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穆迪报告:中企算力投资效率更高

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参考消息网9月10日报道 西班牙《理性报》网站9月7日刊登题为《中国把每一分钱都用在刀刃上:穆迪称中国科技企业AI投资翻番至1400亿美元,单位成本获得的算力高于美国》的报道,报道编译如下:

人工智能(AI)领域的竞争强度,通常以投入的金额来衡量。一家企业在数据中心、芯片、服务器与算力上投入越多,相比竞争对手似乎优势就越大。但穆迪评级公司的最新报告指出,这套评判标准可能具有误导性。尽管美国科技巨头在AI基础设施上投入的资金规模大得多,但中国企业用少得多的资金获得了可观的算力。

双方投入的资金差距十分悬殊。根据穆迪的估算,中国头部科技企业AI相关资本支出将从2025年的约650亿美元,增长至2026年的约1400亿美元,预计2027年将达到1650亿美元。反观美国,微软、亚马逊云科技、字母表、甲骨文、元宇宙,再加上AI云服务商“核心编织”公司,2026年的投入将超过7850亿美元。

从表面数字看,似乎美国占据压倒性优势。但如果看实际算力,双方的差距要小很多。根源在于基础设施建设与运营成本。中国土地成本更低,能够获取价格相对低廉且供应充足的能源,叠加税收优惠以及各类公共扶持政策,使本土企业每投入一美元,能换取更多算力。

中国的能源与科技政策发挥着重要作用。“东数西算”工程旨在把不需要即时响应的算力业务,转移到能源资源丰富的内陆地区。内蒙古、甘肃等地电力价格低廉,拥有大量可再生能源,部分地区气候条件优越,还可以降低设备散热成本。

最终效果就是,从账面看,这套基础设施或许并不耀眼,但以实际装机容量来衡量,竞争力却很强。穆迪报告引用的国际能源署数据显示:截至2025年底,美国数据中心总装机容量约52吉瓦,中国约为28吉瓦。预计到2030年,美国将达到100吉瓦,中国达到67吉瓦。虽然美国依旧保持领先,但二者之间的差距持续缩小。

此外,中国大模型的竞争力不断提升。比如月之暗面公司的Kimi K3、智谱的GLM-5.3,以及阿里通义千问的多个版本。这些案例说明,即便硬件受到限制,中国AI能力依旧实现快速发展。

最大的疑问在于,技术能力能不能转化为营收。建设AI数据中心、开发性能出众的大模型,并不代表业务就一定可以盈利。在这方面,美国企业依旧拥有优势。

差距不仅来自基础设施体量,还体现在美国企业的市场深度、云服务合同规模,以及可以把AI嵌入各类产品的软件生态。中国大力投入开源模型与低价服务,该策略可以加速技术普及,但商业化变现前景依旧存在不确定性。

不过,变化的信号已经显现。受AI相关产品需求拉动,阿里云外部商业化收入上季度同比大涨45%,创下22个季度以来的最高增速。

由此可以得出一个结论:AI竞争的胜负,并不仅仅看谁花钱更多。在芯片、数据中心规模、商业化变现层面,美国优势依旧明显。但中国证明,依靠低成本、丰富能源、国家扶持、基础设施战略性布局,再加上竞争力不断提升的大模型,用规模小得多的资金,同样可以走出可行的发展路线。所以,AI竞争不只是建设更强的数据中心,更是要让每一分钱、每一度电、每一块芯片,都发挥出最大效能。(编译/韩超)

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