2025年中美AI软实力发展对比研究报告-鼎帷咨询

2025年12月中美AI软实力发展对比研究报告崧众粤略鼎帷咨询7产业端中美对比1·算力作为开启新工业革命的核心“入场券”,是AI技术落地与产业升级的底层支撑，重塑了全球竞争的核心逻辑。当前全球AI格局核心对抗正加速向“Al+工业”全链条升级：美国正通过“星际之门计划”砸下超4000亿美元布局AI算力基建，又以对标“曼哈顿计划”的“创世纪计划”集结举国资源，全速冲击工业AI芯片与科学大模型壁垒；而中国以应用场景为主导的竞争路径同步加速，在新能源、电子制造等领域的AI落地已形成规模化示范效应。这场博弈的局关键在于以AI与芯片为核心的科技创新，辅以军事实力与金融支撑的协同支撑，谁能掌控工业Al全链条，谁就将主导这◆在此背景下，本报告聚焦中美AI软实力的全方位对比，从政策、资本、人才、教育、科研、产业的六个维度，对中美AI软实力进行域形成差异化竞争优势——本报告旨在为产业同行、研究机构与从业者提供一份全景式参考，为中国在这场关乎未来的全球A1竞赛国。大国竞争的时代背景下，更需凝聚国家意志与民族大义。黄仁勋、蔡崇信均预判，这场AI竞争的胜利终将属于中国，我们深以为力根基。算力是开启新工业革命的核心“入场券”,是AI技术落地、产业升级的底层支撑。当前全球AI格局呈算力主权国(VS算力附庸国算力主权三层次领土层企业层芯片层新工业革命的“阵营分化”算力31个有加速器的国家中美国路径停火核心逻辑2025年10月吉隆坡磋商达成协议给双方留下战略窗口期中国芯片断点攻坚+稀土价值链掌控+工业AI适配料技霸权垄断技术路线VS突破自主体系反哺工业军事霸权非对称反制，军民融合AI新型武器维持美元主导，遏制对手资金链金融霸权中国路径中住己算力鸿沟实为新工业革命的发展鸿沟，中美贸易战一年停战期成为关键蓄力窗口：美国谋算力霸权与稀土去中国化，中国破芯片卡脖子攻工业AI,双方动作皆指向新工业革命主导权的提前争夺牛津大学《AI算力主权报告》的算力主权三层次全球仅33国拥有公共云AI设施24国具备先进模型训练算力“算力附庸”美国企业控制67%Al数据中心中国企业占比30%英伟达占据80-95%市场份额全球算力双极格局美国输出算力作为组织原则有加速器国家在中美竞争中的选择的AI云计算基础设施“结盟”设施进行“对冲”领土层企业层芯片层吉隆坡磋商吉隆坡磋商达成协议交换本质暂停"50%穿透性出口管制中方美方中方一年窗口的战略价值核心动作芯片断点攻坚稀土价值链掌控工业AI适配稀土依赖度82%→65%·14nm芯片良率95%·工业Al效率提升15%美在金融-军事-科技霸权群的争夺中，科技霸权(AI+芯片)是决战核心：美国靠技术垄断、盟友绑定锁生态，中国破卡脖子、借工业场景反哺技术，这场对垒将敲定新工业革命的未来百年主导权协同支撑美国策略VS中国策略AI赋能军事，反哺工业非对称反制，军民融合构建JADC2智能指挥系统(技术反哺工业AI算法)常规力量型武器 加速工业Al迭代)核心美国策略VS垄断技术路线中国策略突破自主体系*限制高端AI芯片对华工业软件美国策略维持美元主导，遏制对手资金链导(支付占比超55%),交易结算货币资金管理中国策略构建多元体系，保障推进CIPS与数字人民SWIFT依赖谁掌控谁掌控“Al+工业”全链条，谁主导新工业革命从Al芯片(英伟达)→工业算法(GPT-4Industrial)→服务平台通过技术合作(如微软+西门子),将盟友纳入美国工业Al体系，形成“美国技术+盟友产能”阵营美国优势十盟友协同面临体系僵化与成本压力盟友协同绑定技术垄断技术断点攻坚场景落地领先工业场景全覆盖博弈交易额交易额人才长路径论文专利顶级学术会议人才规模人才结构人才规模人才结构与供给与集聚能源算力数据企业存代差4人才端中美对比7产业端中美对比 算力核心国算力附庸国全并重”:一方面用“人方面通过《数据安全法》目标霸权”:对内通过“星门垄断+联盟围堵”路径薄弱进口具身智能”:通过《人战略》目标2030年占全球AI半导体20%份额，技突破+垂直领域深耕”力突围”:针对老龄化同补短板”:以《AI法全球主要经济体均已布局人工智能相关政策，其中，中美AI布局深远，已进入竞争下半场，欧日韩部分早期政策因未能跟上技术迭代节奏而失去本轮竞争核心资格，AI决战的核心是综合国力与实力的比拼中国美国欧洲中国美国欧洲日本韩国关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见人工智能101计划动的意见》《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《关于加快场景培育和开放推动新《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《消除美国在人工智能领域发挥领导作用的障碍》(行政命令)《Al《消除美国在人工智能领域发挥领导作用的障碍》(行政命令)《Al权利法案蓝图》美国采取新行动加强人工智能领域的全球领导地位(行政令)人工智能K-12美国采取新行动加强人工智能领域的全球领导地位(行政令)《赢得Al竞赛：美国Al行动计划》《美国AI倡议》(行政命令)《Al《Al大陆行动计划》《教育领域可解释的人工智能：促进人类监督与责任共担》报告《应用AI战略》/《科学Al战略》《人工智能法案》可信人工智能伦理指南《人工智能法案》欧洲适应数字时代：人工智能监管框架《人工智能技术战略》《人工智能战略2019》《人工智能战略2021》《人工智能国家战略》《国家人工智能伦理标准》《人工智能半导体产业发展战略》《人工智能战略2022》《Al白皮书：Al新时代的日本国家战略》《人工智能战略2022》《基于人工智能的专利行政改革实施计划《Al白皮书：第二阶段的新《Al白皮书：第二阶段的新战略》《Al基本法案》主权AI项目启动智能经济体系，以“人工智能+”+行动意见》)场景试点(医疗/自动驾驶)等)企业美国美国去监管+企业自律(《前沿Al*私营企业(微软/谷歌)*白言协调联邦部门(NIST/FDA)欧盟欧盟A协公室成员国核心战略锚点核心战略锚点执行方式执行执行方式执行主体具体举措具体举措韩国突破*扩建GPU中心(半导体国产化*科技部企业研发投入(占全球58%AI专利)NIST水印《Al法案》(2024生效)*中小企业补贴法律资源保障伦理与《AI基本法》(2026施行)保障体系*数据平台GPU保障体系*数据平台GPU中心Al安全研究所Al安全研究所——中国AI政策：我国的AI政策布局起步早且体系完备，2015年首次在国家层面提及人工智能，2017年院政策文件/事件名称国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见“互联网+”人工智能三年行动实施方案《新一代人工智能发展规划》(2018-2020年)《国家新一代人工智能标准体系建设指南》关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见《算力基础设施高质量发展行动计划》《生成式人工智能服务管理暂行办法》人工智能101计划大规模应用的实施意见》基本定义早期规划路线(政策引导文件)臭体行动路线(短期实施计划)框架性文件(国家战略蓝图)具体行动路线(产业实施计划)具体行动路线(教育领域专项)框架性文件(标准化体系)具体行动路线(应用导向政策)框架性文件(算力体系)框架性文件(监管体系)框架性文件(教育基础建设)早期规划路线(战略导向)具体行动路线(场景导向)说明首份全面AI国家级规划，设三阶段目标(2020年同步世界、2025年部分领先、2030年总体领先),构建科技创新、智能经济等体系●聚焦Al标志性产品规模化(如智能网联汽车),强化核心基础能力(如传感器、芯片),是《新由科技部发布，鼓励高校和企业在重大场景(如医疗、制造)中应用A,通过场景驱动创新，促等教育。术突破一场景验证一产业应用一体系升级”路径推动新场景大规模应用 2025年8月发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(简称《意见》),是继2017年规划文件后的重大战略更新，明确2035年步入智能经济新阶段的目标基础支撑体系2027年2030年2035年县科学技术“人工智能+”产业发展消费提质“人工智能+”民生福祉“人工智能+”“人工智能+”提升加强强化优化应用发展环境促进加强强化提升安全能力水平技术发展维度：顺应规律，规范有序国内实践维度：赋能转型，共享红利全球形势维度：开放合作，普惠共享公众号鼎帷咨公众号鼎帷咨《意见》围绕科学技术、产业发展、消费提质、民生福祉、治理能力、全球合作6人工智能对各行业各领域范式变革影响，开展“人工智能+”6大行动“人工智能+”科学技术要点1:加速科研范式转型，发展科学大模型，推动跨学科融合要点2:与生物制造、量支撑场景落地*要点3:哲学社会科学研究方法转向人机协同，构建智能向善理论体系范式革命变“研究主体”,重塑科研“人工智能+”民生福祉控冲击，发展新型岗位“人工智能+”民生福祉控冲击，发展新型岗位医疗辅助诊疗、养老托育“人工智能+”消费提质全球合作“人工智能+”治理能力*要点1:构建人机共生的社会治理新模式*要点2:推进政务服务智*要点3:强化生态治理智能化“人工智能+”产业发展要点1陪伴型、认知型应用*要点2*推进“万物智联”,发展智能网联汽车、脑机接口等要点1陪伴型、认知型应用*要点2*推进“万物智联”,发展智能网联汽车、脑机接口等要点1*推动Al成为国际公共产品与Al深度融合，突破工业软件瓶颈*支持联合国主渠道，参与全球治理规则制定*支持联合国主渠道，参与全球治理规则制定■要点4:服务业向智能动成为拉动内需的重要力量范式中国正在探索“人一数字人一智能体”共治的新型不仅有公务员，还有AI“虚效率跃升，但也伴随权力结场教育、医疗、养老作为A应用“刚需”,强化A的社会"中国的全球Al战略是“普惠+标准”双线推进作，形成“技术朋友圈”标准逻辑：通过参与治理规则制定，塑造全球A秩序，*本质智能原生是未来产业制高点政策明确提出“智能原生”期战略优势伦理研究与制度建设信接受度和政策合法性“科技与公平普惠绑定接受度和政策合法性“科技与公平普惠绑定将AI与教育公平、医疗均衡防止技术带来新的社会分化循环，还强化国际竞争力循环，还强化国际竞争力新质生产力的“硬支撑”*城乡一体的应用逻辑Al推动农业现代化，将进一步缩小城乡数字鸿沟聚焦5方面，提出22类场景培育和开放重点领域产业转型升级新业态场景新领域新赛道应用场景产业转型升级新业态场景新领域新赛道应用场景民生领域应用场景社会治理服务场景行业领域应用场景人工智能人工智能医疗卫生主要场景主要场景关键关键内容加大场景开放力度加大场景开放力度强化政策支持与制度保障强化政策支持与制度保障美国AI政策：美国于2016年将AI发展上升为国家战略，发布《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》奠定政策框架。后续推出行政命令、政策文件等，核心围绕维持全球AI主导地位基本定义框架性文件(政策报告)早期规划路线(研发战略)具体行动路线(教育标准项目)早期规划路线(国家战略)框架性文件(战略更新)早期规划路线(基础设施战略)框架性文件(伦理指南)具体行动路线(行政行动)具体行动路线(国际合作倡议)具体行动路线(教育命令)早期规划路线(综合战略)早期规划路线(战略导向)早期规划路线(综合战略)《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》《美国AI倡议》(行政命令)《国家人工智能研发展战略规划：2019年更新版》《引领未来先进计算生态系统战略计划》《A权利法案蓝图》导地位(行政命令)美国启动人工智能安全研究所国际网络推进美国青少年Al教育(行政命令)《赢得Al竞赛：美国Al行动计划》璋碍》(行政命令)《创世纪任务》(行政命令)更新2016年战略，确立8项优先事项，包括投资基础研究、人机协作商务部与国务院联合启动NASI,联合10国(如澳大利亚、英国)共同研究Al安全风险，开展联过公私合作扩大资源，培养未来A人才。白宫发布，基于特朗普行政令，聚焦三大支柱：加速创新(如放松监管)、建设中心)、引领外交安全(如出口控制),旨在赢得全球AJ竞争。。汇聚大型科技公司/学术界/政府的力量，共同推进Al研究，确保美国在人工智熊赛中获胜并保持领先。美国政府将该“创世纪任务”比作“自阿波安谚以来联邦科学穿佳大—观模—。政策《国家人工智能研发战略计划(第一版)》《为未来人工智能做好准备》《联邦隐私委员会的成立》行政令《美国STEM教育战略》《保持美国在AI领域的领先地位》总统行政令《国家人工智能研发战略计划(第二版)》《联邦数据战略：一致性框架》《促进联邦政府使用可信人工智能》总统行政令《人工智能应用监管指南》《人工智能倡议法案》《政府中的Al法案》2021-2024《国家战略计算储备蓝图》《开拓未来先进计算生态系统战胳》《基础设施投资与就业法案》《芯片与科学法案》《人工智能权利法案蓝图》《人工智能风险管理框架1.0》《加强民主化Al人工智能创新生态系统》《硅谷创新计划(SVIP)》《国家人工智能研发战略计划(第三版)》《网络安全框架2.0》《大模型领军企业自愿承诺》《安全可信人工智能》总统行政令2024年《美国人工智能安全研究所计划》2024-20252025年《推进美国青少年Al教育》总统行政令《赢得Al竞赛：美国Al行动计划》《消除美国在人工智能领域发挥领导作用的障碍》总统行政令《创世纪任务》总统行政令AI政策的奠基性布局阶段*核心是措建美国AI发展的初期框架巩固领先地位+落地应用导向重点是“守优势、推落地”全面体系化+监管与创新平衡政策覆盖“战略+监管+生态+安全”全*升级研发战略、建立风险治理规则、构建推出企业自愿承诺，实现“创新推进+风险约束”的平衡强化全球竞争+基础普及布局*以“嬴竞赛”为核心。得Al竞赛：美国行动计划》,将“全球竞争导向与“基础人才普及”结合，瞄准美国Al的长期竞争力战略1持续对基础AI研究进行长期投资战略2来战略3理解并解决人工智能的伦理道德、法律和社会影响理解并应对人工智能的伦理、法律和社会影响战略4战略5增加对数据集和相关挑战的访问战略6战略7推动人工智能研发人员发展，包括那些致力于人工智能系统和战略8扩大公私合作伙伴关系以加速人工智能进展战略9通过强调公私合作伙伴关系(2019年)和国统的活力和吸引边2025年7月美国白宫发布了《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》,通过一系列联邦政策行动，确保美国在发布机构与时间白宫(2025年7月)《赢得AI竞赛：美国Al行动计划》核心目标与战略意义这是特朗普政府任期内的一份国家级A|战略蓝图。核心是围绕创新、基础设施、国际外交三大支柱，通过超90项具体行动，确保美国在Al领域的"无可置疑且无可挑战的全球技术主导地位",系统性应对全球AI竞争需联邦政府创造条件助力私营部门创新，以拥有全球最强大的人工智能系统并引领其创造性与变革性应用其主导地位能否实现取决于美国能否改变自20世纪70年确保前沿Al保护言论自由和美国价值观消除繁文缛节和苛刻监管鼓励开源和开放权重AI支持下一代制造业投资A1驱动的科学研究投资A可解释性、控制性和稳健性突破构建世界级科学数据集推进AI科学发展构建Al评估生态系统加速政府部门AI应用保护商业和政府Al创新推动国防部AI应用打击法律系统中的合成媒体为私营部门“松绑”,扫除监管障碍，并引导AI发展符合特定价值观流程，同时保障安全发展与Al创新速度相匹配的电网恢复美国半导体制造业加强关键基础设施网络安全推广安全设计的AI技术和应用确保美国在算力这—Al时代“新石油”上拥有绝对、持久的物理优势向盟友和伙伴出口美国AJ加强Al计算出口管制执行堵塞现有半导体制造出口管制中的漏洞处于领先地位全球协调保护措施投资生物安全将技术优势转化为地缘政治影响力，构建以美国为2025年11月，美国总统特朗普签署行政命令，正式启动“创世纪任务”(GenesisMission),这项国家级战略举措旨在利用人工智能彻底变革科学研究方式，加速科学发现速度总统科学技术助理(总体领导)能源部长(任务执行)资源核心举措时问美国科学与安全平台挑战时问国家科技挑战协调外部资源对外协作协作机会么年多目关活动提供支粥帷咨询欧盟AI政策：欧盟2018年开始系统性布局AI政策，《欧盟人工智能战略》标志联盟层面全面推进，后续出台协调计划、伦理指南、监管框架等，形成“监管引领-应用落地-科研支撑”的政策体系政策文件/事件名称欧洲人工智能战略人工智能协调计划可信人工智能伦理指南欧洲适应数字时代：人工智能监管框架人工智能协调计划2021年修订版《人工智能法案》欧盟委员会正式提交Al法案提案欢盟达成政治协议欧洲议会正式批准《AI大陆行动计划》《应用A战略》和《科学A战略》基本定义早期规划路线(战略导向)框架性文件(合作导向)具体行动路线(协调推进)框架性文件(伦理规范)框架性文件(监管导向)具体行动路线(计划修订)框架性文件(法律监管框架)早期规划路线(战略计划)框架性文件(实践指南)具体行动路线(战略实施)为学生、教师、开发者等提供具体指导，保障教育公平透明。·作为《A大陆行动计划》细化版：《应用A赔秋业，得帷咨旗促落地；《科学Al战略》以RAISE为核心，投6亿欧元提算力，赋能科研创新《欧盟AI法案》作为全球首部全面AI监管法规，采用风险分级管控框架，被称为全球最严格的AI监管框架，但可能会抑制技术创新活力，陷入“监管陷阱”核心监管原则：风险分级管控等级定义措施示例部识别有限风险不受监管(鼓励自愿合规)违规处罚(分级制)违反法案禁止人工智能系统的条款违反法案的其他合规要求向监管机构提供不正确、不完整或误导性信息制高保护性技术与芯片出口欧盟委员会计划11月19日公布“简化方案”,拟调整《人工智能法案》等数2025年10月，欧盟发布《应用AI战略》和《科学AI战略》,全面落实《AI大陆行动计划》,加速AI在制药能源交通制造建筑农业食品国防通信文化周期推动AI技术落地，赋能实体经济应用《欧洲科学Al战略：为欧洲Al科学资源铺平道路》四大核心方向科研翻倍强化科研创新能力，提供技术源头活水双轮驱动最终目标：提升欧盟在全球Al领域的竞争力与影响力日本AI政策：日本于2015年首次在国家科技战略层面引入人工智能概念，2017年起开始制定国家战略政策文件/事件名称《第5期科学技术基本计划》《人工智能技术战略》《人工智能战略2019》《人工智能战略2021》《人工智能战略2022》《A白皮书：Al新时代的日本国家战略》主权A项目启动《综合创新战略2025》豆基本定义早期规划路线(国家战略)豆基本定义早期规划路线(国家战略)具体行动路线(实施计划)早期规划路线(综合战略)早期规划路线(战略导向)早期规划路线(战略导向)框架性文件(战略规划)具体行动路线(阶段推进)框架性文件(法律基础)具体行动路线(国际合作倡议)具体行动路线(产业支持计划)由日本政府发布，目标是通过AI推动社会制度改革和公民生活改善，重点包括教育体系改革、研发体系重组、以及Al在医疗、农业等优先领域的应用，旨在提升日本国际影响力。自民党内“数字社会推进本部”成立“A进化与部署研究工作组”,发布《Al白皮书：Al新时代的日日本政府与OpenAl签署协议，在东京设立办公室，并推进Stargate项目(包括数据中心建设),承早期规划路线(创新导向)●将人工智能(Al)与量子、核融合、材料、生物等一同烈为需要加研发的重端科技领域句未深推领来入进未深推领来入进域技术快速发展颠覆原有预期，促使其转换战略认知与治理思维《人工智能技术战略》(2017年3月)研发和产业路线图为核心，将2017年定为《人工智能战略2019》(2019年6月)目标是建成"A强国"。《人工智能战略2021》(2021年6月)念，解决社会问题和全球性挑战《人工智能战略2022》(2022年4月)战略突破：应对新冠疫情后新挑战，新增”构建时代所需人才培养体系运用A强化产业竞争力，争做全球领跑者持续发展社会络促进措施建立“具有国家复原力的人工智能”灾害预报系统研发数字架构技术设计与实施*国家土地/交通数据平台及基础设施数据库、三维城市模型建设航运安全与海上运输效率提升系统(扩大农渔产品出口)建立“人工智能促进全球复原力”建立“人工智能促进全球复原力”领导地位*温室气体监测分析(结合计算资源、卫早遥感数据)*生物多样性“可视化”分析*灾害预警系统搭建可解释性AI及安全技术研发的应用研发(含诊断可靠性评估系统)*机器学习质量管理指南更新与测试平台建设自然语言处理技术开发(提升多语种同声传译技术研发*模仿大脑机制的AI节能技术开发与展示基础设施先进维护管理(Al自动提取异常情况)教育改革研发体制改革整合数据基础针对AI开发应用起步晚、民众对AI信任度不足的现状，2025年5月，日本出台首部人工智能法规《人工智能技术研究开发与利用促进法》,以构建“最适宜AI开发的国家”,并立法原因日本国内AI技术开发、应用起步缓慢：在民间A投资方面，日本远远落后于美国和中国，2023年的投资额仅为美国的1/96.多数日本国民对于AH仍感到不安：仅有13%的人认77%的人支持加强对Al的监管。日本首部专门的Al综合性法律。旨在促进AI技术研发与应用，防止滥用。确立了由国家首相领导的“Al战略本《Al应用促进法》五大核心机制图表核心机制创新促进体系研发设施共亭制度、超级计算机资源开放、跨境数据流通特区Al博士学位专项基金(年增30%预算)、产业界轮岗研修义务化、中小学Al伦理必修课高风险A强制认证(医疗/自动驾驶等)、生成式AI内容溯源技术标准、算法影响评估制度国际合作体系主导OECD人工智能原则修订、建立亚太Al技术联盟、跨境Al伦理审查互社会参与机制全民Al素养调查(每三年实施)、市民审议会制度(重大技术决策需公投)全球治理主导时间2031后医疗诊断AI、新材料开发AI智慧城市、Al公务员系统韩国AI政策：韩国2017年“创新增长动力项目”首次规划AI发展，2019年《人工智能国家战略》确立“AI强国”目标，后续出台伦理标准、立法路线图、半导体专项战略等政策文件/事件名称基本定义说明创新增长动力项目”《人工智能国家战略》《国家人工智能伦理标准》《人工智能立法路线图》《人工智能半导体产业发展战略》《金融服务领域人工智能使用指南》《人工智能时代安全使用个人数据的政策方向》《处理人工智能开发和服务中使用成立国家人工智能委员会《AI基本法案》通过主权Al项目启动早期规划路线(发展规划)早期规划路线(国家战略)框架性文件(伦理指南)早期规划路线(政策规划)具体行动路线(产业专项计划)具体行动路线(行业实施指南)具体行动路线(行政改革计划)框架性文件(数据政策指南)框架性文件(数据标准指南)早期规划路线(组织机构设立)具体行动路线(事件驱动行动)框架性文件(法律基础)具体行动路线(产业支持计划)这是韩国首份全面、系统的国家级Al战略，旨在推动韩国从“IT强国”发展为“A强国”,计划盖11个领域共30项立法任务，旨在为Al时代奠定法律基础，确保技术健康发展，目标在2030年聚焦Al半导体领域，目标到2030年占据全球20%的市场份额，通过投资研发和人才培养，提升韩国政府成立跨部门委员会，明确在全球三大A强国中占据一席之地的目标，推动政策协调和国的特例法》,提高处罚上限和扩大犯罪类型，体现对AI风险的紧急应对。规。法案涵盖Al伦理、安全性和国际合作，为AI发展提供法律基石，计划2026年生效韩国政府委托科技公司联合体开发五个基础大模型乙聚集木同应用领域，开计划段资100dZ韩元(约720亿美元),以保持Al技术主权和产业自主性，应对全球竞争。2025年2月，韩国发布三份人工智能重要方案，从计算基《扩充人工智能数据并扩大开放的方案》《通过扩建人工智能计算基础设施强化国家人工智能实力的方案》《通过培育人工智能初创企业扩大人工智能《扩充人工智能数据并扩大开放的方案》《通过扩建人工智能计算基础设施强化国家人工智能实力的方案》强化初创企业能力开发领域专业AI服务模型建“数据生成实验室”(政府+企业提供多模态数据支持)支持AI专业制造企业(制战略路线图，加大政策性资金)强化初创企业能力开发领域专业AI服务模型建“数据生成实验室”(政府+企业提供多模态数据支持)支持AI专业制造企业(制战略路线图，加大政策性资金)拓宽AI市场需求(开放创新)企业应用：提升员工A认知，提供水平评估与路线图支持扩建Al计算基础设施扩大非结构化原始数据利用(从自动驾驶扩展至社会/产短期：2025年配1万块先进GPU;2026年上半年建8000短期：2025年配1万块先进GPU;2026年上半年建8000块GPU超级计算机6号机中长期：2030年Al半导体国产化率达50%。吸引私营投构建开放多领域高质量数据(开放文本/视频/图像等非 发通用Al国人才设匿名信息管理机制(界定流程/职责，纳入评估，制费用指南)提高效率(制风险导向匿名化指南，允许委托专业机构)强化支持体系强化支持体系·医疗：推广个性化治疗和健康管理服务确立立法处理依据(明确公益Al数据使用，丰富跨境转:安全：提高人工智能监控摄像头应用效能并推广国产人工智能半导体持。公共：引入井推广人工智能公共服务7产业端中美对比美国：全球绝对主导，规模与活力双高且结构均衡中国：2021年后进入冷静期，聚焦核心赛道但规模差距显著复合年增长率超35%23%,创业融资活跃度不及美国明显美国政府投入：预算稳步增长，聚焦核心技术领域美国投资机构投入：类型分化明显，各有明确偏好与聚焦◆硅谷VC风险偏好较高：上市前宫轮次布局相对均衡以企业服务为核必偏句好领域，对安全合规、金融服务等域也有定投资鼎帷合询季度股权融资/交易额(十亿美元)00季度股权融资/交易额(十亿美元)00融资额-○一融资交易数量2025Q1融资额达666亿美元，为周期内峰值。·单笔融资规模显著扩大：融资交易数量随季度波动，但融资额的增长幅度远超过交易数量的波动幅度，说明后期单笔融资规模可能显著扩大。数据来源：CBINSIGHTS《全球人工智能投融资报告》·美国是股权融资的核心地区：其占比始终居首，多数季度占比在40%-50%以上(如2023Q1-Q3占比均为50%),主导地位稳定。·亚洲、欧洲是次要贡献地区：两者合计占比多在30%-40%区间波动；加拿大、拉美等其他地区占比相对较低。 中美在投资走势方面，美国人工智能投资走势与全球保持一致，始终呈现稳健发展态势；中国人工智能投资则在2021年达到顶峰后步入冷静期0 中国季度融资&交易(十亿美元)055432104融资额○-融资交易数量0融资额--融资交易资额达44亿美元(周期峰值),帷咨询之后持续回落，2023Q2融资额仅4亿美元，融资交易数与美国的差距显著扩大：中国AI季度融资的规模、活年后双方的融资体量、交易热度差距持续拉大。投资特征：全球人工智能投资以早期交易为主，中期和后期交易占比相对较低；从投资者群体来看，风险投资是最主要的力量，占比31%-37%,天使投资、CVC、公司战投等占比则保持相对稳定34%35%33%34%34%32%33%33%34%35%33%34早期中期■后期■其它20212022 早期交易占绝对主导：2021-2025年，早期交易占比始终在67%-75%区早期交易占绝对主导：2021-2025年，早期交易占比始终在67%-75%区 (2025Q1达37%),主导全球股权交易的投资主体结构，其他投资者群体占比相对较低。比从19%逐步下降至2023年后的13%,在交易结构中的权重降低。比从19%逐步下降至2023年后的13%,在交易结构中的权重降低。咨询公众能交易以早期阶段为主，2025年后期交易占比有所上升按交易阶段划分的年度交易百分比(中国)·早期交易是核心结构：2021-2025年，美国Al交易始终以早期阶段为主导，占比维持在62%-74%区间(2023年达74%,为周期内峰值)。·非早期阶段占比偏低且稳定：中期交易占比多在12%-20%之间波动，后期+“其它”阶段占比合计不超过20%,整体交易阶段的结构分布较为稳定。202120222023在54%-67%区间波动。从投资活动类型来看，2024年私人投资占比最多且增幅最为显著,同比增长44.5%,并购交易也增长国AI私人投资遥遥领先，与其他地区差距不断扩大按投资活动类型划分的全球企业人工智能投资情况(十亿美元)按投资活动类型划分的全球企业人工智能投资情况(十亿美元)按地理区域划分的全球人工智能私人投资总额(十亿美元)0201320142015201620172018201920202021202220219.42欧洲9.29中国109.08美国·美国占据绝对主导地位：2024年美国AI私人投资额达1090.8亿美元，远超中国、欧洲，是全球AI私·美国占据绝对主导地位：2024年美国AI私人投资额达1090.8亿美元，远超中国、欧洲，是全球AI私人投资的核心市场。·美与其他地区差距持续扩大：2023年以来，美国私人投资增长50.7%(2022年以来累计增幅达78.3%),而中国同期投资下降19%、欧洲增长60%,但两者规模仍与美国存在显著差距。·2024年增长显著:2024年总投资额同比2023年增长25.5%,其中私人投资增幅达44.5%,是驱动当年投资增长的核心动力；数据来源：CBINSIGHTS《全球人工智能投融资报告》数据来源：StanfordHAI《2025年人工智能指数报告》35-2024年各职能部门应用分析型AI带来的成本下降与收入增长2024年各职能部门应用分析型AI带来的成本下降与收入增长202420230246810121416182022242622023vs.2024:按重点领域划分的全球人工智能领域的私人投资重成本下降<10%·成本节约：服务运营(成本下降49%)、供应链与库存管理(实现成本下降43%)是成本节约最显著的领域·收入增长：营销与销售(收入增长71%)、供应链与库存管理(收入增长63%)、服务运·成本节约：服务运营(成本下降49%)、供应链与库存管理(实现成本下降43%)是成本节约最显著的领域·收入增长：营销与销售(收入增长71%)、供应链与库存管理(收入增长63%)、服务运营(收入增长57%)是收入增长最突出的领域营销与销售风险、法务与合规人力资源产品或服务开发供应链与库存管理服务运营信息技术软件工程其他企业职能血收入增长≤5%收入增长6-10%·2024年AI私人投资在多领域扩张：对比2023年，2024年全球Al私人投资在多数重点领域(如基础设施/研究/治理、数据管理与处理、医疗健康等)均有增长基础设施/研究/治理领域投资增幅最显著:该领域2024年的私人投资规模远超2023年，是当年Al投资增长最突出的领域数据来源：StanfordHAI《2025年人工智能指数报告》0其它87543201220132014201520162017201820192020发和零售医疗保健、药品和生物技术IT基础设施和托管交平台、市场营销■业务流程和支持服务■金融和保险服务■机器人、传感器、IT硬件■消费品2。美国风险投资占据。美国风险投资占据AI投资主体地位。聚焦于自动驾驶和医疗领域，目前聚焦于医疗、IT基础设施和社交媒体应用领域。数据来源：清科研究中心《2024年中国AI产业投资蓝皮书》投资高度集中于核心赛道：2024年中国Al投资资金主要倾斜于头部领域，其中Al大模型、Al芯片(134亿元)是获投最多的赛道，总投资金额远超其他细分领域。细分领域投资规模差距悬殊：除头部赛道外，其余Al细分领域(投资金额均不足10亿元，体现出中国AI投资资源向核心技术与高潜力应用场景的集中性鼎企业生态：2013-2024年美国新获融资的人工智能公司数量长期领跑全球；2022年之后，美国和欧洲的1143美国447欧洲1143美国447欧洲109中国0201320142015201620172018201920202022013-2024年按地理区域分类的新(总和)美国中国英国以德日本国美国绝对领先：2013-2024年，美国新获所有地区，是全球Al创业融资最活跃的市场。中国位居第二但差距显著:中国以1605家位列第二，但总数仅为美国的约23%,与美国的规模差距较大。美国增长迅猛：2013-2024年，美国新获融资其是2023年后大幅飙升，2024年达到1143家，是同期增长中国呈波动回落：中国新获融资的Al公司数数据来源：StanfordHAl《2025年人工智能指数报告》从中美热门股权交易来看，美国人工智能热门股权交易金额规模庞大，投资机构多为微软、软银等国际巨头；中国同期热门交易金额相对较小，投资机构以杭州城投、阿里巴巴等国企和互联网企业为主公司(美元)(美元)风险投资SoftBank、AltimeterCapita智谱AI杭州城投、尚乘资本、阿里巴巴、LightspeedVentureP浦东科创、ValuePartners.资、礼来公司沙特阿拉伯王国(SaudiArabia)Prosperity7Ventures、国EliotGI、AndreessenHoAndreCapital、SGW、1517Fu方源资本、BCapital,CapitalFac公司级智谱AI华发集团Providence、AdvocateHealthFordHealthSystem、IlSeedVC等，参与机构多为国内地方城投、本土科技企业及少星国际机构SeedVC等，参与机构多为国内地方城投、本土科技企业及少星国际机构市场热度与资金体量小于美国：整体交易的融资规模、企业估值均与美国同期热公门交易存在数量级差距，鼎轮次多元+顶级机构集中布局：交易覆盖风险投资、后期轮次及企业级投资，参与机构均为全球顶级投资/科技机构，头部机构对AI赛道的布局高度集中。Al产业链协同性强：存在头部Al企业的交叉投资，体现AI核心企业对产业链上下数据来源：CBINSIGHTS企业投入：美国核心科技企业的年度资本支出持续增长；中国头部科技企业AI投入金额差距较大，其中商汤AI投入比例最高，但整体投入规模小于美国0美国核心科技企业AI资本开支(十亿美元)RGoogle公司10.3%·Al基础设施、AI产百度智能驾驶、讯飞星火、语音助商汤·加大基础模型训练微调、型迭代、Al原生产品开发·如Al软件、短剧、广告、投入规模高速扩张：美国核心科技企业的Al资本开支呈大幅增长态势.头部企业投入体量极突出。增长势头强劲：多数企业AI资本开支的复合年增长率超35%.且2026年仍呈增长预期；M7等核心科技企业，预计2025年的AICapex将达到3420亿美元·投入金额与比例分化明显：2025年上半年，中国企业A投入金额差异较大，投入比例则呈现“小体量企业占比更高”的特点投入领域聚焦自身核心业务：各企业AI投入集中于其优势赛道，但整体投入规模远低于美国核心科技企业的Al资本开支。数据来源：CBINSIGHTS《全球人工智能投融资报告》40美国政府投入：美国联邦政府人工智能研发预算持续增长，重点投资人工智能研发领域，其次为人工智能交叉领域；重点投资方向为基础设施建设，尤其聚焦决策科学、计算机视觉和机器学习等领域美国政府在人工智能领域的支出(十亿美元)美国政府在人工智能领域的支出(十亿美元)实际：2914.1实际：2914.1已颁布：2949.2需求：3085.8■人工智能交叉■核心人工智能核心人工智能：主要强调人工智能研发的投资，根据人工智能PCA报告资助总额：24财年Al研发预算增长到31亿美决策科学■计算机视觉Ⅲ机器学习■自主性■自然语言处理的12.124亿美元，核心人工智能领域从15.782亿美元增长到18.724亿24财年Al研发预算较23年增长19.2%。支出持续增长：从2018年的156亿美元增长到2022年的328亿美元度的增长。美国投资机构投入：华尔街投行明显偏向债权投资和后期阶段，聚焦金融领域；硅谷孵化器专注早期投资，偏好企业服务和生命科学；硅谷VC分布相对均衡，偏好企业服务华尔街投资银行(摩根士丹利摩根大通花旗硅谷孵化器(A16ZYZ)眼行高胜银行)各轮次投资次数及应用各轮次投资次数及应用种子轮天使轮种子轮天使轮D轮及以后企业服务(19),生命科学(16),垂类模型(14)1金融服务(9),生命科学(3),企业服务(3)3天使轮金融服务(9),生命科学(3),企业服务(3)3企业服务(1),金融服务(1).汽车物流(1)平台工具(1)企业服务(1),金融服务(1).汽车物流(1)数据(9),生命科学(8),垂类模型(8)数据(9),生命科学(8),垂类模型(8)金融服务(10),安全合规(5),企业服务(4)金融服务(25),安全合规(7),企业服务(4)金融服务(11),安全合规(5),垂类行业(3)金融服务(10),企业服务(5),安全合规(4)数据(6).垂类模型(5),大模型(4)数据(3)垂类模型(2).生命科学(2)数据(3)垂类模型(2).生命科学(2)D轮及以后数据(9),垂类模型(1),生命科学(1)0上市及以后债权投资上市及以后债权投资1垂类行业(4),工业制造(3),零售营销(2)上市及以后债权投资上市及以后债权投资1金融服务(14).工业制造(7),垂类行业(5)金融服务(14).工业制造(7),垂类行业(5)0金融服务(33),双碳环保(20).汽车物流(12)硅谷孵化器整体上的投资风险偏好偏高，集中投资于上市各轮次以及种子轮*主投方向涉及以企业服务和生命科学为代表的应用层硅谷孵化器整体上的投资风险偏好偏高，集中投资于上市各轮次以及种子轮*主投方向涉及以企业服务和生命科学为代表的应用层以垂类模型为代表的模型层和以数据为代表的基础层主投方向为以金融服务为代表的应用型，同时布局双碳环保、汽车物流等赛道硅谷VC(红衫资本、黑石投资、纪源资本)各轮次投资次数及应用种子轮26天使轮4D轮及以后22债权投资8各轮投资均有布局且分布相对均匀主投方向涉及企业服务为代表的应用层，对基础层和模型层也有一定数是的投资2政策端中美对比3资本端中美对比4人才端中美对比5教育端中美对比6科研端中美对比7产业端中美对比美国：全球主导、结构成熟，研究与吸纳能力双强◆本土院校(斯坦福等)Al专业快速扩张，硕士毕业生来源(合计超六成);人才集聚于学术重镇与科技核中国：总量第二、顶尖集聚，年轻高学历特征鲜明◆依托本土高校(清华、浙大等)和科研机构(中国科阿里、华为等本士科头公众号·鼎帷咨询中国基础教育的扎实曾撑起人才红利，但经济升级与AI冲击下，未来的AI时代中国既需破统一训练的束缚选拔拔尖人才，也得借职教+AI让工程师群体转型为AI合作者历史观察下的人才培养矛盾经济发展阶段与人才需求的动态匹配Al技术驱动的人才培养新挑战核心疑惑：与温家宝总理谈话时直言"现在中国没有完技发明人才的模式办学，老是冒’不出杰出人才”刻认知、人文知识”,需突破“知识依赖与范式僵化的培养逻辑·实践背景：82岁时在清华大学讲授大一物理课(曾执教哈佛本科生)一规规矩矩的模式能让基础扎实的群体成为社会基石人才’,这是中国高速发展的人才支撑”个性，美国相对宽松的环境更利于其自由探索”高速发展阶段(改革开放至2010年代)高速发展阶段(改革开放至2010年代)需求特征：需“大规模、基础扎实的技能型人才”(如制造业工程师、基建技术工人)业扩张与基础设施建设的“人才红利”高质量发展阶段高质量发展阶段(2020年代至今)略人才力量”,明确要求“建设知识型、技能型、创新型劳动者大军岗位替代冲击岗位替代冲击·世界经济论坛《2025未来就业报告》,22%的重复性岗位(出纳、行政助理等)将被Al替代，这类岗位多由基础技能群体从事中层岗位压缩中层岗位压缩分析师、基础文案策划),弱化“工作年限”的价值权重“跨学科思维、创造性解决问题能力”,加剧顶尖人才与多数群体的能力错配拔尖计划(2009启动，已升级至2.0)拔尖计划(2009启动，已升级至2.0)覆盖范围：从1.0的11所高校、5个学科，扩展至2.0的36所高校、15个基础培养模式：本研博贯通培养+院士/顶尖学者授课+大一进入课题组强基计划(2020启动强基计划(2020启动) 目标：定向培养国家紧缺领域的学术型人才·政策支撑：依托国家“技能照亮前程”培训行动(2025-2027年每年补贴1000万人次),聚焦先进制造、智慧康养等领域人才规模：从人工智能人才的国家分布来看，美国AI人才占世界AI人才总数的比例为32.6%,位居榜首，全球人工智能排名前15的国家人才比例(百分比)中国以24.4%紧随其后；人才密度上，小国凭借高投入实现人才密度优势全球人工智能排名前15的国家人才比例(百分比)美国中国以色列印度英国美国德国英国法国以色列阿联酋日本韩国法国德国韩国中美主导全球Al人才总量：美国(32.6%)、中国(24.4%)的AI人才比例位居前二，两者合计占比超57%,是全球AI人才资源最集中的两个国家。度远高于其他国家。其他国家人才比例差距显著:印度、英国等国家的Al人才比例均低于10%,中美人才密度差异悬殊：美国Al人才密度处于中上游，但中国因人口基数大国家不足3%,与中美存在明显的人才总量规模差距。才密度远低于美国及小型高富集国家。注：根据Linkedln、斯坦福大学、盖洛普等机构的数据预测，截至2024年底，全球Al人才总数约为300万人。此处以300万人为基数计算各国的大才密度鼎论文引用量TOP10的塔尖AI人才中，中国学者何恺明以75万+引用量跻身前三，李飞飞、吴恩达等美籍华裔学者在计算机视觉、AI教育等领域影响力深远，彰显华裔人才在顶尖圈层的重要地位李飞飞JuergenSchmidhuber数据来源：新智元报道28万+全球AI人才TOP100榜单的杰出人才中，国籍来源主要集中在中美，中国籍人才以54人占据半壁江山，姓名国家Ji,姓名国家Ji,Rongrong(纪荣嵘)中国厦门大学Jia,Jiaya(贾佳亚)中国韩国Li,Hongsheng(李鸿升)中国Li,Houqiang(李厚强)中国中国科学技术大学Liang,Xiaodan(梁小丹)中国中山大学Lin,Dahua(林达华)中国南洋理工大学Lin,Liang(林惊)中国中山大学美国Lin,Zhouchen(林宙辰)中国北京大学Liu,Wei(刘威)中国Liu,Weiwei(刘威威)中国武汉大学Liu,Xinwang(刘新旺)中国国防科技大学Liu,Ziwei(刘子纬)南洋理工大学南洋理工大学Lu,Jiwen(鲁继文)中国美国Luo,Ping(罗平)中国美国Mei,Tao(梅涛)中国HiDream公司Meng,Deyu(孟德宇)中国西安交通大学Nie,Feiping(聂飞平)美国西北工业大学Ouyang.Wanli(欧阳万里)中国美国苏黎世联邦理工学院Qi,Xiaojuan(齐晓娟)Qiao,Yu(乔宇)中国上海人工智能卖验室旬Ren,Shaoqing(任少卿)中国人人姓名国家Bai,Xiang(白翔)中国美国美国德国弗莱堡大学Cao,Yue(曹越)中国Sand人工智能公司Cheng,Ming-Ming(程明明)中国南开大学德国Dai,Jifeng(代季峰)美国美国Fan,Deng-Ping(范登平)中国南开大学Feng,Jiashi(冯佳时)Fu,Yanwei(付彦伟)中国复旦大学Gao,Shenghua(高盛华)中国Gao,Yue(高跃)中国德国蒂宾根大学Geng,Xin(耿新)中国东南大学沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学美国美国Han,Junwei(韩军伟)中国西北工业大学美国英国DeepMind科技公司He,Kaiming(何恺明)美国He,Ran(赫然)中国中国科学院Hu,Han(胡瀚)中国Huang,Gao(黄高)中国美国马里兰大学Huang,Minlie(黄民烈)中国Huang,Qingming(黄庆明)中国中国科学院大学全球AI人才TOP100榜单的杰出人才中，国籍来源主要集中在中美，中国籍人才以54人占据半壁江山，美国以23人居次，反映出中美在顶尖人才储备上的绝对优势(2/2)姓名国家姓名国家美国中国中国科学技术大学美国Yan,Junjie(闫俊杰)中国Minimax人工智能公司德国Yan,Shuicheng(颜水成)阿拉伯联合酋长国Yang,Jian(杨健)中国南京理工大学美国Yang,Ming-Hsuan(杨明玄)美国Shi,Jianping(石建萍)中国Yang,Yi(杨易)中国英国DeepMind科技公司美国Tan,Mingkui(谭明奎)美国英国Tao,Dacheng(陶大程)南洋理工大学Zha,Zheng-Jun(查正军)中国中国科学技术大学Tian,Qi(田奇)中国华为公司Zhang.Lei(张磊)中国Tian,Yonghong(田永鸿)中国北京大学Zhang,Lijun(张利军)中国南京大学德国维尔茨堡大学Zhang,Xiangyu(张祥雨)中国阶跃星辰Zhang.Zhaoxiang(张兆翔)中国中国科学院英国牛津大学Zhao,Hai(赵海)中国Wang,Limin(王利民)中国南京大学Zhao,Zhou(赵洲)中国Wang,Wenguan(王文冠)中国Zheng.Wei-Shi(郑伟诗)中国中山大学Wang,Xiaogang(王晓刚)中国美国美国Zhou,Jie(周杰)中国Wang.Yunhe(王云鹤)中国Zhu,Jun-Yan(朱俊彦)美国Xie,Lingxi(谢凌曦)中国华为公司Zuo,Wangmeng(左旺孟)中国哈尔滨工业大学中国美国新加坡德国英国澳大利亚瑞士 韩国57.5%,持续领跑AI研究领域，中国以10.4%位居第二④德国2.7%③英国⑥韩国①美国②中国数据来源：OCBridge五大顶级Al会议国家美国中国英国德国加拿大韩国美国在AI研究领域的持续领中国影响力的快欧洲和东北亚在学术和产业AI发展中的日益重要作用·在ACL、KDD、CVPR、ICMLNeuriPS等主流A顶会中，互核心案例出现于AI顶会的中高校·清华大学、浙江大学网大厂队过去的“追赶者”逐渐成为重要的“贡献者”中在技术研发、数据分析等核心业务岗位不同岗位人才总体占比不同岗位人才总体占比从AI研究人员的层次结构来看，美国研究人员各年龄段分布更均衡，资深研究员群体规模稳定，职业发展梯队完整；中国博士与博士后群体总和接近美国AI人才总数的两倍，呈现年轻化、高学历的鲜明特征长态势，但各阶段人数均显著低于中国，整体人才储备的规模远小于中国。人数均呈显著增长趋势，整体人才储备的体量远超过美国。分布相对均衡，但整体储备规模无法与中国的庞大年轻研究群体相年轻研究型人才优势突出：中国AI博士与博士后群体的总和，达到美国AI人才总人才培养与供给：在高校与机构的人才培育方面，全球AI人才聚集机构TOP100形成清晰梯队，中美主导第一梯队，英国、澳大利亚、加拿大构成第二梯队，新加坡、瑞士、韩国各两家机构进入第三梯队第二梯队中国机构数量代表机构机构数量8机构数量机构数量8机构数量5新加坡机构数量2机构数量2机构数量2机构数量代表机构+瑞士代表机构美国代表机构机构数量3机构数量3c:韩国机构数量机构数量2第四梯队机构1日本代表机构东京大学1德国代表机构数量1荷兰代表机构数量代表机构数量—具体看美国高校培育方面，AI专业院校与毕业生规模持续扩张，2022-2023年，提供人工智能学士和硕美国2022至2023年20172018201920202022013-美国2022至2023年20172018201920202022013-2023十年学士2013-2023年52107硕士20725副学士87435学士提供人工智能学士学位院校提供人工智能学士学位院校几乎翻了一番硕士26%硕士提供人工智能硕士学位院校硕士提供人工智能硕士学位院校大幅增长咨询公众号咨询非相透询2022年国际学生15811人2023年国际学生34850人硕士67%博士60%印度2022年美国计算机科学国际硕土研究生来源(干人)2022年美国计算机科学国际博士研究生来源印度72.02中国尼泊尔0.99孟加拉国980孟加拉国0.88伊朗660尼日利亚0.86韩国380韩国0.53沙特370巴基斯坦0.48越南0.29沙特0.26尼日利亚190加纳0.18加拿大130伊朗0.14巴西150哥伦比亚0.1英国0.08哥伦比亚40法国0.07意大利40墨西哥0.06墨西哥30其他地区3.14其他地区1,060数据来源：StanfordHAl《2025年人工智能指数报告》美国海外美国海外AI人才原国籍分布加拿大5.1%德国3.2%英国7.5%德国3.2%中国36.3%中东0.9%印度27.4%非洲0.2%·美国Al人才高度依赖亚洲人才输入，其中中国(36.3%)、印度(27.4%)两者合计占比超63%·英国、加拿大等发达国家的占比相对较低中印两国是美国外来Al人才的主要来源数据来源：国际金融论坛(IFF)《人工智能竞争力指数报告》加拿大7.1%英国3.8%国8.7%荷兰3.5%西班牙2.1%·中国大陆的海外AI人才以科技发达国家为核心来源，其中美国(42.1%)占比接近一半，是最主要的原籍国·德国、加拿大、澳大利亚等发达国家的占比次之，体现出中国大陆AI人才丰富的欧美发达国家工作经历美国42.1%0人才流入人才流入人才流人才流0英国■中国人才流出■英国m美国0才流出才流出从人才集聚城市来看，全球AI人才的分布呈现“核心-边缘”结构，少数核心区域集聚了大量人工智能领全球人工智能人才城市分布全球人工智能人才城市分布2731264826442513240823排名1美国2美国3中国4阿里巴巴中国5美国6中国7苹果美国8字节跳动中国9美国高盛美国就业去向过渡路径。◆高等教育层面：面对传统模式失效，美国高校核心改革是“打破学术化倾向”,通过“独立A专业+Al+X跨域专业+CS-AI分支”三类A1课程，等极少数国家将AI明确纳入课程，多数国家仅在战略中强调其重要性，缺乏具体