AI CHINA｜刘伟：中美AI发展路径差异与“AI+”生态的核心优势

技术垄断与封闭性。美国领先AI模型（如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude）均采用闭源策略，核心技术与训练数据不对外开放。这种模式虽能保持短 期技术领先，但限制了研究透明度与社区创新，形成"技术孤岛"。 算力与硬件依赖。美国通过英伟达GPU、谷歌TPU等硬件垄断，构建了"硬件-框架-模型"的技术壁垒。例如，英伟达CUDA生态成为AI研发的事实标准， 导致其他国家难以突破算力瓶颈。 应用场景的局限性。美国AI应用多集中于消费互联网（如ChatGPT、MidJourney），对复杂工业场景、社会治理场景的渗透深度不足，难以解决真实世界 的"非结构化问题"（如工业设备故障预测、城市交通拥堵治理）。 中国AI发展跳出了"技术崇拜"的形式化陷阱，以"应用反哺技术"为核心逻辑，通过"场景驱动+全栈协同+生态构建"，形成了人、机、环境相互协同的智能 生态体系。其核心突破包括： 1. 从"技术定义需求"到"需求定义技术" 中国拥有全球最复杂、最多元的实体经济与社会治理场景（如工业制造、智慧交通、乡村振兴、医疗健康），这些场景成为AI技术的"试验场"与"试金 石"。例如： 工业场景，首钢股份冷轧公司落地6 ...