圖：中國通過「東數西算」工程劃定八大算力樞紐，形成「西部存算、東部應用」的空間格局。圖為貴州貴安超算中心數據機房。

　　算力作為數字經濟時代的核心生產力，已成為衡量國家科技競爭力與經濟發展潛力的關鍵指標。當前，全球算力競爭格局呈現中美雙極引領的態勢，兩國基於不同的國情、產業基礎與戰略目標，形成了各具特色的算力中心發展路徑。本文從戰略定位、基礎設施布局、技術生態構建、政策支撐體系及應用落地成效五個維度，系統比較中美算力中心戰略的差異與優劣。

　　中美兩國在算力中心戰略的頂層設計上，因國家發展階段與全球戰略訴求的不同，形成了鮮明的定位差異，這種差異貫穿於戰略目標、核心訴求與實施路徑的全過程。

　　戰略定位：美維繫霸權 中國聚焦發展

　　美國的算力中心戰略以「維持全球技術霸權」為核心目標，強調通過技術壟斷與生態控制構建算力領域的「護城河」。其戰略定位具有鮮明的「領先性」與「排他性」特徵：在技術層面，美國追求從芯片到框架的全鏈條領先，通過《芯片與科學法案》等政策強化高端製造優勢，阻止先進技術外流；在生態層面，美國依託英偉達、微軟、OpenAI等企業構建全球化算力服務網絡，佔據全球算力資源配置的主導地位；在戰略價值層面，將算力中心視為維繫數字經濟領導權、保障國家安全與鞏固科技霸權的核心支柱。

　　中國的算力中心戰略則以「築牢數字經濟發展基座」為核心目標，聚焦「補短板」與「強優勢」的雙重訴求，具有顯著的「趕超性」與「普惠性」特徵。在國家戰略層面，算力中心被納入「新基建」重點領域，成為落實「東數西算」工程、推動數字經濟與實體經濟深度融合的關鍵載體；在發展訴求層面，一方面通過自主創新突破芯片、操作系統等「卡脖子」技術，提升供應鏈安全，另一方面通過規模化建設縮小與美國的算力差距；在價值導向層面，強調算力的公共服務屬性與產業賦能作用，推動算力資源向政務、製造、民生等領域滲透，支撐經濟高質量發展。

　　基礎設施布局：美保持領先 中國快速追趕

　　基礎設施作為算力中心的物理載體，其規模、布局與能效直接決定算力供給能力。中美兩國基於資源稟賦予治理模式的差異，形成了市場自發演進與政府統籌布局兩種截然不同的發展路徑。

　　規模與結構對比。在算力總量上，美國仍保持領先優勢，但其增速已被中國趕超。截至2024年，中國算力總規模達280 EFLOPS（每秒百京次浮點運算），位居全球第二，但美國通過企業大規模投資持續擴大優勢——僅OpenAI「星際之門」項目規劃的遠期算力目標就可對標中國當前智能算力總和（90 EFLOPS）。

　　空間布局邏輯。美國採用「需求導向」的分散布局模式，數據中心主要集中在弗吉尼亞州、俄勒岡州等電力充足、冷卻成本低且靠近核心市場的區域，依託企業自主決策實現資源優化配置。這種模式雖然靈活高效，但也面臨項目協調困難的問題。

　　中國則實施「統籌規劃」的均衡布局策略，通過「東數西算」工程劃定八大算力樞紐，形成「西部存算、東部應用」的空間格局。西部樞紐（如寧夏、貴州）依託綠電資源承擔大模型訓練等重算力任務，東部樞紐則聚焦低時延的推理服務，蕪湖「中華數島」等項目已初具規模，預計容納300萬台服務器。這種布局雖然優化了資源配置，但也存在區域協同不足的問題，西部部分樞紐上架率不足65%，東部地區仍有資源閒置。

　　技術生態構建：美佔壟斷地位 中國單點突破

　　算力中心的核心競爭力源於技術生態的完整性與先進性。美國已構建從硬件到軟件的全鏈條壟斷優勢，而中國仍處於單點突破、生態補全的追趕階段，雙方差距體現在技術鏈各關鍵環節。

　　硬件核心方面，在高端芯片領域，美國佔據絕對壟斷地位。英偉達GPU在全球市場的佔有率達92%，旗下H100、H200等芯片性能領先中國同類產品3至5年。中國高端GPU自給率不足18%，雖然華為昇騰芯片國產替代率已達60%，但製程仍然停留在7納米，與台積電3納米工藝存在代差，且受出口限制影響，獲取先進芯片的成本較無制裁時高出60%。

　　軟件生態方面，美國在軟件生態上形成了難以撼動的主導地位。TensorFlow與PyTorch佔據全球80%以上的深度學習框架市場份額，主導學術研究與企業級部署；在算法優化上，美國企業注重規模法則（Scaling Law），通過海量算力支撐大模型迭代。中國的百度飛槳雖在國內市場份額領先，但全球影響力有限，社區活躍度較2023年下降60%。受算力資源限制，中國企業更多轉向工程創新，如DeepSeek通過MoE架構和FP8混合精度訓練，將算力成本降至GPT-4的十分之一。

　　在知識產權與學術影響力上，中美呈現「數量領先與質量落後」的反差。中國AI專利數量達157萬件，佔全球38.58%，但國際PCT專利佔比不足20%；AI論文近五年產出量居全球首位，但百強高被引論文數量僅為美國的62%。

　　產業鏈完整性方面，美國已形成覆蓋「芯片設計─服務器製造─雲服務」的完整產業鏈，且具備全球化布局能力。亞馬遜AWS、微軟Azure、谷歌GCP佔據全球63%的雲服務市場，英偉達、AMD等企業主導高端芯片供應，戴爾等企業掌控服務器製造環節，形成協同聯動的產業生態。

　　中國產業鏈則呈現「中間強、兩端弱」的格局：在服務器製造、存儲等中游領域，浪潮信息、華為等企業國產化率較高，但在高端芯片、操作系統等上游核心環節仍依賴進口，數據中心核心設備國產化率不足30%；下游雲服務以國內市場為主，阿里雲、華為雲國際份額不足5%。

　　政策支撐體系：美企主導　中國由政府統籌

　　算力中心的發展離不開政策體系的支撐，中美兩國基於不同的經濟體制，形成了市場主導與政府引導兩種互補的政策模式，各自展現出獨特的優勢與局限。

　　美國採用「企業主導、政府賦能」的政策模式，充分釋放市場活力。在資金支持上，通過《芯片法案》投入527億美元補貼本土芯片製造，美國科技巨頭2024年的資本支出高達2580億美元，是中國七家頭部企業（430億美元）的6倍。在技術管控上，通過強化出口管制限制中國獲取先進芯片，維護技術優勢；在標準制定上，積極主導人工智能（AI）倫理框架等國際標準，搶佔規則話語權。這種模式的優勢在於創新效率高、市場響應快，但也存在協同不足的短板問題。

　　中國採用「政府統籌、市場協同」的政策模式，發揮集中力量辦大事的優勢。在戰略規劃上，以「東數西算」工程為核心，投資超3萬億元人民幣建設八大樞紐，明確2025年西部樞紐新增算力佔比60%以上的目標。在產業扶持上，通過稅收優惠、專項補貼等政策推動國產替代，重點支持華為昇騰、寒武紀等企業發展；在監管協調上，加強對全國數據中心的統籌監管，通過「算力一張網」架構優化資源配置。這種模式的優勢在於建設速度快、布局均衡性強，但也存在市場化程度不足的問題。

　　應用落地成效：美全行業覆蓋 中國普惠化

　　算力中心的價值最終通過應用場景實現，中美兩國基於產業結構與市場需求的差異，形成了不同的應用滲透路徑，展現出各自的比較優勢。

　　美國算力應用呈現「全行業覆蓋、高端化引領」的特徵。在企業應用層面，AI採用率達78%，大型企業更是高達85%，Meta等企業投入數百億美元建設AI基礎設施，將算力應用於產品創新、運營優化等核心環節。在行業分布上，算力滲透至金融、醫療、製造等高端領域，如醫療領域的精準診斷、金融領域的風險建模，實現了算力價值的深度挖掘。

　　中國算力應用呈現「場景化突破、普惠化滲透」的特徵。在優勢領域，製造業成為算力應用的主戰場，2024年中國43%的AI風投流向製造業，遠高於美國的3%，工業機器人保有量平均每萬名工人達322台，超過部分發達國家。在政務領域，DeepSeek等企業深度參與數字化建設，AI技術在電子病歷整理、警務尋人等場景實現規模化落地。在消費市場，依託低成本優勢實現快速滲透，字節跳動將基礎AI API調用價格降至美國同行的十分之一至二十分之一，微信內置免費智能助手，推動AI技術全民普及。

　　（作者為外資投資基金董事總經理）