当全球的目光都集中在 GPT 6 模型、英伟达的芯片出货量时，彭博行业研究高级分析师罗伯特・李在国家发布《中国 AI2026 展望》之后，给出一个结论：中国在电力、工业等领域的超前的基础建设，是一种被低估的优势。
在他看来，决定 AI 竞争胜负的不是算法和显卡的比拼，还要比谁的电网更稳、工业基础更雄厚，数据更高效。罗伯特・李认为中国的这种优势，欧美国家难以复制。
一、电力基建的优势要想获得更多的 AI 算力，就必须消耗更多的电力。
中国依靠清洁能源和特高压技术，可以获得更多的电力。中国电力的装机容量已连续十几年稳居全球首位。光伏和风电新增的装机都占全球的60%以上。再配合国家的东数西算的战略，会让中国数据中心的电力成本更低。
相比之下，欧美的电力设施老化严重。很多基础设施大都建于上世纪50~70年代。为了解决 AI 算力的需求，美国计划5年内投资1.1万亿美元，欧盟计划到2040年投资1.2万亿欧元升级电网。由于电网的审批周期通常为5~10年，远落后 AI 算力的增长速度。再加上变压器短缺的等因素，将会进一步限制 AI 的发展。
罗伯特・李认为，相比于欧美仍在规划中的电网改造计划，中国已实现了绿电的稳定供应，这一优势将会持续 10 年。
二、全产业链的优势AI 技术的发展，需要到真实的场景去验证。
作为全球工业体系最完整的国家，中国可以为 AI 提供大量的应用场景。仅电力、制造、交通等领域就可以提供1000多个 AI 应用场景。国家电网开始大量部署智能巡检机器人，减少人工登塔的次数，巡视效率却提升2倍以上。
除了应用场景外，华为昇腾、海光信息等企业也开始突破半导体技术的瓶颈，依靠软件优化+硬件适配，提高了运行效率。在工业场景中经过优化的大模型，在国产算力平台上的推理速度可以提升几倍，甚至是几十倍，进一步降低了 AI 工业化部署的门槛。
相比之下，欧美的工业体系碎片化非常严重，缺乏规模化的 AI 落地场景。很多民营科技企业更多的集中在消费端，无法提供有效的应用场景。虽然美国掌握高端 AI 芯片的优势，但是本土的工业空心化严重，技术落地的成本非常高，欧洲受到供应链的影响，AI 硬件的自给率非常低，很难形成协同效应。
中国的全产业链优势，可以为中国发展 AI 提供场景和所需的硬件，有助于中国 AI 发展的速度。这是欧美国家难以复制的。
三、数据建设的优势AI 模型的训练，离不开大量规模化和可以获取的数据。
中国有14多亿的人口和6000多万家企业，这让中国成为全球数据量最大的市场。
中国数据管理的系统性和可获取性全球领先，依靠 AI+的产业优势，让跨领域的数据流通成本降低50%，大幅度提升了模型的性价比。这也让千问、Kimi K2等中国开源模型，成为东南亚和拉美国家首选方案。
由于欧美的数据隐私法规，让数据流通的成本比中国高出很多，导致大量数据无法利用。再加上人口和企业规模的局限性，导致数据样本的多样性不足。美国 AI 企业需要花费更多的成本去采集数据，导致模型迭代的速度被放缓。
中国数据工程的建设，让中国 AI 模型可以实现低成本快跑。这种规模化的数据优势和高效的管理体系，欧美在短期内无法超越。
四、欧美难以复制的根源中国的人工智能战略是至上而下的国家发展战略，分工明确， 央企搭建场景，民企优化技术。欧美采用市场主导的模式，电网改造、数据共享需要企业进行协商，推进效率低下。
中国规模化的基础设施建设分摊了成本，从而降低了数据中心的建设成本。而欧美的人力、土地成本高昂，再加上环保审核等因素，不仅数据中心的建设周期更长，成本也更高。
中国已经形成电力 - 产业 - 数据完整的生态，绿电可以满足算力需求，有大量的 AI 应用场景、这些场景产生的数据，又可以反哺大模型。相比之下，美国芯片强，但缺少应用场景，欧洲有应用场景，但是缺乏算力，难以形成联动效应，无法从中获得好处。
罗伯特・李明确指出，中国的 AI 优势不是某项技术的突破，而是在基础建设支撑下的系统性能力。依靠电力、全产业链和数据，构成了一道欧美难以复制的竞争屏障。
我们也需要明白，在芯片领域我们仍落后于欧美。同时，欧美对我们的打压仍然持续，在保持自己的优势，提升芯片和算法的技术外，我们仍然要为自己创造了更好的国际合作环境，打破欧美的孤立。
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