基础层

1.算力：受外部限制，无法购入英伟达高性能芯片，国产芯片在算力性能和生态构建上与英伟达有较大差距，智能算力规模不足美国十分之一。但国产算力发展迅速，性能不断提升，生态逐渐成熟，离实现算力自主可控越来越近。
2.数据：数据以中文为主，公共服务数据多在政府，产业界数据积累有限，企业可用于AI训练数据乐观估计也不足美国十分之一。

1.算力：占据全球70%以上新增智能算力份额，微软等巨头持续加大投入，如微软2025财年计划投入800亿美元打造数据中心。2025年1月美国特朗普宣布将投资5000亿美元建设“星际之门”项目，OpenAI计划2025年末前部署超过100万张GPU。xAI计划在5年内上线等效于5000万块英伟达H10的算力。

2.数据：超百年数据积累，拥有海量多元数据，涵盖多领域，把控互联网核心枢纽，确保数据稳定充足供应。

中国基础层与美国比实力差距超十倍，且短期内差距持续扩大，长期看随着中国在算力和数据上面的发力，中国将逐步赶上。

中国AI产业实力大幅落后美国，中国独处于全球第二梯队，短期内AI产业实力大幅落后美国。美国是全球人工智能企业领军者，稳坐第一梯队

技术层

1.大模型：处于模仿阶段，在基础层和技术层投入规模无法与美企相比，在大模型综合智力表现上与美差距巨大，推理大模型与美国差距非常小，垂直行业大模型发布数量超美。
2.AI专利和人才：专利申请远超美国和AI人才数量远超美国，但顶级人才数量和质量与美国有较大差距，高质量专利较少。

1.大模型：所有原始创新和应用均源自美国，微软等核心企业持续巨额投入。大模型原始创新突破，大部分来自美国。
2.AI人才：汇聚全球50%以上顶尖人才（前2%），60%以上顶级科研机构，近几年诺贝尔奖得主占比近40%且持续攀升。其AI顶尖人才中，约有一半左右为华人。

中国与美国差距悬殊，但随着中国在AI技术领域的不断突破，基础模型和垂直应用模型方面差距有望逐步缩小，但在智脑领域的差距短期内可能进一步拉大。

应用层

中国积极应用人工智能到各个领域，目前在政务、金融、电力、能源、物流等领域应用相对成熟，但AI融入的深度相对较浅，尤其是大模型应用处于起步阶段。2025年，我国将在具身智能（含人形机器人）、AIagent、AI智能终端硬件三大应用领域实现飞跃式发展。

智脑产业化进程快，AI技术广泛深入应用于各环节，在生物医药、高端制造等领域引领全球潮流，OpenAI、Anthropic、Meta、特斯拉等企业在软件服务、无人驾驶等领域成果显著。

应用层综合实力与美国有较大差距，但没有基础层、技术层差距大，但随着大模型产业化推进，未来差距会不断缩小，部分细分领域将超越美国。