在全球AI投资领域里，美国占比高达85%，中国占比10%（市场投入，不参考汇率和政府投资情况下），剩下的5%由所谓的欧洲和日本等十几个国家共同占有。
在算法和芯片领域，美国有巨头open AI 、特斯拉、芯片（英伟达）遥遥领先，中国在语言处理有科大讯飞、计算机视觉有华为、图像识别有商汤科技。双方争夺的高点不一，各有优势。
两国主要区别还是在概念和商业运用中的不同，中国有庞大实体行业应用远超美，汽车的智能驾驶，工业2.5的智能化工厂，还包括生活中的智能家电、智能手机等。算力上也许我们和美国差距巨大，但算法上我们和美国并没有啥差距。思维差异所导致，AI算法最佳语言是模糊思维，这是汉语优于英语的地方，也是英语无法逾越的鸿沟。
杠精在这里开始出现了，谁说美国没有商业领域的运用，特斯拉智能驾驶世界第一，怎么就被你吃了。
强调一点，不是说美国没有，而是运用领域相对较差。就拿特斯拉来说，它的智驾连L3级别都达不到，和华为的问界相比差距甚大，特斯拉最多算是辅助驾驶，和智驾还有相当遥远的路要走。
再说个例子，美国想强行剥离的TikTok，他的智能算法，美国至今学不会。很多人都觉得不可能，硅谷的人才一大把，他们什么都做的出来。还真不行，看看美国政客的态度你就懂了。
形成两国方向不同的原因，一个西方不愿意说，中国也故意不说的点。就是电力基础设施和5G，没有这2样AI很难走远。AI需要很强的电力支撑，就这一点放眼世界也只有中国能满足。美国的微软、谷歌等所谓的AI巨头，其AI并未实际落地，更多的不过是噱头，只是帮助这些大佬们身家上涨了，影响股市。
当然美国还是很强的，美AI公司做了开源，国内类似公司不可能有资方，除非大厂自研。美国在努力的研究，在创新、基础性方面，确实比中国强。
总结，中美在AI上的差距主要在于「确定技术方向」上，一旦方向确定，中国的优势是学习能力很快，中美在AI上的差距应该能在一两年内追上。就拿新能源汽车来说，日本人选的是氢架构，丰田走的是混动架构，而中美抛开日本走的电池架构。
美国的GPU确实厉害，人才也多。科技竞争最终比拼的是人才密度和行业积累，这点我们不仅不笨而且学习力超强，用网友话说:你们负责想象，我们负责实现。
