文｜许炜华

透过2026世界人工智能大会，不难发现，中美在人工智能发展路径上正演变为两套技术、产业与治理体系的分道扬镳：美国在争夺“最强大脑”，中国在建设“智能社会”，这是渐行渐远的两套AI发展范式。

笔者刚从上海参加完2026世界人工智能大会（WAIC）回来，最深的感受，不是中国又发布了多少大模型，也不是展馆里出现了多少人形机器人，而是中国人工智能的发展逻辑，正在发生一次根本性的转向。

今年的WAIC以“智能伙伴，共创未来”为主题，汇聚逾千家企业、三千余项展品及三百多款首发产品。大会最鲜明的三条主线，被概括为“具身、兴业、善治”：人工智能从数字世界走向物理世界，从展示能力走向创造生产力，同时从单纯追求性能，走向安全、治理与普惠。这意味著，中国已经不再满足于沿著美国顶尖科技公司划定的赛道追赶，而是在外部技术限制、国内产业禀赋和超大规模市场的共同作用下，逐渐形成一条不同于美国的AI发展道路。

从宏观层面来说，美国更加强调的是如何尽快实现通用人工智能AGI。而以OpenAI和Anthropic为首的闭源AI模型仍然大幅度领先中国AI模型。而中国则是提出AI+，一个全产业AI赋能总体战略，并以百花齐放的开源模型加上不断的迭代更新来追赶美国。首先说明，美国并非不重视AI的产业应用，中国也没有放弃通用人工智能；美国同样拥有开源AI模型，中国也同样存在闭源商业AI生态。真正的差异，不是“有”与“没有”，而是国家资源、资本市场、企业战略和治理体系把什么放在中心。

中美AI竞争，正在从同一条跑道上的前后距离，演变为两套技术、产业与治理体系的分道扬镳。

美国追求“智能的最高点”，中国建设“智能的最大覆盖面”

美国AI战略的核心词，是“领先”“胜出”和“主导”。

美国政府公布的AI行动计划明确提出，要赢得人工智能竞赛，巩固美国在AI领域的主导地位，并向全球输出由美国芯片、数据中心、云计算、模型、应用和标准组成的“全栈AI技术体系”。这种国家战略与硅谷的商业逻辑高度一致：集中最顶尖的人才、最昂贵的算力和最大规模的资本，率先突破AGI乃至更强的超级智能，从而控制下一代技术平台。

因此，美国走的是一条“All in AI”的路线：将前沿模型视为决定未来国力、军力、资本回报和全球规则的技术制高点。它要回答的问题是：谁能够首先造出世界上最强大的智能？

中国正在回答另一个问题：如何把AI变成整个经济体系的新型基础设施？

在WAIC现场，最引人注目的并非某一个“明星模型”，而是AI进入工厂、能源、金融、医疗、交通、农业、零售和城市治理的密度。智能体开始从“回答问题”转向“执行任务”，端侧AI从云端走向产线、设备和可穿戴终端，人形机器人则开始从舞台表演进入工厂和商业服务场景。这正是“AI in All”。不是把所有资源押在一个终极模型上，而是让AI进入所有行业、所有流程和所有终端。当前的情况是：美国试图把智能的天花板推到最高，中国则试图把智能的地板铺得最广。前者争夺“最强大脑”，后者建设“智能社会”。

美国把顶尖模型变成稀缺商品，中国把开源模型变成生态基础设施

美国最具影响力的前沿模型，主要掌握在少数超级科技公司手中。闭源AI生态既可以保护技术秘密，也能够形成定价权、用户锁定和平台租金。

其商业本质，是维持顶尖智能的相对稀缺性，再通过全球API调用、云服务和企业订阅实现高利润变现。

中国的竞争策略，则越来越倾向于开源或开放权重。DeepSeek、Qwen、智普、Kimi等模型快速迭代，不只是为了证明中国也能够开发强大的基础模型，更重要的是降低开发者、企业和其他国家部署AI的门槛。开源在这里不是慈善，而是一种极具进攻性的生态战略。当一个模型被更多开发者采用、被更多企业本地化部署、被更多国家用于建设主权AI时，它就在争夺全球人工智能的“默认底座”。

美国出口限制的初衷，是延缓中国取得先进算力、芯片和半导体设备的速度。然而，这些限制也产生了一个重要的反作用：迫使中国加速国产替代、算法效率、软硬件协同和开放生态建设。从2022年开始，美国持续扩大对中国先进计算芯片、半导体设备和相关软件工具的限制。美国战略研究机构的分析也指出，这些措施虽然增加了中国企业的技术成本，却同时加速了中国半导体产业的本土化和自主化进程。

封锁不会自动带来创新，但会改变创新的方向。中国正在从依赖单一顶尖硬件，转向追求“可获得算力条件下的最大智能产出”。近期研究甚至提出，美国的技术限制客观上提高了开放、可本地部署AI系统的战略价值，推动中国开发者更加积极地参与开源模型生态。

今天再用“美国领先中国数年”来描述模型差距，已经明显失真。多数顶尖的AI科学家学者认为中美最顶尖的AI模型水平只有3到6个月的差距。而且在一些特定的领域，中美模型自2025年以来已经开始多次交替领先。

当然，综合排行榜接近并跑，并不意味著所有能力已经完全同质。在网络安全，长时智能体任务，Vibe Coding软件工程等高难度任务上，中国前沿模型与美国领先模型之间仍存在相当大的差距。

因此，更准确的判断是：美国仍然拥有一个狭窄、动态、因任务而异的前沿窗口，但已经不再拥有代际式的绝对领先。未来的关键，也不只是哪个模型在排行榜上多得两分，而是谁能够以更低成本、更高可控性和更广泛的生态，把智能扩散到全球。

美国领先“数字智能”，中国在“物理智能”打开新战场

过去几年的AI竞争，主要发生在数字世界：语言、代码、图像、视频和知识推理。在这个阶段，美国凭借GPU、云计算、基础模型、顶尖人才和风险资本，建立了明显优势。但是，AI的下一程，不只是“会说话”，而是“会工作”。

WAIC 2026释放出的最强产业信号，正是具身智能正在从炫技走向部署。企业关注的重点，已经从机器人能否走路、跳舞，转向机器人能否长时间稳定工作、理解复杂环境、完成长序列任务，并真正进入工厂、仓储、医疗、家庭和商业服务。

中国在这一战场拥有独特优势：全球最完整的制造业体系、密集的供应链、庞大的工程师群体、丰富的工业场景，以及将新产品快速降本和规模化量产的能力。斯坦福AI指数显示，中国占全球工业机器人新增安装量的54%，超过世界其他国家的总和。大模型赋予机器人“大脑”，制造业则提供身体、场景、数据、迭代速度和成本曲线。

这并不意味著中国已经必然取得领先。高可靠执行器、精密传感器、基础软件、长周期稳定性、安全标准以及真正可规模化的商业模式，仍然是具身智能必须跨越的门槛。但是，中国第一次有机会不再跟随美国定义的纯软件路线，而是在“模型—芯片—机器人—工厂—供应链”一体化的新赛道中，形成自己的领先窗口。美国最强的AI，可能首先存在于数据中心。中国最有竞争力的AI，则可能首先出现在工厂、汽车、机器人、城市和千家万户之中。

美国输出“技术栈与同盟”，中国输出“开放生态与能力建设”

中美AI分化最深的一层，不在技术，而在全球治理。美国将AI视为国家竞争、供应链安全和国际影响力的核心工具。其政策强调向盟友和合作伙伴输出美国的全栈AI体系，同时降低其他国家对竞争对手技术的依赖。安全在这里，首先表现为国家安全、技术控制、供应链可信度和同盟体系的问题。美国官方文件甚至明确提出，要让全球继续运行在美国技术之上。

中国在WAIC提出的叙事，则把开放、普惠、发展权和全球南方的能力建设放在突出位置。大会期间，29个国家签署成立世界人工智能合作组织的协议。中国同时宣布，未来五年将向发展中国家提供五千个人工智能培训和研修名额，与东盟、非盟、阿盟、金砖国家等建设AI应用合作中心，并推动智能气象预警方案在三十个国家落地。这并不代表中国没有国家利益，也不代表美国不关心安全和公共利益。两国都在争夺技术影响力、标准制定权和国际伙伴。区别在于，美国主要通过技术栈、资本、出口体系和盟友网络塑造秩序；中国则试图通过开源模型、产业应用、基础设施合作和多边治理机制扩大影响。

美国提供的，是一个性能强大但由少数平台控制的AI体系。中国试图提供的，则是一个成本更低、能够本地部署、允许自主改造并与本国产业结合的AI体系。未来世界各国选择的，可能不只是一款模型，而是一整套AI发展模式：

是依赖少数美国平台提供的最强智能，还是采用成本更低、可以本地部署和自主改造的开放体系？是把AI视为少数国家和企业的战略资产，还是把它视为所有国家都应当有机会使用的新型公共基础设施？

真正的胜负：如何让AI提升社会生产力

WAIC 2026让笔者更加确信，中美AI竞争已经进入第二阶段。第一阶段比拼的是模型、参数、芯片和排行榜；第二阶段比拼的，将是产业渗透率、全要素生产率、生态扩散能力、物理世界执行力，以及整个社会能否建立对AI的长期信任。

美国可能继续定义智能的上限，中国则有机会定义智能如何进入现实世界。一个负责突破，一个负责扩散；一个建立高利润的前沿平台，一个构建低成本的产业智能系统。两条道路未必完全割裂，也可能相互学习、彼此渗透，但其战略重心已经越来越清晰。

对香港而言，这种“分道扬镳”不是只能选边站的困境，而是一次重新定位的机会。香港可以连接内地的开源模型、硬件制造和产业场景，与全球资本、专业服务、国际标准和治理体系，成为两套AI生态之间的验证者、翻译者和超级接口。香港真正的价值，不是重复内地已有的AI产业，而是帮助国家的AI技术获得国际资本的理解、全球市场的信任和跨境治理的认可。

未来真正赢得AI时代的国家，未必是最早宣布实现AGI的国家，而可能是最早把智能变成像电力、互联网和金融系统一样——可靠、低成本、可获得、可治理，并真正提升整个社会生产力的国家。美国正在争夺谁拥有世界上最强的AI。而中国正在回答，如何让AI成为整个社会的能力。这才是WAIC 2026所揭示的，中美人工智能发展道路上的，最深刻的分道扬镳。

（作者系香港理工大学商业人工智能博士课程总监，文章仅代表作者个人观点）