中国人工智能大可自信走好自己的路

中国55%的词元（Token）流向AI短剧与视频生成，而美国58%Token消耗在编程、研发、企业自动化——近段时间，这样一组数据不胫而走，引发不小忧虑。

中国人工智能（AI）发展难道真跑偏了？答案显然是否定的。首先该数据来源模糊不清，怎么算出的不得而知。即便不考虑真伪，这种论断也至少存在概念混淆、口径偏狭、生拉硬扯等多处硬伤。比如，所谓“中国55%的Token流向AI短剧与视频生成”，指向的是推理侧与应用层的Token消耗，并不包含科研层面的算力消耗。而科研算力主要消耗在模型预训练、微调，采购主体、成本体系等都与上述场景不一样。简言之，Token调用量能照见应用层的“热闹程度”，但无法据此推断科研投入多寡。强扯在一起，以支撑“中国喂爽剧，美国铸未来”之类虚假命题，纯属“先射箭后画靶”。

如今，人工智能正引领新一轮科技革命和产业变革，不少人津津乐道于中美两个头部玩家的竞合状态，也衍生出一些漏洞百出的论断。事实上，“消费型”内容也好，“生产型”活动也罢，应用场景本没有高低贵贱之分。回顾科技史，颠覆性技术很少甫一出现就登上光鲜舞台。互联网早期，广告和娱乐等撑起了一定的资金流，为后来的电商、云计算等铺平了道路。英伟达最初也是靠着游戏显卡起家，之后一步步完成技术积累，构建起庞大的算力生态。更何况，在市场应用端，AI也绝非只是娱乐——“AI质检员”把关汽车制造全链条，“AI厂长”接管养殖车间，“AI分子设计师”筛出新型药品……它们正批量走出论文和实验室，进入工厂、农田等生产生活场景。

在一些人的脑海里，似乎还存在一种刻板印象，觉得中国“重应用落地、轻底层攻坚”。他们预设了一个前提，即基础研究与市场应用是二元对立关系。但事实是，应用强绝不意味着研发就弱，二者很多时候是相辅相成的。

放眼今日的中国科技，应用领域百花齐放，基础研究、重大创新同样层出不穷。数据显示，2025年我国基础研究经费超2800亿元，仅次于美国。在量子科技、生命科学、物质科学、空间科学等领域，我国取得了一批重大原创性成果，高水平国际期刊论文数量和国际专利申请量连续多年世界第一。以AI领域为例，原始创新已形成多节点突破。架构层面，DeepSeek提出的混合专家模型架构与多头潜在注意力机制，能大幅降低模型训练和推理所需的成本；范式层面，中国科学院联合多所高校提出了新型类脑神经元模型构建方法，助力打破“靠规模换智能”的工程逻辑；基础设施层面，三维堆叠等新路线大幅提升国产算力芯片性能。

一手强化技术底座，一手激活应用市场，科技发展本该如此。有人说，中国AI正处于一个黄金时代。日益完善的政策支持、海量应用场景数据、大量的创新人才、开放合作的产业生态，以及稳健的电力保障，这些都是中国AI乘风破浪的支撑。当然，前路挑战仍有不少，很多短板要加速补齐。秉持长期主义，不急功近利、盲目自大，也无需崇洋媚外、妄自菲薄。戒骄戒躁、保持清醒，就不会有跑偏之虞。