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蘇姿豐這次來(lái)上海,表面上是參加AMD首次在美國(guó)以外舉辦的“2026 AMD AI開(kāi)發(fā)者日”,但這件事放到今天的AI產(chǎn)業(yè)里看,信息量其實(shí)不小。
一個(gè)全球芯片巨頭,把面向開(kāi)發(fā)者、模型公司、云廠商和工程師的AI活動(dòng)放到上海,不只是來(lái)“刷存在感”,也不只是對(duì)中國(guó)市場(chǎng)表達(dá)友好。
更重要的是,AMD正在給外界傳遞一個(gè)信號(hào),AMD需要中國(guó)AI生態(tài),中國(guó)AI生態(tài)也剛好給了AMD一個(gè)重新講故事的機(jī)會(huì)。
中國(guó)擁有全球最具活力的AI生態(tài)系統(tǒng),蘇姿豐的這個(gè)判斷,如果放在兩年前,很多人可能會(huì)覺(jué)得有點(diǎn)客氣。畢竟那時(shí)候全球AI敘事的中心還在硅谷,OpenAI、英偉達(dá)、微軟、谷歌、Anthropic這些名字,幾乎壟斷了大模型時(shí)代的想象力。中國(guó)AI公司更多時(shí)候被放在“追趕者”的位置里,討論的是差距、算力、芯片、模型能力、生態(tài)短板。
但到了2026年,這個(gè)判斷的語(yǔ)境變了。AI競(jìng)爭(zhēng)正在從“大模型能力秀肌肉”,進(jìn)入“誰(shuí)能把AI真正塞進(jìn)產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)品和工作流”的階段。這個(gè)階段,中國(guó)的優(yōu)勢(shì)反而開(kāi)始變得明顯:模型公司足夠多,應(yīng)用場(chǎng)景足夠密,制造業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)足夠復(fù)雜,企業(yè)客戶足夠現(xiàn)實(shí),開(kāi)發(fā)者又足夠卷。
所以,蘇姿豐說(shuō)中國(guó)AI生態(tài)最活躍,我認(rèn)為不是一句商業(yè)場(chǎng)面話,而是一個(gè)行業(yè)風(fēng)向標(biāo)。
它背后真正指向的是:AI產(chǎn)業(yè)的估值錨正在變化。
過(guò)去資本市場(chǎng)看AI,核心看三個(gè)東西:誰(shuí)有最強(qiáng)模型,誰(shuí)有最多GPU,誰(shuí)能訓(xùn)練出更大的參數(shù)。但現(xiàn)在,推理成本、企業(yè)部署、智能體落地、端側(cè)AI、機(jī)器人、工業(yè)場(chǎng)景、AI PC開(kāi)始變成新的交易邏輯。換句話說(shuō),AI不再只是實(shí)驗(yàn)室和云廠商的資本開(kāi)支游戲,它正在進(jìn)入真正的產(chǎn)業(yè)消耗周期。
而中國(guó),剛好是全球少數(shù)幾個(gè)能把“模型—算力—應(yīng)用—產(chǎn)業(yè)—終端—開(kāi)發(fā)者”同時(shí)跑起來(lái)的市場(chǎng)。
這才是“中國(guó)AI生態(tài)最活躍”的真正含義。
一、中國(guó)AI生態(tài)的活力,不是模型最多,而是應(yīng)用反饋?zhàn)羁?/strong>
中國(guó)AI生態(tài)最容易被低估的一點(diǎn),是它并不只靠單點(diǎn)突破。
很多人討論中美AI差距,總喜歡拿最強(qiáng)模型對(duì)最強(qiáng)模型比。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind,確實(shí)還站在全球閉源前沿模型的高地。斯坦福《2026 AI Index》也提到,美國(guó)在頂級(jí)模型產(chǎn)出上仍然更強(qiáng),2025年美國(guó)推出59個(gè)重要模型,中國(guó)為35個(gè);但同一份報(bào)告也顯示,中國(guó)在AI論文數(shù)量、引用量和專利授權(quán)上處于領(lǐng)先位置。
這個(gè)對(duì)比很有意思,美國(guó)強(qiáng)在前沿模型的天花板,中國(guó)強(qiáng)在技術(shù)擴(kuò)散的密度。美國(guó)更像是把AI推到最高處,中國(guó)更像是把AI壓進(jìn)最多場(chǎng)景。這也是為什么我覺(jué)得,蘇姿豐說(shuō)中國(guó)AI生態(tài)活躍,重點(diǎn)不是說(shuō)“中國(guó)模型已經(jīng)全面領(lǐng)先”,而是說(shuō)中國(guó)市場(chǎng)有一種很罕見(jiàn)的產(chǎn)業(yè)反饋能力。
一個(gè)模型在中國(guó)出來(lái)之后,很快就會(huì)被云廠商、手機(jī)廠商、車企、辦公軟件、電商平臺(tái)、短視頻平臺(tái)、教育公司、工業(yè)企業(yè)拿去試。好不好用,貴不貴,能不能降本,能不能替代人工,能不能提高轉(zhuǎn)化率,幾乎馬上就會(huì)被市場(chǎng)檢驗(yàn)。
這就是中國(guó)AI生態(tài)的第一個(gè)特點(diǎn):反饋鏈路短。
美國(guó)很多AI創(chuàng)新先從研究、模型、API、SaaS走出來(lái),再慢慢進(jìn)入企業(yè)流程。中國(guó)不一樣,中國(guó)企業(yè)對(duì)AI的態(tài)度更現(xiàn)實(shí):你別先跟我講AGI,你先告訴我能不能幫客服少招人,能不能幫銷售多轉(zhuǎn)化,能不能讓工廠少停線,能不能讓短視頻更快生成,能不能讓醫(yī)生、老師、工程師效率提高。
這聽(tīng)起來(lái)不夠性感,但它非常重要,因?yàn)锳I產(chǎn)業(yè)一旦從主題投資進(jìn)入業(yè)績(jī)兌現(xiàn),市場(chǎng)最關(guān)心的就不再是“模型參數(shù)多大”,而是“誰(shuí)愿意付費(fèi),誰(shuí)能規(guī)模化,誰(shuí)能形成持續(xù)消耗”。
中國(guó)AI生態(tài)的活力,本質(zhì)上來(lái)自這種高頻試錯(cuò)。模型公司卷能力,云廠商卷價(jià)格,互聯(lián)網(wǎng)公司卷入口,硬件廠商卷端側(cè)體驗(yàn),產(chǎn)業(yè)客戶卷效率。每一層都在逼AI更快落地。
這也是為什么截至2025年12月31日,全國(guó)已有748款生成式人工智能服務(wù)完成備案,北京備案大模型數(shù)量達(dá)到212款。這個(gè)數(shù)字不只是說(shuō)明模型多,更說(shuō)明中國(guó)AI已經(jīng)從少數(shù)明星模型的競(jìng)爭(zhēng),進(jìn)入多主體、多場(chǎng)景、多區(qū)域的擴(kuò)散階段。
我認(rèn)為,這才是中國(guó)AI生態(tài)最有價(jià)值的地方,它不是單點(diǎn)最強(qiáng),而是足夠熱、足夠密、足夠快。
資本市場(chǎng)最怕什么?最怕一個(gè)行業(yè)只有技術(shù)敘事,沒(méi)有需求回路。中國(guó)AI現(xiàn)在最特別的地方,就是需求回路正在形成。模型一出來(lái),就有人試;價(jià)格一下來(lái),就有人用;應(yīng)用一跑通,就有人復(fù)制。
這種生態(tài),不一定每個(gè)環(huán)節(jié)都領(lǐng)先,但整體速度非常快。
二、中國(guó)真正的AI優(yōu)勢(shì),是互聯(lián)網(wǎng)、制造業(yè)和硬件終端同時(shí)在場(chǎng)
如果只看大模型,中國(guó)AI生態(tài)的故事還不完整。中國(guó)最特殊的地方,是AI不是孤立地長(zhǎng)在實(shí)驗(yàn)室里,而是長(zhǎng)在一個(gè)非常復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)土壤里。
一邊是阿里、騰訊、百度、字節(jié)、快手、美團(tuán)、攜程、京東這些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。它們有流量,有數(shù)據(jù),有支付,有履約,有內(nèi)容,有交易場(chǎng)景,也有足夠強(qiáng)的工程團(tuán)隊(duì)。AI對(duì)它們來(lái)說(shuō),不是做一個(gè)聊天機(jī)器人這么簡(jiǎn)單,而是要進(jìn)入搜索、廣告、推薦、電商、短視頻、本地生活、辦公、出行、旅游、客服這些核心業(yè)務(wù)。
另一邊是中國(guó)制造業(yè)。這個(gè)變量非常關(guān)鍵。過(guò)去談AI,很多人天然會(huì)先想到互聯(lián)網(wǎng)。但從2026年開(kāi)始,我覺(jué)得AI真正的大機(jī)會(huì),反而會(huì)越來(lái)越多地出現(xiàn)在制造業(yè)、機(jī)器人、工業(yè)軟件、質(zhì)檢、供應(yīng)鏈、研發(fā)設(shè)計(jì)、設(shè)備運(yùn)維這些“沒(méi)那么性感”的地方。
國(guó)務(wù)院2025年發(fā)布的“人工智能+”行動(dòng)意見(jiàn),明確提出要推動(dòng)AI與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各行業(yè)各領(lǐng)域廣泛深度融合,強(qiáng)調(diào)中國(guó)有數(shù)據(jù)資源豐富、產(chǎn)業(yè)體系完備、應(yīng)用場(chǎng)景廣闊等優(yōu)勢(shì)。這個(gè)表述背后,其實(shí)就是中國(guó)AI生態(tài)的底層邏輯:不是只做模型,而是讓AI進(jìn)入產(chǎn)業(yè)。
到了2026年,工信部等八部門(mén)又提出“人工智能+制造”專項(xiàng)行動(dòng),到2027年要推動(dòng)3—5個(gè)通用大模型在制造業(yè)深度應(yīng)用,推出1000個(gè)高水平工業(yè)智能體,打造100個(gè)工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,推廣500個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。
這些政策語(yǔ)言翻譯成資本語(yǔ)言,就是一句話:
中國(guó)AI的下一輪估值錨,不在模型發(fā)布會(huì),而在產(chǎn)業(yè)部署率。
誰(shuí)能把AI接進(jìn)工廠、接進(jìn)供應(yīng)鏈、接進(jìn)辦公流、接進(jìn)終端設(shè)備,誰(shuí)才有真正的兌現(xiàn)能力。
這也是中國(guó)AI生態(tài)為什么會(huì)顯得“活躍”。因?yàn)橹袊?guó)不是只有AI公司在做AI,而是幾乎所有產(chǎn)業(yè)都在被AI重新敲一遍門(mén)。
手機(jī)廠商要做AI手機(jī),PC廠商要做AI PC,車企要做智能座艙和自動(dòng)駕駛,機(jī)器人公司要做具身智能,電商平臺(tái)要做AI導(dǎo)購(gòu),內(nèi)容平臺(tái)要做AI創(chuàng)作,制造企業(yè)要做智能質(zhì)檢和預(yù)測(cè)性維護(hù)。
這些場(chǎng)景一多,AI就不再是少數(shù)技術(shù)公司的游戲,而變成全產(chǎn)業(yè)鏈的效率競(jìng)爭(zhēng)。
這一點(diǎn)和美國(guó)也不太一樣。美國(guó)AI生態(tài)的優(yōu)勢(shì),是頭部公司非常強(qiáng),算力資本開(kāi)支非常猛,前沿模型迭代很快。但中國(guó)AI生態(tài)的優(yōu)勢(shì),是產(chǎn)業(yè)側(cè)足夠?qū)挘瑧?yīng)用側(cè)足夠碎,客戶需求足夠具體。
碎,不一定是壞事。在AI應(yīng)用階段,碎場(chǎng)景反而意味著大量真實(shí)需求。一個(gè)客服場(chǎng)景,一個(gè)質(zhì)檢場(chǎng)景,一個(gè)投放場(chǎng)景,一個(gè)短視頻生成場(chǎng)景,一個(gè)門(mén)店運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景,看起來(lái)都不大,但如果能復(fù)制到成千上萬(wàn)家企業(yè)里,就會(huì)形成非常可觀的推理消耗和軟件服務(wù)收入。
所以我一直覺(jué)得,中國(guó)AI生態(tài)真正的資本故事,不是“我們也有一個(gè)OpenAI”,而是“我們可能會(huì)更快出現(xiàn)一批AI原生場(chǎng)景公司、AI改造型平臺(tái)公司和AI產(chǎn)業(yè)服務(wù)商”。
這才是中國(guó)AI的厚度。
三、開(kāi)放、性價(jià)比和供應(yīng)鏈彈性,讓中國(guó)AI生態(tài)更容易形成第二套路線
蘇姿豐這次講話里,還有一個(gè)詞很重要:開(kāi)放創(chuàng)新。她說(shuō),中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)最令人興奮的是,這里真正理解開(kāi)放創(chuàng)新,這句話要放在現(xiàn)在的全球AI格局里看。
過(guò)去兩年,全球AI競(jìng)爭(zhēng)其實(shí)走出了兩條路線。一條是美國(guó)式路線:閉源強(qiáng)模型、超大算力集群、巨頭資本開(kāi)支、云服務(wù)綁定。另一條是中國(guó)正在形成的路線:開(kāi)源模型快速追趕,應(yīng)用公司大量試錯(cuò),軟硬件適配加速,產(chǎn)業(yè)側(cè)追求性價(jià)比和可替代性。
這不是說(shuō)哪條路線一定更先進(jìn),而是兩條路線解決的問(wèn)題不一樣。
美國(guó)路線解決的是“把模型能力推到極限”。中國(guó)路線更關(guān)心的是“怎么讓更多人用得起、用得上、用得快”。
DeepSeek之后,這個(gè)趨勢(shì)變得更明顯。中國(guó)AI市場(chǎng)開(kāi)始重新認(rèn)識(shí)開(kāi)源、低成本推理、模型蒸餾、國(guó)產(chǎn)算力適配的重要性。路透社今年4月報(bào)道DeepSeek新模型適配華為昇騰芯片時(shí),也把它視為中國(guó)推動(dòng)AI技術(shù)自主生態(tài)的重要一步。
我認(rèn)為,這里有一個(gè)很重要的預(yù)期差:
中國(guó)AI生態(tài)的活力,不只是來(lái)自創(chuàng)新沖動(dòng),也來(lái)自外部壓力。
算力受限、芯片不確定、API不可控、國(guó)際供應(yīng)鏈擾動(dòng),這些都在倒逼中國(guó)AI公司走一條更強(qiáng)調(diào)開(kāi)放、降本和適配的路線。
這條路線短期看很苦,因?yàn)闆](méi)有無(wú)限GPU,也沒(méi)有最舒適的開(kāi)發(fā)環(huán)境。但中長(zhǎng)期看,它會(huì)訓(xùn)練出一種很強(qiáng)的工程能力:怎么用更少的算力跑出更好的效果,怎么讓模型更便宜,怎么讓?xiě)?yīng)用更快落地,怎么把國(guó)產(chǎn)硬件、開(kāi)源框架、本土模型和行業(yè)場(chǎng)景拼成一套能用的系統(tǒng)。
這就是中國(guó)AI生態(tài)的韌性。對(duì)資本市場(chǎng)來(lái)說(shuō),這種韌性非常重要。因?yàn)锳I產(chǎn)業(yè)進(jìn)入推理時(shí)代之后,競(jìng)爭(zhēng)不再只是“誰(shuí)燒的錢最多”,還要看“誰(shuí)的單位成本更低,誰(shuí)的商業(yè)閉環(huán)更快,誰(shuí)的客戶遷移成本更小”。
美國(guó)巨頭可以繼續(xù)燒幾千億美元資本開(kāi)支,建設(shè)超級(jí)數(shù)據(jù)中心;中國(guó)企業(yè)則更可能在有限算力下,逼出更強(qiáng)的效率優(yōu)化和應(yīng)用創(chuàng)新。
這不是低配版AI,而是另一種AI路線,這也是為什么中國(guó)AI生態(tài)會(huì)吸引AMD這樣的公司。因?yàn)閷?duì)芯片廠商來(lái)說(shuō),中國(guó)市場(chǎng)不是簡(jiǎn)單的銷售市場(chǎng),而是一個(gè)開(kāi)放生態(tài)的壓力測(cè)試場(chǎng)。你能不能適配不同模型?能不能支持不同框架?能不能讓開(kāi)發(fā)者遷移?能不能進(jìn)入云廠商、終端廠商和產(chǎn)業(yè)客戶的實(shí)際部署?
誰(shuí)能在中國(guó)市場(chǎng)跑通,誰(shuí)就更有機(jī)會(huì)在全球推理時(shí)代拿到新位置。
結(jié)語(yǔ):全球最活躍,不等于全球最強(qiáng),但可能意味著最先進(jìn)入兌現(xiàn)階段
所以回到蘇姿豐那句話。
中國(guó)是不是全球最強(qiáng)AI生態(tài)?這個(gè)問(wèn)題還可以爭(zhēng)。前沿模型、頂級(jí)算力、基礎(chǔ)軟件生態(tài),美國(guó)仍然有明顯優(yōu)勢(shì)。
但中國(guó)是不是全球最活躍的AI生態(tài)?我覺(jué)得這個(gè)判斷越來(lái)越站得住。
因?yàn)榛钴S不是指單點(diǎn)能力最強(qiáng),而是指參與者最多、試錯(cuò)最快、場(chǎng)景最密、反饋?zhàn)钪苯印⑸虡I(yè)化壓力最大。
中國(guó)AI生態(tài)現(xiàn)在最有意思的地方,恰恰在于它不完美。
算力有約束,所以大家更重視效率。模型有差距,所以大家更愿意開(kāi)源追趕。商業(yè)化壓力大,所以應(yīng)用公司不能只講PPT。制造業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜,所以AI必須進(jìn)入真實(shí)流程。用戶和企業(yè)都足夠挑剔,所以不好用的AI很快會(huì)被淘汰。
這套環(huán)境很殘酷,但也最能篩出真正有價(jià)值的AI公司。
在我看來(lái),中國(guó)AI生態(tài)下一階段最值得關(guān)注的,不是誰(shuí)又發(fā)布了一個(gè)參數(shù)更大的模型,而是誰(shuí)能率先把AI變成穩(wěn)定收入、真實(shí)利潤(rùn)、持續(xù)推理消耗和可復(fù)制的行業(yè)解決方案。
資本市場(chǎng)最后會(huì)看這些東西。
模型能力是門(mén)票,場(chǎng)景密度是土壤,成本控制是生命線,商業(yè)閉環(huán)才是估值錨。
蘇姿豐這次來(lái)上海,真正點(diǎn)出的不是AMD的中國(guó)故事,而是中國(guó)AI生態(tài)正在進(jìn)入一個(gè)新階段:從追趕模型,到爭(zhēng)奪應(yīng)用;從講技術(shù)突破,到看產(chǎn)業(yè)兌現(xiàn);從單點(diǎn)公司競(jìng)爭(zhēng),到生態(tài)系統(tǒng)競(jìng)爭(zhēng)。
這就是為什么中國(guó)會(huì)被稱為全球最具活力的AI生態(tài)系統(tǒng)。
因?yàn)锳I在這里不是一個(gè)單獨(dú)行業(yè),而是正在變成所有行業(yè)的底層變量。
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