AI狂奔數年裏，全球目光緊盯着各大AI公司大模型跑分的此消彼長，但真正深刻的變化已在排行榜之外悄然發生：
中國正在開發「一條極具潛力的」芯片技術路線，可能改寫算力擴張的能耗宿命。
登上春晚的直立行走機器人，展示着一個國家把技術變成產品的製造功底。
而在創新藥實驗室裏，依託AI培育的新藥分子，正以前所未有的速度跨越國境，重排全球產業鏈的分工座次。
人工智能究竟在把世界帶向何處？中國在其中又扮演着怎樣的角色？9月16日，在廣州舉行的「鳳凰灣區財經論壇2026」上，美國AI專家毫不吝嗇地誇讚，中國在AI底層技術架構領域的深度佈局被低估了。
AI發展，真正決定產業價值的不是頂級性能的比拼，而是走進千行百業的普惠能力。而中國，將最前沿成果對外開源，開放程度很高。在行業專家看來，當數據與算力向少數主體高度集中，就存在壟斷的風險，而開源與去中心化，或許正孕育着通往通用人工智能的另一條路徑。
01 中國AI佈局，被低估？
當前全球目光普遍聚焦於前沿大模型賽道。
自2022年11月OpenAI推出ChatGPT、上線兩個月用戶破億、創下消費級應用增長紀錄以來，生成式AI熱潮席捲全球，大模型正式成為大國科技競爭的核心焦點。
中國也在2023年掀起「百模大戰」，到2025年初，DeepSeek的R1、月之暗面Kimi K2相繼開源，走出一條開源普惠、低成本推理與本土產業場景深度結合的路徑。
大模型的性能競速始終佔據行業輿論中心，而與之相伴的也不乏不看好的質疑聲。一種聲音指向能力本身，認為中國模型與全球頂尖水平之間仍有差距；另一種則體現在資本市場，市場給出的估值與產業體量明顯不匹配。
在此次論壇上，美國未來產業研究院院長、「雲經濟學」之父、人工智能經濟學奠基人喬·韋曼直言，中國在AI底層技術架構領域的深度佈局被低估，中國正在多個具備革新潛力的AI底層技術領域開展大量基礎研究，最具代表性的成果之一，來自清華大學研發的太極一號與太極二號全光光子芯片。
美國未來產業研究院院長、「雲經濟學」之父、人工智能經濟學奠基人喬·韋曼
在他看來，這條技術路線直指當前AI算力體系的核心痛點。
當前主流AI算力高度依賴硅基電子芯片，運行過程中會產生大量熱量，高功耗與龐大的冷卻系統始終是巨型算力中心擴張的硬性制約。而光子芯片相比傳統硅基電子電路有着顛覆性優勢：運行不發熱，因此功耗大幅降低，對冷卻系統的需求也隨之大幅減少；與此同時，光子運算可以並行同步開展，運算效率相比電子電路有着本質層面的提升。
除此之外，喬·韋曼還指出，雖然全球輿論多聚焦於大模型的基準跑分競賽，但真正決定產業價值的並非頂級性能的比拼，中國走出的落地型路線，正在形成難以複製的全球差異化競爭力。
「中國真正擅長的領域，毫無疑問是具身智能。」喬·韋曼說。
他的這一判斷，無疑根植於中國無可替代的製造能力底座。中國擁有全球頂尖的工業製造體系，能夠以極高品質、相對低廉的成本量產幾乎所有品類的產品，即便大模型性能和全球頂尖前沿水平相比只差2%，但搭配成本更低的自研芯片，再嵌入工程水準頂尖、品質可控的實體硬件載體，最終落地的人形機器人、四足機器人、無人機、全自動駕駛車輛等具身智能產品，反而會形成極強的全球性價比競爭力。
「前沿大模型的性能比拼就像競速布加迪跑車，話題性十足但受衆極小；真正創造龐大經濟與社會價值的，是走進大衆市場的‘豐田式’技術——性能夠用、定價匹配價值，實實在在服務千行百業。」喬·韋曼用汽車產業作比。
他特別提到可在輪式、雙足、四足形態間切換的啓元一號Transformer機器人，認為這正是中國AI算法與製造能力深度融合的典型代表；大量面向機器人場景優化的基礎模型持續湧現，正在支撐多元形態智能硬件的規模化落地。
喬·韋曼表示，聚焦大衆市場的落地價值，讓技術匹配真實場景需求，是中國AI領跑全球的核心邏輯，也將為全球AI產業提供可借鑑的發展範式。
02 「生而為全球」，警惕數據壟斷
在AI高速發展的當下，仍值得注意的是，目前的大模型，無論千問、豆包還是ChatGPT等，都是中心化大模型。
「中心化大模型意味着什麼？你需要把所有數據、所有算力放在一個地方。」香港理工大學人工智能高等研究院執行院長、生成式人工智能講座教授、InfiX.ai創辦人楊紅霞在論壇上指出，「算力做到一定程度的集中，如果一個國家或者一個公司巨有錢，有可能做到，但是把全球所有數據放在一個地方，這件事情是不現實的。」
數據壟斷的風險也值得警惕。
楊紅霞表示：「未來的世界，千萬不要覺得主權AI這件事情離我們很遠，包括我們每個人。如果未來所有企業、所有個人的數據都被幾家公司所掌握，我覺得這件事情極其恐怖。」
她判斷，未來的大模型一定是群體智能，而不是今天這種超級中心化的。
為什麼OpenAI、谷歌、Meta要不惜代價採購數十萬張GPU、建千億級數據中心、把模型從百億參數推到萬億參數？底層邏輯就是Scaling Law（規模定律）——誰能在規模上領先一個數量級，誰就能拿到可預期的能力優勢。
但近兩年，被業界視為AI「大力出奇跡」的Scaling Law（規模定律），已經被鮮少提及。楊紅霞直言：「核心原因不是它失效了，其實是互聯網公開可爬取的數據已經沒有了。」她解釋稱，這主要是因為大廠訓練大模型主要依賴互聯網公開可爬取的數據。
在她看來，規模定律正以新路徑延續：「模型融合，它也代表了一種新的Scaling。」未來把成千上萬個擁有本地化高質量數據的領域模型一融合，可以得到一個新的基礎模型，在這成千上萬個領域比今天中心化最好的大模型做得更好。楊紅霞認為：「去中心化有可能也給我們未來帶來一條走向通用人工智能的路。」
此次論壇的與會嘉賓，除了強調數據壟斷的風險，更有人進一步提出，隨着AI技術落地與網絡普及，創新全球化、產品全球化已經成為一種必然的商業模式。而「生而為全球」的創新，在中國體現得尤為典型。
國家數據專家諮詢委員會主任、全球數字經濟大會國際顧問委員會聯席主席、國務院原副祕書長江小涓表示，從應用端視角觀察，過去部分相對落後國家難以接觸和使用先進技術。如今開源大模型正在快速拉平不同國家、企業與消費者之間的應用能力，任何國家的開發者和企業用戶，都能夠藉助開源大模型無障礙使用全球最新技術。
她舉例，無論是通義還是ChatGPT，發布之時就面向全球，上線後全球消費者幾乎可以同步使用。不同發展水平的企業，也能夠依託這類技術研判全球大勢、洞察科技發展方向。
江小涓表示，開源模型的內生動力就是開放，吸引各方使用。中國掌握相關技術後，將最前沿成果對外開源，開放程度很高。和國外部分模型有所區別，國外一些企業會把最前沿模型閉源，僅開放次一點的模型來吸引用戶。
「當然，閉源或者開源，本質上都屬於商業模式選擇。我國大量開源大模型，確實給全球用戶提供了快速理解、快速使用以及快速二次開發的機會。」她說。
03 AI將如何改變產業鏈？
模型跑分的此消彼長，終究只是這場變革的表層。真正值得追問的是：AI將如何沿着產業鏈向下滲透，重塑價值創造與分配的方式？
與歷次技術革命不同，AI並非以獨立產業的形態外掛於傳統產業之側，而是作為通用目的技術嵌入研發、生產、流通、服務的每一個環節。當基座模型日趨同質化、調用成本持續走低，競爭的焦點正從「誰的模型更強」轉向「誰能把模型能力轉化為真實的產業效率」。
以創新藥產業為例，我國創新藥產業正迎來全球化爆發新階段，產業規模與國際影響力持續攀升。數據顯示，當前我國自主研發的創新藥佔全球總量的30%，僅今年上半年，國內創新藥對外授權交易達81筆，交易總額高達1100億美元。
「這兩年的數據你不要喫驚，未來幾年依然會快速增長。」江小涓在論壇上作出了樂觀的預言。
她解釋，依託AI平台找到治病靶點、匹配新化合物，我國擁有了新藥青苗，成果本身很好，但還只是一棵青苗，還需要把好苗對外授權進行進一步培育和商業化。
江小涓進一步解釋，AI會使產業鏈出現一些變化。由於創新藥AI平台水平較高，現在我國在臨床前發現靶點和有效化合物這幾個環節的能力爆發式增長，但後期臨床的節奏沒有大的改變。所以AI能力比較強的製藥公司，能培育出特別多的青苗，但後續節奏和能力一時跟不上，部分自己全流程推進外，需要對外授權與更多方合作共同推進。
「這會打破原來全球製藥行業的CXO(醫藥外包產業)結構和相應的分工格局。以前我們國家企業做的都是後端和低端，現在前端和高端能力快速提升，成為全球前端創新藥最重要的發明方之一。」江小涓說，「所以AI for Science不僅僅是我們把自己做好，還會引起全球產業鏈非常快速的調整，這些行業都是如此，這是一個非常大的變化。」
同樣，在研究領域，AI也將發揮重要作用。
國家最高科學技術獎獲得者、南方科技大學校長薛其坤提出，人工智能已經不再只是基礎研究的成果，反過來正在成為推動基礎研究的強大工具，AI for Science 已成為全球科技競爭的新前沿。這種趨勢正在改寫科研的方法和路徑。
他特別提到粵港澳大灣區的獨特定位。大灣區既有AI產業化應用的紮實基礎，也具備以AI賦能基礎研究、以基礎研究引領產業升級的雙向條件。數學與計算深度融合，將釋放出巨大的創新潛能。
他呼籲以更開放的科研生態擁抱範式革新，讓更多從0到1原創性突破在粵港澳大灣區持續湧現。
本屆論壇由鳳凰衛視、鳳凰網主辦，中國上市公司協會提供指導支持，以「新智能 新開放」為主題。
在論壇開幕式致辭環節，鳳凰衛視董事局主席兼行政總裁徐威指出：「人工智能的發展應該服務於人。」他表示，作為一家國際媒體集團，鳳凰衛視始終關注人工智能如何「做對的事、做成事」，更關注它如何拓展大衆能力、增進社會福祉。
「人工智能拉近了知識與應用的距離，開放合作拉近了產業與市場的距離。拉近距離不是抹平差異，而是讓知識更易獲得，讓創新更快落地，讓合作更加順暢。」徐威篤定地說道：「向新致遠也不是簡單追逐更新的技術，而是讓技術進步更多轉化為更普惠、更包容、更可持續的發展成果。」