辽宁
大家好，我是烟火民生君。
最近这两年，人工智能热度居高不下，各个国家都在发力布局AI赛道。
但现实并没有想象中百花齐放。
资源、资金、人才正在快速向少数国家聚拢，强者越强势，后来者追赶的难度越来越大，这就是AI行业的马太效应。
今天内容全部来自公开行业资讯整理，仅做产业现象科普，不做任何投资方面的参考。
看大模型调用量，看懂真实产业活跃度
评判一个地方AI产业到底发展得怎么样，不能只看发布会吹出来的概念，大模型实际调用数据，是一个很实在的参考指标。
某8月单周行业公开统计，全球大模型整体调用量达到69万亿Token，其中中国贡献34.25万亿，应用规模跻身全球第一梯队（来源：央广财经公开报道）。
AI这个行业，天生就带着“赢者通吃”的属性。
想要训练一套大模型，砸钱只是基础，还需要庞大算力储备、海量高质量数据，以及大批懂工程落地的技术人才。
平台的用户越多，产生的数据就越多，模型迭代优化速度也就越快，一层层垒起很高的行业门槛。
这就直接造成全球AI发展差距越拉越大。各个国家并不是站在同一条起跑线上竞争，先天基础的差距，直接划分出不同的发展层级。
不少国家拼命布局，却绕不开几座现实大山
欧盟一直反复强调数字主权，希望打造属于自己可控的人工智能体系。
可落到现实，本土自研大模型、高性能算力、核心芯片供给，很大程度依旧需要依赖外部技术，每年要拿出一大笔资金采购海外相关服务。本土培养出来的技术人才，不少也流向中美头部科技企业。
日本同样舍得投入，计划五年投入一万亿日元扶持AI产业。
资金可以快速拨付到位，但算力集群搭建、整套软件生态打磨、各行各业落地场景积累，都需要时间慢慢沉淀，单纯靠砸钱，很难实现短时间弯道超车。
想要掌握AI底层主动权，绕不开三样关键条件：自主大模型研发、大规模算力供给、高端芯片完整产业链。
三项里面缺任意一环，就很难把控底层核心，大部分国家只能选择在应用层面做二次开发，底层技术突破阻力重重。
我们发展AI的底气：算力、能源、工业场景缺一不可
国内算力整体规模排在全球第二位，已建成投运的算力中心标准机架超过1373万架（来源：工信部公开数据）。国产AI芯片在推理相关场景已经实现大规模落地，给大模型运转提供硬件支撑。
AI持续跑起来，非常消耗电力。截至5月底，全国发电装机容量达到40.1亿千瓦，装机规模全球第一（来源：国家能源局）。部分机构测算，2030年国内数据中心用电量，有可能占到全社会用电量的6%，充足的能源供给，是AI大规模发展不可忽视的硬性条件。
和部分国家只钻研算法不一样，我国拥有联合国划分全部工业门类，220多种工业品产量位居世界第一。
智能制造、智慧电网等海量实体产业场景，给AI提供大量真实的试验场。技术不局限于实验室，在工厂一线反复调试，反过来又持续优化算法本身。
人才方面，国内AI人才储备总量位居全球第二，覆盖基础研究、算法开发、商业化落地完整链条；同时行业依旧存在超500万人才缺口，高端复合型人才依旧属于稀缺资源。
自研算法、国产硬件、海量产业场景、工程数据互相赋能，形成一套很难简单复制的产业闭环。
反观美国，前沿大模型单次训练就要耗费上亿美元，下一代模型研发投入还会继续抬升，高昂成本，直接把绝大多数经济体挡在核心研发门外。
全球AI分工：不是所有国家都能做到全链条自主
放眼全世界的AI格局：中美具备底层核心研发能力；欧盟、日韩、新加坡资金基础雄厚，更多深耕行业应用以及垂直细分模型；印度、以色列在个别细分技术上有亮眼表现，但很难独立搭建完整的底层产业链。
很多国家直接采购API接口、引进外来技术，快速用上AI工具。但这种模式有明显短板，核心技术掌握在别人手里，安全层面、版本迭代节奏，都会受到外部因素约束。
想要实现技术突围，资本、人才、产业场景、时间周期，这些条件几乎要同时满足。
人工智能并不像大家想象那样普惠均等，越往产业链上游，资金和技术门槛就越高。
未来很长一段时间，全球大概率会维持“少数国家掌握底层核心，多数国家主攻应用落地”的分工现状。当然格局不会一成不变，如果部分国家持续加码政策投入，个别细分领域依旧存在突破的可能性。
互动提问：你觉得其他国家想要打破AI领域的马太效应，最该优先突破哪一环？欢迎评论区聊聊你的看法。
风险提示：本文属于公开产业资讯转述科普，不同统计机构统计口径存在差异，仅代表个人观点，不构成任何投资相关建议，产业后续演变请以官方公开行业数据为准。
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