数学是中美AI隐形战场

文︱邱立本

数学看似是最简单的科学研究。一支铅笔，一张白纸，就可以四两拨千斤。中美AI竞争众声喧哗，蓦然回首，发现数学才是竞争关键——得数学优势者得AI天下。

数学看似是最简单的科学研究。一支铅笔，一张白纸，就可以四两拨千斤，改变一个庞大复杂实验室的研究方向。中美AI竞的众声喧哗，蓦然回首，发现数学才是竞争关键——得数学优势者得AI天下。

因为中美AI竞争，已从芯片算力堆砌、数据规模转向底层数学能力的较量。数学作为AI的“底层语言”，不仅定义着算法的上限与算力的效率，更成为决定两国AI产业可持续发展的关键变数。中美在数学领域的博弈，正重塑全球AI竞争的格局。

数学之所以成为AI竞争的核心，源于其不可替代的基础作用。神经网路的训练依赖线性代数的矩阵运算，大模型的推理效率取决于最优化理论的突破，而决策问题的破解更离不开概率统计的支撑。

当前AI发展面临的算力瓶颈、“幻觉”问题，本质上都是数学问题——华为通过数学等价变换，将部分复杂乘法转为加法运算，使用于AI运算的昇腾算力利用率上升，印证了“用数学补物理”的核心逻辑。

谁能在数学理论与应用创新上占据先机，谁就能在下一代AI技术革命中掌握主动权。

中国在AI数学领域的优势正加速突显。庞大的人才基数构成坚实基础，每年近五百万STEM（科学、科技、工程、数学）毕业生为数学与AI交叉研究提供充足储备。在核心能力比拼中，国产大模型已实现关键突破。上海AI实验室研发的Intern-S1-MO智能体，通过多智能体协作架构突破上下文限制，在中国数学奥林匹克中远超金牌门槛，展现出工程化落地的独特优势。

美国则呈现“长板突出、短板明显”的格局。其长板在于原创理论引领与顶尖人才聚集，主导了深度学习、Transformer等底层框架的数学基础，DARPA“指数级数学”计划持续推动前沿探索。但STEM人才短缺已成致命短板，预计到二零三零年将有一百四十万个技术岗位面临无人胜任困境，严重依赖海外人才却面临留存率下降的挑战。

同时，美国在数学理论向应用转化的效率上落后于中国，基础研究与应用场景的衔接不够紧密，制约了数学创新的落地价值。这场数学主导的AI竞争没有绝对的赢家，却有明确的竞争逻辑：美国需补人才与转化之短，中国需强原创与理论之基。随着国产大模型在数学推理领域的差距持续缩小，以及美国对人才危机的应对，未来竞争将聚焦于跨学科数学创新与场景化应用突破。

数学的较量，终将决定中美AI竞争的终极走向，二十四岁的洪乐潼等中国数学天才横空出世，就好像她的祖辈华罗庚、陈景润、陈省身、丘成桐等，不仅在数学的夜空闪耀，也带来全球科技研究的最新座标。