原创 冯科 北京大学经济学院
文 | 冯科
2025年2月17日，习近平总书记在民营企业座谈会上强调，“要坚定不移走高质量发展之路”，“努力为推动科技创新、培育新质生产力”多作贡献。3月，李强总理在全国两会《政府工作报告》中提出，“激发数字经济创新活力。开展‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备”，“优化全国算力资源布局，打造具有国际竞争力的数字产业集群”。习近平总书记、李强总理关于人工智能的重要论述是以马克思主义科技观为理论基础，总结和借鉴中外人工智能发展的历史经验，形成的关于对人工智能的新思考和新理念，表达了党和国家领导人对中国发展人工智能技术、奋勇争先的高度重视和深切期盼。深刻把握习近平总书记、李强总理关于人工智能的新思想新论断，为中国新一代人工智能发展以及新时代科技发展提供了行动指南，对推动社会文明建设和人的全面发展具有重要的理论价值与实践意义。
DeepSeek异军突起，推动国产AI另辟蹊径开拓新局
古往今来，世界经济中心几度迁移，背后核心驱动力量就是技术创新。技术创新在哪里兴起，发展动力和经济制高点就向哪里转进。人工智能（AI）作为新一轮科技革命的核心驱动力，代表着未来的新质生产力和社会发展方向，谁能把握大数据、AI等新经济发展机遇，谁就把准了时代脉搏，深受世界各主要大国的高度重视。2023年，ChatGPT等工具问世后，全球生成式AI技术呈现爆炸式增长。2024年2月14日，美国AI巨头OpenAI推出视频生成大模型Sora，在全球掀起了AI关注热潮，“主权AI”概念随之兴起。美国、俄罗斯、日本、欧盟等政府纷纷入场，制定本国的AI国家发展战略，围绕AI开发和数字权力展开博弈竞争，力图在该舞台上抢抓AI博弈的主导权和话语权。截至目前，全球AI大模型领域呈现强者恒强的竞争格局。美国依托强大的资金、算力和数据优势，不断推出性能卓越的闭源模型，其OpenAI、Anthropic和Google DeepMind等模型占据领先地位，例如，OpenAI的ChatGPT在发布两个月内月活跃用户破亿；GPT-4模型在多项认知基准上领先，并通过微软生态迅速商业化。Anthropic公司推出的Claude 2模型具备10万Token的超长上下文记忆能力。Google DeepMind推出了名为Gemini的下一代模型，号称该模型某些能力已超越GPT-4。与此同时，Meta等公司选择开源策略，极大地活跃了开源社区。2025年2月18日，埃隆·马斯克旗下人工智能公司xAI推出Grok 3，引入DeepSearch新功能，可扫描互联网和X平台来分析信息，并提供摘要来回应查询，一经发布就超越ChatGPT登顶苹果应用商店免费应用下载排行榜首。
中国高度重视人工智能发展，于2017年就发布了《新一代人工智能发展规划》，国内互联网巨头和创业公司竞相研发AI大模型，形成了“千模涌现”的追赶势头，但其性能和影响力在2024年之前对比西方国家有明显差距。然而，中国人工智能公司深度求索在2025年1月推出开源大语言模型DeepSeek-R1及底座模型DeepSeek-V3，仅仅依靠集结150余位顶尖AI人才和大规模算力资源（估计拥有1万块NVIDIA H800及1万块H100 GPU用于训练），就能在性能上对标OpenAI，在短时间内跻身全球最先进模型行列，而训练成本却远低于其他同等模型训练费用，这得益于DeepSeek建立在算法突破与工程优化的深度融合之上的技术创新体系，其核心技术优势贯穿了模型架构、训练范式及部署应用全流程。
DeepSeek的成功，是中国AI人才培养、技术创新、产业生态等方面全面崛起的缩影，创造了两点历史性价值：一是力行开源；二是提供了堆砌算力和数据之外的新的技术路径。这些技术突破标志着AI技术范式从资源密集型向效率驱动型的战略转型，从“谁能最烧钱造最大模型”，过渡到“谁能用最少钱办最多事”，提升了AI的工程化能力，加速了AI向制造业智能化改造的渗透，将对全球价值链分工重塑产生深刻影响。据初步统计，DeepSeek已与近百家A股上市公司合作，展现了在制造、金融、医疗等领域的广泛应用潜力，特别是2025年1月31日DeepSeek-R1模型登陆NVIDIANIM，被亚马逊和微软接入；2月1日—5日中国电信、中国联通、中国移动、国家超算互联网平台分别接入DeepSeek，实现科研助手、云电脑等应用融合。DeepSeek在承受外部封锁压力的情况下取得的成功将产生“灯塔效应”，让中国AI在全球AI行业的“科技高原”上，也树立起令人瞩目的“科技高峰”，极大增强了国内从业者的创新自信，激励他们向AI领域更多“无人区”进发，通过树立更多“科技高峰”以点带面，形成中国AI行业自己的“科技高原”。
辩证把握数据、算力、算法现状，勿轻言算力硬件过剩
DeepSeek的成功让我们在兴奋之余，也要保持清醒的头脑。且不说，在资金、技术、人才等方面，以DeepSeek为代表的新创AI企业，尚无法向OpenAI、Anthropic这些巨头发起全面挑战，单就V3、R1而言，其算法优化在处理复杂场景时就明显不如烧钱堆出来的大模型。因此，DeepSeek虽然为我国在算法创新方面取得了较大突破，但大国间AI领域竞争博弈的核心是数据、算力、算法三大领域的综合竞争，必须系统而辩证地把握三者关系。
数据、算力与算法共同构成了AI的动态三元体系，三者相互依存又动态制衡。AI的算法创新依赖着算力的支撑，数据质量决定着算法上限，算法算力提升决定着数据潜力发掘的程度，算法的优化又能让算力硬件的运转效率得到最大释放。如果将AI大模型比作一架“飞机”，三者关系则可看作“燃油”“发动机”与“导航系统”的协同运作。其中，数据作为“燃油”，为AI提供能量来源，其质量与规模直接影响知识储备。算力作为“发动机”，将数据能量转化为模型动能。而算法则扮演“导航系统”角色，通过架构创新优化资源配置。三者协同就构成了“能量转化”的闭环系统，彼此相辅相成，不可偏废。
然而，当前算力、数据等方面的现状特点是全球地区分布严重不均衡，特别是高性能算力研发革新、生产供应、企业应用等方面，大部分还是集中在北美（以大模型算力为例。目前占据推理算力市场最大份额的，仍然是NVIDIA，DeepSeek的V3、R1的底层架构依然是基于CUDA生态建构），底层原因既是长期发展的使然，也有美西方刻意进行技术封锁限制的结果。在此格局下，其他区域及其厂商要想试图追赶和打破巨头垄断，摆脱以NVIDIA为代表的算力依赖在短期内还难以实现，更遑论能撼动这些西方巨头们的硬件江湖。一句话，全球主要大国AI博弈正酣，切勿轻言算力过剩。
随着AI竞争博弈进入深水区，算力供需结构性错配、利用效率较低等问题将逐步得到解决，算力对AI发展潜力上限的决定性作用将越来越明显。中国近年来在5G技术、算力、芯片等新型基础设施领域呈现快速增长的势头，为人工智能的大规模计算和数据处理提供了强有力的支持，但受到美国在高端科学技术封锁的压力，中国在高性能芯片、算力、光刻机等尖端科技产品的获取上依然存在较大困难和不确定性，也引发了国内行业对尖端科技“卡脖子”的集体焦虑。为确保我国在大国AI竞争中不落伍掉队，必须正视在算力和数据领域存在的不足和“封锁”隐患，争分夺秒地在算力等硬件的研发生产上补好短板，踏踏实实解决在算力、数据两大领域“卡脖子”困局，才能真正让中国AI大模型真正突破硬件、数据的“紧箍咒”，让DeepSeek等一众中国AI大模型的长远发展上限在自主可控中不断拉高、不断突破。
锚定新质生产力发展方向，抢占未来AI科技发展先机
在科技革命浪潮中，把握AI发展主动权，事关国家、民族的兴衰成败。为保证AI事业健康发展，我国需从数据治理、算力布局、开源创新、金融支撑及国际规则应对等多个维度形成协同发展机制，为国内AI行业培育壮大和争取领先优势提供有力的支持保障。
强化营商环境建设，建立“全生命周期”企业服务矩阵。汲取杭州在“营商—宜商—创新”环境，培育“六小龙”科创企业的成功经验，构建“需求感知—精准供给—生态反哺”的闭环体系，打造出科创企业蓬勃生长的热带雨林。政策设计上，摒弃“大水漫灌”，采用动态适配机制，按研发投入强度增加提升梯度补贴。推动数字政务改革，重塑政企互动模式，依托数字政务平台将补贴发放压缩至秒级，AI政务助手自动生成合规报告，让企业从“跑部门”转向“拼技术”。借鉴云栖小镇的生态培育思维，通过共享中试基地、链主揭榜等机制，推动优化营商环境需从单向政策供给转向系统性生态构建，通过数据赋能提升政策灵敏度，依托场景创新激活要素价值，最终形成“制度成本下降—创新效能提升—市场主体壮大”的螺旋上升通道。因地制宜建立“企业创新画像”数据库，形成企业需求动态感知系统，动态匹配政策工具包。打造区域专属创新要素交易平台，形成区域性要素交易市场，让技术、数据、人才等新型生产要素在市场化流动中释放倍增效应。通过制度创新持续降低制度性交易成本，最终实现“营商环境力”向“科技创新力”的高效转化。
强化多元资本市场建设，助力AI发展降本融资。AI科技企业发展对融资需求巨大，需要通过多元金融服务渠道为其技术的持续创新提供资金支持，尤其需要帮其降低融资成本。要进一步完善发展全方位、多层次资本市场，在资本赋能层面构建覆盖技术研发、产业转化、应用落地全链条的科技研发金融支持体系。引导金融机构应针对科技企业轻资产、高风险、高成长的特点，探索开发知识产权质押贷款、FOF、MOM、研发中断保险、产品责任保险等新式金融产品，为科技企业发展成熟提供大额、长期的资金支持，还可发挥专业知识和资源网络优势，帮助科技企业优化商业模式、拓展市场渠道、规范财务管理等。积极引入投贷联动、债转股等方式，加强股权和债权的结合，降低科技企业单一融资方式风险。完善多层次资本市场，通过优化新三板、科创板等市场制度设计，降低企业上市的成本和门槛，提高科技企业上市融资机会。探索建立“金融+科技”生态圈，为科技企业提供“一站式”、全方位的金融服务。
强化数据领域立法，持续提升数据共享安全。生成式AI研发高度依赖大规模训练数据集，当前我国存在数据要素流通效能不足的突出问题，亟需通过制度创新构建数据价值释放机制，用户在处理和运用数据的同时也面临不良数据使用和数据泄露的法律风险，针对上述问题，应从以下方面加强立法：聚焦数据共享流通，构建数据要素市场化配置机制，搭建统一的数据交易公共服务平台，完善涵盖数据确权、定价、交易的全流程制度体系。聚焦构建数据处理环境安全防护体系，健全数据分类分级管理制度，防止数据被非法获取、篡改、删除等；加强数据风险监测和评估，及时发现和修复数据安全漏洞，完善安全评估、认证和跨境标准合同的具体制度。聚焦数据透明，要求AI服务提供者向社会各界和广大用户公开数据处理的必要信息，保障社会公众的知情权和选择权。
强化算力设施产品建设，破解AI研发硬件束缚。高性能芯片、算力中心、算力平台是影响算力发展的关键因素，决定了一国AI未来发展高度。高性能芯片决定单元算力的释放，算力中心影响算力的整体提升，算力平台关系着算力的共享和协作。然而，算力在推理侧和训练侧的分布与供需还存在结构性错配的问题，大量算力被消耗在数据清洗和模型调试等非核心环节，但从长远来看，随着AI发展和应用场景的拓展，算力需求仍然将持续增长。因此，要继续发展绿色算力，加大高性能芯片的研发和生产，打破国外的技术封锁，实现芯片的自主可控；要统筹建设分级算力中心，针对不同地区的发展和需求，将算力资源进行有效的分配和利用；要培育搭建开放的算力平台，加强算力共享协作，形成算力生态网络。
强化绿色能源开发建设，算电协同保障能源需求。虽然算力是新质生产力发展的强劲引擎，但人工智能运行的高耗能属性决定了AI的尽头是电力。立足能源多元化与可持续性，持续加大可再生能源、储能技术、智能电网等领域技术研发和设施建设，推进风电、光伏与规模化储能系统的高比例并网，依托智能电网柔性调控与虚拟电厂动态聚合技术，实现清洁能源对高载能算力中心的精准直供，努力打造以新型电力系统为基座的绿色算力能源供应设施体系。研发基于时空预测的动态调度算法，构建碳感知算力调度模型，优化电力资源配置，为算力规模化、绿色化发展提供经济适用、安全可靠的清洁绿电保障，切实形成能源供给清洁化、算力调度智能化、AI应用低碳化的正向循环发展格局。
强化开源生态平台建设，加速AI技术进步革新。AI大模型训练和优化是一个智力密集型工作，开源生态有助于各国AI工作者互相分享思路经验，实现数据抓取、数据训练、模拟架构等创新性技术，促进科技的迭代革新。未来以开源方式促进AI发展将成为重要趋势，也是克服大数据和大算力障碍的有效方法。我国的开源建设相比于西方仍存在较大差距，应积极借鉴国际成功经验，科学制定开源政策，在部分领域支持建立开源平台，培育开源文化氛围，同时，建立政府参与的开源监督机制，防止开源技术的不合理使用，形成本国良性运转的开源生态。
强化人才培养体系重构，智启未来蓄力前进动能。针对人工智能引发的技术范式变革，构建“教育革新—产业协同—生态演进”的人才培养体系。在基础教育阶段，推行计算思维与算法素养的浸润式培养，依托开源框架开发低代码教学工具，同步强化数学建模与数据推理能力。在高等教育深化“学科超融”理念，重点培育具备跨域知识迁移能力的复合型人才。在产业端应构建“研用互哺”生态，联合头部企业搭建工业级实训平台，运用数字孪生技术重构算法开发、模型蒸馏到边缘部署的全链条实践环境。在政策层面，设计终身学习支持网络，为职场人员提供弹性化技能升级路径，重点提升AI伦理治理、跨境算法合规等战略能力，促进教育链、产业链与创新链深度耦合，切实形成支撑智能社会持续演进的人才培养体系。
强化反制裁体系建设，加强科企海外发展保护。为了保障AI数据、算力、算法三大领域发展权益保护和反技术制裁封锁，加强包括政策、法规、标准及技术标准等多个维度的涉外法治工具体系的构建至关重要。当前国际政治经济秩序以《联合国宪章》、WTO公约以及其他国际条约组成。坚持遵守以《联合国宪章》为代表的国际法，既是中国作为负责任大国的应有担当，也为我国实施阻断及反制裁措施提供合法依据。要坚持多边主义原则，提倡以多边协调为主与审慎的单边反制相结合的规制模式来应对单边经济制裁，积极推进国家之间的合作，维护多边协调的国际秩序。同时完善国内法规，应对不合理的国际制裁，维护国家利益。要坚持共商共建共享，建立行之有效的对话协商机制，深化国际交流合作，携手以广大发展中国家为代表的第三世界群体共同反对非法单边制裁。要搭建由政府主导，与企业联盟、行业协会、第三方情报机构共同组建反制裁情报系统和信息资源库，帮助企业收集整理预警信息，帮助科技企业规避制裁损失，切实保障科技企业在国际市场中的合法权益。
时代浪潮，浩浩荡荡；全球科技，风起云涌。在这场大国AI博弈中，谁也输不起。中国作为人工智能世界产业的重要参与者和引领者，必须把握好这一历史机遇，抢抓全球科技发展先机，加快推动人工智能关键核心技术突破、应用创新全球领先，不断推动人工智能和实体经济深度融合，为强国建设、民族复兴伟业作出新的更大贡献。
作者简介
冯科
北京大学经济学院金融学系教授，北京大学金融与产业发展研究中心主任，博士生导师。兼任北京大学软件与微电子学院博士生导师。兼任国家互联网金融安全技术委员会委员，住建部中房协专家委员会委员。北大资产经营公司董事。
供稿：科研与博士后办公室
美编：初夏
原标题：《北大经院两会笔谈 | 冯科：把握数智时代潮流 抢抓AI国际博弈先机——中美科技竞争背景下中国如何赢得全球AI科技竞争主动权》
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