中美AI竞争胜负已定，美企陷困境，特朗普推公私合营

科技圈最受关注的事件，莫过于开放人工智能研究中心那份经审计的财报数据被披露，2025年全年营收130.7亿美元，但归属于公司的净亏损高达385.3亿美元，折合人民币约2600亿元，平均每日亏损超过1亿美元，每分钟亏损约50万元。

不过这一巨亏数字需要仔细拆解，385亿美元账面亏损中，大头来自开放人工智能研究中心从非营利组织向营利性公司转制过程中，可转换权益和认股权证负债公允价值变动带来的415.5亿美元非现金减值。

这是会计准则层面的"纸面亏损"，并非真金白银的消耗，剔除该部分后，真实经营性亏损约为80亿美元。

即便如此，80亿美元的年度运营亏损仍是沉重负担，2025年开放人工智能研究中心总成本和费用高达340亿美元，其中研发投入191.8亿美元，支付给微软的算力相关费用达172亿美元。

营收从2024年的37亿美元增长至130.7亿美元，增幅超过三倍，但收入增速仍远不及支出扩张速度。

业内普遍测算，头部通用大模型企业需要达到千亿级年收入规模，才有可能实现稳定正向盈利，开放人工智能研究中心当前的营收水平，距离这一门槛仍有较大差距。

在开放人工智能研究中心财报引发讨论的同时，马斯克旗下企业的资本运作同样引人注目，2026年2月，太空探索技术公司以全股票交易方式完成收购，合并后实体估值约1.25万亿美元。

同年6月，太空探索技术公司完成史上最大规模首次公开募股，募资750亿美元，估值约1.77万亿美元，7月初，正式更名为太空探索技术公司。

此外太空探索技术公司已与谷歌达成算力租赁协议——每月支付12.5亿美元，谷歌每月支付9.2亿美元，算力租赁正在成为太空探索技术公司营收结构中的重要板块。

面对行业持续烧钱、商业化进展缓慢的现状，美国政界开始提出政府干预方案。

2026年6月18日，参议员桑德斯推出《美国智能主权财富基金法案》，提议对美国头部公司征收50%的一次性股票税，所得股份纳入全民公共智能基金。

按当前市场估值计算，该基金规模预计约7万亿美元，每年可向每位美国公民发放超过1000美元分红。

桑德斯的逻辑是：智能技术建立在全人类知识积累和大量劳动者创造性贡献的基础之上，不应被少数科技企业垄断。

马斯克公开反对强制收缴企业股权的方案，更倾向于直接向民众开放普惠智能数字福利。

另据媒体报道，开放人工智能研究中心首席执行官奥特曼已向美国政府提议，由主要智能公司自愿让出约5%的股权注入公共财富基金。

美国此前长期批评他国产业扶持政策，如今其政界却纷纷呼吁加大政府财税干预，这一反差值得关注。

中美智能产业最直观的差异体现在成本端，斯坦福大学《2026年智能指数报告》显示，中美顶尖智能模型性能差距已缩小至2.7%左右，但成本差距仍然悬殊。

训练成本方面，以模型为例，训练费用约560万美元，而美国同类模型的训练成本往往达到数十亿美元级别。

推理成本方面，中国智能模型的调用成本约为美国同类产品的十分之一到六分之一，均价低于美国产品约20%，有行业测算显示，中国主流大模型的服务定价仅相当于美国同类产品的0.6%至2%。

这一成本优势并非源于政府补贴，而是依托完整的产业链配套、规模化的算力基础设施、西部地区的廉价电力资源以及充足的工程师人才储备。成本竞争力是体系性的，而非政策性的。

市场数据印证了这一优势的实际效果，2026年6月，平台处理的开源模型占比升至65%，较年初翻倍。

中国智能大模型周调用量连续八周超过美国，位居全球首位，约80%的美国智能初创公司已采用中国开源模型进行产品开发。

咨询公司埃森哲被迫喊停员工非必要的智能使用，当硅谷企业也开始对成本感到压力时，中国模型的性价比路线获得了更大的市场空间。

除算力成本和商业模式差异外，上游关键原材料的供应格局同样构成中美智能竞争的重要维度，全球约90%的镓产能和68%的锗产量集中在中国，这两种金属是智能芯片和射频器件的关键原料。

中国自2023年起逐步收紧相关物项出口，2026年7月进一步强化管制措施，原则上不予许可镓、锗、锑相关物项对美出口。

受此影响，锗价从2023年的约1500美元/公斤上涨至2026年3月的6200至6300美元/公斤，太空探索技术公司已公开表示，在得克萨斯州推进供应链自主化过程中遇到了实际阻碍。

美国虽然在推进"再生加"和海外替代产能建设，但短期内供给缺口难以填补，对中国的供应链依赖客观存在。

中美智能产业呈现出截然不同的发展路径。美国头部智能企业高度依赖一级市场和二级市场的持续融资，业务增长与资本预期深度绑定，实体产业落地节奏相对偏慢，开放人工智能研究中心的巨额亏损和太空探索技术公司的资本运作，都是这一模式的典型表现。

中国智能企业则更多聚焦制造、政务、工业等实体生产力场景，依托完整产业链稳步推进商业化落地收益，不追求短期内实现通用人工智能的跨越式突破，而是优先将智能转化为可盈利的工具和产品。

长期来看，依靠持续融资维系的智能扩张模式能否在与扎根实体经济、成本优势突出的国产智能路线竞争中胜出，仍是全球科技行业持续争论的议题。

可以预见的是，一方面智能已被提升至国家战略竞争的高度，美国政府不会完全放手不管，政商之间可能走向某种"公私合营"的新模式。

另一方面资本市场的耐心存在边界，当投资人开始审视智能企业的真实盈利能力和现金流状况时，行业调整和收缩将不可避免。

智能不是纯粹的技术试验，而是需要遵循商业逻辑的产业，能够以更低成本、更快速度将技术转化为产品、将产品转化为利润的发展模式，更有可能经历市场周期的检验。

中美智能竞争的未来走向，将在很大程度上取决于两种发展模式的成本和效率比拼。