不会，除非老美出现苏联解体相差不大的大解体。

AI时代为何台湾出口猛增——宁南山
AI时代对服务器的需求是猛增的，英伟达的GPU最终是安装在服务器里面以整机形态出货。
而台湾在全球服务器代工领域具有统治地位
台湾科技媒体digitimes在2025年3月发布的报告，《全球伺服器供应链设厂现况与分析》(台湾把服务器叫伺服器)
统计2023-2025年的全球服务器代工市场份额，认为台湾业者在2023年Q4全球市占为79.2%，预估到2025年Q1占比上升为82.6%。

其中今年Q1
广达市占率22.2%，
英业达18.2%，
鸿海17.7%，
纬颖11.0%，
纬创8.5%，
神云5.1%，
这六家台企位居全球前六位。
图中的神云是神达旗下子公司，也是台企。
台湾这几年对美国出口猛增，服务器占了很大一部分，你要上AI数据中心就需要大量部署AI服务器。
当然注意，这是全球服务器代工市场份额，像中国大陆的浪潮，联想等服务器品牌公司，主要是以自己生产为主，这种自己生产就不会被计入代工市场。
AI泡沫破灭之时是一个比较好的统一时机。

就吧里的水平有个屁用，当初你们还不是预测俄罗斯三个月拿下乌克兰，现在咋样啦

接22楼
美国战略损失极大
说美国的战略损失，并不是说本次卢特尼克擅自行动战术上如何导致战略被动，而是从特朗普2018年对中国发动贸易战以来，多年积累下来的损失，今昔对比十分惊人。

笔者2019年就写了系列文章研究美债危机，那时美债虽然已有不好的发展势头，但余额不过21万亿美元、年利息3000亿美元出头，而如今最新数字已是38万亿美元。2025年美债利息预计1.3万亿美元，大幅超过军费开支，指数增长正冲向2万亿美元，直追第一大的社保开支，这意味着什么，稍有脑子的人都知道。美债长期已不可信，美债日常的“借新还旧”操作转向短债迅速滚动，市场认为美债短期风险还不至于爆发，以此维持局面。全球多国已对美债十分警惕，海外持有美债占比从三分之一跌向五分之一。
美债危机已不需要宣传，美国内部都承认是极大的问题。马斯克年初起带领DOGE削减美国政府开支是还想挣扎一下，但迅速失败。如今美国声称靠收关税补政府赤字，但根本不可能挽救局面。特朗普也不管了，反正只是四年，7月4日签署了《大美丽法案》，将国债上限提升至5万亿，使总债务规模突破41万亿美元大关，准备靠发债过了。

美债危机又导致美元信誉严重受损，黄金在2024年大涨后，2025年涨幅超过50%，这在美联储利息并不低的情况下十分反常，说明美债危机扩散到了美元危机，美股市盈率处于历史高位也是因为美元不受信任。持有美元的机构已有相当大的压力，不再能当所谓的“避险资产”，如今地位与黄金完全不可比了，所谓“美金”只是历史习惯说法。
笔者基于看空美债美元的理由，在2000美元以下就开始唱多黄金，预计2027-28年有望7000-8000美元，当初看似夸张的预测如今已很正常，华尔街已有不少破10000美元、2026年春季6000美元之类的机构预测。
美元信誉是美国金融霸权的根本，与2018年对比，现在美元名声差到超乎想象，可以说已失去长期价值。虽然美元汇率还维持着，但通过中美生活对比，美元价值虚高极为明显。

在国际上，美国通过SWIFT渠道控制国际货币交易，最新美元份额约47%，表面上不错。人民币份额从2024年7月最高的4.74%跌至2025年8月的2.93%，“国际化”进展似乎不佳。但这是因为人民币主动与SWIFT部分脱钩，“不和美国玩了”，转而用自家的CIPS支持国际贸易与金融交易，2020-2024年处理金额分别为45、80、97、123、175万亿人民币，2025年上半年90.19万亿元，同比增长约42%。
美欧2022年将俄罗斯踢出SWIFT，造成俄罗斯对外贸易不便，但并未形成致命打击，实践说明双边交易仍有办法。中国主动准备应对金融脱钩，CIPS业务覆盖全球189个国家和地区，甚至人民币在SWIFT份额都开始下降了。可以肯定，美国如对中国发动类似的金融制裁，只会搬起石头砸自己脚，也只会让中国不再犹豫，以强大贸易实力为基础迅猛搭台唱戏，推进自主可控的人民币国际化。曾经认为是很大威胁的SWIFT制裁，美方已经很少提了，金融霸权威力大不如前。

美国名义GDP因货币超常规增发、通胀等因素暴增，医疗、律师等服务业开高价就能增长，但与中国对抗并无用处，反而显出虚弱。中国多年来有意压低名义GDP，对于人民币升值很小心并不急躁，就连PPP购买力平价GDP，也给出高物价让IMF不要搞太过分。美方自己都有不少反思，认识到中国生产力十分惊人，美国多个领域已大幅落后，发现了中国韬光养晦的厉害。2018年来中美“硬实力”的增长差异极大，“东升西落”极为明显。

接23楼
进入2025年，中方果断出击，从4月起对美全面对等反制。半年来的几轮博弈，中方都展现了斗争到底的坚定意志与靠实力说话的底气，将美方的嚣张气焰完全打灭，取得了辉煌的对美斗争胜利。
斗争胜利与中国从生产上对“元素周期表”的掌控关系极大。2023年7月中方对镓锗实施出口管制，笔者就综述了中国在各类金属与稀缺元素生产的份额与地位，中国的优势远不止近来令西方阵营恐慌又无计可施的17种稀土元素。
在2024与2025年各批次《两用物项出口管制清单》、《出口许可证管理货物目录》中，中方将21种元素（及相关制品）列入出口管制清单，钨、碲、铋、钼、铟、钐、钆、铽、镝、镥、钪、钇、镓、锗、锑、石墨、铌、钽、铍、钴、镍，其中只有七种是中重稀土元素，还有稀有难熔金属、稀有分散金属、稀有轻金属、有色重金属等数种类别。
美方近期才开始认识到，稀土只能算是技术问题，理论上有攻克的希望，虽然时间会很长。镓、铟等稀有分散金属是中国铝、铜巨大的精炼产能的附产物，美国想自产需要天文数字的投资，考虑到能源等配套，实际更不可行。

美国需要与西方阵营协调应对冲击，盟友被美国打劫不愿意出力，多个领域进展不佳，G7已经不再有决定世界经济的能力。美国工业实力“依然强大”是一种假象，制造业衰败迹象明显，美国统计局搞了不少统计花招维持数值，美国内部的揭发文章都有了。而中国只靠自身实力就能硬扛G7，多个产业是全球的支配性力量。
这种情况下，美国还要对全球开打贸易战，霸凌全球，可谓是取死之道。特朗普只是装腔作势，欺负弱小国家，遇上中国就吃瘪了。许多国家转向与中国合作，如果以前还有犹豫，现在应该知道中国的厉害了。特朗普“铁杆粉丝”米莱刚在美国的支持下在阿根廷中期选举中意外获胜，但也积极与中国发展经贸，态度大变。
美方的意图，本来是要联合盟友脱钩断链、孤立中国，但目前看来已无可能。笔者以为，局势与美方意图相反，全球有可能走以中国为主心骨的新型全球化道路，各国主动去风险防备美国，最起码不会一边倒地押宝美国获胜。积极与中国发展经盟关系的国家遍布全球，某种程度上就是在准备国际大变局。在全球化因为美西方引入主权因素而退潮之迹，全球贸易并未萎缩，而是继续增长，中国是重要拉动力量。中国出口成为越来越多国家的经济基础，印度等敌意最强的国家都深入认识到了中国强大制造业对本国的重要性。
金融、贸易、工业实力，美国露出败相，但这都比不上中美军事实力逆转的震撼。直到2025年印巴空战、六代机、九三阅兵、福建号电磁弹射等数起大事件，笔者才确认中国军事实力的强悍，美国全球军事霸权实际上正面临逐渐丧失的局面。

10月28日特朗普宣布美军将放弃电磁弹射，全部改回蒸汽弹射；而中国福建号弹射J35成功，首次实现电弹隐身战机。技术原因已经清楚，美国电磁弹射依靠落后的飞轮储能系统，故障率过大，彻底失败；而中国以超级电容储能为主，2秒内释放35MJ能量给直线电机推动战机起飞，结合飞轮储能系统进行能量回收，增强系统持续运作能力，设计科学合理，实践上领先美国两代。
这个标志性事件，说明美国军工体系处于衰退边缘，其原因是制造业衰败、人才凋零。相比之下，中国军工上升势头极为强劲，多年来保密太强令军迷都无处获得消息，以至于自己人都很难想象究竟发展到了何种程度。双座J20搭配隐身无人机战力惊人，加上全球最强雷达系统、远超PL-15E射程的空空导弹，中国空军已迈入世界顶尖行列。甚至，极少数西方懂行的军事专家在2025年对中国军事实力态度大变，忧心忡忡认为美国已经被超过。
今年是台湾光复80周年，中国高调纪念，实现祖国统一的实力已经具备。中美贸易战，说明美国制裁不可怕，我们积累了相当多应对经济硬脱钩的经验。军事上中国实力的增长，让美国不再准备硬刚了，而是退向西半球。与中国交战风险太大，以前美国舆论是说“惨胜”代价太大，现在则是害怕被打败，放风文章已有多篇，“弃台论”扩散只是时间问题。本次中美并未就台湾问题发表意见，就有些意思。
在中美科技与经济竞争方向，人工智能已成美国唯一希望。目前可以确认的是，人工智能泡沫规模已经非常大，只是美国主流意见认为是良性的，按这个设想继续炒作。但与以前数次泡沫不同，美国股市与投资泡沫破灭不会影响其全球霸权地位；如今的股市泡沫已经成了经济支柱，一旦破灭，后果难以想象。美国需要靠泡沫来维持霸权形象，这本身就是战略上的极大退步。
对美国不好的迹象是，中国多个高水平大模型，如DeepSeek、QWEN、Kimi K2等系列，已经在全球主导了开源AI社区，成为全球多国甚至美国创业者的首选。美国闭源VS中国开源，性能差距拉不开，成本上劣势极大，大模型出来都3年了，如何赚钱仍然说不通。
现在美国还有些全球优势，如SpaceX代表的火箭制造与发射业务，是罕见的制造业成就。美国最为靠谱的优势还是IT、互联网、芯片设计领域的多家全球大公司，营收还在增长。但这些大公司已需要消耗现金储备、乃至上手段融资，来投资GPU与数据中心，豪赌人工智能，并在2025年独立支撑美国经济增长。
与2018年相比，美国在多个领域出现令人惊讶的霸权大幅衰退，而中国却强势崛起，分庭抗礼几乎不成问题。从2008年起就有“G2”的说法，中国没有接受，实力确实相差不少。如今G2的论调有些诡异地风云再起，中国实力肯定没问题了；美国多次训斥跟班，话里话外只看得起中国的实力；打过几轮之后想必有了深刻认知，多少有些服气，“中国很强”“要和平”的美国舆论文章如雨后春笋般涌现。
美国想与中国缓和，回头打劫其它弱小国家，甚至逐一清点数百亿上千亿美元的打劫收获，MAGA复兴美国制造业等基础实力。这只是痴心妄想，美国面对的局面十分凶险，美债、美元、资本市场、科技泡沫、物价通胀、地缘政治，到处都充满风险，随时可能发生危机。美国已经失去了要价的资本。

黄仁勋说得没错，“中国将赢得人工智能竞赛”
项立刚
英伟达CEO黄仁勋接受采访时表示：“中国将赢得人工智能竞赛。”《环球时报》小朋友采访我，我说黄仁勋这个判断没错，中国肯定能赢。其实中国不是将赢，现在就是已经赢了。
　　人类研发人工智能干什么，无非是三件事：提高社会效率、提升社会能力、降低社会成本。
　　今天中国的社会效率非常高，去政府办件事，多跑一次，都要被投诉，办个护照、签证、通行证，效率非常高。我经常出去讲课，上午出发，跑趟上海，下午讲课，晚上回家，第二天正常上班。1300公里，花费还很少，美国很难做到。
　　至于智能驾驶、无人机、机器人这些领域，中国早已经远远领先美国。中国还依靠5G技术和智能手机，把一个短视频的业务做成信息、娱乐、游戏、电商各种能力的平台，在美国也很难有竞争对手。
　　人工智能对于中国最为强大的是制造能力的提升，今天大量的工厂都用上了智能制造，大大提升了制造的效率，降低了成本，还保证了品质。
　　所有人工智能带来提高效率、提升能力、降低成本的能力，我在美国基本看不到，美国做了一堆大模型，主流几家互联网都是下了大功夫，花了很多钱，一年3000-4000亿美元的成本开支，但是除了把股价炒得很高，大模型并没有真的帮助提升社会能力。
　　对了最近open AI可以帮助叫车了，这样的服务能力，中国有很多应用了，而且后面大量采用了大模型和人工智能的能力进行处理。
　　就是今天，中国已经在人工智能竞赛中，领先于美国了，那些认为所谓算力和美国有差距，某块芯片速度不如美国，就是中国人工智能不如美国，那是完全不理解什么叫人工智能。
　　人工智能干什么的？是要落地的，已经有了强大的落地能力，中国在这个领域已经走出了重要一步，美国还在做大模型，还在做智算中心，这还是做基本的部署。如果说是盖一个楼，中国这个楼都已经装修了，开始启用了一部分能力了，美国这个楼还没有盖好，还在打地基的阶段。
　　美国如果做好了大模型和智算能力，能不能落地？会不会也把智能制造、无人机、社会服务各个方面用人工智能做起来，做好了，我看基本是不可能。
　　说一个简单的例子，美国过4年就要大选一次，有一堆的票需要投，每年大选都有作弊，都说有问题，其实现在这事非常简单，弄一个电子投票平台，选民要投票，上来进行身份验证，扫脸识别，通过验证，就电子投票，既方便，也可以减少了成本，这可以不可以用人工智能？当然是要用人工智能，人脸识别、信息比对，防止作弊。
　　美国就是做不出个这个系统，有那么多人工智能大模型，也不行。其实除了技术，还有体制、硬件、法律，还有各种利益关系，印选票那也是一桩很固定的生意嘛。
　　而且一个中国强大的整合能力，西电东输、东数西算，这些美国人可能从来没有听说过，46条特高压线路，通过强大的电网做能源支持，这是美国想也想不到的，今天美国供电是数百家私营公司，搞成一个散乱的供电系统，当然无法做到很好的能源保证。
　　黄仁勋自己当然主要是想卖芯片给中国，其实在产业中，看清人工智能的发展，并不是很难，人工智能不是仅仅用来炒股票，人工智能是需要对社会有价值。这个层面来看，美国不可能赢得人工智能的竞赛。
　　几千年来，中国是一个大一统的国家，中国人的思维是全面的，欧洲从来都没有统一过，他们的思维经常就是单一的，很少讲究各种关系的整合。人工智能只是某一个模型，绝不可能是有真正意义上的人工智能。
　　相信中国能够在人工智能领域取胜，虽然黄仁勋是个美国人，但是他是华人，思维上还带着中国人的特质。

AI竞争涉及的方面非常多，所以项立刚说“那些认为所谓算力和美国有差距，某块芯片速度不如美国，就是中国人工智能不如美国，那是完全不理解什么叫人工智能。”——这其实已经回答了绝对不能看脸吧友。
比如为什么项要说到供电，下面再转一篇：
高盛：AI竞争由电力决定，美国会输掉与中国的人工智能竞争，核心指标是“备用发电能力”。
最近美国搞AI的非常关注电力，甚至将它上升到比GPU还重要的程度了。道理很简单，GPU算力并没有瓶颈，因为一代代GPU的性能不断提升，GPU产能扩张也不难。所以，算单个token成本与收入的tokenomics，关键因素就变为能源，也就是电力。GPU起的作用就是把电力变成token赚钱，电力是源头。现在电力真的成为瓶颈了。
中国不太容易理解美国为何如此关心电力，因为对电力瓶颈没有直觉。一个例子是微软2024年500亿美元采购的48.5万块H100，一半在货架上闲置18个月，因为没有电力。CEO纳德拉说，"整个AI行业的投资逻辑都错了，市场根本没有对相关公司进行重新定价。真正的瓶颈早已不是芯片，而是电力"。
技术原因是数据中心基建与采购的速度，各项差异很大。美国大公司搞AI不缺钱，但需要把基建和设备弄好。其中GPU采购周期最短，按季度估算就行。数据中心建设也好办，1-2年就能建好。电网接入审批要5年，最卡的是输电线路建设，需要10-17年。
物理上，GPU集群是电老虎。5000块H100的集群需要超过350兆瓦电力，堪比中型城市用电量。其实按中国标准也不高，但电网是非常精微复杂的，发电与用电处于紧平衡中，波动处理不了电网就可能崩溃，这是数据中心无法接受的。电网白天夜晚本来需求波动就很大，美国大停电都发生过。现在AI数据中心新出来，目前占整体用电的0.8%，已经很头疼了，2030年要占3%-6%，如何解决很麻烦。因为美国还在不断退役燃煤电厂，年头太老了是要退，本来电网就不是很好。
核心指标是“备用发电能力”。理解这个数值不容易，但美国备用发电能力已经从26%降到了19%，警戒线是15%，再低就会频繁发生电网崩溃。可以把它理解为蓄水池，物理上对应电网系统中高速旋转转子的转动惯量。电力需求波动来冲击电网，转子多就能消化波动，不够的话电网会出事，如变压器炸掉。
中国为此不惜大建燃煤发电厂！不是为了多发电，而是作为“备用发电能力”调节电网，作为清洁能源的配套，非常奢侈的打法。有了调节能力，波动巨大的风电光伏才能真正接入电网。中国是全球电力电网绝对王者，规模和技术都遥遥领先，没有之一！我以前就介绍过中国为了发展新能源发电，反而增加了燃煤电厂建设的奇怪行为。原理上就是为了增加电网中转子的数量，增加电网稳定性与消纳能力。这与储能并不是一回事，很复杂。
图一是中美备用发电能力发展趋势。中国在2021年末一度也危险了，因为限制燃煤电厂过头了。后面重视问题，数据向好，备用发电能力绝对值大幅上升，解决得非常好。而美国备用能力就一路下滑，让高盛非常担心，甚至认为AI竞争要输给中国了。

图二是中美备用发电能力细分规划，蓝色是总的备用能力，2025年2030年。绿色的是水风光清洁能源补充，美国把核电和天然气发电也算进去了；红色的是燃煤发电补充。可以看出中国各项补充都不弱，用红色的燃煤发电补电网远多于绿色。而美国就补得不行，到2030年电网备用能力堪忧。

高盛还有不少美国机构对电力的担忧，可能有些夸张，强调中国优势，是一种“要求美国重视大力投资电网”的舆论宣传。其真实意图并不是说中国要赢了，而是说，如果美国不重视解决电网问题，中国就赢了，要注意理解。舆论宣传上力度了，美国对电力的巨额投资来了，高盛提前布局的核电之类的电力股就可以获利几倍套现了。

而且说到基础设施这个问题吧，从何表现呢？不管中美都在深度融合AI，集成、办公、搜索大家都在做。从数据上看，中国是下载量大，但是使用率低，最关键的数据指标Token消耗上也能体现这一点。美国的特点是使用强度高，深度融合工作流。
——这位吧友对基础设施的理解有偏差，并不是都在用的就叫基础设施。
下面转文说明：
在向 Andreessen Horowitz (a16z) 提交方案的初创公司中，80% 的美国创业公司，都在使用中国的开源模型。不是 OpenAI，也不是 Anthropic。

简单的小学五年级算数决定了一切：初创公司为来自中国的开源模型每百万 token 支付 0.14 美元，而 GPT-4 则为 30 美元。
而这不仅仅是产能过剩的价格战这么简单。当一个初创公司的每个月 1 亿 token 的费用从 30 万美元下降到 1400 美元的时候，整个 AI 生态的繁荣程度和生命力，将发生天翻地覆的变化。
而这正是中国 IT 行业的西方老师，通过 mysql，阿帕奇，linux 等开源项目，用 20 多年的时间，教会中国软件公司的东西：
用的人越多，进化的越快，最终的上限越高。
Open AI，Google，Meta 认为护城河是模型的质量。。。而事实将会证明，模型的生命力取决于成本和运用范围。
在美国的模型公司和加速算力公司玩起套娃的资本游戏的时候，通过昂贵的定价和各种会员分级确保更聪明的模型服务更高贵的老爷的时候。。。
中国的模型公司，则吧自己看作了基础设施提供商（阿里巴巴语）。
以至于到现在，排名前 10 位的开源模型，全部都是中国的。 DeepSeek、Qwen、Kimi K2，Yi。。。如此下去，除了少数成功操作了资本市场的硅谷巨头，剩下的所有美国 AI 公司，都会在中国的模型生态中添砖加瓦。
面包，比主义重要。
这就是中国产能过剩的基本逻辑的优势所在：中国历史的精髓，不是由贵族的废物们书写的。
不是风可进雨可进，国王不能进的贵族宣言。而是安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜的大同追求。
用基础设施建设的产能过剩来给社会最普世的福利，给经济最根本的动力这一点。。。
是欧美的贵族老爷们一辈子无法理解的。

“美国的特点是使用强度高，深度融合工作流。”
——一个码头装卸自动化都因为影响工人就业而不能部署的国家，你觉得他们的ai是用在哪里的？
再转篇文章：
科技公知 ｜ 美国企业AI采用率远超中国？
陈果George
昨天，国内知名行业媒体虎嗅刊文，比较中美AI发展，在企业应用AI的普及程度上，作者说到：
美国企业的AI采用率（至少一个部门用过AI一种功能），已经达到了85%，大型公司达到了90%。而中国企业的AI采用率，不会超过15%。
牧之，公众号：虎嗅APP在这场中美AI竞赛中，我们的互联网大厂正在迅速边缘化
最近我经常在各种场合下听到“（美国）企业AI采用率85%”这个数据，信息源头应该是来自麦肯锡前段时间发布的”2025年AI状态全球调研报告”，我认为这个结果非常不严肃、可信度很低。

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
麦肯锡的报告基于其在2024年7月开展的一项在线调研，共收集了来自101个国家的1,491名参与者的回复；参与者涵盖了所有地区、行业、公司规模、职能专长及任期的代表。42%的受访者表示，他们供职于年收入超过5亿美元的组织。为调整不同回复率的差异，数据根据每位受访者所在国家对全球GDP的贡献进行了加权处理。
麦肯锡从2017年就开始了这项关于AI应用状态的在线调研。
需要注意的是，麦肯锡调研报告并没有单独披露国家别的分析结果，然而，很多引用者有意无意将麦肯锡数据指称代表美国的数据。麦肯锡得出AI采用率的调查问题原话是：“贵组织已在哪些业务职能中采用人工智能（例如机器学习、计算机视觉、自然语言处理）？”，并提供了11项业务职能（包括战略、研发、营销、财务等）作为回答选项。麦肯锡的调研分析里说明，其未对“采用”一词作出明确定义，实际上，人工智能的应用范围涵盖了从少数员工的早期实验，到人工智能被嵌入多个已全面重新设计业务流程的业务部门的各类情况。设想一下，如果你是一位麦肯锡调研的受访者，你能够理解你现在的公司工作中，什么地方用到了“机器学习”、“计算机视觉”、“自然语义处理”吗？
我相信90%以上的普通工作者都搞不懂这些名词究竟是啥意思，也不一定能反应过来——如果你自己早上上班时，在办公室门口刷脸打卡，这就是“计算机视觉”，恭喜你，你们公司已经采用人工智能了！麦肯锡报告显示从2017年到2024年，企业AI采用率从20%快速增长到80%，而生成式AI采用率 从2023年的30%在不到两年时间里就爆发式增长到了80%。尽管受访者表示无论分析型AI还是生成式AI，都给企业带来了显著的收入增长和成本节降，然而绝大部分受访者（83%）都表示，没有看到生成式AI带来显著的（>5%）利润变化。所以我认为这种企业“AI采用率”的数据没有太大意义，啥都不能说明，更何况这个麦肯锡指标目前已经达到了80%以上，未来增长空间已经很有限，不知道明年还怎么来拿这个“采用率”来说事？我建议麦肯锡的“企业AI采用率”（Adoption）如果改成叫“使用认知率”（Usage Awareness），可能会更准确反应他们调研的实质。
而让那些宣传美国企业采用AI比中国普及的“公知”们有点尴尬的是，美国本土的洋公知们，正在埋怨美国企业的AI应用已经远远落后于中国了。例如这项研究 https://www.allaboutai.com/resources/ai-statistics/global-ai-adoption

它综合了麦肯锡咨询、波士顿咨询等咨询公司以及牛津大学、斯坦福大学等研究机构的AI发展报告，得出这样的结论：

只有四分之一的美国企业真正采用了人工智能；尽管美国（25%）大模型模型开发领域占据主导地位，占尽被关注的风光，但真正悄悄大规模部署人工智能改变医疗、制造业和政府服务等领域的，是中国（58%）和印度（57%）。这个研究还认为，欧盟国家因为较高的合规要求以及碎片化的投入，落后于美、中、印，中国、印度等国家的人民更加信任AI，也是中印AI采用率领先全球的原因，这跟我这个视频的判断一致：
就连美国的官方数据也在大声呼吁“美国AI落后了”，当然，这对川普们搞“星门计划”造势薅钱是有好处的——美国国家统计局从2023年开始通过跟踪美国130万家企业的AI应用，发布美国的企业AI利用率数据，最新的数据是（https://www.fool.com/research/ai-adoption-statistics/）

企业总体AI使用率9.2%（已较2023年翻倍），预计6个月内增至11.6%
信息科技公司使用率最高（24.2%）
区域分布层面：犹他州（14.6%）领跑，宾夕法尼亚州最低（6.0%）
这就尴尬了，美国企业的AI 使用率连10%都不到，经济最发达的宾州（类比中国就是江苏）AI使用率最低，而地广人稀、满是沙漠的犹他州（类比中国就是甘肃）最高，你信吗？
最终，我的观点是这些咨询公司、学术机构、政府部门发布的所谓“AI采用率”都不靠谱，没啥太大的指导意义。

在转一篇：

《纽约时报》最近空出了一整个版面，只讲了一件事：中国的医疗。但真正引爆全网的，不是这篇报道，而是一张截图。一个美国网友，在屏幕上敲下了一行字，传遍了外网：“我们用AI搞虚拟女友，而中国，在用AI查早期癌症。”这句话，像一根针，扎破了一个巨大的气球。
它刺中了一个显而易见却难以承认的事实：技术的落脚点，不仅关乎资源，更关乎人性的选择。一侧，资本在深夜拼命设计虚拟陪聊、放置诱惑性推荐；另一侧，一根高精度算法，静静穿行在县城的电脑里，试图从一张灰白的肺部影像里，抢回一个人的时间。这种对比，让人背后发凉，也让人开始审视技术的真实价值。
AI技术本质上并不复杂。国外顶尖公司能教一个虚拟形象“为你而哭”，也能设计一个广告模型精准锁定某场购物冲动。大批服务器和工程团队的存在，就是为了从你打开程序的那一刻起，多留住你几秒、多赚走你几分。有的企业甚至可以预测，你什么时候最伤心，然后适时推出一款付费自救指南，或者虚拟安慰者。但这些技术能力，当它所服务的目的仅仅是“卖点东西”“提高一笔收入”，无论多先进，都显得单薄而苍白。
而中国AI的存在路径，正在刷新另一种可能。那些算法在医疗系统里运行时，悄无声息却意义非凡——它捏住的，是时间的尾巴。一名普通患者走进医院，体检数据被从复杂的影像中剥离筛选，某张胸片上的红点，没有人盯着却被辅助发现。这十几秒钟的过程，可以是他生命的分水岭，也可以是这场疾病的起跑线。这是一张网，一张保护生命的隐形网络。它并不喧嚣，却足够坚韧。
为什么这张网如此重要？因为它背后的逻辑，不是炫技，而是责任。AI筛查癌症的实现，靠的不仅仅是技术进步，它背后需要三道支撑。第一点，是医疗数据的规模化收集与处理；第二，是能够广泛覆盖医院的工程能力；第三，是一个超大规模的协调调度系统。这三者的协同合作，才可能让AI突破研究室的孤岛阶段，深入基层医院，成为影响整个社会健康的实用基础设施。
如果仅仅依赖一家公司砸钱，这样的奇迹并不会发生。技术再多、资源再强，也无法撬动众多医疗机构的协作生态。而中国的公共医疗体系，用了几十年的时间，缓缓拉开一个底层框架，把个体医院的墙壁变成了更大的整体——这背后，是社会工程的巨大调度能力，也是一种深刻的选择意识。
当外媒的镜头对准这些时，看似是在讨论AI技术，实则是在重新评估一种价值体系。技术就是工具，是刀尖上的选择。刀可以切蛋糕、可以划分利益，也可以用来解剖手术台上的问题关键。但它真正发挥作用，不是因为刀锋的材质，而是因为握住刀柄的那只手选择了什么。
中国选择用这把刀做什么？把它扎进了无数基层医院的数据电脑里，用数字化协同的方式，狠狠抓住早期癌症的命门。这种从信息泥沼里抢出口、从人海里捞生机的技术运用，让AI不仅是科技产业的增长点，更成为公共医疗的守护者。
而美国呢？他们选择用这把刀做什么？给用户设套、分配标签、抓住情绪的裂缝，用AI给资本铺路。它可以很“懂你”，但它的懂，是为了盈利。深夜推送的虚拟女友是个会哭的数字模型，它知道你孤单，但不为治愈，只为让你的消费延续。
一场不同选择伸出的手，让技术的方向性成为全社会的分水岭。有人问，中国为什么会这么做？因为比起盈利，中国更在意公共价值的长线保障。社会工程与公共医疗的深度融合，铸造了一种气氛：AI的存在，是为了延缓死亡的倒计时，而不是加速钱包的空空如也。
这就是技术的两种定义：一处，为欲望涂抹亮光；另一处，为生命勾勒希望。有时候，它们表面很相似——都是算法，都很精密，但在选择背后，隔了一个巨大的裂缝。不是代码的不同，而是代码服务的对象不同，服务的价值观不同。
有人可能会问，那AI的发展是否应平等？这其实是一个伪命题。科技不是孤立的，它永远存在于选择之中。选择决定科技的意义，而意义决定科技的边界。你选择让它做什么，它就成为了什么。
这是外媒看见“中国AI查癌”背后的最大困惑。他们感到陌生，不是因为他们不会做工具，而是因为从没考虑过这种选择。他们会发明更精致的筛选算法，却一门心思用来精准推荐某个商品，却忽略一个病人的肺部灰点。他们让技术成为消费交易的帮凶，而不是变革医疗生态的盟友。
这一切的关键，永远在选择，而选项背后，永远是握刀的那只手。
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层主点评：
文章说的中美AI应用方向的不同，很直观。但仅仅是他们陌生，想不到这种选择吗？不，其实是因为他们没有选择：
AI需要数据训练，虚拟女朋友只要陪人聊天就可以了；所以互联网上海量的聊天数据足以提供AI需要的训练量。
医疗AI需要的海量病例训练数据，互联网上有吗？没有。在谁的手里？能拿到吗？比较一下中美的国情，就知道谁能进行训练了。。。
很多领域同理，互联网上没有的数据，就必须要现实中有，而且能调集，能集中，才能提供AI训练。
所以，现实中制造业荒芜的美国，能靠AI反过来拯救其制造业吗？