中国AI布局，被低估？今天，多位人工智能大咖为其正名
AI狂奔数年里，全球目光紧盯着各大AI公司大模型跑分的此消彼长，但真正深刻的变化已在榜单之外悄然发生：
中国正在开发“一条极具潜力的”芯片技术路线，可能改写算力扩张的能耗宿命。
登上春晚的直立行走机器人，展示着一个国家把技术变成产品的制造功底。
而在创新药实验室里，依托AI培育的新药分子，正以前所未有的速度跨越国境，重排全球产业链的分工座次。
人工智能究竟在把世界带向何处？中国在其中又扮演着怎样的角色？9月16日，在广州举行的“凤凰湾区财经论坛2026”上，美国AI专家毫不吝啬地夸赞，中国在AI底层技术架构领域的深度布局被低估了。
AI发展，真正决定产业价值的不是顶级性能的比拼，而是走进千行百业的普惠能力。而中国，将最前沿成果对外开源，开放程度很高。在行业专家看来，当数据与算力向少数主体高度集中，就存在垄断的风险，而开源与去中心化，或许正孕育着通往通用人工智能的另一条路径。
01 中国AI布局，被低估？
当前全球目光普遍聚焦于前沿大模型赛道。
自2022年11月OpenAI推出ChatGPT、上线两个月用户破亿、创下消费级应用增长纪录以来，生成式AI热潮席卷全球，大模型正式成为大国科技竞争的核心焦点。
中国也在2023年掀起“百模大战”，到2025年初，DeepSeek的R1、月之暗面Kimi K2相继开源，走出一条开源普惠、低成本推理与本土产业场景深度结合的路径。
大模型的性能竞速始终占据行业舆论中心，而与之相伴的也不乏不看好的质疑声。一种声音指向能力本身，认为中国模型与全球顶尖水平之间仍有差距；另一种则体现在资本市场，市场给出的估值与产业体量明显不匹配。
在此次论坛上，美国未来产业研究院院长、“云经济学”之父、人工智能经济学奠基人乔·韦曼直言，中国在AI底层技术架构领域的深度布局被低估，中国正在多个具备革新潜力的AI底层技术领域开展大量基础研究，最具代表性的成果之一，来自清华大学研发的太极一号与太极二号全光光子芯片。
美国未来产业研究院院长、“云经济学”之父、人工智能经济学奠基人乔·韦曼
在他看来，这条技术路线直指当前AI算力体系的核心痛点。
当前主流AI算力高度依赖硅基电子芯片，运行过程中会产生大量热量，高功耗与庞大的冷却系统始终是巨型算力中心扩张的硬性制约。而光子芯片相比传统硅基电子电路有着颠覆性优势：运行不发热，因此功耗大幅降低，对冷却系统的需求也随之大幅减少；与此同时，光子运算可以并行同步开展，运算效率相比电子电路有着本质层面的提升。
除此之外，乔·韦曼还指出，虽然全球舆论多聚焦于大模型的基准跑分竞赛，但真正决定产业价值的并非顶级性能的比拼，中国走出的落地型路线，正在形成难以复制的全球差异化竞争力。
“中国真正擅长的领域，毫无疑问是具身智能。”乔·韦曼说。
他的这一判断，无疑根植于中国无可替代的制造能力底座。中国拥有全球顶尖的工业制造体系，能够以极高品质、相对低廉的成本量产几乎所有品类的产品，即便大模型性能和全球顶尖前沿水平相比只差2%，但搭配成本更低的自研芯片，再嵌入工程水准顶尖、品质可控的实体硬件载体，最终落地的人形机器人、四足机器人、无人机、全自动驾驶车辆等具身智能产品，反而会形成极强的全球性价比竞争力。
“前沿大模型的性能比拼就像竞速布加迪跑车，话题性十足但受众极小；真正创造庞大经济与社会价值的，是走进大众市场的‘丰田式’技术——性能够用、定价匹配价值，实实在在服务千行百业。”乔·韦曼用汽车产业作比。
他特别提到可在轮式、双足、四足形态间切换的启元一号Transformer机器人，认为这正是中国AI算法与制造能力深度融合的典型代表；大量面向机器人场景优化的基础模型持续涌现，正在支撑多元形态智能硬件的规模化落地。
乔·韦曼表示，聚焦大众市场的落地价值，让技术匹配真实场景需求，是中国AI领跑全球的核心逻辑，也将为全球AI产业提供可借鉴的发展范式。
02 “生而为全球”，警惕数据垄断
在AI高速发展的当下，仍值得注意的是，目前的大模型，无论千问、豆包还是ChatGPT等，都是中心化大模型。
“中心化大模型意味着什么？你需要把所有数据、所有算力放在一个地方。”香港理工大学人工智能高等研究院执行院长、生成式人工智能讲座教授、InfiX.ai创办人杨红霞在论坛上指出，“算力做到一定程度的集中，如果一个国家或者一个公司巨有钱，有可能做到，但是把全球所有数据放在一个地方，这件事情是不现实的。”
香港理工大学人工智能高等研究院执行院长、生成式人工智能讲座教授、InfiX.ai创办人杨红霞
数据垄断的风险也值得警惕。
杨红霞表示：“未来的世界，千万不要觉得主权AI这件事情离我们很远，包括我们每个人。如果未来所有企业、所有个人的数据都被几家公司所掌握，我觉得这件事情极其恐怖。”
她判断，未来的大模型一定是群体智能，而不是今天这种超级中心化的。
为什么OpenAI、谷歌、Meta要不惜代价采购数十万张GPU、建千亿级数据中心、把模型从百亿参数推到万亿参数？底层逻辑就是Scaling Law（规模定律）——谁能在规模上领先一个数量级，谁就能拿到可预期的能力优势。
但近两年，被业界视为AI“大力出奇迹”的Scaling Law（规模定律），已经被鲜少提及。杨红霞直言：“核心原因不是它失效了，其实是互联网公开可爬取的数据已经没有了。”她解释称，这主要是因为大厂训练大模型主要依赖互联网公开可爬取的数据。
在她看来，规模定律正以新路径延续：“模型融合，它也代表了一种新的Scaling。”未来把成千上万个拥有本地化高质量数据的领域模型一融合，可以得到一个新的基础模型，在这成千上万个领域比今天中心化最好的大模型做得更好。杨红霞认为：“去中心化有可能也给我们未来带来一条走向通用人工智能的路。”
此次论坛的与会嘉宾，除了强调数据垄断的风险，更有人进一步提出，随着AI技术落地与网络普及，创新全球化、产品全球化已经成为一种必然的商业模式。而“生而为全球”的创新，在中国体现得尤为典型。
国家数据专家咨询委员会主任、全球数字经济大会国际顾问委员会联席主席、国务院原副秘书长江小涓表示，从应用端视角观察，过去部分相对落后国家难以接触和使用先进技术。如今开源大模型正在快速拉平不同国家、企业与消费者之间的应用能力，任何国家的开发者和企业用户，都能够借助开源大模型无障碍使用全球最新技术。
国家数据专家咨询委员会主任、全球数字经济大会国际顾问委员会联席主席、国务院原副秘书长江小涓
她举例，无论是通义还是ChatGPT，发布之时就面向全球，上线后全球消费者几乎可以同步使用。不同发展水平的企业，也能够依托这类技术研判全球大势、洞察科技发展方向。
江小涓表示，开源模型的内生动力就是开放，吸引各方使用。中国掌握相关技术后，将最前沿成果对外开源，开放程度很高。和国外部分模型有所区别，国外一些企业会把最前沿模型闭源，仅开放次一点的模型来吸引用户。
“当然，闭源或者开源，本质上都属于商业模式选择。我国大量开源大模型，确实给全球用户提供了快速理解、快速使用以及快速二次开发的机会。”她说。
03 AI将如何改变产业链？
模型跑分的此消彼长，终究只是这场变革的表层。真正值得追问的是：AI将如何沿着产业链向下渗透，重塑价值创造与分配的方式？
与历次技术革命不同，AI并非以独立产业的形态外挂于传统产业之侧，而是作为通用目的技术嵌入研发、生产、流通、服务的每一个环节。当基座模型日趋同质化、调用成本持续走低，竞争的焦点正从“谁的模型更强”转向“谁能把模型能力转化为真实的产业效率”。
以创新药产业为例，我国创新药产业正迎来全球化爆发新阶段，产业规模与国际影响力持续攀升。数据显示，当前我国自主研发的创新药占全球总量的30%，仅今年上半年，国内创新药对外授权交易达81笔，交易总额高达1100亿美元。
“这两年的数据你不要吃惊，未来几年依然会快速增长。”江小涓在论坛上作出了乐观的预言。
她解释，依托AI平台找到治病靶点、匹配新化合物，我国拥有了新药青苗，成果本身很好，但还只是一棵青苗，还需要把好苗对外授权进行进一步培育和商业化。
江小涓进一步解释，AI会使产业链出现一些变化。由于创新药AI平台水平较高，现在我国在临床前发现靶点和有效化合物这几个环节的能力爆发式增长，但后期临床的节奏没有大的改变。所以AI能力比较强的制药公司，能培育出特别多的青苗，但后续节奏和能力一时跟不上，部分自己全流程推进外，需要对外授权与更多方合作共同推进。
“这会打破原来全球制药行业的CXO(医药外包产业)结构和相应的分工格局。以前我们国家企业做的都是后端和低端，现在前端和高端能力快速提升，成为全球前端创新药最重要的发明方之一。”江小涓说，“所以AI for Science不仅仅是我们把自己做好，还会引起全球产业链非常快速的调整，这些行业都是如此，这是一个非常大的变化。”
同样，在研究领域，AI也将发挥重要作用。
国家最高科学技术奖获得者、南方科技大学校长薛其坤提出，人工智能已经不再只是基础研究的成果，反过来正在成为推动基础研究的强大工具，AI for Science 已成为全球科技竞争的新前沿。这种趋势正在改写科研的方法和路径。
国家最高科学技术奖获得者、南方科技大学校长薛其坤
他特别提到粤港澳大湾区的独特定位。大湾区既有AI产业化应用的扎实基础，也具备以AI赋能基础研究、以基础研究引领产业升级的双向条件。数学与计算深度融合，将释放出巨大的创新潜能。
他呼吁以更开放的科研生态拥抱范式革新，让更多从0到1原创性突破在粤港澳大湾区持续涌现。
本届论坛由凤凰卫视、凤凰网主办，中国上市公司协会提供指导支持，以“新智能 新开放”为主题。
在论坛开幕式致辞环节，凤凰卫视董事局主席兼行政总裁徐威指出：“人工智能的发展应该服务于人。”他表示，作为一家国际媒体集团，凤凰卫视始终关注人工智能如何“做对的事、做成事”，更关注它如何拓展大众能力、增进社会福祉。
凤凰卫视董事局主席兼行政总裁徐威
“人工智能拉近了知识与应用的距离，开放合作拉近了产业与市场的距离。拉近距离不是抹平差异，而是让知识更易获得，让创新更快落地，让合作更加顺畅。”徐威笃定地说道：“向新致远也不是简单追逐更新的技术，而是让技术进步更多转化为更普惠、更包容、更可持续的发展成果。”