《泰晤士高等教育》（Times Higher Education）预测 ， 2030年前中国有望超越美国 ， 成为全球AI领导者 。
这一观点并非空穴来风——数据显示 ， 2023年中国已成为全球最大的AI人才输出国 ， 在人工智能专利领域更是占据主导地位 ， 专利产出量占全球总量的61% ， 展现出强大的创新潜力与人才储备优势 。
然而 ， 中国AI产业与美国相比仍存在差距 。 在高影响力研究产出及顶级人工智能模型数量方面 ， 美国仍处于领先地位 。 斯坦福大学统计显示 ， 2023年全球知名AI模型中 ， 美国拥有61个 ， 欧盟为21个 ， 而中国仅有15个 。 这一数据表明 ， 尽管中国在专利数量上占优 ， 但在尖端模型的研发与应用层面仍需进一步突破 。
中美在AI技术发展路径上也存在差异 ， 集中体现在学术界的角色定位 。 中国AI发展高度依赖大学体系 ， 高校不仅承担前沿理论研究 ， 还通过产学研合作推动技术落地 。 这种模式虽然高效整合了科研资源 ， 但也引发争议：中国能否凭借大学驱动的发展路径实现对美国的超越？抑或这种自上而下的模式会限制创新活力 ， 使中国陷入长期追赶状态？
反观美国 ， AI研究的主力是私营企业 ， 而非学术机构 。 斯坦福大学在《2024 AI指数报告》中指出 ， 随着AI模型的训练成本持续攀升 ， 传统的AI研究中心——大学 ， 已难以承担开发前沿基础模型的重任 。
莱顿大学中国问题专家罗吉尔?克里梅斯（Rogier Creemers）认为 ， 西方通常把企业视作股东和管理层获取利润的工具 ， 而中国的观念有所不同 。 在中国 ， 允许企业获得一些利润 ， 但他们还肩负着帮助政府实现发展目标的责任 。
克里梅斯还提到 ， 西方普遍认为市场能够解决问题 ， 企业只需为所要的技能组合付费 ， 市场自然会予以提供 ， 然而中国则积极采取措施为企业发展创造有利条件 。
悉尼科技大学（UTS）澳大利亚-中国关系研究所副教授玛丽娜?张（Marina Zhang）认为 ， 大学在教学方面需要紧跟私营部门的发展步伐 ， 这是中国面临的一个重要挑战 ， 因此中国鼓励大学与企业开展合作 。
人才留存同样是一个关键问题 。 美国智库MacroPolo的研究表明 ， 2023年美国依旧是全球AI人才的主要流入地 ， 但中国培养的AI人才数量更为庞大 ， 并且越来越多的人才倾向于留在国内发展 。
【泰晤士高等教育：2030年前中国将超越美国成为全球AI领导者】克里梅斯表示 ， 从一定程度上说 ， 特朗普的相关政策使得美国对中国学者、工程师和专家的吸引力显著下降 ， 这为中国AI产业生态的发展带来了积极影响 。
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