一、中国在这一变化进程当中, 由“追赶者”转变成为“并肩者”
白皮书梳理了2025年的关键转折, DeepSeek因不到30万美元的训练成本震惊了业界, 中国开源模型全球使用份额从1.2%急剧猛增到30%, 中美顶尖大模型各项能力的差距已从两位数收窄至个位数, 中国依靠庞大的市场、丰富的场景以及海量数据, 已然成为全球AI格局里的关键一极。
二、美国仍然领先，但优势不再绝对
美国于市场规模、位居全球首位的顶尖人才、算力生态以及资本市场这些方面, 依旧处于全球首位, 其AI融资占据全球将近八成。然而, 学术产出在全球所占比例持续呈现下滑态势, 开源生态的主导地位正遭受来自中国的挑战。中美二者之间的竞争, 已经从单点技术的比拼, 演化为涵盖了算力、生态、人才、治理的系统性较量。
三、深圳究竟是因何缘由得以成为“AI先锋”?
白皮书着力深入剖析深圳模式, 深圳是全国仅有的“双区叠加”的人工智能试验区以及先导区, 深圳六成的 AI 企业聚集于应用层, 深圳通过发放“训力券”来降低算力成本, 深圳建设超过 70EFLOPS 的智能算力, 深圳打造了“场景开放、配套完备”的产业生态, 深圳是中国 AI 依靠制造业基础迅速落地的典型范例。
四、热的数据背后, 有着冷静的思考
白皮书指明存在一个易被忽略的矛盾 , AI手机出货量急剧上升 , 而且AI电脑出货量在强力增长 , 然而真正高频运用AI 功能的用户所占比例并不高。从“设备拥有AI能力”到“用户真正将其投入使用”存在显著落差。对于AI终端若要迈向成熟进程 , 并非仅仅依靠硬件大量铺货就行的 , 还得实实在在地促使AI能够融入日常生活里面 , 进而形成使用习惯。
五、机器换人加速，但新岗位也在长出来
白皮书明确表示, 编程岗位、客服岗位、设计等诸如此类岗位面临着被替代的压力, 然而与此同时, 却也催生出了芯片研发这一职业、算力运维如此职业、数据服务这般新职业。人机协作正在逐渐成为一种新的常态, 具体表现为程序员利用AI生成代码框架之后再通过人工进行精细修正, 客服用AI处理常规问题之后再专心致力于复杂投诉。关键之处在于劳动者是不是能够实现持续学习, 进而与技术共同实现进化。
