总体上看，发展人工智能既是企业间的竞争，更是国家间的竞争。企业是推动技术突破和产业创新的主体，国家则提供创新环境和产业生态等基础支撑。一国的国情禀赋和发展导向，决定着该国人工智能的发展路线和发展空间。当前，在人工智能发展成效上，我国与美国同处全球领先地位，我国长于“从1到N”的规模化应用，两国形成差异化发展路径，各有所长、各具特色。
在算法模型方面，我国走在了开源路线的前列。算法模型是人工智能发展的关键底座。我国以开源路线实现赶超，正通过架构创新与效率跃升重塑全球人工智能竞争格局。比如，深度求索（DeepSeek）通过动态稀疏注意力机制、混合专家架构等工程化的极致创新，实现了低成本、高性能的突破。更重要的是，以DeepSeek、阿里等为代表的中国厂商走的是开源路线，这一做法能够充分动员国内外各方智慧力量参与算法模型的协作共创，极大降低了中小企业乃至个人开发人工智能工具的门槛。我国企业不仅在全球开源模型榜单上占据领先地位，更通过全栈开源策略，构建起繁荣的开发者生态，加速技术扩散与产业应用。尽管谷歌等企业在生成式人工智能上具有开创性贡献，但生成式人工智能只是迈向通用人工智能的重要一步，在通用人工智能尚未实现的情况下，美国巨头企业纷纷采取闭源的商业模式，在一定程度上限制了技术的普惠性与协作开发潜力。
在算力硬件方面，我国实现了能力大幅跃升。算力硬件是人工智能发展的核心支柱，我国通过自主创新与体系化布局，在芯片研发与智算基础设施建设上取得重大突破。以华为昇腾、寒武纪思元等为代表的国产芯片产品，正逐步构建起国产化生态，缓解了高端芯片领域的“卡脖子”压力。与此同时，我们以系统级的工程能力弥补单点芯片性能短板，通过超大组网、高速互联和统一调度等工程创新，采用开放架构兼容主流生态、支持多品牌硬件混合部署，建设了若干万卡集群智算中心，在集群层面达成算力效能的规模化跃升。构建全国一体化算力网，推动“东数西算”，实现了全国范围的算力和电力资源优化配置。2025年，我国智能算力规模超过1590百亿亿次/秒（EFLOPS）。建设算力集群是一条符合我国国情和能力优势的算力发展之路，为我国人工智能科技创新和产业创新奠定了强大的算力基础。
在支撑要素方面，我国供给规模与网络优势突出。支撑要素是人工智能发展的基础前提，我国凭借超大规模市场与适度超前的基础设施建设，在数据、网络与能源等关键支撑要素上形成了独特的综合优势。2025年我国拥有总规模达11.25亿人的全球最大网民总数，2024年数据生产量达到41.06泽字节，占全球数据总量的26.67%，为人工智能模型训练提供了丰富数据源泉。我国建成了全球最大、覆盖最广的网络基础设施，2025年5G基站总数484万个，约占全球60%，全国光缆线路总长度达7499万公里，打通了从云端算力到终端场景的“大动脉”，确保了数据要素能够被高效采集、流通并获得应用。人工智能的快速发展对电力的需求量极大，一些国家和地区已经出现电力供应不足问题。我国不仅是全球最大的光伏与风电产能国，更通过领先全球的特高压输变电技术，构建了“西电东送”的电力能源大动脉，为耗能巨大的智算中心提供了大规模、低成本的绿色电力供给。根据国家能源局数据，2025年，我国风电与光伏新增装机超过4.3亿千瓦、累计并网装机规模突破18亿千瓦，可再生能源发电装机占比超过六成；可再生能源发电量约4.0万亿千瓦时，超过欧盟27国用电量之和。展望未来，随着“双碳”目标逐步实现和新能源技术迭代，我国绿电占比将持续提升，为人工智能产业可持续发展提供长期竞争力。
在创新机制方面，我国教育科技人才一体化推进成效显著。创新机制是人工智能发展进步的重要保障，我国通过系统性的顶层设计，推动教育教学、科技研发与人才培养紧密衔接，形成了良性循环。我国人力资源总量、科技人力资源总量、研发人员总量世界第一，科学、技术、工程、数学专业毕业生每年超过500万人。在科研和教学中，人工智能工具使用率高，这为人工智能发展提供了非常坚实的人才基础。我国通过卓越工程师培养计划等，打通政产学研资源，协同培养高质量工程技术人才，目前校企联合招收培养工程硕博士近2.6万人，实现了工程硕博士有组织、成建制、大规模的校企联合培养。国家主导的科技重大专项与产业引导基金，有效引导了智力资源与资本向人工智能关键领域集聚，加快了从学术论文到技术专利再到市场产品的转化效率。这种教育、科技、人才一体化推进模式，为我国人工智能高质量发展提供了扎实的智力支撑。
