2025年11月13日，诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞在杭州举行的太湖世界文化论坛·钱塘对话上指出，中美两国人工智能（AI）发展正呈现“双核驱动”态势，技术差距已显著缩小至“基本不相上下”水平。这一论断引发全球科技界对AI竞争格局的重估。

斯宾塞强调，尽管中国在半导体领域面临外部技术限制，但两国在量子计算领域均取得突破性进展。以中国本源量子与中科大联合研发的64比特量子计算机为例，其在特定算法上已实现经典超算千倍加速；美国IBM、谷歌等企业则在量子纠错技术上持续突破，双方形成“技术对标”新范式。这种“你追我赶”的竞争态势，正推动全球AI技术栈向更高效、更经济的方向迭代。

从技术维度观察，中美AI竞争呈现“开源突围”与“闭源领跑”的差异化路径。美国凭借OpenAI、谷歌等巨头在闭源大模型领域保持优势，GPT-5、Gemini2.5Pro等模型在复杂推理任务中表现卓越；中国则通过DeepSeek R1、Qwen等开源模型构建独立生态，全球开发者社区贡献量年增147%，在数学推理、垂直场景优化等细分领域形成对标能力。斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》显示，中美AI性能差距已从2023年的20%缩至0.3%，验证了“双核驱动”的竞争范式。

算力与能源约束成为AI竞赛的隐形边界。美国占据全球90%新增智能算力份额，微软、AWS计划投入千亿美元建设AI数据中心；中国则通过“软硬协同”策略突围，华为昇腾910B芯片能效比提升4倍，阿里云“飞天”系统实现混合算力集群利用率85%，在长尾市场形成成本优势。然而，能源瓶颈日益凸显——美国能源部警告，到2030年AI可能使电网停电频率增加100倍，中国则通过“东数西算”工程优化算力布局，缓解区域能源压力。

论坛上，中国社会科学院学部委员蔡昉提出“智能向善”发展理念，强调需通过制度改革平衡AI的创造性与破坏性。他指出，AI投资热具有“双刃剑”特性，需通过户籍制度、社保体系等改革释放需求侧红利，避免“索洛悖论”再现。欧盟《应用AI战略》与《科学AI战略》的双轮驱动模式，亦为中美竞争提供区域治理参照。

这场发生在西子湖畔的学术对话，不仅揭示了AI竞争的技术本质，更指向未来全球智能经济的治理方向。随着量子计算、小模型技术的成熟，AI开发门槛正从“算力密集型”转向“数据密集型”，合作与创新将成为破局关键。正如斯宾塞所言，AI的终极价值在于促进人类共同福祉，这需要中美乃至全球在竞争与合作间找到动态平衡，构建包容、可持续的智能文明新秩序。