投行专家分析，中美AI之争中，中国正在透过成本更低、计算更高效的模型，缩小和美国之间的差距。中国的优势是国家级基建的执行能力，美国则面临地方居民反对AI相关设备投资、电力供给不足等问题。
微信公众号「首席经济学家论坛」今天刊发摩根士丹利（Morgan Stanley）中国首席经济学家邢自强20日在大摩宏观策略谈中分享的最新判断。
他表示，「人工智慧（AI）叙事」正在发生变化。中国大模型的持续进步，正在让全球市场重新理解中美AI竞争。
中国厂商近期发布的Kimi K3开源大模型，表现卓越。邢自强说，这不是一夜之间出现的奇迹，而是中国AI模型行业持续积累和进步的结果。6月份智谱发布的GLM-5.2，同样也表现出色。预计未来还会出现规模更大、性能更好、具有全球竞争力的中国模型。
他说，这也体现出中国AI采取的是一条不一样的路径，它的重点并不是简单追赶前沿模型的算力，而是更强调实际应用价值。中国会通过优化速度、优化成本效率和系统集成，让AI技术能够更快在实体经济和应用场景中落地。
与此同时，美国AI虽然仍然领先，但也面临挑战。
他指出，AI的「军备竞赛」不只是买高阶晶片，更关键的是，谁能够构建一个完整的AI生态链和基础设施，其中就包括数据中心，以及支持这些数据中心运转的能源系统。
现在，美国AI投资正撞上现实中的「三堵墙」，即当地居民反对、电力供给不足，以及地方政治监管。
美国许多州的居民认为，AI算力中心不能带动当地就业，反而可能带来污染和能源价格上涨，所以社区纷纷投反对票。
据统计，从现在到2028年，美国将面临大量电力缺口。要支持这些数据中心建设，电网跟不上。此外，美国各个州可以针对数据中心建设推出自己的监管规定，这种对数据中心的抵制，去年以来已经明显加速。
他说，在AI发展上，美国仍然拥有前沿模型优势，但面临能源和基础设施瓶颈；中国则依托低成本大模型和国家级基建能力进行追赶。
未来全球AI版图可能演变成2条路径并行：一是美国这种成本较高、封闭生态、追求最前沿大模型的路径；一是中国借由较大的能源供应能力，用开源、低成本、高灵活性的模型，搭建数位公共基础设施的路径。
另外，野村证券中国首席经济学家陆挺近日在腾讯财经「经济大家说」栏目中也提到，当前全球AI版图，第一是美国，中国处于第二的位置。「中美之间在大模型表现上的差距可能也就6个月，最多不超过1年。」
他认为，中国的优势集中在电力供应与电网建设、AI与制造业结合的完整产业链，以及顶尖AI人才储备。
但他也指出，中国是最大晶片进口国，高阶晶片依赖其他经济体，过去2个月进口增速已超25%，AI带动晶片涨价反而会恶化中国的贸易条件。在大技术没有突破的情况下，最关键的瓶颈还是在于制造晶片的曝光机。