美国在最关键的领域赢得了AI竞赛：商业化

# 美国正在赢得人工智能竞赛 来源：https://avkcode.github.io/blog/us-winning-ai-race.html 美国正在最关键的地方赢得AI竞赛：商业化。自2025年1月DeepSeek R1震惊市场以来，美国公司行动更快了。OpenAI在智能体和Codex上更激进，Anthropic将Claude Code变成了一门生意。中国虽有竞争者，但在收入、采用率、工具和覆盖面上，美国明显领先。 特朗普很适合这个时刻。他骨子里是个销售，拉里·埃里森也是。这有助于解释为什么AI基础设施成了一个容易推销的政治产品。如今卖AI比20世纪80年代卖Oracle数据库更容易。这次，神谕者会开口说话。 DeepSeek之所以重要，另有原因。它对中国的战略价值主要不在商业层面。它帮助中国减少对英伟达的依赖，推动推理向华为昇腾等国产架构迁移。这支撑了供应链自主。但这与盈利性的AI领导力不是一回事。 SAP的克里斯蒂安·克莱因认为，欧洲不需要更多数据中心，大型语言模型本身也不够。他说模型本身不够是对的。欧洲在2023至2024财年在印度软件服务上花了约588亿美元，下一年又花了约671亿美元。AI只有与真实数据、真实工作流和真实产品结合才能创造价值。但他更广泛的看法忽略了主要事实：美国之所以赢，是因为它同时在建设每一个主要层级：芯片、电力、数据中心、云平台、开发者工具、消费者平台和企业软件。 很多人用错了记分卡。论文数量和工程师数量并不能证明AI领导力。考验是谁能为基础设施融资、大规模训练和部署模型，并将AI应用到整个经济中。 能源是这种领先的一部分。现代GPU和TPU系统将电力转化为算力。廉价电力降低了模型成本。这就是电价重要的原因。 零售电价（美元/千瓦时） | 国家 | 家庭 | 商业 | |------|------|------| | 德国 | 0.436 | 0.279 | | 英国 | 0.420 | 0.415 | | 西班牙 | 0.282 | 0.136 | | 法国 | 0.274 | 0.174 | | 美国 | 0.201 | 0.154 | | 加拿大 | 0.125 | 0.106 | | 俄罗斯 | 0.087 | 0.131 | | 中国 | 0.078 | 0.117 | 美国比西欧主要经济体便宜。加拿大更便宜。在这个比较中，中国和俄罗斯成本低于美国。所以电力很重要。但电力不是最重要的层级。 决定性的层级是云基础设施和数据。美国拥有全球超大规模云服务商。AWS、Azure和谷歌云为美国公司提供了让模型触达世界的主要渠道。它还拥有生成和组织AI时代数据的平台。YouTube是视频语料库。谷歌Drive和Microsoft 365嵌入日常工作。GitHub嵌入软件开发。这些是分发系统和数据平台。新模型可以推送到人们每天使用的产品中。 这就是为什么仅凭电力无法决定竞赛胜负。一个国家可以有廉价电力，但如果没有云规模、平台覆盖面、开发者生态和大量有用数据的接入，它仍然会输。美国同时拥有这一切。中国在国内大市场中拥有其中很大一部分。欧洲没有。 欧洲长期拥有强大的工程人才。但人才不够。美国的超大规模云商已经主导市场，追赶起来很慢。即使欧洲今天决定资助真正的云冠军，建设基础设施也只是第一步。欧洲还需要让银行、制造商和公共机构迁移到这些平台上。这个过程将花费近十年的时间。到那时，AWS、Azure和谷歌云在规模、软件和数据方面将领先更多。 有一个例外。Arkady Volozh正试图将Nebius打造成欧洲AI基础设施公司。但这证实了规则。欧洲仍然处于起步阶段。 所以克莱因说LLM本身不够是对的。但教训不是数据中心不那么重要，而是数据中心在一个更大的系统中才重要。美国之所以赢，是因为它让电力、资本、云基础设施和数据平台协同工作。能源很重要。云和数据更重要。这是美国领先最强的地方。 还有另一个前沿：武器化AI。下一阶段可能是X国AI与其他国家AI在僵尸网络、网络战和自主武器上的对抗。提供商不需要魔法就能做到这一点。让人不安的是，调校系统去非人化对手、为暴力辩护或针对整个人口非常容易。一旦模型嵌入媒体、网络和武器，偏见就变成了武力。AI竞赛也是一场安全竞赛。 Anthropic的Mythos等模型指向了另一个转变。旧的Linux本能是开源代码上的许多双眼睛。前沿网络模型可能会推动国家和国防公司走向相反的逻辑：通过晦涩实现安全——封闭软件、封闭工具、封闭固件和封闭芯片。如果模型无法在目标栈的代码和架构上训练，它通常拥有更少的上下文和更慢的速度。这并不会让系统安全，但确实提升了从软件到硬件的专有栈的价值。