中美人工智能赋能产业发展的现状、趋势及政策建议*
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心
驱动力，既是技术创新的前沿，也是全球竞争的战略高地。当前，我国正处于加快培育新质生产力、全面推进高质量发展的关键阶段。习近平总书记多次强调，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术”“发展人工智能，将为我国构建现代化经济体系、实现高质量发展提供重要支撑”。2025年国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出，要以科技、产业、民生、治理等领域为重点，推动人工智能与经济社会各行业深度融合，构建人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济与智能社会新形态。在此背景下，我国人工智能发展亟需构建“国家引领、产业共建、企业突破”的协同发展体系，形成上下贯通、协同联动的发展合力。
中美人工智能赋能产业发展的现状、趋势及政策建议
当前，以大模型为代表的人工智能技术正加速演进，成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性、颠覆性力量。习近平总书记多次强调，“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术”“发展人工智能，将为我国构建现代化经济体系、实现高质量发展提供重要支撑”。同时，党的二十大报告明确提出，要“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料等一批新的增长引擎”,将人工智能置于国家创新驱动发展战略的核心位置。
在全球格局深刻调整的背景下，中美两国作为全球人工智能发展的主要引领者，在大模型领域的竞争已从技术层面延伸至基础设施、产业生态、标准体系与治理规则的全面竞争。当前，大模型正通过三大路径深度赋能经济社会：一是驱动智能手机、PC等端侧设备向智能化、个性化跃迁，重塑人机交互范式；二是催生AI原生应用(AI-Native)与超级应用融合创新，重构数字内容生产与服务模式；三是深入渗透制造、金融、医疗、政务等垂直行业，推动全要素生产率提升并孕育新型商业模式。本文将通过对比中美大模型的发展现状与差异，系统梳理两国在技术研发、生态构建与应用实践中的竞争态势，并提出有针对性的政策建议，以期为我国人工智能高质量发展提供决策参考。
一、中美大模型技术发展现状分析
根据斯坦福大学人工智能研究所发布的《2025年人工智能指数报告》,中美顶级AI大模型在MMLU和HumanEval等主要基准的性能测试差异已经由2023年的17.5%大幅缩至2024年的0.3%。其中，TOP1和TOP10模型的差距从12%缩小至5%,以DeepSeek代表的开源模型正逐步缩小与海外头部模型的性能差距。从2025年以来的模型进展迭代情况来看，中国在模型数量、专利申请量和应用落地速度方面具备优势，但在基础模型的迭代速度上略有落后；而美国在顶尖模型的产出和商业化能力上仍保持领先地位。从技术路线来看，开源与闭源模式已形成竞争互补格局，中国通过政策引导和生态共建推动开源模型发展，美国则依托模型垄断和高付费意愿维持闭源优势。整体来看，“模型-算力-应用需求”构成人工智能产业迭代升级的闭环，当前大模型技术的发展重心已经从预训练阶段过渡到后训练和推理应用阶段，并逐渐形成以基座大模型为基础，通用及专业智能体(Agent)能力为延伸的完整产业生态。
(一)美国：推理需求全面爆发，商业化闭环逐渐跑通
从供给端来看，当前美国人工智能产业发展仍处于领先地位，AI工具的渗透率和商业化程度提升明显。随着模型参数规模的饱和式增长，预训练投资的边际效用递减，单纯依靠扩大模型规模来提升性能的策略变得不可持续，头部模型厂商更加注重模型优化和推理效率提升。传导至算力芯片需求上，美国AI企业正从采购GPU向ASIC芯片快速过渡。2025年，美国科技巨头已开始大规模部署专为AI推理设计的ASIC芯片，这类芯片在特定任务上的能效比GPU高出5-10倍。例如，谷歌已推出第六代TPU芯片Trillium,专为大模型推理优化；Meta也宣布将在2025年底部署其自研的AI推理ASIC芯片，以应对模型推理成本下降带来的挑战。
从需求端来看，Agent产品通过沉淀用户数据反哺大模型产品，叠加模型推理成本显著下滑，应用端的需求吞吐量实现快速增长。API调用数据方面，过去一年，谷歌产品和API每月处理的token量’从2024年4月份的9.7万亿到目前的1000万亿，增整体来看，“模型-算力-应用需求”构成人工智能产业迭代升级的闭环，当前大模型技术的发展重心已经从预训练阶段过渡到后训练和推理应用阶段，并逐渐形成以基座大模型为基础，通用及专业智能体(Agent)能力为延伸的完整产业生态。
(一)美国：推理需求全面爆发，商业化闭环逐渐跑通
从供给端来看，当前美国人工智能产业发展仍处于领先地位，AI工具的渗透率和商业化程度提升明显。随着模型参数规模的饱和式增长，预训练投资的边际效用递减，单纯依靠扩大模型规模来提升性能的策略变得不可持续，头部模型厂商更加注重模型优化和推理效率提升。传导至算力芯片需求上，美国AI企业正从采购GPU向ASIC芯片快速过渡。2025年，美国科技巨头已开始大规模部署专为AI推理设计的ASIC芯片，这类芯片在特定任务上的能效比GPU高出5-10倍。例如，谷歌已推出第六代TPU芯片Trillium,专为大模型推理优化；Meta也宣布将在2025年底部署其自研的AI推理ASIC芯片，以应对模型推理成本下降带来的挑战。
从需求端来看，Agent产品通过沉淀用户数据反哺大模型产品，叠加模型推理成本显著下滑，应用端的需求吞吐量实现快速增长。API调用数据方面，过去一年，谷歌产品和API每月处理的token量’从2024年4月份的9.7万亿到目前的1000万亿，增长了100倍。产品活跃数据方面，ChatGPT日活流量呈上升趋势，网页端日活用户维持在2亿左右，同比增长135.7%;移动端日活达到1.84亿，同比增长328.6%。此外，Grok、Perplexity、Claude等头部产品的日活也呈现稳定增长态势。
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