在全球AI投資領域裏，美國占比高達85%，中國占比10%（市場投入，不參考匯率和政府投資情況下），剩下的5%由所謂的歐洲和日本等十幾個國家共同占有。
在演算法和芯片領域，美國有巨頭open AI 、特斯拉、芯片（輝達）遙遙領先，中國在語言處理有科大訊飛、電腦視覺有華為、影像辨識有商湯科技。雙方爭奪的高點不一，各有優勢。
兩國主要區別還是在概念和商業運用中的不同，中國有龐大實體行業套用遠超美，汽車的智能駕駛，工業2.5的智能化工廠，還包括生活中的智能家電、智能電話等。算力上也許我們和美國差距巨大，但演算法上我們和美國並沒有啥差距。思維差異所導致，AI演算法最佳語言是模糊思維，這是漢語優於英語的地方，也是英語無法逾越的鴻溝。
杠精在這裏開始出現了，誰說美國沒有商業領域的運用，特斯拉智能駕駛世界第一，怎麽就被你吃了。
強調一點，不是說美國沒有，而是運用領域相對較差。就拿特斯拉來說，它的智駕連L3級別都達不到，和華為的問界相比差距甚大，特斯拉最多算是輔助駕駛，和智駕還有相當遙遠的路要走。
再說個例子，美國想強行剝離的TikTok，他的智能演算法，美國至今學不會。很多人都覺得不可能，矽谷的人才一大把，他們什麽都做的出來。還真不行，看看美國政客的態度你就懂了。
形成兩國方向不同的原因，一個西方不願意說，中國也故意不說的點。就是電力基礎設施和5G，沒有這2樣AI很難走遠。AI需要很強的電力支撐，就這一點放眼世界也只有中國能滿足。美國的微軟、谷歌等所謂的AI巨頭，其AI並未實際落地，更多的不過是噱頭，只是幫助這些大佬們身家上漲了，影響股市。
當然美國還是很強的，美AI公司做了開源，國內類似公司不可能有資方，除非大廠自研。美國在努力的研究，在創新、基礎性方面，確實比中國強。
總結，中美在AI上的差距主要在於「確定技術方向」上，一旦方向確定，中國的優勢是學習能力很快，中美在AI上的差距應該能在一兩年內追上。就拿新能源汽車來說，日本人選的是氫架構，豐田走的是混動架構，而中美拋開日本走的電池架構。
美國的GPU確實厲害，人才也多。科技競爭最終比拼的是人才密度和行業積累，這點我們不僅不笨而且學習力超強，用網友話說:你們負責想象，我們負責實作。
