中国AI产业SWOT分析(上)

多客科技

作者：微信文章

在AI博弈这盘大棋上，我们说其实只有美国和中国两个玩家。美国的基础条件雄厚，上限很高，但也有其短板，比如制造业空心化，也比如供应链不稳定。我们继续来聊聊中国的情况，也做个SWOT分析。中国的打法，其实和美国的差别很大，更像一套“举国体制 + 市场力量”的混合动力。这套混动架构下，优势、劣势、机会、威胁都很明显，我们分别来聊聊。1. S（Strengths）优势：举国体制的三张王牌

王牌一：国家意志&政策绿灯

先说第一个：顶层的重视程度。这两年，从“东数西算”“新型基础设施”，到“AI+”“新质生产力”，AI已经被放到了国家发展战略的核心位置上。一旦方向定了，资源会比较集中地往这边倾斜，比如：

政策给出长期信号；“东数西算”推动西部建设大规模算力中心，帮东部人口密集区缓解数据和算力压力；地方政府、运营商、云厂商，会围着这个大方向布局。

这和美国那种“先由公司自己折腾，政府再寻思要不要管一管”的模式，是完全不同的。不能说谁绝对好谁绝对坏，但至少有一点：在“要不要砸重钱搞算力、搞基础设施”这个问题上，中国的决心和执行速度，是有绝对优势的。王牌二：数据体量&单一大市场

第二张牌，是大家经常提到、但容易说得太粗糙的一点：数据与场景。简单对比一下：美国的数据来源其实也很多，但受隐私法、行业分割、监管等影响，在不同行业、不同机构之间的流动和整合成本很高。中国这边，虽然同样有越来越严格的隐私和数据安全监管，但在很多线上场景里，确实形成了几个超级平台 + 超大单一市场的格局。典型例子就是短视频和电商场景：TikTok /抖音这套推荐引擎，是靠海量用户互动数据长期「喂」出来的，很多分析都认为，它在「把内容推给对的人」这件事上，是全球最极致的样本之一。支付、社交、电商、高频本地生活服务等，长期集中在少数几个超级App体系之内，方便在同一个坐标系里做建模和迭代。你可以把美国的数据，理解成非常多的小水池子，也很活跃，但彼此隔得比较远；中国这边，更像是几个巨大的湖泊，中间有越来越多的水渠贯通。所以我会这样总结，不是说中国的数据就完全统一，而是说：在某些高频消费和生活场景里，我们确实拥有「超大单一市场 + 高密度数字化行为数据」的组合，这对训练某些类型的模型，天然有利。王牌三：从1到100的产业落地能力

第三张牌，是我们在过去几十年里练得最熟的一招：从1到100的规模化落地。AI这件事，既有“0到1的基础突破”，也有“1到100的工程落地、产业改造”。美国在“0到1”这块，是公认的强。中国在“1到100”这块，优势也很明显。举两个很典型的方向：① 安防与城市治理

在视频监控和安防领域，中国企业像海康威视、大华，长期位列全球市场前列，有的机构统计，两家加起来能拿到全球约四成的视频监控设备市场份额。这背后，既是城市治理、公共安全领域对“数字化、可视化”的持续需求，也是AI算法和前端设备，在大量真实场景里的部署和迭代。我们可以对这种应用的边界和风险有很多讨论，但这是另一个话题了。从「规模化落地能力」来看，中国在这一块的确走得很前面。② 制造业&供应链

再看“AI + 制造、供应链”。中国在工业机器人安装量上，已经多年占全球一半以上，2024年在制造业机器人新增安装上几乎是美国的10倍。另一方面，“AI+制造”已经上升为我们国家层面的路线图，强调用数据、算法去提升柔性生产能力和供应链效率。此外，在消费端，大家熟悉的Shein、Temu，也是这种“数据 + 灵活供应链”的典型代表，它们用算法和数据去预测趋势、控制小批量试生产，然后快速放大爆款，让“消费者端的数据变化”可以相对快地传导到“工厂端的生产决策”。所以在 “把AI用进真实产业、用进工厂、用进供应链” 这件事上，中国确实具备一个很少有人能比肩的组合：庞大的制造业 + 集中的产业链 + 愿意尝试新模式的企业家。2. W（Weaknesses）劣势：混合动力的结构性短板

优势说完，再看劣势。劣势一：高端算力卡脖子

这一点，大家已经感受很深了。从2022年开始，美国通过多轮出口管制，把英伟达的各种高端AI GPU对中国的出口严格限制住。后来为中国市场专门降配的A800、H800、H20等型号，也一度被纳入更严格的管控，再放行，再调整，中间反反复复拉扯。这带来的直接后果是，在同样规模、同样预算下，中国团队在拿“最先进的GPU资源”这件事上，确实不如美国公司顺畅。当然，国内也在全力推进国产算力替代，比如，华为的Ascend系列芯片，已经迭代到了910B/910C，并且在国内云厂商、政企项目中大量部署，被视为A100等芯片的一个重要替代选项。但无论是性能、生态软件栈，还是总出货量，相比英伟达的体系，客观来说，目前仍有差距，而且并不算小。所以这里比较客观的说法是：卡脖子没有让中国AI发展停摆，但确实让训练最前沿、最大规模的模型这件事，变得更难、更贵。劣势二：从0到1的原始创新积累还不够厚

Transformer这类基础模型架构、很多关键算法和开源框架，最早确实都出自美国的研究团队。中国这边，现在情况大概是，在学术论文数量、引用数上，AI相关研究已经排到全球前列。但在“被全世界沿用十年以上、成为基础设施级别”的原创理论和标准上，积累时间还比较短。所以中国目前更擅长的是，在现有范式下，做工程优化、做大规模训练、做垂直场景创新。但在下一代范式（比如全新的架构、训练方法、硬件软件协同设计）上，要想完全和美国、甚至一些欧洲顶尖高校拉平，还需要时间。劣势三：政策既是加速器，也是减速带

国家意志是一张大牌，但同时也是一把双刃剑。这几年，大家已经见识过几次急刹车。比如，2021年针对教培行业的强力监管，几乎在短时间内改变了整个赛道的商业逻辑。又比如，此前游戏版号收紧、平台经济反垄断等，也让很多互联网公司重新评估长期可预期性。从社会治理角度，这些政策当然有各自的动机和合理性。但仅从创新融资的角度看，会带来一个很现实的心理预期：做一个“高风险、长周期、可能重构格局”的项目，资本会天然多想一下：这条路，中途会不会突然被叫停？当不确定性被感知得太强时，混合动力里负责冒险的那一半，具体来说就是民间资本和VC们的动力就会被削弱。这就是中国模式要长期面对的一个难题。即，怎么在「可控」和「鼓励破坏式创新」之间，找到一个动态平衡。机会和威胁我们下一篇再聊。

终身学习，钟见复利，我们下次再见。
封面及首图由AI生成。
作者简介：前行业研究员，个人投资者，终身学习者，人生体验师。每日一个洞察，陪你历遍人间万千。欢迎留言分享自己的经验与所思所得，如有意见也欢迎积极讨论。如若能给您带来些许收获，烦请随手点赞、推荐、转发三连呗~也麻烦给我个星标，方便每天第一时间收到推送。感谢您的收看，祝您今天有个好心情！