AI競賽投資策略：2026全球支出2.52兆美元

Q: 中國AI發展面臨的最大挑戰是什麼？

中國AI面臨三大挑戰：一是高端晶片供應受限，二是基礎研究能力相對薄弱，三是人才流失問題。不過，中國在應用落地和商業化方面的能力不容小覷。

Q: 投資者應該如何看待AI領域的估值風險？

AI領域確實存在估值泡沫風險。建議投資者關注三個核心指標：真實營收增長、技術壁壘的可持續性、以及管理層對AI治理的態度。選擇有基本面支撐的標的。

AI競賽投資是這篇文章討論的核心

美中AI世紀博弈：Kei Koizumi解讀這場決定全球科技版圖的終極競賽 — AI時代的美中博弈，不僅是技術競爭，更是制度、人才與資本的多維度較量。圖片來源：Pexels

💡 快速精華

核心結論：美中AI競賽本質是「開放創新生態」對決「國家資本主義動員」，兩者各有優勢，贏家尚未定論。
關鍵數據：2026年全球AI支出達2.52兆美元（年增44%），中國2025年AI投資980億美元，其中政府出資560億美元。
行動指南：投資者應關注AI基礎設施、晶片供應鏈及數據治理合規企業，分散風險佈局美中兩大市場。
風險預警：地緣政治緊張可能導致技術標準分裂，跨國企業需建立「雙軌供應鏈」思維。

一、引言：AI競賽的冷戰2.0版本？
二、美國AI戰略的核心盤算：開源與安全雙軌並行
三、中國AI路徑：集中力量辦大事的另類實踐
四、人才爭奪戰：隱形戰線上的較量
五、投資者視角：在AI競賽中尋找確定性
六、未來五年：三種可能的賽局劇本

一、引言：AI競賽的冷戰2.0版本？

2025年，《The Wire China》刊出一篇引人深思的專訪，受訪者Kei Koizumi——這位曾在歐巴馬與拜登政府擔任白宮科技政策辦公室要職的科技政策專家——對美中AI競賽給出了相當犀利的解讀。說實話，這場競賽比大部分人想像的更複雜，也更危險。

Koizumi的觀察相當到位：美中AI競爭常被描繪成零和博弈，彷彿誰先達到AGI（通用人工智能）誰就贏得一切。但現實沒那麼戲劇化。這更像是一場多維度的馬拉松，比的是誰能在晶片、算法、人才、數據這四個賽道上同時保持領先——或者至少不落後太多。

有意思的是，Koizumi特別點出一個常被忽略的事實：創新來源於基礎研究的突破。無論是美國的市場驅動模式還是中國的產業政策模式，最終都要回歸到「誰能做出真正的原創性發現」這個問題上。這話說得挺重的——畢竟過去幾十年，AI領域的重大突破大多來自美國的大學和實驗室。

專家見解：Koizumi指出，美國將AI視為國家戰略資產，但同時堅持開源精神和多方合作的傳統。這看似矛盾，實則是美國科技生態系的獨特優勢——政府、企業、學術界形成創新三角，各自發揮所長。中國則採取「集中力量辦大事」的打法，政府主導投入巨量資源，短期內確實能快速推進應用落地，但長期創新能力仍待驗證。

二、美國AI戰略的核心盤算：開源與安全雙軌並行

說到美國的AI策略，Koizumi的解讀相當精準。美國這邊走的是一條「戰略開放」的路線——聽起來有點矛盾，但仔細想想還挺聰明。

一方面，美國政府持續推動AI倫理與安全框架的建立。2023年拜登政府的AI行政命令、2024年的一系列安全指南，都強調AI發展必須在可控範圍內進行。這不是要踩剎車，而是要確保AI這輛車不會失控撞向人群。另一方面，美國學術界和產業界依然保持著開源協作的傳統——PyTorch、TensorFlow這些主流框架都是開源的，頂級會議的論文也基本公開。這種「開放創新」的生態，恰恰是美國AI能持續領先的關鍵。

根據Time雜誌的分析，美國在晶片、模型和商業化層面都處於領先地位。NVIDIA的GPU壟斷了高端AI訓練市場，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind等公司在大模型領域持續推進前沿。不過Koizumi也提醒，這種領先並非不可撼動——中國在某些應用場景的落地速度相當驚人。

美國的另外一張王牌是盟友體系。晶片出口管制不只是美國一家的事，日本、荷蘭、韓國都加入了這個「技術圍堵網」。這讓中國想要獲取高端晶片變得相當困難。但Koizumi也警告，過度封鎖可能適得其反——中國正在加速發展自主晶片產業，華為的昇騰芯片就是一例。

三、中國AI路徑：集中力量辦大事的另類實踐

中國這邊的打法完全不同，Koizumi將其概括為「以巨量數據與高效政府投入為底盤」。這話說得挺形象——中國確實把AI當成國家基礎設施來建設。

數據相當驚人。根據《南華早報》報導，中國2025年的AI資本支出預計達到980億美元，其中政府投資560億美元，互聯網巨頭貢獻240億美元。這個規模比很多國家的GDP還高。更關鍵的是，這些錢不是撒胡椒麵，而是集中在幾個戰略方向：自主晶片研發、AI+產業賦能、公共治理應用。

中國的數據優勢是Koizumi特別提到的一點。14億人口產生的海量數據，加上政府掌握的公共數據，為AI訓練提供了燃料。不過他也指出，數據質量和多樣性同樣重要——這方面中國還有提升空間。中國正在推動的「AI+」戰略，就是要把AI嵌入製造業、醫療、交通、金融等各行各業，目標是到2030年成為全球AI領導者。

但Koizumi也點出了中國模式的一些隱憂。晶片被卡脖子是現實問題，高端GPU的短缺直接限制了大模型的訓練規模。言論環境對創新的影響也不好忽視——AI研究需要開放的思想交流，這一點美國的大學文化明顯更有優勢。

有意思的是，中國正在走一條「實用主義」路線。既然短期內追不上美國的基礎研究，那就把AI應用做到極致。德國之聲報導指出，中國正在開發成本更低、效率更高的AI模型，瞄準全球南方市場——這可能是一條差異化競爭的路子。

專家見解：Koizumi認為，中國的AI策略體現了「國家資本主義」的邏輯——政府設定戰略方向，調動全社會資源衝刺。這種模式在追趕階段效率極高，但到了前沿探索階段，缺乏自下而上的創新機制可能成為瓶頸。他建議投資者關注中國AI企業的「落地能力」和「政策敏感度」，這兩點決定了企業能否在政府主導的市場中生存。

四、人才爭奪戰：隱形戰線上的較量

這場AI競賽的勝負，最終要落到人身上。Koizumi對此相當敏銳——他警告說，美國的移民政策正在成為AI競爭的短板。

說來諷刺，美國AI產業的領先很大程度上歸功於吸引全球頂尖人才的能力。根據Forbes的報導，美國AI人才中有相當比例是外國出生的，但特朗普政府的AI計劃卻對移民政策隻字不提。這導致一個尷尬局面：一方面美國需要更多AI人才，另一方面移民政策卻在把人才往外推。

其他國家可不傻。加拿大、英國、澳洲都在推出針對AI人才的快速移民通道，中國也在大力吸引海外人才回流。IFP智庫的分析指出，美國如果不及時調整，可能在人才競爭中落於下風。

中國這邊則是「本土培養+海外引進」雙管齊下。清華、北大、上海交大等頂級高校每年輸出大量AI人才，政府還設立了各種人才計劃吸引海外華人科學家回國。不過Koizumi也指出，中國面臨的挑戰是「人才流失」——很多最優秀的AI研究者最終還是選擇去美國或歐洲工作。

人才競爭的另外一個維度是倫理與價值觀。Koizumi提到，美國強調AI倫理和安全，這在某種程度上也影響了人才流向——很多研究者更願意在一個重視AI安全、有清晰倫理框架的環境中工作。中國雖然也開始關注AI治理，但在實際操作中，效率往往優先於安全考量。

五、投資者視角：在AI競賽中尋找確定性

對於投資者來說，這場AI競賽意味著什麼？Koizumi的建議相當務實。

首先，AI領域將是未來十年的關鍵投資焦點。這不是新鮮事，但Koizumi提醒我們要看清楚不同賽道的風險收益比。根據Gartner的預測，2026年全球AI支出將達到2.52兆美元，年增長率44%。這塊蛋糕足夠大，但怎麼切是門學問。

Koizumi建議投資者關注幾類企業：

AI基礎設施提供商：雲計算、數據中心、AI專用晶片。這是AI產業的「鏟子」，不管誰贏得AI競賽，基礎設施都是剛需。
具備數據護城河的企業：擁有獨特數據資源、且數據治理合規的公司。數據是AI的燃料，優質數據越來越稀缺。
AI+垂直應用領先者：在醫療、金融、製造等特定領域實現AI深度落地的企業。這些公司往往有更清晰的商業模式。

對於中國市場，Koizumi建議投資者關注政策的風向。中國的AI投資很大程度上由政府驅動，政策指向哪裡，資金就流向哪裡。目前看來，AI+製造、AI+政務、自主可控是三大重點方向。

風險方面，Koizumi特別提到地緣政治風險。美中之間的技術脫鉤可能導致AI生態分裂，企業可能需要同時維護兩套技術棧。對於跨國企業和投資者來說，建立「雙軌供應鏈」思維變得越來越必要。

另一個風險是估值泡沫。AI概念火熱，很多公司的估值已經透支了未來幾年的增長。Koizumi建議投資者篩選那些有真實營收、有清晰商業模式、有技術壁壘的企業，而不是追風口。

專家見解：Koizumi強調，投資者需要建立「長期視角+風險治理」的雙重框架。AI產業的發展不會一帆風順，技術突破、政策變化、市場波動都可能帶來短期震盪。建議投資者選擇那些在技術領先和治理能力之間取得平衡的企業和基金，這樣才能在AI競賽的馬拉松中堅持到最後。

六、未來五年：三種可能的賽局劇本

站在2026年的節點展望未來，Koizumi勾勒出三種可能的賽局走向。

劇本一：美國持續領先，差距逐步拉大。這種情況下，美國在基礎研究、算法突破、晶片製造等核心領域保持優勢，中國雖然在應用層面有所突破，但難以撼動美國的技術主導地位。全球AI生態以美國標準為核心，中國形成相對獨立的技術體系。

劇本二：中國彎道超車，實現局部領先。中國在應用落地、成本控制、新興市場開拓等方面建立優勢，特別是在AI+製造、智慧城市等領域取得突破。美國在高端技術領先，中國在中端和應用層領先，全球AI市場呈現「雙極」格局。

劇本三：合作與競爭並存，形成新平衡。經過初期的激烈對抗，雙方意識到完全脫鉤成本過高，在AI治理、安全標準、基礎研究等領域開展有限合作，在核心技術和市場准入等領域保持競爭。這可能是最現實的結局。

Koizumi坦言，哪種劇本會成真，取決於太多變數：美國的移民政策能否改善、中國的晶片自主能否突破、全球AI治理框架能否建立、意外事件會否改變格局。唯一確定的是，這場競賽還遠未結束。

對於企業和個人來說，最重要的是保持戰略靈活性。不要把所有賭注押在一邊，要為不同的未來做好準備。這場AI世紀博弈，才剛剛進入中局。

常見問題解答

美中AI競賽對普通消費者有什麼影響？

短期內，消費者可能會感受到AI產品和服務的快速迭代與降價。中美競爭加速了技術創新，更便宜的AI模型、更強大的應用正在湧入市場。但長期來看，技術標準的分裂可能導致不同生態系統的不兼容——你用的AI助手可能無法與另一個生態的服務無縫對接。

中國AI發展面臨的最大挑戰是什麼？

根據多方分析，中國AI面臨三大挑戰：一是高端晶片供應受限，美國的出口管制直接影響大模型訓練；二是基礎研究能力相對薄弱，原創性突破較少；三是人才流失問題，頂尖AI研究者仍傾向於在海外工作。不過，中國在應用落地和商業化方面的能力不容小覷。

投資者應該如何看待AI領域的估值風險？

AI領域確實存在估值泡沫風險，許多公司的股價已經透支了未來增長。建議投資者關注三個核心指標：真實營收增長（而非用戶數或概念炒作）、技術壁壘的可持續性、以及管理層對AI治理的態度。避開那些只講故事沒有商業模式的公司，選擇有基本面支撐的標的。

結語：選擇的藝術

Kei Koizumi的這番分析，為我們理解美中AI競賽提供了一個相當清晰的框架。這不是一場簡單的「誰贏誰輸」的零和遊戲，而是兩種創新模式、兩種治理哲學、兩種發展路徑的深度較量。

美國的優勢在於開放創新的生態系統、強大的基礎研究能力、以及吸引全球人才的品牌效應。中國的優勢在於國家動員能力、海量數據資源、以及快速落地的執行力。兩者各有長處，也各有短板。

對於企業決策者和投資者來說，最重要的不是押注哪一邊會贏，而是理解這場競賽的本質，找到自己在其中可以扮演的角色。無論是技術供應商、應用開發者、還是投資機構，都需要建立「雙視角」——既要理解美國市場的邏輯，也要把握中國市場的機會。

這場AI世紀博弈還在繼續，而我們每個人都是參與者和見證者。

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參考資料

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