专家AI竞赛刚跑出万米长跑十步

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专家AI 竞赛刚跑出万米长跑十步

中欧国际工商学院经济学教授、《置身事内》作者兰小欢在日前举行的中欧国际工商学院 2026 年度论坛上明确表示，AI 是一场真正的技术革命，但这场竞赛如同万米长跑刚跑出十步，现在讨论谁领先意义有限。本届论坛以 "风起之时，万象分流" 为主题，汇聚了国际关系学者、硅谷创新创业代表和产业领军人物共同探讨 AI 时代的机遇与挑战。兰小欢提醒，各方现在把太多注意力放在模型和算力本身，但真正的考验可能在后头 ——"也许跑到三十米的时候就被电力绊住了，也许跑到四十米就被数据绊了"。这一判断为当前如火如荼的 AI 竞赛热潮提供了冷静的注脚技术革命的长跑才刚刚起步，远未到分胜负的阶段。

兰小欢用一个生动的 "齿轮" 框架来拆解 AI 产业的底层结构。他援引黄仁勋提出的 "五层蛋糕" 概念，但进一步提出更应把算力、芯片、电力等层次视为转速不同的齿轮算力按年更新，芯片迭代周期约一两年，而电力基础设施则需要五年乃至十年才能建成。这种转速差异既会带来产业链上下游的结构性冲突，也会在错配中孕育新的商业机会。事实上，AI 商业化的约束条件正在从模型能力本身向上游基础设施转移。Gartner 预计 2026 年全球 AI 相关支出将达到 2.67 万亿美元，同比增长 49.5%，其中 AI 基础设施支出约 1.48 万亿美元，占比超过一半。更值得关注的是需求结构的变化 ——2026 年全球推理支出预计达到 233 亿美元，将首次超过训练支出的 190 亿美元，标志着 AI 产业正从 "训练模型" 阶段进入 "规模化使用" 阶段。与此同时，国家能源局测算 "十五五" 时期全国算力用电量年均新增 1000 亿千瓦时以上，到 2030 年将达到 8000 亿千瓦时左右，约占全社会用电量的 6%，电力、电网稳定性和液冷能力正在成为 AI 项目商业模型中不可忽视的组成部分。

在全球竞争格局层面，AI 竞赛的内涵也在不断丰富。据环球时报近日报道，中美之间的 AI 竞争正从单纯的模型性能比拼转向价格与性能的综合较量，2026 年 3 月美国头部模型在竞技场评分中的领先优势已缩小至 2.7%，而 DeepSeek 在 9 月发布 V4.1 Flash 模型后进一步下调 API 价格，推动行业进入性价比竞争阶段。产业界的另一个重要趋势是从 "聊天机器人" 走向 "智能体"—— 中国信息通信研究院在《互联网智能体发展研究报告（2026）》中指出，具备任务规划、工具调用、跨平台执行能力的智能体是大模型规模化落地的关键载体，赛迪顾问测算 2026 年中国智能体市场规模将达 135.3 亿元，增速超过 70%。兰小欢特别提醒企业要 "相信人"AI 可能提高组织的平均效率，但也会让内部判断日益趋同，敢于提出不同意见的人反而愈发珍贵。归根结底，AI 下一阶段的竞争是一场系统竞争 —— 模型决定能做什么，基础设施决定能否规模化运行，能源决定长期成本边界，而组织和人决定技术能否真正进入业务闭环。正如万米长跑的隐喻所揭示的那样，前十步的冲刺速度并不决定最终成绩，持久的耐力和对全程节奏的把控才是关键。

【数据来源】

[2026-11-10]（AI 是一场真正的技术革命，但这场竞赛如同万米长跑刚跑出十步）上观新闻

[2026-11-08]（告别 "聊天机器人"AI 商业化如何完成业务闭环？）科创板日报

[2026-11-05]（What does the Wuzhen summit reveal about China-US AI cooperation amid intensifying competition）Global Times

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