2026世界机器人大会于北京举行, 此大会成为了近期全球业界所关注的焦点对象。伴随人工智能也就是AI以及相关设备的运用变得越发广泛起来, 人工智能竞争的重点正在产生根本的变化。以往比拼的是谁能够将大模型做得更为强大, 而今后更为关键的是谁能够把智能呈现成像水、电以及网络那样, 实现稳定供应、依照需求使用、普遍可以触及的“基础设施”。

在当前状态下来讲, 对于中国而言, 其最大的潜在优势所在之处便是, 具备以较低单位智能成本参与全球竞争的这样一种条件。中国的人工智能大模型秉持开源以及低价两大特性, 其主要根源之所在是, 源于模型效率、开放权重以及充分竞争这几个方面；由能源优势所决定的情况是, 这种低价能不能够在较长时间内得以维持, 并且能够为国产芯片、系统软件以及模型追赶进程赢得时间。从以上这些情况能够得出一个更为关键的判断, 即, 究竟是谁能够率先达成让更多国家用得上、用得起、用得好人工智能这一目标, 那么谁就能够积累更多真实任务、开发者、工程经验以及技术标准, 进而能够在所进行的下一轮竞争当中占据更大的主动权。

AI竞争进入基础设施阶段

将高端技术产品人工智能逐渐转变为经济社会运行基础能力, 企业把它放到研发、制造、营销以及管理流程让流程嵌入它, 政府借助它来提高公共服务与治理效率, 个人将它当成获取知识、处理资讯以及完成工作的日常工具, 随着调用频率时刻提高而不间断提升, “智能”会像云计算同电力一般被持续使用且按量收取费用。

基础设施竞争存在其自身规律 , 技术最先进确实重要 , 然而决定普及速度却是价格能否承受 , 服务是否稳定 , 部署是否便利 , 一旦某一技术体系率先进入政府平台 , 电信网络 , 企业流程以及大学课程 , 围绕它形成的接口 , 人才 , 软件工具与合规制度会不断沉淀 , 后来者即便技术更强 , 也需付出很高的替换成本。

这场竞争并非仅在中美之间展开, 全球近八成人口居住于中美两国以外, 对于东南亚、南亚、中东、非洲以及拉美地区的诸多政府、运营商与企业来讲, 其最为急切需要的并非是在全部基准测试里排名首位的模型, 而是价格具备可承受性、能力充分强、能够进行本地部署且适应本国语言与产业需求的模型。

已经出现了市场信号, AI模型聚合平台公布的数据示意, 其中表明2025年美国模型占有该平台词元（Token）流量的3/4, 到2026年6月初的时候, 中国模型的词元份额已然实现反超, 其分析涵盖2026年上半年超出450万亿词元, 中国模型的增长之处主要源自编程以及智能体这类真实工作负载, 并非仅仅是一般聊天。并非能够代表整个市场, 也并非涵盖大量企业直签以及私有部署, 然而它清晰地体现出价格敏感型市场的变动趋向, 即当模型能力渐渐趋向接近, 成本便会愈发直接地对采用产生影响。

市场需要的是可负担的智能

等到人工智能走向普及之后, 市场所衡量的, 便不再单纯只是模型智能的程度了, 而是完成一项任务究竟需要付出多少成本。特别是在编程以及智能体场景当中, 模型需要反复地进行规划, 调用工具, 检查结果, 修正错误, 一项任务有可能产生数百次甚至数千次调用。单次调用看起来很小的价差, 放置到大规模业务里就会被成倍地放大了。

这一点由中国开源模型的扩散速度表明。全球最大的人工智能开源社区Face发布的2026年春季报告讲, 中国开源模型在平台下载量中占比达41%, 成为最大的国家来源。下载量既非商业收入, 又非实际部署, 不过它能说明全球开发者在选什么、学什么, 还给开发下一代应用提供了基础。

在这里, 开放权重发挥了关键作用, 它降低了模型获取的门槛, 降低了模型二次开发的门槛, 降低了模型本地部署的门槛, 使得多家云服务商能够围绕同一模型展开竞争, 使得多个模型托管平台能够围绕同一模型展开竞争。对于许多发展中国家来说, 开放权重表示不必完全依赖少数海外平台, 能够在本地服务器上部署模型, 得以进行语言适配, 得以进行行业微调, 能把数据留在本国。价格、开放性以及可控性由此形成了合力。

对于中国模型具备价格竞争力的理解探索, 能够从能源、算力和模型这三个层面着手展开剖析。能源处于底层位置, 负责为数据中心供应电力。芯片处在中层行列, 将电力转换为计算。模型处于上层范畴, 把计算转换为可加以应用的智能状态。这三者共同对单位智能成本起到决定性作用, 除此之外, 还涵盖了服务器、网络、散热、建设以及资本开支这些方面。

要看到的是, 中国并非在三个层面都处于领先地位。在算力层方面, 美国仍占据着一些优势。在模型层方面, 美国同样占据着一些优势。中国模型当前具备低价的情况, 主要是在商品层方面形成的。中国模型的低价, 主要是在模型层方面形成一定表现的。中国模型的低价, 还主要是在商业层方面形成相应态势的。开放权重降低许可成本, 激烈的托管竞争压低了服务价格得以实现。中国模型价格占据优势首先是从模型效率方面而来的。中国模型价格占据优势是从工程优化方面而展现的。中国模型价格占据优势是从开放生态方面而形成的。中国模型价格占据优势是从市场竞争方面而生成, 能源的作用更为深深远远: 它决定决定这种优势能否在依靠调用量持续增长后续仍然维持下去, 得以保持。

能源优势转化为算力成本优势

在当前的这个阶段, 电费并非是模型进行推理时成本里面占比处于最高位置的那一部分。按照相关的测算情况来看, 大模型应用一次文本请求的中位耗电量大概是0.24瓦时。然而, 当人工智能从偶尔地进行问答转变为智能体、工业流程以及社会基础设施相关应用时, 能源方面的约束就会越发突出明显。在过去的时候, 行业所关注的重点是有没有数量足够多的芯片；而在未来, 伴随着拥有众多使用者的广大用户群体还有海量如繁星般不计基数的企业不断地去调用模型, 问题就会逐渐地演变成能不能在长时间范围内稳定地去提供达到吉瓦级别的电力。芯片对于算力效率起着决定性的作用, 电力对于算力规模起着决定性的作用, 两者是缺一不可的, 少了任何一方都不行。

中国的优势, 最初是在能源设施建设方面体现出来的, 以及基础设施投入使用的速度上。在2025年的时候, 全国新增风电装机量和太阳能发电装机量就超过了4.3亿千瓦之多, 其中太阳能发电新增量为已经到达3.18亿千瓦。美国这儿呢, 同样是有着体积很大的拟建电力源, 中国要去解决的事情是, 怎样更具高效特色地去配置能源和更好地消纳能源, 换作美国, 它目前面临的是比较突出的并网遇到阻力和电网亟需扩容等方面的瓶颈问题。

在“东数西算”枢纽当中, 能源方面所具备的优势已然开始朝着算力成本优势进行转化, 宁夏中卫数据中心集群凭借绿电园区机制, 到户电价稳定处于每千瓦时0.36元左右, 大概是东部地区的45%, 国家层面正在推进算电协同、绿电直供以及数据中心可再生能源消费比例的提升, 其目的在于将能源资源、算力设施以及实际任务更为有效地匹配起来。

芯片成本中, 低价电力虽无法改良性能, 局部内却可减轻运行成本压力, 此有利于中国企业在技术未达全面优等时, 仍能获资源拓展推理规模, 为芯片、系统软件及模型争得持续更新时间进程。换而言之, 国家朝全球供应智能真实成本源出多地 1.是以电价、 2.芯片效能、与 3.模型效率共同打造。电价越减低落, 大模型中单位智能成本越能具备市场竞争优势。

今日, 我们而言优势所在, 乃为于模型效率, 以及, 开放生态, 还有充分竞争所造就之低价；往后呢, 所谓更具持久性之优势, 便是能源与基础设施以其提供规模空间, 让此低价,得以存在；而于更下一阶段之时, 我们重点工作, 不可, 仅仅, 停留于给予数据中心便宜电力, 而是应当, 转向于以更低成本去生产更多有效智能, 如此这般。其一, 加速算电协同进程, 促使训练任务、批处理任务以及可延迟推理任务, 能够依据低价绿电, 于时间维度以及空间维度展开调度 ；其二, 构建具备长期性、稳定性以及可预期性的绿电供应机制, 以此为高利用率的算力设施, 提供长期投资依据以及全球定价依据 ；其三, 转变仅关注机架数量、峰值算力以及耗电规模的评价模式, 更为强调每千瓦时所完成的真实任务量, 以及所产生的有效智能量 ；其四, 将政策支持与能效提升、国产软硬件适配情况、实际利用率、海外服务能力相关联, 从而防范低水平重复建设以及算力空置现象。

必须清醒予以看到, 在一段时期之内, 美国依旧会具备最为先进的芯片, 拥有最强悍的前沿模型, 有着成熟的基础软件以及高价值企业市场。中国人工智能所面临的机遇在于, 需将足够先进的大模型以及智能体做得更为可靠、开放, 并且能够实现普遍可得这一状态, 通过全球部署这一方式, 从而反向推动技术进步。（作者乃是深圳市人工智能与机器人研究院具身智能中心主任）

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