算力资产化还是生产力转化：中美AI路径正在分岔

事件概述

中美AI竞争正在从“同一场竞赛的不同阶段”演变为“两场不同竞赛的两种赌注”。近期两则消息构成对照：英伟达与贝莱德、黑石、高盛等六大华尔街机构组建独立算力融资平台，计划调动超5000亿美元第三方资本投入AI基础设施建设，黄仁勋将其定义为“AI工厂”的资产证券化；而行业报告显示，今年上半年中国人形机器人制造商出货量占全球97%以上，工业和商业应用占比从去年同期的50%升至70%以上。

中国路径：算力即生产力

中国AI的重心正从消费互联网周期切换至工业增长周期。国家数据局局长刘烈宏披露，今年3月中国日均Token消耗量从2024年初的1000亿跃升至140万亿，增长约1400倍。OpenRouter数据显示，今年2月某一周，中国AI模型周调用量约4.12万亿Token，首次超过美国。不过，中国信通院数据显示，全球总算力美国占32%、中国占21%；高端智能算力尤其是训练算力方面，美国仍有明显优势。

政策转轨体现在两份文件上：工信部等八部门1月印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推动3-5个通用大模型在制造业深度应用，推出1000个高水平工业智能体、100个工业领域高质量数据集、500个典型应用场景，培育2-3家全球影响力生态主导型企业，选树1000家标杆企业；国家发改委等7月在WAIC发布《人工智能合作发展行动计划》，提出数据、算力、生态、赋能、人才、规则、治理、伦理八方面国际合作行动。

落地案例包括：河北移动与同福集团的碗粥AI质检系统实现毫秒级瑕疵筛查；厦门光电产业园LED屏产线将质检迁至云端AI；福建三明钢企热轧产线AI视觉质检检出率稳定在95%以上，并能从缺陷反向推导工艺波动；马钢炼钢转炉紧平衡组产系统入选工信部典型案例。

宏观数据方面，据测算，中国TFP年均增速从2011-2020年的2.77%回升至2021-2024年的3.35%。增长归因中，疫后回补与新能源扩张约贡献六到七成，数字化与AI渗透约两到三成。今年1-6月全国规模以上工业企业利润总额同比增18.7%，与2025年全年0.6%形成反差，电子行业利润增96.9%，原材料制造业增71.7%，但AI仅为同期变量之一，因果关系尚不充分。

美国路径：算力即资产

美国路径的核心是资本动员：通过华尔街信贷工具快速撬动远超财政拨款的资金，将算力基础设施转化为可投资金融标的。其隐含假设是算力供给能力决定竞争胜负。

芯片是中国的现实约束。据IDC等统计，今年一季度国产AI芯片在国内市场首次突破50%份额（约52.3%），华为昇腾约37%，英伟达在华份额从2019年的95%降至约42.7%；昇腾950PR在FP4精度和特定推理模型测试中达到英伟达H20的2.87倍推理性能，部署成本更低。但突破主要集中在推理侧，训练侧美国仍掌握约69%的高端算力份额。

值得关注

判断长期走向可观察三个指标：TFP增速能否回到4%以上、训练侧国产芯片份额能否突破30%、人形机器人年出货量能否达到6万台。据此可设三种情景：

• 乐观：AI深度嵌入生产体系，工业智能体大规模部署，TFP增速回升至4%以上，训练侧国产份额突破30%，人形机器人年出货超6万台，形成“算力—数据—工业知识”闭环。
• 基准：AI在制造业部分环节规模化落地，推理侧国产替代基本完成，训练侧仍依赖进口；TFP增速3.5%-4%，训练侧国产份额15%-25%，人形机器人年出货3-5万台。
• 保守：AI主要停留在应用/消费层，工业渗透不及预期，芯片约束未缓解；TFP低于3%，训练侧国产份额低于15%，人形机器人年出货不足2万台。

两条路径的分岔意味着胜负不再由单一指标决定：如果AI价值取决于算力供给规模，美国占优；如果取决于算力嵌入生产体系的深度和效率，中国占优。最终问题尚未有答案——AI的价值究竟产生在算力本身，还是产生在算力被使用之后。