中美这一波AI竞赛，中国能行吗？_风闻

最近看到一个新闻，就在这周，阿里AI三连发：7月22日开源千问3（非思考版）新模型、7月23日开源AI编程模型Qwen3-Coder、7月25日开源千问3推理模型，分别斩获基础模型、编程模型、推理模型等主流领域的三项全球开源冠军。

需要注意的是，阿里这些开源模型的性能已经比肩甚至超越全球最顶级的闭源模型了。如千问3（非思考版）超越了Claude4（Non-thinking），Qwen3-Coder超越了GPT4.1、Claude4，千问3推理模型完全可比肩Gemini-2.5 pro、o4-mini。

截至目前，阿里已开源300余款通义大模型，通义千问衍生模型突破14万个，超越Meta的Llama系列成为全球第一的开源模型家族，成为全球最重要的开源旗手，获得了全球开发者的追捧。

不只是在技术圈，通义也是企业使用最广泛的大模型。包括工商银行、建设银行、中国人寿等头部金融机构，国家电网、中国石油、中国一汽等央企，荣耀、OPPO、VIVO等手机品牌，比亚迪、蔚小理、小米等汽车品牌、小红书、微博、携程等互联网厂商，还有宝马、星巴克、西门子等全球品牌。

显然，阿里已成为全球AI牌桌上的重量级玩家。

这让我忍不住想写一个后台追问了很久的问题，中国能在这一波技术革命中不落下风甚至保持优势不？

1、

首先第一个问题，大家一定要明白，对于技术来说，最重要的事，是需要对应的需求，也就是得有人花钱购买使用，只有这样，技术才能茁壮成长，不断进步。

当然了，前期可能只需要投资就可以，但终究都得回到“社会需求”这个基本面上来。有点像很多人纠结工业革命没爆发在中国，其实中国当时缺的不是一个蒸汽机，而是缺乏对应的市场和购买力。

也就是说，中国当时没有哪个公司或者机构会花钱买一台蒸汽机，就算发明出来也没用。苏联就是没弄明白这个问题，或者弄明白了，没有市场机制来回收投资，天量的科研开支不但没给苏联续命，反而成了巨大的负担，跟其他问题一起把苏联给压垮了。

懂了这个道理，就懂了为啥现在全世界搞AI最积极的，在美国主要是微软，谷歌、META等公司。而在中国主要是阿里，字节，华为等超级数据公司，因为他们最需要AI。

它们拥有亿级用户、万亿级场景、最迫切的降本增效与创新需求。AI能提升它们的服务水平、开拓业务，也就是能帮他们赚到钱，所以他们研发AI最积极。

进一步讲，今后的科技革命只有中美这样的经济体，才有钱投资新技术，老百姓也有钱消费新技术。

大家注意到了吧，这些专攻AI的公司都有个特点，就是背靠着巨大无比的市场，拥有海量的需求。所以他们能拿出天量资源做研发，将来也有信心通过背后的市场把钱赚回来，只有这样，这个循环才能运转起来。

也正是基于这种考虑，全球主要科技巨头均在AI基础设施上开出了巨额预算。比如马斯克和open AI都要建立史无前例的算力中心，阿里巴巴也计划在未来三年投入3800亿元人民币，主要用于建设云和AI硬件基础设施，总额超过去十年总和。

今后大公司的算力中心耗电量都跟一些中小城市差不多，无论是前期购买计算卡，还是运行起来后的电力消耗，都让绝大部分国家财政都望而却步。

说到这里，大家也看出来了，人工智能的竞赛，不仅演变成了中美两个大国的竞争，更是中美顶级科技公司之间的竞争。

相比较而言，欧洲日本在这方面积极性很差，他们没有这么大的数据公司，如果投入大量资金，可能将来不一定能收得回来，不如等着用现成。

2、

不知道大家注意到没，这一波技术革命，各国政府直接参与已经很少了。中美都一直在助力他们几个大型公司去做，给他们政策和资源，让这些大公司去竞争。

仔细想想，当前这种大公司主导的技术进步，可以回避很多问题。

比如可以避免苏联那种“比数据”，也就是数据没输过，实战没赢过。

大公司研发技术过程中就在考虑这些技术将来怎么用，避免了技术脱离实际应用场景。而且大公司在研发过程中，就在想着现在投资进去的钱，后续怎么收回来，避免了浪费。

那在AI领域，我们有优势吗？这个可以分析下，AI主要需要这么几个要素，财力，数据，人才，计算卡。

财力，或者投资规模，本质就是市场规模，毕竟无论是大公司，还是国家财政的钱，前者通过交易，后者通过税收，都是从市场里汲取的。中美市场规模已经很接近了，财力方面中国这边问题不大。

财力雄厚又间接解决了另一个问题，就是人才。

以前我们总说科学家兢兢业业不图回报，然后又痛心疾首很多优秀人才跑国外。其实对于绝大部分人才来说，生活中最重要的事，还是让自己的家人过得好一些，他们的选择无可厚非。

大家发现没，这些年这些话说得很少了，一方面不需要你不图回报，另一方面人才大规模回流了。

原因也不复杂，钱多了很多。如今互联网大厂的收入大家也都知道，做AI研发的那些人收入更是离谱，有效避免了人才外流。

这种情况下，对于相关领域的人才来说，待在美国和回国，薪资方面的考虑就少了很多，待在国内还可以免于跟家人长期分离。

大家可能纳闷，中国这边薪资主要吸引的是华人，美国那边可以吸引全世界的人，美国是不是有一些优势？

有一些，但不多。

因为AI和芯片这俩领域，现在主要是华人在弄。我们现在收入已经上来了，对人才包容一些，整体没啥问题。如今阿里组建的通义实验室是目前中国AI人才最密集、AI产出最丰厚的AI Lab。

最麻烦的是计算卡，但最近的新闻大家也看到了，美国已经解除了一部分英伟达对华限售，主要是他们也看出来了，继续限下去，很快就把中国国产计算卡给逼出来了。

还是那句话，只要有需求支撑，啥都会慢慢搞出来。

3、

大家看出来了，依托中国巨大无比的市场，作为互联网头部的阿里能有海量的资源、数据和研发能力参与到这场竞争当中。

而且阿里也不是传统意义上的大模型公司。

一些小伙伴理解不了大模型和AI产业的关系，大模型大概相当于电气时代降临时的发电机，发电机尽管很重要，而且属于前置条件，但只是电器时代最基础的一部分，还有无数其他应用，比如电灯、电话、电视机等等。所以阿里虽然连发大模型，但阿里不是模型公司，他的业务范围大得多。

阿里最大的优势，是从互联网早期开始就养成了强大的研发能力，很早就有了达摩院等研发机构。也正是这种研发能力的支撑，让他有强大的全栈AI实力，覆盖了底层的AI基础设施、AI平台层、模型层以及AI应用层，只有具备这种软硬一体垂直整合的实力，才能支撑AI马拉松。

而且别人还在研究怎么做AI的时候，它已经把AI用到了商业实践里。比如夸克作为阿里的AI旗舰应用，全面升级为一个无边界的“AI超级框”，满足了2亿用户的需求。还有高德的“动态导航系统”，能凭借AI实时分析 10 亿级用户的出行数据，预判 30 分钟后的路况拥堵概率（准确率提升至 92%），去年国庆期间帮助全国用户平均节省28 分钟通勤时间，今年这个数据更加惊人。

AI融入钉钉后也效果显著，比如钉钉之前推出 “智能协同助手”，通过自然语言理解自动生成会议纪要（准确率达 98%），并同步拆解任务清单、匹配负责人，使企业会议效率提升 40%，目前已有超 500 万企业在使用。

更关键的是阿里云，在云技术沉淀和大模型研发上的投入也最为充分，是目前中国唯一同时在基础设施和模型研发具备全球一流能力的平台，过去七个季度，阿里云AI相关收入持续保持三位数增长。同时，AI需求带来多种云计算产品需求，阿里云上一季度增速达到18%。

更难能可贵的是，阿里一直坚持开源。很多小伙伴不知道软件开源是个啥，大概就是把做出来的产品和配方一起发布了，从此没秘密了。

这样做的好处是赚钱比较难，毕竟配方泄露了。而那个open AI的产品就是闭源的，方便他们盈利回血。

但开源好处也很明显，长期看可以吸引更多的人加入进来，大家一起做开发，一起完善系统，形成自己更加庞大且复杂的生态圈。

也就是短期无利可图，长期优势非常大。一般都是不差钱的高手才敢这么做，阿里显然对自己的实力非常自信。

这就是技术发展的良性路径，投入科研的研发经费，能显著提升社会效率，最后投资出去的钱从应用领域收回来，可以进一步投资出去，资源滚动了起来，这才是长期的可持续战略。

尾声：

除了阿里这种全栈AI玩家之外，国内的其他厂商在AI方面的研究也非常有成效，比如字节和华为。有这些财力雄厚、研发能力超强而且雄心勃勃的公司，我们在AI方面真没啥可担忧的。

或者说，当新技术扎根于全球最复杂的应用场景，当创新由市场真实需求驱动，中国AI不仅不会掉队，反而可能依靠巨大的市场和人才池实现赶超。