从AI大会和长鑫上市看AI领域中国与美日的不同

来源：中国报道

2026年7月，人工智能领域发生了两件值得关注的大事。一件在上海，关乎理念与规则；一件在资本市场，关乎技术与产业。它们看似独立，却共同勾勒出当前全球AI竞争格局的清晰轮廓，也折射出中国与美国、日本在AI发展道路上的根本差异。

规则共建与资本突围

△ 7月17日至20日，上海举行2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议。

7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。本届大会以“智能伙伴 共创未来”为主题，展览总面积首次突破10万平方米，1100余家企业参展，3000余项展品集中亮相。

更具标志性意义的是，大会开幕前夕的7月16日，世界人工智能合作组织（WAICO）成立协定签署仪式在上海举行。中国、哈萨克斯坦、老挝、巴基斯坦、俄罗斯、印度尼西亚等29个国家代表签署协定，成为创始成员国。协定明确规定，WAICO是独立的政府间国际组织，遵循《联合国宪章》宗旨，秉持共商共建共享理念，总部设在中国上海。这是全球首个AI领域的政府间国际组织，其创始成员国涵盖四大洲，以全球南方发展中国家为主体。这一组织的成立，标志着中国在推动人工智能全球治理制度化方面迈出了实质性一步。

与此同时，另一个关键事件在资本市场上演。7月27日，中国DRAM存储龙头企业长鑫科技（CXMT）在上海证券交易所科创板上市。发行价8.66元/股，募资约579亿元，是A股科创板史上最大IPO。上市当日收盘价达49元，约为发行价的5.7倍，市值约3.27万亿元。长鑫科技是全球第四大DRAM制造商，仅次于韩国三星、SK海力士和美国美光。

长鑫科技的上市之所以重要，不仅因为其融资规模，更在于它传递的信号：在被美国层层封锁的半导体领域，中国依然实现了关键突破。DRAM是AI算力的核心元器件，长鑫科技将募资投入产能提升和先进技术研发，这是对美国芯片封锁最直接的回应。

两件事放在一起显示出，中国一方面在规则层面搭建开放的国际平台，另一方面在技术层面打破封锁实现突破，二者互为表里。

中美之别：开源普惠与闭源霸权

中美在AI领域的差异，已不只是技术路线之分，而是两种截然不同的治理哲学。

美国的路线可概括为“闭源垄断＋算力堆砌”。以OpenAI、Google、Anthropic为代表的美国顶尖AI企业，大多采取闭源或有限开放策略，核心模型参数与训练数据高度保密。美国政府则通过出口管制，试图将先进AI能力锁定在“友好国家”圈内。更值得警惕的是，美国正将AI加速武器化和军事化，企图复刻芯片管制的逻辑，把先进模型变成稀缺品，迫使各国企业只能依赖美国的AI生态系统。这套模式的底层逻辑是“赢者通吃”，谁掌握最顶尖的模型和最强的算力，谁就掌握定义权。

中国则选择了另一条路径：开源普惠、场景驱动。全球排名前10的开源模型中，有8款来自中国。据中国科学技术信息研究所联合北京大学发布的报告，中国代表性大模型的算力效率比美国领先模型平均高出30.4%，头部模型Token均价约为美国同类产品的四分之一，中美AI模型性能差距已缩小至2.7%。中国的开源模式对发展中国家尤为友好。当大多数新兴国家因算力硬件稀缺、专业人才匮乏而无法负担高端闭源AI时，中国的开源模型却能以约20%的运行成本达到美方约90%的性能。

WAICO的成立，正是这种开放理念的制度化延伸。它不是西方G7那种“先筛价值观再谈合作”的封闭圈子，而是面向所有主权国家的平等平台。中国明确反对将AI作为谋求霸权的工具，反对独占资源、主导规则、构建排他性小圈子。

中日之别：工具思维与战略思维

如果说中美之争是战略路径差异，那么中日之间的差异则更为深层——那是对AI本质的不同理解。

根据日本总务省7月24日发布的《令和8年版信息通信白皮书》，2025年日本生成式AI使用率为58.8%，虽较上年翻了一倍，但仍远低于中国的93.6%和美国的75.6%。更值得关注的是认知差异。当被问及AI是什么时，38.3%的日本人回答“机械·道具”；而中国回答“秘书·助手”的占44.7%，“朋友”占39.9%。在日本，仅10.9%的人视AI为“朋友”，而中国这一比例接近40%。

这组数据背后，是两种截然不同的AI观。在日本，AI被当作提高效率的工具；而在中国，AI被视作可深度嵌入社会、改变生产生活方式的基础设施和伙伴。这种认知差异直接影响投资方向。

日本政府宣布计划提供万亿日元规模资金，扶持本土AI与半导体产业；另一方面，软银孙正义等资本巨头将目光投向美国，由其牵头，在美国布局的AI基础设施项目的规划总投资规模达5000亿美元。

中国拥有全球最完整的制造业体系，重点行业AI渗透率已突破80%。当中国AI的开源普惠理念与日本制造的精密高效相遇，所产生的协同效应可能远超单一的算力堆砌。当然，这需要日本做出选择：是继续将资本和技术投向美国，还是与中国合作，在制造业与AI深度融合的广阔空间中找到新的增长点。

编辑：王金臣