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（本文作者Sunil Tirumalai为瑞银新兴市场及亚洲股票策略主管）

过去数年，全球人工智能产业创新活跃、格局迭代，长期以来，国际舆论场的AI发展叙事多聚焦于美国市场，OpenAI、谷歌、Anthropic等企业持续占据行业头条，全球资本也重点布局为AI产业提供芯片、存储与数据中心服务的头部企业。

全球AI格局生变：中国范式打破固有产业叙事

如今，全球AI发展正迎来全新变化，一个备受行业关注的核心问题逐渐凸显：随着中国人工智能模型技术持续迭代、性能稳步提升，同时依托自主创新形成高效低成本的产业优势，全球AI市场与科技产业链将迎来怎样的变革？

市场普遍的直观认知是，中国AI的快速成长，或将对现有全球AI产业格局与头部企业形成冲击。但从产业长远发展与全链条逻辑来看，这场AI赛道的格局重塑，远比简单的竞争替代更为复杂、立体。

当前，中国AI模型的全球吸引力持续提升，海外用户与企业的应用需求稳步增长。其核心竞争力并非单纯追求极致的技术跑分，而是实现了实用性能与成本效益的精准平衡。在全面覆盖绝大多数产业应用、日常服务场景的基础上，国产AI模型具备显著的成本优势，部分场景下的使用成本仅为美国同类模型的15%至20%。与此同时，国内AI企业持续深耕技术研发、优化模型架构，技术追赶与创新突破的态势愈发明显。

中国AI形成差异化竞争优势，并非单纯依靠低价策略，而是源于清晰务实的产业发展思路与持续深化的全栈创新。不同于部分海外机构不惜算力、成本代价追逐极致单体模型性能的发展路径，国内AI开发者始终立足产业落地需求，坚持效率优先、实用为本的创新导向。通过协同创新攻坚、轻量化模型迭代、算力资源精细化调度、工程化体系优化等多重路径，持续降低AI技术落地门槛，提升技术普惠性与产业适配性，走出了一条适配全球多元化市场需求的高质量发展路径。

从市场价值来看，中国AI的高效低成本创新，对全球消费者与各类市场主体均是重大利好。更低的应用成本，让人工智能技术得以突破高端场景局限，走向普惠普及，更多中小市场主体、传统行业企业能够低成本尝试AI技术落地，大量此前受限于成本的AI应用场景具备了商业化、规模化落地的可行性，持续激活全球AI产业的创新活力与应用空间。

效率革命：低成本AI并非内卷，而是产业普惠突破

相较于短期的市场竞争变化，更值得全球产业界、资本市场关注的，是中国AI崛起带来的全产业链、全生态体系的深层变革，以及随之而来的全球科技价值链重构。

许多投资者认为，如果AI变得更便宜、更高效，对底层硬件的需求必然下降。毕竟，如果每次AI查询所需的算力资源减少，那么对芯片的需求不也应随之减少吗？

但历史经验表明，情况未必如此。

当一项技术变得更加高效时，人们往往会更多而非更少地使用它。以移动网络为例，随着从2G演进至3G、4G再到如今的5G，数据传输成本大幅下降。然而，数据总使用量却出现爆发式增长，因为人们不断发现这项技术的新用途——包括音乐流媒体、视频、游戏和社交媒体。

人工智能很可能会走上类似的发展路径。

其中的关键公式并不复杂：总存储需求取决于两个因素——每项AI任务所需的存储资源，以及人们执行AI任务的总量。这两个数字相乘，决定了整体需求。随着模型效率提高，第一个数字大概率会下降；真正存在不确定性的是第二个数字。如果更低成本的AI带来大幅增长的使用量，那么即便效率持续提升，对底层基础设施的总需求仍有可能继续上升。

认知纠偏：高效模型不会削弱全球算力基础设施需求

除此之外，当前全球市场对中国AI出海发展存在一个普遍被忽视的关键认知差异，也是解读产业格局的核心关键。目前广受全球市场认可的国产AI模型，大多为开放权重模型，具备开源开放、可自主部署、灵活适配的特点，市场主体可自主下载、本地化部署与二次优化，区别于海外企业封闭式、中心化的API服务模式。

这一发展模式彻底打破了“中国AI出海将冲击全球基础设施格局”的片面认知。国产开放权重模型在欧美等海外市场落地应用时，配套的算力、数据中心、存储等基础设施，大多依托本地资源部署运维，贴合属地用户需求、适配属地合规规则。这意味着，中国AI技术的全球化推广，不会挤压全球基础设施市场空间，反而会依托技术普惠，带动全球算力、云服务等基础设施的扩容升级。

价值重构：中国AI重塑全球产业竞争逻辑

整体而言，中国AI的加速崛起，绝非简单的行业替代、格局洗牌，更不是对现有全球AI头部企业的单向利空。其核心价值与深远影响，是重构全球AI产业的价值链分配体系，重塑技术创新、产业落地、价值收益的核心环节与参与主体。

立足全球科技竞争与产业变革大局，我们看待中国AI崛起，不应局限于短期的市场竞争、企业博弈，更要聚焦技术普惠、产业赋能、生态共建的长期价值。未来AI产业的核心机遇与挑战，不在于单一的技术参数比拼，而在于技术迭代带来的产业生态变革、全球化合规发展、场景创新落地与价值链重塑，这也是全球AI行业高质量发展需要共同探索的核心命题。

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