2026了,中国的ai到底发展到哪一步了?

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作者：微信文章
当Meta宣布以20亿美元收购Manus时，中文互联网一片哗然。这个年初还被捧为“中国AI王炸”的初创公司，为何在短短9个月内就投入了硅谷的怀抱？

与此同时，另一个现象同样值得玩味：年初我们还在为DeepSeek的发布欢呼“中国AI追上甚至超越美国了”，到了年底，舆论却开始质疑中国AI的进展。
这种感受上的反差，恰恰暴露了公众对AI竞争本质的普遍误解。事实上，我们误将年初密集的大模型发布会当成了AI发展的全部真相，忽略了AI竞争是一场多层次、全栈式的系统性工程。


01三大认知误区

误区一：以单一事件判定全局胜负

Manus被收购后，许多人直接得出“中国AI失败”的结论。这种判断过于简单化。Manus的案例恰恰证明了中国团队在AI应用层已达到世界顶尖水平，Meta愿意支付20亿美元收购，正是对中国AI人才和技术实力的认可。真实情况是，Manus的出海反映了中国AI产业在资本、算力和市场环境上的结构性挑战，而非技术能力的不足。这好比中国培养出了世界级球员，但联赛环境和训练设施还需提升，导致优秀球员选择去欧洲联赛发展。误区二：以新闻声量判断发展进度


2025年下半年，中国AI的新闻热度似乎有所降温，但这并不代表进展缓慢。相反，中国AI的主战场已从前沿发布会转向产业深水区。

在深圳的工厂里，AI质检系统24小时运转，将产品缺陷率从千分之三降至万分之一；在上海证券交易所，AI风控模型每天处理数万亿的交易数据；全国各地的智慧城市项目中，AI正在优化交通、医疗和能源管理等基础服务。

这些进展很少登上热搜，却实实在在地提升着国民经济运行效率。误区三：将技术竞赛等同于全面竞争

公众关注点往往集中在ChatGPT与文心一言的对比上，但真正的AI竞争远不止于此。英伟达CEO黄仁勋提出的“五层蛋糕”理论，为我们提供了更全面的分析框架。02 黄仁勋“五层蛋糕”理论

黄仁勋将AI产业分为五个基本层：能源、芯片、基础设施、模型和应用。在这个框架下，中国AI的优势与短板呈现出更加清晰的图景。能源层：中国的先天优势

中国发电总量约为9.4万亿千瓦时/年，是美国的两倍，且电费成本仅为美国的四分之一到八分之一。对于AI这种“耗电怪兽”来说，能源是基础性的制约因素。中国还为芯片企业提供能源成本折扣，进一步强化了这一优势。基础设施层：“基建狂魔”的效率碾压

“在美国建一个数据中心需要三年，而中国一个周末就能建好一座医院。”黄仁勋用这个生动对比指出了中美在基础设施建设效率上的巨大差距。中国能将智算中心建设周期从18个月缩短到4个月，这种“中国速度”在AI算力部署上具有战略意义。应用层：社会接受度与市场规模的双重优势

调查显示，中国80%的公众对AI持积极态度，而美国这一比例正好相反。从AI优化红绿灯到AI监管工地，AI已深度融入中国社会肌理。这种社会接受度差异，使中国AI在医疗、交通、金融等敏感领域的推广阻力更小，落地速度更快。芯片与模型层：正视差距，积极追赶

必须承认，在芯片和模型层，中国仍面临挑战。美国在先进制程芯片上仍保持领先，顶尖模型的能力也有优势。但中国在开源模型上已实现反超，全球140万个AI模型中，中国贡献占比超过40%。全球约50%的AI研究人员是中国人，去年约70%的AI专利由中国发布。







03 任正非:AI重在应用

在这场讨论中，华为创始人任正非提供了另一重要视角。在近期与国际大学生程序设计竞赛选手的座谈中，他明确指出：“AI重在应用，不重在发明”。任正非将华为的AI研究聚焦在“未来三到五年，大模型、大数据、大算力如何在工农业、科技产业上应用”。他列举了高炉炼铁、矿山作业、港口管理等传统产业的AI赋能案例，展现了AI与实体经济深度融合的现实图景。针对算力需求暴涨的行业焦虑，任正非提出了一个反直觉的判断：“算力过剩的时代一定会到来”。这种长线思维体现了他对技术发展规律的深刻把握——当前的火热投资终将导致供给过剩，而真正的稀缺资源将转向其他领域。对于中美AI发展路径的差异，任正非的观察尤为深刻：“美国在探索通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI），解决‘人是什么、人类社会的未来是什么’……而中国是在研究解决怎么做事，创造更多的价值，解决发展问题”。这一对比揭示了两种不同的技术发展哲学。04 中国的独特路径选择

将AI竞争视为全系统竞争，就会发现中国采取的是一种独特的路径：用系统优势弥补单点短板。中国AI产业已形成“应用反哺技术”的良性循环。丰富的应用场景为AI优化提供了海量数据，而庞大的用户群则加速了技术迭代。与美国“赌AGI”的路径不同，中国走的是“低成本、高适配、强落地”的差异化路径。国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要充分发挥我国数据资源丰富、产业体系完备、应用场景广阔等优势，加强人工智能与各领域深度融合。这种战略定位与中国的现实条件高度匹配。这种路径选择使中国AI发展更像“踉跄奔跑”——在奔跑中调整姿态，在试错中持续向前。它可能不完美，但却是最适合中国国情的务实选择。05 未来的三条路径

基于五层蛋糕理论，中国AI未来有三条可能路径：路径一：深度工业化

放弃在通用大模型上与OpenAI正面对决，转而深耕垂直领域。在金融、制造、医疗等有数据壁垒的行业，建立护城河。路径二：另辟蹊径

既然做不了“大而全”的通用AI，就做“小而美”的嵌入式AI。在智能汽车、机器人、物联网设备等新终端上，实现弯道超车。路径三：等待突破

持续投入基础研究，等待国产算力的突破或在算法架构上的革命性创新。这需要耐心，但可能是最根本的解决之道。
结语：发挥系统优势

黄仁勋的警示点明了终点：“AI关乎自动化。谁能最先、最广泛地应用这项技术，谁就能赢得产业革命。” 而任正非的论述，则清晰地描绘了通往终点的路径：“发明AI的公司可能只占人类贡献的2%，而将AI应用到产业中的公司将占98%。” 这精准定义了我们的主战场。

“煤炭工人打着领带、穿着西装、戴着戒指上班。” 任正非描绘的这幅图景，超越了技术本身，指向了发展的终极目的。这条路注定更苦、更慢、更不炫酷，因为它要求我们不仅要有攀登技术高峰的雄心，更要有扎根现实、赋能万业的耐心。



这或许才是通往真正强大的道路。