最新一期英国《 经济学人》杂志有篇财经报道，再次提出了一个让西方世界迷惑的问题：为何中国对人工智能（AI）的投入会比美国更物有所值？ 

其实，中国的AI企业能以更少成本，创造更大价值，已经不算新鲜事。去年初深度求索（DeepSeek）的大模型横空出世时，西方媒体就惊叹它的训练成本只有OpenAI的几十分之一，效能却差不了太多。到了最近，随着美国科企巨头不断在AI领域猛烈砸钱，资金投入如天文数字般巨大——美国科企巨头是否太烧钱的问题，变得尖锐起来。

前述《经济学人》的文章称，若将两者做对比，中国AI企业可谓“勤俭持家”，美国巨头则可称“挥霍无度”。美企今年在数据中心的资本投资可能超过7500亿美元，投资者已开始心生疑虑。比如7月下旬，英伟达传出正谈判为OpenAI的5000亿美元巨型数据中心项目提供2500亿美元财务担保以后，股价应声下挫。

在那几天前，谷歌母公司Alphabet刚公布将预估资本支出上调到2050亿美元，绝大部分将砸向AI，也让市场吓出一身冷汗。大家内心打鼓，这些投入，真赚得回来吗？

相比之下，中国科技巨头在数据中心的投资只有美国同业的十分之一，中国大模型的表现却似乎只是略逊一筹，Kimi K3的智能水平就直逼Anthropic旗舰模型Fable 5，使用成本却便宜了约七成。阿里巴巴最新推出的大模型表现也不错，但是阿里在2026年到2028年间只计划押注约530亿美元在AI领域，只是Alphabet的一个零头。

说起来，中国的地价、物价和劳动力都比美国便宜；中国企业还借助“蒸馏”技术，利用较贵的美国模型来训练自家较低阶的模型，因此节约了成本。然而，这还不能完全解释为何中国能投入这么少，成绩却那么好。《 经济学人》提出了一些可能的原因，首先是美国的制裁迫使中国公司买不到美国最先进、最贵的AI晶片（中国称芯片），当然省了钱。其次，中国企业的科研预算以“吝啬”出名，他们的软件采购预算是美国公司的十分之一，中国AI企业的投资回报低，也只好节约投入。再者，美国科企追求打造和人一样聪明的智能体，为此需要非常先进的半导体、很多数据中心；中国则不然，中国政府的目标是让AI应用扩散到整个经济。 

中美在AI发展上的不同路线，正引起一些西方观察人士的关注乃至担忧。美国由着企业与市场主导，选择的“聪明”“更贵”路线是否审慎与值得？万一选错路了呢？反之，中国虽然也同样力争全球AI主导权，但是北京不急于建成最聪明的智能体与更多数据中心，而是要借助AI来全方位推进中国的效率与产能，增强中国在一切生产领域的优势，中国称之为“全面实施‘人工智慧+’行动”，“抢占人工智慧产业应用制高点，全方位赋能千行百业”。 

这套低成本、重视应用（且开源）的AI路线，不只在中国国内，也在国际上获得青睐。根据OpenRouter统计，今年4月开始，中国大模型调用量和市场份额开始超越美国大模型。到7月底，中国大模型调用量已占到全球市场份额的三分之二。难怪美国面对中国的科技竞争，如临大敌。

谁能想到呢？中国以产业政策推动、由国家主导的AI发展，在效率上竟然超越了市场主导的美国AI产业。这可以说颠覆了市场经济学坚信市场配置资源必定更高效、更能提升竞争力的基本理论。从商业角度看，中美科企的表现，只是“勤俭持家”与“大手大脚”的企业风格差异；但往深一步想，这隐然是中美两种制度的直接比拼与竞争。

高度发达的金融市场，让美国科企巨头天文数字般的投资成为可能，企业家全凭获利前景来选择路线。中国企业则必须在国家战略的框架下运作，而中国政府已经明确：首要目的不是让AI企业本身牟大利，而是打造完整AI生态，并且赋能其他千行百业。正如新加坡南洋理工大学 经济学教授陈光炎最近在讲座中一针见血点出：中国追求的不是短期经济增长，而是国家在未来二三十年里和美国一较高低的战略实力。

也许是AI的基础设施性质，让中国的这套路线能成立，凸显了价值。也可能是美国引以为傲的市场经济与民主体制早已走形，不复它本来应有的样子，无法按经典市场经济学理论来运作。

我们不能低估美国自我修复的能力，更要清楚看到：AI的竞赛凝聚了中美的全方位竞争。如果未来几年，美国科企交不出成绩导致AI泡沫破灭，会不会被视为美国病灶的大爆发？哈佛大学教授艾莉森在本周出版的《外交政策》就提出这个问题，美国在AI领域的豪赌，“如果败下阵来，后果会是什么？”