评蔡崇信观点：中美人工智能竞赛是一场“应用导向”的马拉松——关于近期美国人工智能领域投资热潮的分析

阿里巴巴集团董事局主席蔡崇信近日在All-in Summit峰会上的发言，为当前全球人工智能竞争提供了一个值得深思的视角。他提出，人工智能竞赛并非“赢者通吃”，而是一场“漫长的马拉松”，并强调“赢”的定义不在于推出最强大的模型，而在于谁能更快地应用技术落地。这一观点揭示了中美两国在人工智能发展路径上的根本差异，也折射出双方在技术哲学、产业生态和监管环境上的不同取向。

一、技术路径：大模型竞赛vs. 开源与小模型落地

蔡崇信指出，美国科技巨头每年投入约800亿美元用于人工智能研发，主要集中在追求“万亿参数”的大模型突破。这种“军备竞赛”式的投入体现了美国在基础研究和前沿技术上的领先优势，但也可能导致资源过度集中于技术本身，而非应用推广。

相比之下，中国人工智能产业呈现出更明显的实用主义倾向。蔡崇信提到，中国业界已普遍拥抱开源生态，阿里巴巴等公司专注于开发“更小的模型”，而非一味追求参数规模。这种路径选择反映了中国市场的一个核心认知：人工智能的价值最终要通过产业化应用来实现。参数规模不是目的，解决实际问题才是关键。

2025年初，以DeepSeek等为代表的中国模型在全球范围内的爆发，清晰地标志着一个新趋势的到来：在美国科技巨头倾向于闭源“筑墙”之时，中国人工智能产业共同体正选择了一条更具野心的“开源路线”。这并非技术上的妥协，而是一种基于深刻现实考量的战略性选择，其价值体现在多个层面。

【技术层面】集众智以加速创新，降低入门门槛。1）快速迭代，共建生态：开源将模型的开发从少数公司的“黑箱”中解放出来，转变为全球开发者共同参与的“开放式创新”。这意味着任何研究者、工程师都可以基于现有优秀模型进行改进、微调和应用开发，从而形成“百舸争流”的创新局面，极大地加速了技术的迭代与进化。2）降低重复造轮子的成本：对于广大中小企业乃至个人开发者而言，动辄数亿美元训练的闭源大模型门槛过高。开源路线为他们提供了世界级的“基础模型”，使其能直接将资源聚焦于自身垂直领域的应用创新，避免了从零开始的巨大投入，从而激活了长尾市场的创造力。

【产业层面】打造事实标准，构筑护城河。1）“得生态者得天下”：在数字时代，真正的壁垒往往不是技术本身，而是以其为核心构建的生态系统。通过开源，中国的AI平台有机会成为全球开发者默认的底层工具和事实标准。一旦庞大的应用生态基于中国模型构建，其产生的网络效应和用户粘性将形成一条比技术领先更稳固的护城河。2）推动“人工智能+”落地：这一路线与国务院“人工智能+”行动指导意见的精神高度契合。开源是推动AI与千行百业深度融合的最高效管道。当制造业、农业、金融业的公司能够低成本、高灵活度地使用和定制AI模型时，整个国民经济的智能化转型速度将被空前加快。

【战略与安全层面】实现技术自主。1）规避“卡脖子”风险：在复杂的国际环境下，过度依赖单一国家的闭源核心技术存在巨大风险。推动自主可控的开源体系，是中国在AI领域确保技术主权和供应链韧性的关键战略。它使得产业即使在极端情况下，也能拥有一个不被他人任意断供的技术底座。2）符合监管与可控需求：开源模型的透明性相对更高，便于监管机构、企业和社区共同审查算法的公平性、安全性和伦理问题。这为在中国“可预测”的监管环境下健康发展提供了基础，有助于建立社会对AI技术的信任。

【全球竞争层面】另辟赛道的“差异化竞争”策略。面对美国在算力与基础研究上的领先，中国选择开源，实质上是一种“差异化竞争”。1）避开正面交锋，开辟新战场：我们不只是在“模型能力”这一条赛道上与巨头赛跑，更是在“模型的应用广度与产业渗透深度”上开辟了新战场。正如蔡崇信所言，“赢”的定义在于谁能更快地采用它。开源正是最大化加速采用的催化剂。2）提升全球影响力与话语权：通过向世界贡献高质量的开源项目，中国的科技公司得以从技术“追随者”转变为生态“贡献者”与“定义者”，这极大地提升了其在全球科技治理中的话语权和软实力。

总得来看，中国选择的开源路线，是一条放眼长远、旨在“赢下整场战争”而不仅仅是“单场战役”的智慧之路。它试图将技术优势转化为生态优势，将模型竞赛转化为应用竞赛，最终目标是在全球人工智能这场“漫长的马拉松”中，通过激活全局来赢得最终的胜利。

二、应用普及：技术领先vs. 应用深度

蔡崇信提供的数字极具说服力：中国企业在人工智能应用方面正快速追赶，使用AI的企业比例从去年的8%迅速攀升至接近50%。这一数据表明，中国在人工智能的产业化渗透方面取得了显著进展。

正如蔡崇信所言，“就实际应用以及受益人群而言，人工智能已经取得了长足的进步”。这揭示了一个重要现象：技术先进性并不自动转化为应用普及度。中国凭借庞大的市场基数、完善的产业链和积极的企业数字化转型，在人工智能的应用广度上正形成独特优势。

三、产业生态：集中投入vs. 分布式创新

美国的人工智能发展主要由少数科技巨头主导，呈现出高度集中的特点。而中国的创新生态更加多元，既有阿里巴巴这样的综合科技企业，也有众多垂直领域的AI公司，形成了多层次、分布式的创新格局。

蔡崇信在谈到阿里巴巴的业务聚焦时强调，公司核心在于电子商务和云计算两大业务，这实际上反映了中国AI企业的一个共同特点：人工智能技术深度融入现有业务场景，而非作为独立业务线发展。这种“AI+”模式可能更有利于技术的快速迭代和商业化验证。

2025年8月26日，国务院常务会议审议并原则通过《“人工智能+”行动指导意见》，此举标志着中国已将人工智能发展上升至国家战略层面，并将其视为引领新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力。这不仅是技术路线的规划，更是一份推动经济社会全面转型升级的纲领性文件。我们国家正在从“互联网+”到“人工智能+”的战略升级 《指导意见》最核心的信号是提出了“人工智能+”这一全新理念。这可以被视为此前“互联网+”行动的深化与升级。它意味着人工智能（AI）不再只是一个独立的、前沿的科技产业，而是要与千行百业深度融合，成为一种像水电煤一样的基础生产力工具，赋能传统产业改造升级，催生新业态、新模式。

四、监管环境：探索期vs. 新常态

在监管方面，蔡崇信描述了中国人工智能行业从“有点失控”到“新的常态”的演变过程。他指出，当前中国的人工智能监管“更具可预测性”，企业“知道红线在哪里”，这实际上为产业的长期发展提供了稳定预期。

相比之下，美国的人工智能监管仍处于探索阶段，政策不确定性相对较高。中国在经历初期的监管调整后，已逐步建立起相对清晰的管理框架，这种“先发展、后规范、再常态化”的路径，虽然初期会经历阵痛，但长期来看可能更有利于产业健康发展。

五、人才与效率：人机协作的新模式

前几天，英伟达黄仁勋在采访中也提到了企业自身对人工智能的使用情况。在这次采访中，蔡崇信透露，阿里巴巴内部已有约30%的代码由人工智能编写，这一数字展现了AI技术在提升开发效率方面的实际价值。更重要的是，他明确表示阿里巴巴没有因AI而裁员，这反映了中国企业对人工智能的一种理解：技术不是要替代人力，而是要增强人力。这种“人机协作”的思路，与西方对AI可能导致大规模失业的担忧形成对比，展现了中国在技术应用上更加注重平稳过渡和社会影响的特点。

但同样，无论英伟达，还是阿里巴巴，聪明的企业都是必然要使用人工智能的。在AI时代，无论是个人、企业、组织，还是国家，都需要实实在在得思考如何实现自己的人工智能+。这是这个时代的真问题。

结论：马拉松需要不同的配速策略

蔡崇信的观点最终指向一个结论：人工智能发展是一场马拉松，而非短跑冲刺。在这场竞赛中，美国凭借其在基础研究和技术创新上的优势担任“领跑者”，而中国则凭借其应用深度和产业化速度扮演“追赶者”。两种模式各有所长，短期内难分高下。真正的赢家可能不是单纯的技术领先者，也不是简单的应用普及者，而是能够在技术创新与产业落地之间找到最佳平衡点的参与者。随着人工智能技术逐渐成熟，这种平衡能力将变得越来越重要。

人工智能的终极竞赛，或许正如蔡崇信所暗示的，不在于谁能造出最强大的引擎，而在于谁能打造出最高效的交通工具，让最多的人抵达目的地。在这场漫长的马拉松中，不同的配速策略都有其价值，最终的胜利可能属于那些既看得远又走得稳的选手。