据美国消费者新闻与商业频道（CNBC）最新报道，中美两国在人工智能领域的竞争格局正呈现出显著差异。中国初创企业月之暗面研发的开源模型Kimi K2 Thinking近期引发关注，该模型在多项基准测试中表现优异，其训练成本却不足500万美元，这一数据与美国同行形成鲜明对比。
高盛上周发布的报告引用了Artificial Analysis的最新排名数据。在智能指数测评中，Kimi K2 Thinking以67分位列全球第三，紧随GPT5之后。值得关注的是，中国研发的Qwen、DeepSeek等模型同样在该测试中与美国顶尖模型比肩，展现出中国AI技术的快速崛起。
报道指出，中美两国在AI基础设施建设上采取截然不同的策略。美国企业主要依赖信贷融资建设大型数据中心，而中国公司则通过优化资源配置实现高效发展。中国AI企业不仅使用性价比更高的芯片，还通过精简基础设施降低运营成本，这种差异在资本投入上体现得尤为明显。
数据显示，美国云计算巨头预计到2027年将在数据中心建设上投入近7000亿美元，而中国头部云厂商的同期总投入预计约为350亿美元。这意味着美国在该领域的资本支出是中国的20倍，但双方模型的实际性能表现却趋于接近。这种投入产出比的显著差异，正在改变国际市场对AI竞赛的传统认知。
华尔街分析人士对此表示担忧。随着美国科技企业持续通过债务融资支撑AI发展，市场对高额融资交易的敏感度日益提升。当前环境下，投资者开始重新审视中美AI发展模式的可持续性，中国以较低资源投入实现技术突破的路径，正引发全球资本市场的深度思考。
这种发展模式的差异不仅体现在资本投入上，更反映在技术路线选择中。中国AI企业通过算法优化和资源整合，在保持竞争力的同时有效控制成本。而美国企业的大规模资本投入模式，正面临市场效率评估的严峻考验。
