当前，人工智能已成为全球科技竞争与产业变革的核心赛道，其投资规模与结构演变备受产业界与决策层关注。近日，taptap公司产业研究院发布第30期《产业动态》专刊——中美AI投资格局短评，从投资规模对比切入，逐层剖析中美AI投资差距的根源、中国禀赋优势、未来增长变量及产业投资方向，旨在呈现相对完整的中美AI投资图景。
全球AI产业进入加速投入期，2026年全球AI资本支出预计突破5710亿美元，中美合计贡献近八成增量。美国在AI投资绝对规模上领先（2025年五大云厂商资本开支达3871亿美元，中国头部厂商约514亿美元），但双方资本开支增速大体相当，且现有统计口径可能低估中国实际规模；中美大模型能力差距持续收敛，已从2024年的平均约7个月缩小至2026年的约4个月。差距根源在于商业模式（美国“先赚钱再扩张”形成良性循环，中国“先扩张再赚钱”仍处于用户变现探索期）、融资环境（美国“耐心又有钱”的多层次资本，中国“务实求稳”偏好硬科技与快速落地）和技术路线（美国“规模优先”抢占制高点，中国“效率为王”在算力约束下优化模型效果）的三重系统性差异。中国在发电总量、AI论文与专利贡献、中文语料及应用场景（约45%受访企业已规模化部署AI，高于全球38%）上具备差异化优势，支撑效率路径。
后续中国AI投资将由规模追赶转向效率驱动，在内生应用、海外拓展与自主替代三重力量的共同作用下稳步加速，主要取决于需求侧变现（如2026年4月国内AI应用日活同比增长223%）与供给侧国产算力供给（2025年国产加速卡份额升至约41%）两大变量。投资机遇集中于国产算力硬件与软件生态、算力基础设施、配套硬件出海及行业应用落地；核心风险在于技术进展、商业化落地及政策与资本投入不及预期，以及地缘环境与技术迭代带来的不确定性。