虽然技术上仍有差距，但是中国所走的人工智能大众化、普惠化、通用技术化，致力于与社会服务、产业结合的发展路径，无疑更符合产业一般规律和技术伦理道德，这正是技术最深厚的生命力所在。
2025年毫无疑问是一个AI应用爆发之年，这一年全球AI应用下载量突破150亿次，几乎是人手两三个大模型了。现在尽管还有人质疑人类的AI走错了方向（比如北大的汪丁丁教授），但是AI已成为重塑社会的关键技术动力，这是无疑的。
2025更是中国人工智能大模型元年。2023年美国ChatGPT问世后，曾有很多评论认为中国已经输掉了竞争。不过，2025年中国AI领域黑马不断，麻省理工学院与开源平台Hugging Face的联合报告显示，过去一年，中国研发的开源模型全球下载量超过60亿次，暴增421%，全球占比达到17.1%，反超美国的15.8%，位居全球第一。
现在态势愈发清晰，全球AI的竞争仍旧延续了互联网时代G2的竞争模式，即上桌的国家只有中国和美国，目前全球下载量前100的大模型，基本由中美垄断。这种两强相争的态势，加上AI逐渐从实验室走向社会的趋势，使得中美人工智能发展路径谁优谁劣的讨论不断升温。
去年下半年起，《经济学人》、《纽约时报》等大量西媒就陆续发表分析文章。最近把这个话题带热的，则是美国著名科技媒体《互联网科技时代》（Tech Times），它关注到了新走俏的AI健康阿福，并对比了中美AI发展目标的差异，引发了不少共鸣。相比来看，国内相关讨论的少一些，本文也算一个抛砖引玉。
1.精英化、收费制V.S.大众化、普惠性
对于消费者来说，中美AI应用最明显的是收费和免费的区别。笔者最近关注中美医疗应用大模型，在使用体验过程中，对各自奉行的运营逻辑深有感触。美国总体而言实行了闭环的收费制，最重要的健康医疗类大模型Claude，每月订阅收费20-100美元不等，企业用户更需要高达5万美元以上，也就是说你只有注册成为收费会员，才可能得到有价值的咨询。
而中国面向普通用户的AI服务，基本是免费模式。目前中国最流行的AI健康助手——蚂蚁集团旗下的“蚂蚁阿福”，使用者可以免费使用它进行咨询、挂号、分析影像和化验报告等，截至2026年1月份，单日用户提问超1000万次。
即便不是这种专业类AI助手，普通类大模型之间的差异也都基本如此。ChatGPT产品分为三个层级，ChatGPT Go每月8美元，ChatGPT Plus每月20美元，ChatGPT Pro每月更是高达200美元。而中国人使用Deepseek、豆包、千问都不需要付费。
再举一例。《纽约时报》1月5日曾经做了一篇名为《“AI救了他的命”：中国医生借助人工智能识别胰腺癌》的报道，故事讲述的是宁波某医院借助阿里达摩院开发的AI模型Panda，帮助退休泥瓦匠邱某发现了早期胰腺癌。根据报道，这个系统借助积累的影像数据库，已经帮助医生发现了二十多例胰腺癌，其中14例为传统影像诊断无法发现的早期，而CT+AI的诊断价格仅为25美元。
(《纽约时报》关于中国医疗AI应用的报道）
美国对标的早期肿瘤筛查大模型Tempus.ai，对医院端则是每个病例收取1200美元，2024年因此创收4.45亿美元；对于普通用户，进行一般健康数据收费，每月29美元，2025年估计收入1.5亿美元。《纽约时报》的这篇文章在美国引起了不小的反响，大家都惊叹于中国AI的应用广度和价格的亲民。
所以，AI应用在美国仍是一种价格不菲的“智力性收租资产”，而中国企业成功已经把它变成一种成本极低或者免费的“准公共产品”。《互联网科技时代》（Tech Times）本周的文章称，中美的人工智能竞赛正在遵循两种路径：美国走的是侧重于企业收益的专利保护、用户精英化模式，而中国正在进行的是社会优先，让AI摆脱“奢侈品”身份，致力于最大化其可及性（Access）的模式。
毫无疑问，美国AI大模型的商业模式对企业很有利，OpenAI每年的订阅费已经达到100亿美元，有助于企业进一步进行研发、带来更流畅的产品，但这也形成了技术使用的护城河效应，将多数民众拒之门外。比如现在全球安装ChatGPT的用户达到了8亿，其实付费使用者不过4000万，也就是说真正能比较充分享受AI便利的人，只占西方社会的极少数。《互联网科技时代》把美国个人需要承担的订阅费称为“AI税”，笔者觉得这个概括非常生动精确。
（中美AI大模型收费情况对比，图片来源：Tech Times）
而得益于中国AI大模型作为公共产品的提供，中国成为全球最大的“AI免税港”，成为普及应用最广泛的国家。益普索（Ipsos）的调查显示，中国80%以上的职场人士在利用AI辅助工作，这个比例全球最高，而美国仅为40%左右。昨晚刷朋友圈，看到一位好友说她的78岁母亲也学习用人工智能了，这正是得益于AI大模型免费之利。
再比如美国的最流行医疗AI模型Claude、OpenEvidence问世虽然都五年以上，但始终是一个小众软件（前者全球移动端用户为290万，后者的最新订阅用户是74万），与之形成鲜明对比的是，阿福问世半年来，越活用户就超过3000万。根据蚂蚁集团的统计，阿福用户55%来自三线及以下城市和乡村，我想哪怕是一个月5元的订阅费，也会让绝大多数人望而却步。
每一项技术或制度的进步，根本上要回答的问题是：它到底是有助于缩小阶层、地域鸿沟，还是扩大鸿沟，有助于社会机遇、资源均等化，还是扩大不均。
精英化、收费制的AI客观上是加剧不同基层之间的信息鸿沟，进而加剧成长机会、生活质量的不均等，而普惠性的大众化人工智能显然有助于缩小这个鸿沟，更有效弥补了中国这样一个发展中的大国，社会公共服务资源不足的问题。
笔者还注意到，蚂蚁阿福已接入王建安、廖万清院士等1000多位名医打造的“AI分身”，这些AI为分身能高效处理诊前咨询，相当于让一位医生发挥十倍的效能，从而使优质医疗资源能够突破地域限制，服务更广泛的人群，尤其是偏远地区的居民，这正是回答了技术的本质使命问题。
这几天有颇有言论影响力的几位朋友批评中国AI性能不如美国，越来越让人失望了，笔者不太认同。如果站在精英的视角，中国AI大模型的确不够完美，但是从长远角度来讲，影响技术竞争的最关键因素并不是它当下有多先进，而是它扎根社会的广度和深度。
二、垄断性高利润产业V.S.社会通用技术/产业基础设施
在对个人用户的收费与免费之间，背后反映的是中美AI发展的更深层的两种逻辑，即：是把AI作为一种垄断性的高利润产业来发展，还是作为一种各行业都能够轻易可达的社会通用技术来发展？
《经济学人》最近指出，美国各大实验室竞相研发能够超越大多数人类认知能力的巨大模型，然而，中国选择了截然不同的发展路径，着重推进现有AI技术在消费端和产业端的快速应用落地。笔者去年参加外滩大会时很有感触，不仅仅是AI在向制造业、餐饮、物流渗透，就是推拿按摩这种小众领域，也有企业在做落地尝试了。
那么这两种模式孰优孰劣呢？笔者不禁想起去年对产业界影响很大的一本书来，它是美国华人学者Jeffrey Ding所写的《技术与大国崛起》（Technology and the Rise of Great Powers:How Diffusion Shapes Economic Competition，普林斯顿大学出版社2024年8月出版）。
Jeffrey Ding认为第一次工业革命以来，全球产业发展基本可以归结为两种模式：一个是“部门主导型”（leading-sector;LS）导向，侧重于关心是否由本国率先做出科技创新，获得早期机会窗口产生的超额利润；另一种是“通用技术”（general-purpose technology;GPT）导向，侧重于谁有办法在整个经济部门中大规模采用并扩散技术。
作者指出，早期的竞争先机固然重要，但从长远的产业竞争看，真正决定大国经济权力兴衰的，并非谁先做出技术创新，而是谁更有能力将技术在经济领域中应用和扩散。
这个判断可以在三次工业革命，以及中国经济崛起中得到应验。比如，第一次工业革命中，蒸汽机系由法国人先发明，但是英国将其通用技术化，由此成为第一工业强国；第二次科技革命中，重大发明几乎全部始于欧洲，但是美国企业将其通用技术化，由此成为新的工业中心。在近二三十年全球竞争中，尽管中国不是技术原创地，却是将互联网、新能源等通用技术化做的最好的国家，以此实现弯道超车。
我们看其实看今天中美AI竞争也是遵循LS和GPT两种模式演进的。美国现在在人工智能发展上，具有鲜明的LS特色（或许这是先发国家的“先进陷阱”），而中国的阿里、蚂蚁、字节、腾讯等企业，却像当年的英国、美国那样，在努力将人工智能通用技术化。高盛前不久评价说，中国奉行的是“产业基础设施逻辑”（Public/Infrastructure Logic）。
现在看，中国不仅是AI社会服务领域渗透率最高的国家，也是在生产领域通用化做的做好的国家。根据麦肯锡的研究报告，得益于中国AI准公共产品化的策略，制造业AI采用率高达67%，现在中国智能工厂数量已经超越了3万家，而美国制造业AI采用率仅为34%，且多停留在库存管理等后台任务。
最让人惊讶的是，根据《经济学人》的报道，在人工智能算法最先进的美国，高达80%的初创公司却在使用中国开发的低成本大模型，这些中小企业根本无力负担本国AI模型的高昂成本。
所以说，中国AI的低成本、大众化、通用技术化扩散的路径是对的，有助于实现整个社会生产和商业形态发生变革，而不只是某个行业一枝独秀。当然本文倒没有要一口论定中国在这场竞争中已经获胜，我们也从来不质疑美国企业及时纠错的能力。但是仍然让人欣慰的是：中国企业虽然起点低，在芯片封锁、金融制裁等多重不利环境下，依然探索出一条更符合国情和产业深层逻辑的路径。
无独有偶，去年5月，微软总裁Brad Smith在出席参议院听证会时指出：“决定中美竞赛胜负的关键，在于谁的技术能在世界范围内获得最广泛的应用。”我们可以确信，虽然中国技术上仍旧是落后的，但是只要沿着这条方向继续完善提升，终究有机会继续创造之前的那样弯道超车的奇迹。"