欧美的人工智能发展都“举国体制”了，中国怎么办？

欧美“举国体制”的背后，是资本主义国家罕见地动用国家力量整合市场资源。

DeepSeek的火爆显然让一些人坐不住了。

IT之家 2 月 10 日消息，据路透社报道，法国总统马克龙表示，该国将在周一开幕的巴黎人工智能峰会上公布总额约 1090 亿欧元（约 8229.58 亿元人民币）的私人投资，以推动人工智能产业发展。其中，加拿大投资公司 Brookfield 计划向法国人工智能项目投入 200 亿欧元（约 1510.02 亿元人民币），阿联酋未来几年内的投资可能高达 500 亿欧元（约 3775.04 亿元人民币）。

法国总统官邸方面表示，阿联酋的投资将包括资助一个1吉瓦的数据中心。《周日论坛报》报道，Brookfield 的大部分投资也将用于建设数据中心。

而就在2025年1月23日，特朗普宣布了美国将启动星际之门计划，OpenAI、软银集团和 Oracle 未来四年将投入 5000 亿美元（当前约 3.65 万亿元人民币）建设人工智能基础设施，以确保美国在全球人工智能竞赛中“保持领先优势”。

虽然这一举措，被随后的DeepSeek的横空出世弄成了斯普特尼克事件的灰头土脸，但是，欧美在AI领域的全球野心依然明晰，两位总统的站台，预示着欧美举国体制发展AI要大干快上。

总统项目的意图

欧美在AI领域的“举国体制”并非单纯依赖政府拨款，而是通过政策引导撬动私人资本，构建完整的产业链与生态壁垒。

马克龙此次公布的1090亿欧元投资中，70%以上来自私人资本，覆盖从芯片研发（如法国半导体公司Soitec）、云计算设施（OVHcloud）到医疗AI应用、交通、能源和国防等领域的应用，同时加强AI伦理和监管框架的建设的全链条。其核心逻辑是：政府通过税收优惠、数据开放和监管松绑吸引私人资本，打造“欧洲本土AI生态”，减少对美国技术的依赖。

例如，法国已立法要求公共数据优先向本土AI企业开放，并计划设立“AI主权基金”直接参投关键初创公司。这一投资计划涵盖了从基础研究到商业化应用的各个环节，旨在将法国打造成为全球人工智能的创新中心。法国希望通过这一计划，缩小与美国和中国的技术差距，并在欧洲范围内发挥领导作用。

美国的5000亿美元投资计划直指AI基础设施——OpenAI负责大模型研发，甲骨文提供云计算支持，软银则通过旗下ARM架构主导AI芯片设计。

这种“巨头联盟”背后是明确的战略意图：通过控制算力（芯片）、算法（大模型）和数据（云平台）三大核心要素，构建全球AI基础设施的“美国标准”。例如，美国政府正推动立法，要求所有使用美国云计算服务的海外AI企业必须接受技术审查。这一计划的核心目标是确保美国在全球人工智能竞赛中的“绝对领先优势”。希望通过这一计划，巩固其在AI技术和产业生态中的主导地位，同时遏制其他国家的技术崛起。

欧美“举国体制”的共同特点是政府主导与私人资本结合，欧美国家通过政策引导和资金支持，吸引私人资本大规模投入AI领域。同时进行全产业链布局，从基础研究到商业化应用，欧美国家正在构建完整的AI产业链和生态系统。全球竞争导向企图，欧美的AI战略不仅着眼于国内发展，更注重在全球范围内争夺技术主导权和市场份额。

DS鲇鱼

虽然，DeepSeek技术热潮引发全球性震撼，预示着中国AI产业的“家底”不菲，在垂直领域的创新潜力十分惊艳，源于其两大突破：算法自主性，完全基于国产深度学习框架开发；产业落地速度迅速，ai企业纷纷接入。例如，在医药行业，DeepSeek与恒瑞医药、药明康德等企业合作，3个月内完成从算法训练到新药靶点验证的全流程。

专家表示，现在，美国在AI大模型技术方面整体处于领先地位，而在语音、视频等细分领域，中国大模型追赶速度很快，两国技术水平已达到不相伯仲的阶段。“实际上，如今美国在大模型技术的迭代和演进速度相比之前确实有所放缓。”在这样的背景下，中国企业正快速追平和赶超美国的竞争对手。DeepSeek宛如一条“鲶鱼”，再次激发AI竞赛的活力。

但是，AI并非只有大模型，DeepSeek的案例折射出“单点突破”的成功，但中国AI行业的“系统短板”依然存在，面对欧美的体系化竞争，中国需构建“政府-市场-企业”协同的“新型举国体制”。

行业人士认为，中国的举国体制首先需要打造国产AI算力网络，实现基础设施自主化；加快自主GPU（如壁仞科技、摩尔线程）和存算一体芯片研发，联合华为昇腾、寒武纪等构建国产算力集群，实现芯片突围；推动国产深度学习框架（百度PaddlePaddle、旷视MegEngine）与高校、企业深度绑定，设立“开源基金”激励开发者贡献；建立软件生态圈。在医疗、交通等领域试点“数据沙盒”，在保障安全前提下推动高价值数据定向开放。

同时，复制“DeepSeek模式”，进行垂直场景深挖。DeepSeek已经成为了一种效应，算力成本效应、用户引爆效应、信心提振效应和开源生态效应。

专家认为，AI行业接下来有三个有潜力的方向：第一个方向是在以大语言模型为代表的AI 2.0的第一个周期结束后，以多模态、具身智能、时空智能等为代表的第二个周期；第二个方向是AI大模型的后市场，即腰部和长尾的生态涌现；第三个方向是端侧AI Agent（智能体），特别是能够和工作流以及每个人的个性化需求相结合的部分。在生物医药（AI新药研发）、新能源（智能电网）、农业（精准育种）等中国已有产业基础的领域，设立专项扶持基金；鼓励AI企业与实体产业共建联合实验室（如DeepSeek与药企的合作），将技术突破快速转化为生产力。

如何破局？

尽管中国在AI领域取得了显著成就，但仍面临诸多挑战。

中国在AI芯片、算法框架和基础软件等核心技术上仍依赖国外，存在“卡脖子”风险。尽管中国AI人才数量快速增长，但高端人才仍然匮乏，尤其是在基础研究和前沿技术领域。欧美国家的“举国体制”模式正在加速形成，中国在AI领域的国际竞争压力日益加大。

行业人士认为，需要“四个加”：1、要加大对AI基础研究的投入，特别是在AI芯片、算法框架和量子计算等核心技术领域。通过设立国家实验室和专项基金，鼓励高校、科研机构和企业联合攻关，突破技术瓶颈；2、加快构建自主可控的AI产业链和生态系统，减少对国外技术的依赖。通过政策引导和市场机制，推动AI芯片、操作系统和基础软件的国产化替代。3、加大对AI人才的培养和引进力度，特别是在基础研究和前沿技术领域。通过设立专项奖学金、优化科研环境和提供职业发展机会，吸引全球顶尖AI人才来华工作。4、加快AI技术在制造业、农业、医疗等实体经济领域的应用，推动产业升级和数字化转型。通过政策支持和试点示范，打造一批AI与实体经济深度融合的典型案例。

欧美“举国体制”的背后，是资本主义国家罕见地动用国家力量整合市场资源；而中国需要探索的，则是如何将“集中力量办大事”的传统优势与市场活力相结合。DeepSeek的案例证明，只要在核心环节突破“卡脖子”瓶颈，在应用层激发企业创新，中国完全有能力走出一条“以场景驱动技术、以市场反哺基础”的AI发展道路。未来的AI竞争，不仅是算法与芯片的较量，更是国家战略智慧与制度韧性的终极比拼。