文｜許煒華

透過2026世界人工智能大會，不難發現，中美在人工智能發展路徑上正演變為兩套技術、產業與治理體系的分道揚鑣：美國在爭奪“最強大腦”，中國在建設“智能社會”，這是漸行漸遠的兩套AI發展範式。

筆者剛從上海參加完2026世界人工智能大會（WAIC）回來，最深的感受，不是中國又發布了多少大模型，也不是展館裡出現了多少人形機器人，而是中國人工智能的發展邏輯，正在發生一次根本性的轉向。

今年的WAIC以“智能夥伴，共創未來”為主題，匯聚逾千家企業、三千餘項展品及三百多款首發產品。大會最鮮明的三條主線，被概括為“具身、興業、善治”：人工智能從數字世界走向物理世界，從展示能力走向創造生產力，同時從單純追求性能，走向安全、治理與普惠。這意味著，中國已經不再滿足於沿著美國頂尖科技公司劃定的賽道追趕，而是在外部技術限制、國內產業稟賦和超大規模市場的共同作用下，逐漸形成一條不同於美國的AI發展道路。

從宏觀層面來說，美國更加強調的是如何盡快實現通用人工智能AGI。而以OpenAI和Anthropic為首的閉源AI模型仍然大幅度領先中國AI模型。而中國則是提出AI+，一個全產業AI賦能總體戰略，並以百花齊放的開源模型加上不斷的迭代更新來追趕美國。首先說明，美國並非不重視AI的產業應用，中國也沒有放棄通用人工智能；美國同樣擁有開源AI模型，中國也同樣存在閉源商業AI生態。真正的差異，不是“有”與“沒有”，而是國家資源、資本市場、企業戰略和治理體系把什麼放在中心。

中美AI競爭，正在從同一條跑道上的前後距離，演變為兩套技術、產業與治理體系的分道揚鑣。

美國追求“智能的最高點”，中國建設“智能的最大覆蓋面”

美國AI戰略的核心詞，是“領先”“勝出”和“主導”。

美國政府公布的AI行動計劃明確提出，要贏得人工智能競賽，鞏固美國在AI領域的主導地位，並向全球輸出由美國芯片、數據中心、雲計算、模型、應用和標準組成的“全棧AI技術體系”。這種國家戰略與硅谷的商業邏輯高度一致：集中最頂尖的人才、最昂貴的算力和最大規模的資本，率先突破AGI乃至更強的超級智能，從而控制下一代技術平台。

因此，美國走的是一條“All in AI”的路線：將前沿模型視為決定未來國力、軍力、資本回報和全球規則的技術制高點。它要回答的問題是：誰能夠首先造出世界上最強大的智能？

中國正在回答另一個問題：如何把AI變成整個經濟體系的新型基礎設施？

在WAIC現場，最引人注目的並非某一個“明星模型”，而是AI進入工廠、能源、金融、醫療、交通、農業、零售和城市治理的密度。智能體開始從“回答問題”轉向“執行任務”，端側AI從雲端走向產線、設備和可穿戴終端，人形機器人則開始從舞台表演進入工廠和商業服務場景。這正是“AI in All”。不是把所有資源押在一個終極模型上，而是讓AI進入所有行業、所有流程和所有終端。當前的情況是：美國試圖把智能的天花板推到最高，中國則試圖把智能的地板鋪得最廣。前者爭奪“最強大腦”，後者建設“智能社會”。

美國把頂尖模型變成稀缺商品，中國把開源模型變成生態基礎設施

美國最具影響力的前沿模型，主要掌握在少數超級科技公司手中。閉源AI生態既可以保護技術秘密，也能夠形成定價權、用戶鎖定和平台租金。

其商業本質，是維持頂尖智能的相對稀缺性，再通過全球API調用、雲服務和企業訂閱實現高利潤變現。

中國的競爭策略，則越來越傾向於開源或開放權重。DeepSeek、Qwen、智普、Kimi等模型快速迭代，不只是為了證明中國也能夠開發強大的基礎模型，更重要的是降低開發者、企業和其他國家部署AI的門檻。開源在這裡不是慈善，而是一種極具進攻性的生態戰略。當一個模型被更多開發者採用、被更多企業本地化部署、被更多國家用於建設主權AI時，它就在爭奪全球人工智能的“默認底座”。

美國出口限制的初衷，是延緩中國取得先進算力、芯片和半導體設備的速度。然而，這些限制也產生了一個重要的反作用：迫使中國加速國產替代、算法效率、軟硬件協同和開放生態建設。從2022年開始，美國持續擴大對中國先進計算芯片、半導體設備和相關軟件工具的限制。美國戰略研究機構的分析也指出，這些措施雖然增加了中國企業的技術成本，卻同時加速了中國半導體產業的本土化和自主化進程。

封鎖不會自動帶來創新，但會改變創新的方向。中國正在從依賴單一頂尖硬件，轉向追求“可獲得算力條件下的最大智能產出”。近期研究甚至提出，美國的技術限制客觀上提高了開放、可本地部署AI系統的戰略價值，推動中國開發者更加積極地參與開源模型生態。

今天再用“美國領先中國數年”來描述模型差距，已經明顯失真。多數頂尖的AI科學家學者認為中美最頂尖的AI模型水平只有3到6個月的差距。而且在一些特定的領域，中美模型自2025年以來已經開始多次交替領先。

當然，綜合排行榜接近並跑，並不意味著所有能力已經完全同質。在網絡安全，長時智能體任務，Vibe Coding軟件工程等高難度任務上，中國前沿模型與美國領先模型之間仍存在相當大的差距。

因此，更準確的判斷是：美國仍然擁有一個狹窄、動態、因任務而異的前沿窗口，但已經不再擁有代際式的絕對領先。未來的關鍵，也不只是哪個模型在排行榜上多得兩分，而是誰能夠以更低成本、更高可控性和更廣泛的生態，把智能擴散到全球。

美國領先“數字智能”，中國在“物理智能”打開新戰場

過去幾年的AI競爭，主要發生在數字世界：語言、代碼、圖像、視頻和知識推理。在這個階段，美國憑藉GPU、雲計算、基礎模型、頂尖人才和風險資本，建立了明顯優勢。但是，AI的下一程，不只是“會說話”，而是“會工作”。

WAIC 2026釋放出的最強產業信號，正是具身智能正在從炫技走向部署。企業關注的重點，已經從機器人能否走路、跳舞，轉向機器人能否長時間穩定工作、理解復雜環境、完成長序列任務，並真正進入工廠、倉儲、醫療、家庭和商業服務。

中國在這一戰場擁有獨特優勢：全球最完整的製造業體系、密集的供應鏈、龐大的工程師群體、豐富的工業場景，以及將新產品快速降本和規模化量產的能力。斯坦福AI指數顯示，中國佔全球工業機器人新增安裝量的54%，超過世界其他國家的總和。大模型賦予機器人“大腦”，製造業則提供身體、場景、數據、迭代速度和成本曲線。

這並不意味著中國已經必然取得領先。高可靠執行器、精密傳感器、基礎軟件、長周期穩定性、安全標準以及真正可規模化的商業模式，仍然是具身智能必須跨越的門檻。但是，中國第一次有機會不再跟隨美國定義的純軟件路線，而是在“模型—芯片—機器人—工廠—供應鏈”一體化的新賽道中，形成自己的領先窗口。美國最強的AI，可能首先存在於數據中心。中國最有競爭力的AI，則可能首先出現在工廠、汽車、機器人、城市和千家萬戶之中。

美國輸出“技術棧與同盟”，中國輸出“開放生態與能力建設”

中美AI分化最深的一層，不在技術，而在全球治理。美國將AI視為國家競爭、供應鏈安全和國際影響力的核心工具。其政策強調向盟友和合作夥伴輸出美國的全棧AI體系，同時降低其他國家對競爭對手技術的依賴。安全在這裡，首先表現為國家安全、技術控制、供應鏈可信度和同盟體系的問題。美國官方文件甚至明確提出，要讓全球繼續運行在美國技術之上。

中國在WAIC提出的敘事，則把開放、普惠、發展權和全球南方的能力建設放在突出位置。大會期間，29個國家簽署成立世界人工智能合作組織的協議。中國同時宣布，未來五年將向發展中國家提供五千個人工智能培訓和研修名額，與東盟、非盟、阿盟、金磚國家等建設AI應用合作中心，並推動智能氣象預警方案在三十個國家落地。這並不代表中國沒有國家利益，也不代表美國不關心安全和公共利益。兩國都在爭奪技術影響力、標準制定權和國際夥伴。區別在於，美國主要通過技術棧、資本、出口體系和盟友網絡塑造秩序；中國則試圖通過開源模型、產業應用、基礎設施合作和多邊治理機制擴大影響。

美國提供的，是一個性能強大但由少數平台控制的AI體系。中國試圖提供的，則是一個成本更低、能夠本地部署、允許自主改造並與本國產業結合的AI體系。未來世界各國選擇的，可能不只是一款模型，而是一整套AI發展模式：

是依賴少數美國平台提供的最強智能，還是採用成本更低、可以本地部署和自主改造的開放體系？是把AI視為少數國家和企業的戰略資產，還是把它視為所有國家都應當有機會使用的新型公共基礎設施？

真正的勝負：如何讓AI提升社會生產力

WAIC 2026讓筆者更加確信，中美AI競爭已經進入第二階段。第一階段比拼的是模型、參數、芯片和排行榜；第二階段比拼的，將是產業滲透率、全要素生產率、生態擴散能力、物理世界執行力，以及整個社會能否建立對AI的長期信任。

美國可能繼續定義智能的上限，中國則有機會定義智能如何進入現實世界。一個負責突破，一個負責擴散；一個建立高利潤的前沿平台，一個構建低成本的產業智能系統。兩條道路未必完全割裂，也可能相互學習、彼此滲透，但其戰略重心已經越來越清晰。

對香港而言，這種“分道揚鑣”不是只能選邊站的困境，而是一次重新定位的機會。香港可以連接內地的開源模型、硬件製造和產業場景，與全球資本、專業服務、國際標準和治理體系，成為兩套AI生態之間的驗證者、翻譯者和超級接口。香港真正的價值，不是重複內地已有的AI產業，而是幫助國家的AI技術獲得國際資本的理解、全球市場的信任和跨境治理的認可。

未來真正贏得AI時代的國家，未必是最早宣布實現AGI的國家，而可能是最早把智能變成像電力、互聯網和金融系統一樣——可靠、低成本、可獲得、可治理，並真正提升整個社會生產力的國家。美國正在爭奪誰擁有世界上最強的AI。而中國正在回答，如何讓AI成為整個社會的能力。這才是WAIC 2026所揭示的，中美人工智能發展道路上的，最深刻的分道揚鑣。

（作者係香港理工大學商業人工智能博士課程總監，文章僅代表作者個人觀點）