突破，即提升构建 AI 的效率，可以在一定程度上弥补算力的短板。
但在他们看来，由于算法会受到算力的制约，即便时通过大量的人才去进行算法创新，终究无法弥补与美国的算力差距！
原因有三点：
1. 算法没有秘密
算法的进步总是伴随着相互借鉴和学习——仅仅通过与 AI 模型交互、阅读模型卡或者相关论文，就能获取大量信息。
DeepSeek-V3 技术报告
美国借鉴中国的算法，中国借鉴美国的算法；OpenAI 借鉴 Anthropic 的算法，Anthropic 借鉴 OpenAI 的算法。
这也是为什么，中美两国头部 AI 企业的发展水平差距仅仅在一年左右。
系统卡：了解 AI 系统工作原理的新资源
此外，公司还会通过高薪挖角竞争对手的核心研究人员，从而获取关键技术。
可以合理推测，美国和中国都将在未来几年内加强安全措施。
但是，如果安全措施过于严苛，反而会阻碍发展。 比如，将研究人员隔离在戒备森严的基地，禁止他们使用手机，这可能就会导致大量人才流失。
2. 芯片制裁持续
即使存在差距，美国也更有可能占据优势。
两位作者表示，DeepSeek 的-R1 的确令人印象深刻，尤其是考虑到价格，它的性能堪称卓越。
但随着芯片制裁的实施，这种「低成本，高性能」的成功会很难复现。
而且，从同期模型的对比来看，美国的性价比更高。
3. 算力影响更大
一种观点认为，无论当前情况如何，最终中国人才都将占据主导地位。
中国人口是美国的 4 倍，STEM 专业的博士毕业生数量是美国的 2 倍。这意味着，有大量聪明人有潜力进入 AI 领域。
不过，美国有一个优势，就是可以吸引来自世界各地的优秀人才。
例如，美国顶尖 AI 研究员 Ilya Sutskever 出生于俄罗斯，在以色列长大，并在加拿大接受教育。
考虑到这些因素，很难判断谁更具优势，或者优势有多大。
然而，一旦智能爆炸开始，AI 就会开始参与 AI 研发，开始「自我改进」，届时「人才」规模将呈指数级增长，但算力资源却不会发生变化。
那么，会发生什么呢？
显而易见，算力将会成为研究的瓶颈——它不仅会限制大规模训练的规模，还会限制算法研究人员验证新想法的能力。
这个瓶颈有多严重？
为此，他们模拟了一种极端情况：接近 ASI 的 AI 模型将「人才」库扩大了 1000 倍，并且每个 AI「员工」都拥有顶尖 AI 研究员（例如 Alec Radford 或 Ilya Sutskever）的效率。
即使在这种极端情况下，研发速度也只能提升 25 倍。由此来看，（研究员假设的）2-4 倍的人才优势就几乎可以忽略不计了。
GPT 开山一作：Alec Radford
也就是说，算力的限制是很难逾越的。
AI 公司的预算，也间接证实了这一点——
OpenAI 在算力上的投入，是人力成本的 6 倍之多。
这么说，芯片制裁至关重要？
两位作者表示，在他们看来，最应该关注的反而是 AI 对齐风险。
如果中美两国能够停止竞争，并就负责任地开发 AI 技术达成某种国际框架，那将是最好的结果。
但对于那些更关注中美竞争的人来说，没有什么是比严格执行芯片制裁更重要的了。
作者认为，这会直接关系到美国能保持多久的全球 AI 领先地位。
在他们的推演中，在芯片制裁执行上的一点点微小差异，都可能直接决定未来的 AI 是由美国主导，还是由中国主导。
如果美国政府充分意识到其中的利害关系，就会将芯片制裁的执行置于首要地位，而这也是美国取胜的关键一招：
只需投入数亿美元，就能在 AI 竞赛中取得决定性的胜利——
远低于「星际之门」计划、发电厂等这类大项目动辄数十亿的投资。
翻译过来就是——给负责执行芯片制裁，但预算仅为 2 亿美元的美国工业与安全局（BIS），打钱！
最终：算力限制是关键
在芯片出口管制的加持下，美国在 AI 相关算力方面的优势是中国的 5 倍。这一比例预计至少会维持到 2027-2028 年这段关键时期。
因此，美国顶尖公司相对于中国的竞争对手，会有极大优势。
但在算力的整合方面中国则做得更好，并且一直在发力芯片的国产化。
不过，这是一个漫长的过程。据他们估计，最早也要到 2030 年才能实现完全自主可控的供应链。
而如果美国强力执行对芯片的制裁，可能会进一步将这个时间推迟到 2035-2040 年。
考虑到人才这一层面，美国能吸引的全球人才，但中国的研究人员同样才华横溢。在这一方面，中美谁有优势仍有很大不确定性。
总的来说，如果美国想继续保持在 AI 领域领先，核心就是加强芯片制裁，在 2027-2028 年期间扩大领先优势，并将这一优势延长至 2030 年代后期。
参考资料：
https://blog.ai-futures.org/p/why-america-wins
https://www.visualcapitalist.com/charted-countries-accumulating-the-most-ai-patents/
