在全球人工智能竞赛进入白热化阶段的2025年，中美两国在AI领域的竞争格局正发生深刻变化。美国科技巨头市值在短短两年内增长超10万亿美元，这一数字甚至超过了2024年德国与日本GDP的总和，彰显了AI产业的巨大经济影响力12。然而，随着中国国产AI大模型DeepSeek的爆火与广泛应用，中国科技重估的叙事正在引爆市场，中美再次在AI这一核心关键领域展开正面交锋。东吴证券研究所所长助理、新财富计算机最佳分析师王紫敬通过深入分析中美AI价值链差异，前瞻性地指出中国发展人工智能的四大核心优势——数据、场景、制造业和市场，为投资者揭示了在AI产业变革浪潮中的关键机遇。
中美AI价值链差异：从跟随到创新的战略转变
全球AI产业格局正在经历一场深刻重构。从产业结构来看，当前美国科技公司表现最为强劲的是AI产业链上游（半导体）的英伟达和博通，而产业链中游（云服务与大模型）与下游（AI终端）的公司表现相对偏低12。这一分布清晰地表明，在OpenAI掀起全球AI变革后，产业价值增量主要体现在算力和算法基础这两个关键环节。美国凭借其在芯片设计、制造和云计算基础设施领域的先发优势，牢牢掌控着AI价值链的顶端，云基础设施服务市场前八名中美国公司累计市占率超70%，AI芯片头部企业（NVIDIA、AMD、Intel）累计市占率更是高达80-85%，形成了坚固的技术壁垒与生态垄断。
与此形成鲜明对比的是，中国AI产业走出了一条差异化发展路径。王紫敬分析指出，中国在基础算力和算法层面虽仍存在一定差距，但基于独特的国情和产业特征，已经找到了突破美国技术封锁的战略路径12。2025年，随着国产AI大模型DeepSeek的崛起，中国在AI领域正从”跟随者”转变为”创新者”。DeepSeek-R1模型的发布与开源，以强化学习（RL）路径实现了大模型的底层范式创新，大幅降低了先进模型的训练和推理成本，性能比肩国际最先进水平（不含多模态），标志着中国AI技术的重要突破。这一突破不仅带来了算法平权，也为中国AI应用的爆发式增长奠定了基础。
中美AI产业的核心差异源于两国不同的战略选择和资源禀赋。美国采取的是”全栈出口“战略，试图通过控制芯片、模型和标准来主导全球AI发展。7月26日，美国发布的”人工智能行动计?quot;明确表达了确保其对华AI领导地位的意图，该计划雄心勃勃地旨在出口美国制造的芯片、模型和标准，标志着一种联合盟友对抗中国的前沿战略3。而中国则采取了”法律+联盟“的反包围策略，通过建立”模型芯片生态系统创新联盟”和”上海市工商联人工智能委员会”等产业联盟，发展国内生态系统，减少对外国技术的依赖。
从产业价值分布看，中美AI价值链呈现出明显的互补与竞争并存态势。美国强于基础层和技术层，而中国凭借庞大的市场规模和应用创新，在应用层展现出独特优势。《全球人工智能创新指数报告2025》显示，美国以77.97的总分居全球最高，中国总分为58.01分排名第二，但中美整体发展差距呈现缩小趋势，两国分差从2023年的22.02分缩小至2024年的19.96分5。中国在计算基础、人才、教育等8个二级指标排名前，在电站容量、顶级论文量、大模型数量等20个三级指标同样排名前25。这些数据表明，中国已成为全球人工智能发展格局中不可忽视的两强之一。
表：中美AI产业核心指标对比（2024年）
| 指标类别 | 美国 | 中国 | 差距分析 |
|---|---|---|---|
| 整体创新指数 | 77.97 | 58.01 | 差距缩小至19.96分 |
| 基础支撑能力 | 领先 | 追赶 | 中国在计算基础设施方面进步显著 |
| 科技研发投入 | 绝对优势 | 快速提升 | 中国顶级论文数量已居世界前列 |
| 产业应用规模 | 均衡发展 | 局部领先 | 中国在AI+垂直行业应用方面特色鲜明 |
| 国际合作交流 | 广泛深入 | 选择性加强 | 中国侧重”一带一路”和新兴市场合作 |
在这一轮中美AI博弈中，中国科技企业的核心优势不在于简单复制美国路径，而在于充分发挥自身在数据资源、应用场景、完整制造业体系和超大规模市场方面的独特优势126。王紫敬强调，基于中国国情与全球AI产业链特征，让渡上游利润、扩张下游应用才是中国AI产业的关键突破口6。这一战略判断为中国AI企业指明了发展方向，也为投资者识别高成长机会提供了清晰框架。
数据优势：未被充分开发的战略资源宝库
在中国发展AI产业的四大核心优势中，数据资源占据着基础性地位。王紫敬的分析指出，中国的公共数据在全社会数据资源中占比超过80%，且大部分还处于未开发的状态12。这一数据优势构成了中国AI产业发展的独特基础，也是突破美国技术封锁的重要突破口。值得注意的是，中国主要科技企业目前取得的成果，仅仅是基于不足20%的企业和个人数据所实现的。若能有效盘活剩余部分的公共数据，凭借其更大规模和更高质量，将可能大幅提升全社会的生产效率12。
中国数据资源的独特价值主要体现在三个方面：规模庞大、类型丰富和质量优良。作为拥有14亿多人口和超10亿互联网用户的数字大国，中国每天产生的数据量极为可观。从社交媒体的文字图片，到工业传感器的实时监测，再到城市管理中的视频监控，多元化的数据来源为AI训练提供了丰富的”原材料”。特别值得一提的是，中国的公共数据覆盖了医疗、教育、交通、金融、能源等几乎所有重要领域，这些高质量的结构化数据对于训练专业垂直领域的AI模型具有不可替代的价值12。
与欧美国家相比，中国在数据整合与应用方面具有明显的制度优势。西方国家由于严格的隐私保护法规和分散的数据所有权，公共数据的开发利用面临诸多法律障碍。而在中国，政府主导的数据要素市场化配置改革正加速推进，各地纷纷建立数据交易中心，探索数据确权、定价和流通的新机制。例如，北京、上海等地已开始试点公共数据授权运营，推动政务数据、公共服务数据向社会有序开放6。这种”顶层设计+地方试点”的模式，有望破解数据孤岛难题，释放公共数据的巨大经济价值。
数据要素已成为企业第五大生产要素，将逐步取代土地财政，未来数据会像石油一样成为战略资源，迎来万亿级蓝海市场7。在这一趋势下，中国领先的互联网平台企业正积极布局数据资产管理和运营。阿里巴巴、腾讯、字节跳动等公司凭借其庞大的用户基数和多元业务布局，积累了丰富的数据资源；而专注于垂直行业的公司如上海钢联、金蝶国际等，则在特定领域构建了专业数据壁垒46。随着《数据二十条》等政策的落地实施，中国正加快构建数据基础制度体系，为AI产业发展提供制度保障。
数据要素流通基础设施的建设是激活数据价值的关键。中国正在搭建跨行业数据要素流通基础设施，统一多源异构数据接入规范与隐私保护框架6。这一系统工程涉及数据采集、存储、处理、交易、应用的全链条，为AI模型训练提供合规高效的数据供给。在金融、医疗、政务等敏感领域，隐私计算技术的应用使得”数据可用不可见”成为可能，平衡了数据开发利用与安全保护的双重需求。光大证券研报指出，数据虚拟交易正全力推进，数据要素作为新生产力将重塑企业价值评估体系7。
从投资角度看，数据资源型企业将在AI时代获得价值重估。王紫敬在投资建议中特别强调，随着大模型降本和开源带来的算法平权，行业数据和资源将成为最大竞争力6。他推荐关注各行业中数据积累深厚的龙头企业，如金融IT领域的恒生电子、顶点软件；医疗信息化领域的卫宁健康、久远银海；企业服务领域的用友网络、金蝶国际等46。这些公司凭借多年行业深耕积累的专业数据，在AI应用落地过程中具备天然优势，有望实现”强者恒强”的马太效应。
中国数据优势的充分发挥还面临若干挑战。数据质量不均、标准不统一、隐私保护等问题仍需解决；数据要素市场化配置的体制机制也有待完善。但随着《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的健全执行，中国正逐步构建起兼顾发展与安全的数据治理体系。未来，随着公共数据授权运营试点扩大和行业数据空间建设推进，中国独特的数据优势将加速转化为AI产业竞争力，为全球人工智能发展提供”中国方案”。
场景优势：垂直行业应用的快速突破
在中国AI产业的四大核心优势中，应用场景的丰富性和成熟度构成了差异化竞争力的关键一环。王紫敬分析指出，从企业生命周期来看，AI应用行业即将进入快速成长期，而中国科技巨头在这一领域积累了深刻经验。目前，中国已在AI医疗、AI教育、AI能源、AI金融等多个领域取得突破性进展，这些垂直行业的成功应用不仅验证了技术可行性，更创造了实实在在的经济价值。与其他国家相比，中国拥有最为多元化的AI应用场景，从智能制造到智慧城市，从数字政务到平台经济，几乎覆盖了国民经济的所有重要领域。
中国AI场景优势的形成源于独特的数字生态和市场环境。一方面，移动互联网的普及为AI应用提供了广泛用户基础，超过10亿网民形成的数字化生活习惯使AI服务的快速渗透成为可能；另一方面，传统产业数字化转型的迫切需求创造了大量AI解决方案的市场空间。王紫敬在研究中强调，”AI+传统行业的终极发展模式在于AI与传统行业的双向赋能”：AI赋能传统生产各环节实现降本增效，而行业数据又反哺AI模型持续迭代。这种良性循环使得中国AI应用呈现出”百花齐放“的繁荣景象。
从技术成熟度曲线来看，AI应用已来到快速成长前夕。当前AI应用发展的先决条件已经成熟：一方面，信息技术逐代堆叠，算力、网络通讯等基础设施已满足AI发展需求；另一方面，大模型调用成本大幅下降，带来各种移动应用接入大模型的成本大幅下滑，激发大模型大规模商用潜力。王紫敬团队观察到，AI应用已实现成本腰斩、渗透率快速提升、收入验证带动ROI(投资回报率)落地，这些特征都符合行业即将进入快速成长期的标准。从传统软件市场的发展历程可以预见，AI应用层将占据行业收入与现金流的顶层，这一趋势同样将在AI领域复刻。
医疗健康领域是中国AI应用的标杆行业。中国拥有世界上规模最大的医疗卫生体系，每年产生海量的医疗影像、电子病历和健康监测数据。AI技术在医疗领域的应用已从最初的影像识别扩展到辅助诊断、药物研发、健康管理等全链条。润达医疗、久远银海、塞力医疗等上市公司正积极推进AI与医疗服务的深度融合。特别是在基层医疗机构，AI辅助诊断系统有效缓解了优质医疗资源分布不均的问题，提升了整体医疗服务可及性。随着”健康中国2030″战略的深入实施，AI+医疗的市场空间将进一步扩大。
金融科技是AI应用的另一重要阵地。中国庞大的金融市场和活跃的金融创新为AI技术提供了理想试验场。顶点软件、恒生电子、宇信科技等金融IT企业正将AI技术深度整合到风控、投顾、客服等核心业务环节。AI驱动的智能投顾系统已服务数千万投资者，基于大模型的金融知识问答准确率超过90%；反欺诈系统通过机器学习分析交易行为模式，有效降低了金融风险。值得注意的是，中国金融业严格的合规要求和高度敏感的业务属性，促使AI应用更加注重安全可控，形成了有别于欧美市场的独特发展路径。
智能制造场景的AI应用展现出中国产业链优势。中国拥有全球最完整的制造业体系，制造业增加值占全球比重高达28.9%。在从”制造大国”向”制造强国”转型的过程中，AI技术正加速与制造业深度融合。工业视觉检测、预测性维护、柔性生产调度等AI解决方案已广泛应用于汽车、电子、机械等行业。能科科技、中控技术等工业软件企业通过AI赋能，帮助制造企业提升生产效率、降低运营成本。中国电子云等国资云平台上线DeepSeek等国产大模型，标志着央国企正迎来”AI时刻”。
具身智能和自动驾驶被视为AI的终极应用形态，2025年将成为量产元年。特斯拉机器人预计在2025年开始量产，而国内已有上百家企业布局具身智能领域。王紫敬团队认为，DeepSeek对于降低大模型训练成本和提高研发效率将有很大助力，加速机器人在应用场景中的落地和产业发展。在自动驾驶领域，随着工信部有望在2025年发布L3级自动驾驶车辆的相关认证，中国将迎来L3″上车”元年，中阶智驾有望成为10万元级车型标配。江淮汽车、赛力斯、长安汽车等整车厂以及德赛西威、经纬恒润等零部件企业正积极推动AI驾驶技术的商业化落地。
从投资策略看，王紫敬建议重点关注两类AI场景型企业：一是拥有深厚行业积累的龙头企业，如AI+金融的恒生电子、AI+医疗的卫宁健康、AI+财税的税友股份等；二是专注于特定场景解决方案的创新企业，如智能电表领域的威胜信息、城市更新领域的深桑达A等46。随着算法平权的推进，通用大模型使用成本大幅下降，算法本身将不再构成差异化，真正的竞争壁垒将来自企业对特定场景的理解和专属数据的积累6。因此，那些能够精准把握行业痛点、构建商业化闭环的AI应用企业，最有可能在市场竞争中脱颖而出。
中国AI场景优势的持续强化还面临一些挑战。技术碎片化、标准缺失、商业模式不成熟等问题制约着AI应用的规模化推广。但随着《”十四五”数字经济发展规划》的深入实施，以及各行业数字化转型加速推进，AI技术与实体经济融合的深度和广度将不断提升。特别是在”新质生产力”战略指引下，AI赋能千行百业将成为中国经济增长的新引擎，重现当年新能源产业的”十倍股”奇迹。