扒完1181家，发现真正的中美AI差异

八月中旬，兰德公司发了一份64页的报告，标题是：《中美两国的AI发展》，副标题是——"来自一个新的AI开发者企业数据集的证据"。

四位作者想搞清楚一件事儿，那就是：

中国和美国，到底各有多少家公司在真正开发AI，

以及，它们分别在干什么。

听起来这应该是常识，好像应该已经有人干过了。

但事实是，一直到今天，关于中美AI竞赛的绝大多数判断，依据都只有两样东西——

几家明星公司的动向，和两国政府发的规划文件。

前者是轶事,后者是意图。

但都不是产业本身。

这四个作者的做法是这样的：

先撒网，选出雇了机器学习工程师的公司、发过AI论文的公司、持有AI专利的公司、上过模型榜单的公司，全捞进来。

一共捞到26,629家。

然后开始筛。

比如必须是营利性公司，必须总部在中美，必须自己训练或开发模型，而不是拿别人的模型做集成。

他们还用大模型当审核员，并给它下了一条死命令：

你在判断理由里但凡写了"可能""看起来""大概"这种词，这家公司就直接出局。

筛完最后剩下1,181家。

美国743，中国438。

这些是数据，报告基于这些数据，探讨了他们在这1,181家公司身上看见了什么；以及——这部分更有意思——

他们没能看见什么。

1181家公司

咱们先看几个数字：

这1181家公司里，靠"你付钱调我的模型(Model-as-a-Service)"挣钱的，

中美各只有约10%。

直观来说，就是OpenAI、Anthropic、DeepSeek、智谱这一类。

但他们全加起来总共只有一百来家，

剩下九成，卖的是应用产品——美国约90%，中国约75%。这些公司的客户根本不关心底下跑的是什么模型，只关心那玩意儿能不能干活。

还有，自己从零训练基础大模型(Foundation Model Developer)的公司，

美国19%，中国19%。

过去两年，全部注意力都在场上那六七个球星身上——谁的参数大，谁的榜单分高，谁又发布了什么。

而看台底下，还有一千多支队伍在自己踢自己的。

当然，不可否认的是，那10%的公司拿走了绝大部分的钱、算力和版面，影响力远远超过10%。

但如果AI最终的钱是在剩下那九成里赚到的，那我们看了两年的，可能一直是热身赛。

最像的是大脑，最不像的是身体

兰德给每家公司打了九个维度的标签，结果有点意思。

先看架构，结论是两国差不多。

用Transformer的公司，美国28%，中国27%。

用卷积网络的，13%对11%。

用扩散模型的，7%对7%。

用强化学习的，19%对19%。

华盛顿之前担心，美国是不是把宝全押在Transformer这一条路上，而中国在多路下注？

数据说：不是。

中国的国家规划里非常提倡着要推神经形态计算、要探索后Transformer架构，但在438家中国AI公司里，走这些路线的比例，并不比美国高。

再看物理形态，两国就裂开了。

纯软件公司（完全不碰硬件）：美国61%，中国26%

做人形机器人的：美国2%，中国12%

做地面机器人和四足的：16%对24%

做自动驾驶的：7%对14%

数据类型上也对得上：

处理三维空间数据的公司，美国27%，中国36%。

这里还有个细节——

前面说了，两国用强化学习的公司比例完全一样，都是19%。但兰德把这些公司的资料一家家翻过去之后发现：

同一个词，在两国指的是两件事。

在美国，强化学习主要用来调教语言模型说话——拿人的偏好数据，让模型回答得更顺耳一点。

在中国，强化学习主要用在机器人怎么迈腿、车怎么拐弯、产线怎么调参。

一个在教AI说话，一个在教AI走路。

同一个技术名词，练的是完全不同的科目。

这就好比中美两国家长给孩子报课外班的比例一模一样，

但一边报的是演讲与口才，一边报的是体育特长。

所以这份报告里写道：

中美AI公司的大脑几乎一模一样，身体完全不同。

决定身体形状的是什么

那为什么会这样？

最省事的解释是：

中国把具身智能写进国家战略了，

所以中国的具身智能起来了。

但如果规划真能直接决定企业的技术选型，那么同样写进规划的非Transformer架构，比如神经形态计算（类脑计算）和颠覆性新架构（即后Transformer架构的探索），中国应该更多，但数据里完全看不出来。

所以，这说明产业政策有个边界：它能给钱，能给订单，能给场景，但它很难规定一家公司用什么架构。

更站得住的解释可能是这个——

每个生态，都把AI装进了它周围最值得的那个东西里。

看行业分布就很清楚：

中国公司扎堆在物理经济里——制造业30%（美国15%）、交通运输26%（美国15%）、能源12%（美国6%）。

美国公司扎堆在知识行业里——医疗与生命科学28%（中国17%）、科研10%（中国5%）、网络安全7%（中国3%）。

美国相对更贵的东西是什么？

是一个医生写病历的一小时，一个安全分析师盯告警的一小时。所以AI往那儿跑。

中国最有需求的东西是什么？

是产线、是车队、是电网。所以AI往那儿跑。

这不是谁比谁更有远见。这是各自的产业土壤决定的。

还有一层更深的差异，兰德自己都没怎么展开——

中国的AI开发者公司，56.6%隶属于一个主业不是AI的更大母体。

对比来看，美国这个数只有28.8%。

中国的AI开发者公司，33.8%是上市公司。

美国只有13.6%。

美国的AI公司，大部分是独立创业公司；

但中国的AI公司，大部分是某个大工业体系里的一个部门。

国家电网的AI团队，运营商的AI团队，车企的AI团队，家电集团的AI团队。

这或许就顺带解释了另一个数据：

完全不对外卖、只给自己内部用的AI，中国占16%，美国占10%。