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中美AI竞争:美国翻车,中国崛起,差距何在?

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根据OpenRouter最新数据,今年2月中国AI大模型token调用量首次超过美国后,已连续5周保持领先,且双方差距持续扩大。



1月初,美国token调用量还是中国的3.6倍,短短几个月,中国的调用量就达到美国的4.2倍,这样的反转令人瞩目。

很多人不清楚token是什么,其实它就是AI大模型的最小信息单元,国内也叫词元,调用量越高,说明模型的使用频率和范围越广。



中国网友还没来得及开心,就有人质疑OpenRouter的数据不完整,联合早报也酸酸表示,token调用量不能反映创新能力。

让人费解的是,此前吹捧美国大模型时,token调用量是公认的核心依据,轮到中国反超,这个依据却被否定了。

今天我就跟大家好好聊聊,这场中美AI较量背后,藏着的核心差距到底是什么?





此前,Transformer和扩散模型各有短板:前者逻辑性强但不灵活,生成的视频卡顿;后者灵活但缺乏逻辑,常出现答非所问的情况。



理论落地阶段,字节跳动AI老将王长虎率先行动,2023年4月7日,他在北京创立爱诗科技,推出AI视频软件Pixverse,目标是做出普通人用得起的产品。

王长虎是中科大理学博士,专注计算机视觉,参与过抖音和TikTok的从零到一建设,2021年离职后决心自主创业。



AI视频生成比ChatGPT类语言模型烧钱10倍,需巨额资金和算力,王长虎拉融资时屡屡碰壁,金沙江创投朱啸虎甚至建议他放弃。

但王长虎没有放弃,他带领团队勒紧裤腰带搞研发,为避开竞争,Pixverse初期专注海外市场,默默积累用户和技术。



2024年初,Pixverse迭代至第二代架构时,美国OpenAI推出多模态模型Sora,其预览片画面逼真,被捧为“神级产品”。

一时间,美国AI被吹上神坛,有声音称中国公司已输掉AI竞赛,不少媒体和专家也唱衰,认为我们两三年拿不出同类产品。



社交平台上的梗图更扎心:Sora如神像端坐,用户越多,算力成本越高,甚至会因使用频繁而亏损,这与普通软件截然不同。

Sora日均运营成本高达1500万美元,年化成本超过54亿美元,而其整个生命周期的应用内购收入合计仅约210万美元,有人用DeepSeek查询,得到的回复是质疑其单位错误或涉嫌洗钱。



反观中国,快手的可灵项目,用Sora四分之一的成本,实现了规模化盈利,2025年第四季度单季收入已达3.4亿元,年化运行率达到2.4亿美元,Pixverse也能做到收支基本平衡。

OpenAI2026年预计亏损将进一步扩大至约140亿美元,估值却高达8520亿美元,背后是美国金融资本的推动——微软、亚马逊、英伟达、软银等四大金主,以及红杉、贝莱德等机构深度绑定。



OpenAI宣称造机器人,实则仍是做实验室样品、讲故事,这种“造神”模式,让美国AI丧失市场竞争力。

麻省理工《GenAI鸿沟:2025年企业AI状况》报告显示,95%的企业生成式AI项目未能产生任何商业回报,多数项目被困在“试点陷阱”。



这种“造神”假象也出现在军工领域,2025年2月,马斯克推动政府效率办公室DOGE团队要求美国政府问责办公室GAO公开军事装备审计资料,F119发动机推重比从宣称的10缩水至7.78左右,我们近30年追赶的竟是虚假目标。

与美国不同,中国AI走的是脚踏实地的路子,广东编剧燕子的经历,就是中国AI发展的缩影。



AI视频的兴起,让广告公司倍感压力,广东一位广告老板,天天督促员工学习AI工具,生怕被行业淘汰。



中国AI的盈利逻辑很简单:短剧公司用可灵生成视频卖给平台,字节等企业卖token、做广告,慢慢实现盈利,无需长期烧钱。

这背后是国家意志的支撑:中国不允许资本泡沫,实业才是根基,A股对盈利有硬性要求,科创板也严控科技属性,杜绝盲目炒作。



中国AI公司账面估值不及美国,字节、阿里、腾讯三家总和,才勉强相当于Meta,但我们的优势的是“持家”——能把训练成本降到大厂的十分之一。

中国AI的核心优势,在于算法和数据。



很多人误以为AI靠实验室精英,实则算法创新才是突围关键,而算法离不开数据支撑。

虽然芯片仍是成本大头,但中国企业正绕开美国生态,打磨算法、研发国产芯片,黄仁勋多次游说美国向中国倾销算力,正是怕我们实现突破。



算法的核心是数学,中国是全球数学人才“源头工厂”,2022年STEM博士授予量约5.1万人,超过美国的3.4万人,且美国的STEM博士多为进口,本土数学能力持续倒退。

特朗普的移民政策,让美国丧失人才吸引力,2025年2月,美国甚至用军机押送无证印度移民回国,其中包括部分STEM人才,消耗了大量国家信任。

中国AI的另一张王牌是数据,任正非曾说,算法掌握在行业专家手中,芯片是锅,数据才是食材,没有数据就没有合格的模型。

AI工程师阿成介绍,训练人脸识别模型时,需先采集海量人脸数据,而优质数据多来自线下,OpenAI训练ChatGPT就曾逐页录入二手书数据。



中国的优势的是工程数据丰富,中国电网是全球唯一的超大规模交直流混合电网,调度员积累的协同经验,是美国无法复制的宝贵数据。

有人说美国擅长从0到1、中国擅长从1到100,实则是美国产业土壤退化,只能做实验室样品,而中国能实现从0到1再到100的完整突破。



AI竞争进入下半场,高价值数据成为关键,美国缺乏工业基础,难以获取核心工程数据,而中国的工业机器人部署量占全球一半以上。

美国在金融数据上有优势,但AI竞争的核心是产业实力,中国的人才、数据、算法优势,正在逐步拉开与美国的差距。

美国AI靠资本造神,泡沫越大摔得越惨;中国AI靠脚踏实地,在竞争中练出核心实力,这就是两者最本质的差距。

中国AI的崛起,是无数创业者、工程师默默付出的结果,没有资本泡沫,只有一步一个脚印的积累。



未来,当中国AI将token成本降到白菜价,必将迎来应用爆发,而脚踏实地,终将让中国AI走得更远、更稳。

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