中美竞争 : AI投资与趋势

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作者：微信文章





1. 2022年底发布的ChatGPT是AI投资的引爆点，2023年是“分水岭”和“转型蓄力年”，2024年是“爆发年”

OpenAI的ChatGPT于2022年底发布，其引发的生成式AI浪潮随后席卷全球。2023年市场开始消化其影响并逐步将资本导向基础设施，2024年则是在基础设施能力得到初步加强后，对整个AI生态（包括应用层）的投资热情被重新点燃。
谁掌握了强大的AI基础设施和核心研究能力，谁就掌握了未来AI发展的主动权。

2. 投资焦点从“应用点”向“平台与基础”转移，再反哺应用

AI发展呈现螺旋式上升的规律。早期应用探索遇到瓶颈或天花板后，需要底层技术的突破来打开新的空间。一旦底层技术（如大模型）取得突破，就会催生新一轮的应用创新和投资热潮。

2024年几乎所有领域的普涨，尤其是数据管理、医疗、制造等领域的显著增长，说明在底层基础设施能力（大模型、算力）得到增强后，新的应用潜力和商业价值被挖掘出来，资本再次涌向应用层，但这次的应用是基于更强大的AI基础。

3. 未来预测

AI基础设施和大型基础模型仍将是未来2-3年的核心投资热点，但增速可能边际递减

AI应用层将迎来新一轮的创新与投资高潮，呈现“百花齐放”态势

垂直领域AI (Vertical AI) 和行业大模型将成为重要方向

AI与边缘计算、物联网、机器人等技术的融合将加速

投资将更加注重商业化落地和可持续盈利能力

AI基础设施/研究/治理：“爆炸式”增长

在“AI基础设施/研究/治理”这个AI发展的核心基石、决定未来AI发展制高点的领域，美国凭借其强大的市场驱动创新机制、深厚的技术和人才积累、以及科技巨头的引领，在投资规模上对中国形成了压倒性的领先优势，差距是所有AI细分领域中最为显著的。

未来2-5年，中国在“AI基础设施/研究/治理”领域的投资将经历一个从低基数开始的“追赶式”、“国家主导”的高速增长期。其增速（百分比）将非常惊人，但其投资结构和驱动力与美国有本质区别。

未来2-5年中国在该领域的投资增长将主要由政府主导。


中央和地方政府的财政直接投入。

国家级和地方级AI引导基金。

国有企业（特别是电信运营商、能源公司等基础设施巨头）的战略投资。

大型科技公司在国家战略指引下的研发和基础设施建设投入。

数据管理与处理：“高速增长”

美国在“数据管理与处理”领域的领先，是其早期对数据价值的认知、成熟的云计算基础设施、强大的数据驱动文化、活跃的企业级数据服务市场以及AI发展内在需求共同作用的结果。这种领先不仅体现在投资规模上，更体现在技术生态的成熟度和市场应用的深度上。
未来2-5年，在国家政策推动、AI技术发展需求（尤其是大模型）、以及数据要素市场化等多重因素的驱动下，该领域的投资将迎来高速增长期。这不仅包括对数据基础设施的投入，也包括对数据治理工具、数据处理技术、数据安全解决方案以及高质量数据集建设的全面投入。

投资主体预测：


政府主导的数据基础设施建设: 例如国家级和地方级的数据中心、数据交易平台、公共数据集的建设和开放。

大型科技公司: 它们拥有海量数据，并积极投入于数据治理、数据中台建设、以及为自身AI业务提供数据支持。

专业的第三方数据服务提供商: 包括数据采集、数据标注、数据清洗、数据分析、数据安全等领域的公司。

各行业龙头企业: 为推动自身业务的AI化，会加大对行业数据的整理、管理和应用投入。

医疗与健康：“高速增长”

美国在AI医疗与健康领域的领先，得益于其强大的基础科研、成熟的生物医药产业、相对完善的数据和监管环境以及活跃的资本市场。这种领先不仅体现在投资规模上，更体现在技术应用的深度、商业化进程和整个创新生态的成熟度上。
中国在该领域拥有巨大的市场潜力和数据资源优势，未来2-5年，AI医疗与健康领域的投资将进入高速增长通道。巨大的社会需求、国家战略支持、AI技术潜力的释放以及资本市场的关注是主要驱动力。其增速预计将显著高于许多其他AI应用领域。

投资主体预测：


大型科技公司: 凭借其AI技术和数据优势，布局医疗AI平台和解决方案。

传统医药和医疗器械巨头: 通过自主研发或投资并购的方式，将AI技术融入其核心业务。

专注于AI医疗的创新型科技企业: 在医学影像、新药研发、智能诊断等细分领域进行技术突破。

政府引导基金和产业基金: 支持关键技术攻关和产业化示范项目。

风险投资和私募股权基金: 关注具有高成长潜力的AI医疗初创企业。

制造业：“高速增长”甚至“加速增长”.

未来2-5年，中国预计仍将保持在AI制造业领域的高速增长，这由其内在的转型需求和国家战略所驱动。中国可能更侧重于应用的广度和深度，以及对现有庞大体系的智能化改造；而美国可能更侧重于核心技术的突破和在前沿制造领域的应用。

中国可能的侧重点：


大规模应用普及与效率提升： 利用AI技术对现有工厂进行智能化改造，提升生产效率，降低次品率。例如，在劳动密集型的电子产品组装线上引入AI视觉检测替代人工。

工业互联网平台建设与数据驱动优化： 建设国家级和行业级的工业互联网平台，汇聚生产数据，通过AI分析优化整个生产流程和供应链。

特定行业的深度应用： 例如在新能源汽车、高端装备制造等国家重点支持的行业，推动AI技术的深度集成。



投资主体预测：


大型制造企业自身的智能化改造投入: 这是最主要的投资来源，企业将AI视为提升核心竞争力的关键。

工业AI解决方案提供商: 包括专注于工业视觉、工业机器人、工业数据分析、工业互联网平台的科技公司。

政府引导基金和专项补贴: 支持关键共性技术研发和示范应用项目。

产业链上下游企业: 为了更好地融入智能化供应链体系而进行投资。

风险投资和产业资本: 关注具有核心技术和行业深耕能力的工业AI初创企业。

自动驾驶：“稳健增长”或“中高速增长”

美国在AI自动驾驶领域的领先是其早期战略布局、深厚的技术积累、活跃的资本市场、以及相对有利的创新和测试环境共同作用的结果。这种领先不仅体现在投资规模上，更体现在核心技术、商业化进程和关键数据积累等多个维度。未来，中美两国在自动驾驶领域的竞争将持续激烈。

未来2-5年，中国在自动驾驶（AV）领域的投资将保持稳健的增长势头。这既有国家战略层面的推动，也有市场需求和产业化进展的驱动。尽管面临技术、法规和商业化等方面的挑战，但中国庞大的市场、完整的产业链以及政府的持续支持，将为AV领域的投资提供坚实基础。增速可能不会像AI基础层技术那样出现短期内的指数级爆发，但会是一个持续投入、逐步积累、并向商业化迈进的过程。其增长曲线会更加依赖于技术突破的节奏和商业化落地的实际效果。

投资主体预测：


自动驾驶科技公司: 专注于算法、软件和解决方案的研发。

主机厂: 将AV技术集成到量产车型中，并可能自主研发部分核心技术。

科技巨头: 凭借其在AI、云计算、地图等方面的优势，深度参与AV领域。

政府引导基金和产业资本: 支持关键技术研发和产业链建设。

风险投资: 主要关注具有技术壁垒和商业化潜力的初创企业。

金融科技：“温和复苏”或“结构性增长”

美国当前在AI金融科技领域的投资趋势领先中国，主要原因在于其成熟的金融体系、强大的技术创新能力、活跃的资本市场，以及相对而言更鼓励技术驱动创新的环境（尤其是在中国经历强监管之后）。
未来2-5年，中国金融科技领域的投资增速将受到强监管环境和政策导向的深刻影响。不太可能重现过去C端应用的爆发式增长，而是会进入一个更加规范、更加注重风险控制和合规的“温和复苏”或“结构性增长”阶段。增长将更多体现在符合国家战略、服务实体经济、以及助力传统金融机构数字化转型的方向上。

投资主体预测：


传统金融机构自身的科技投入。

专注于To B服务的金融科技公司 (为金融机构提供技术支持)。

具有政府背景的金融科技平台或项目。

风险投资会非常谨慎，更青睐符合监管导向、商业模式清晰、且具有核心技术壁垒的企业。