北京
英国《金融时报》旗下网站“PWMnet”7月27日报道，原题：中国AI起步不算早，但更擅长跑这场“马拉松”就全球人工智能（AI）发展这一结构性转变而言，中国未必算得上迟到，不过，其发展路径与美国模式截然不同。
中国的优势并不只体现在争夺最强大的芯片或得分最高的模型上，而在于贯穿整个AI价值链的“全栈创新”，覆盖高性能的国产模型、微芯片设计、高速传输、电力基础设施，直至规模化部署等全链条环节。这一区别至关重要，因为AI下一阶段可能不再侧重于某一领域，而是更注重实用、经济且可扩展的落地部署。最终的赢家大概率不是拥有最佳单芯片或模型的企业，而是那些能够以最低的实际成本将算力转化为生产力的企业。
这个类比虽不完美，但颇具启发性。在4G移动网络周期中，中国并未被视为最初的技术领导者。然而，当中国加速采用4G技术，该国的基础设施建设、本土应用、移动支付、电子商务和硬件生态系统便共同塑造了全球最具活力的数字经济体之一。中国不仅实现了赶超，还重新定义了移动互联网的大规模商业化。
与4G相比，AI更强调资本密集、电力供应且在地缘政治上更为敏感。这就是为什么金融市场对中国AI相关股票的态度显得较为谨慎。当前形势下，AI仍处于萌芽阶段，全球仍在为其进行基础设施建设。企业才刚刚开始将生成式AI整合到工作流程中，距离具身智能、自动驾驶、医疗保健、财务自动化全面落地仍需时间。
此外，关键问题不在于AI时代是否已经到来，而在于未来十年，哪些生态系统能够将AI从一个技术路线转化为实际的生产力及盈利能力。中国的半导体生态系统有三大需求驱动力：首先是全球人工智能资本支出，中国供应商可通过元器件、电力、互联网、设备、材料、测试、组装以及更广泛的硬件供应链参与其中；其次是中国国内的资本支出，中国电信运营商、互联网公司、模型开发商和行业领军企业正陆续加入到AI基础设施建设中；最后也是最具战略意义的一点在于中国AI发展的独立自主性。美国的技术封锁并未削弱中国发展先进半导体的意愿，反而进一步强化了这种意愿。
制约因素当然存在。中国目前仍无法全面获取极紫外光刻技术以及最先进的半导体制造设备。但AI基础设施的竞争正日益从芯片层面转向全系统层面的角逐。如今，AI能否发挥完整性能取决于芯片、内存、供电、散热、软件在架构和集群层面协同工作的效率。华为的“韬定律”半导体框架通过逻辑折叠技术，将关注点从晶体管物理尺寸转向系统延时。这涉及软硬件协同设计以及更快的互联技术，使芯片和系统能够更高效地协同工作。
AI模型性能并非在发布后就一成不变了，依托工程优化手段仍能实现量级提升。中国能通过大规模构建性能足够好且性价比高的AI系统参与竞争。如果便宜且功能强大的模型能够推动更广泛的落地应用，那么它们绝非二流产品。中国的AI发展应被视作一场马拉松，而非短跑冲刺。这是一场截然不同的竞赛，而全球投资者可能低估了其重要性。（作者David Choa是法国巴黎银行资产管理公司大中华区股票投资主管，乔恒译）
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