据美国《财富》杂志网刊登的报道指出，英伟达CEO黄仁勋与美国智库研究中心负责人约翰·哈姆进行了产业对话。黄仁勋指出，尽管美国在ai领域仍具有芯片技术优势，但美国基础设施的建设能力不足，可能在未来的竞争中被中国反超。
ai产业分为五大板块，分别是最底层的能源供应、中层的芯片和基础工业设施、最上层的模型和应用。但是在最底层的能源供应上面，中国所持有的资源是美国的两倍，没有足够的能源作为支撑，美国就无法建设数据中心和芯片工厂。
综合实力根据深圳市人工智能产业协会发来的报告显示，美国占据全球超70%的新增智能算力，而中国受美国出口管制的影响，智能算力规模不足美国的十分之一，但是国产算力和数据生态正在逐步扩大。
美国主导了ai大模型的原始性创新，聚集了全球众多顶尖人才。中国大模型技术紧随其后，在技术专利和人才数量上面正在逐步赶超美国企业。中国的ai大模型在应用层中持续爆发出生命力，政务、金融、工业制造等领域已经被ai技术赋能。而美国的ai技术在生物制药、高端制造领域有着深度融合。
整体来看，美国的ai技术依然位居第一梯队，中国紧随其后。但是随着规模扩大和全产业链的推动，中国ai产业具有极强的后发优势。
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清华大学科技发展与治理研究中心主任朱旭峰曾发文指出，人工智能体系分为基础层、技术层、应用层三个层面。基础层包括数据、芯片、传感器等软硬件。技术层包括视觉语音识别、处理、机器学习。应用层整合多种技术领域，包括机器人、自动驾驶等实际化场景。
中国在应用层相对领先，技术层正在与美国激烈竞争，基础层存在一定的不足。
美国的ai技术聚焦于文字、图片视频、程序软件的生成创作。而中国侧重于将ai技术应用到制造业、机器人等技术领域中。机器人可以通过模拟人类的行为思想，帮助人类完成一些危险或者是机械化的工作，例如搬运货物、抢险救灾、资源开采。
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资源竞争大规模的ai应用，对于电力资源的要求很高。
训练一个大型ai模型所需的电力相当于数万个家庭的年用电量，随着模型参数规模的指数级增长，未来ai产业对能源的需求将更加巨大。
中国在光伏、风电等可再生能源领域的领先地位，以及特高压输电技术的成熟应用，为ai发展提供了稳定、清洁、经济的能源保障。这种能源优势转化为算力优势的潜力巨大，是中国在全球AI竞争中的一张王牌。
而美国由于多年没有重视资源设施的建设问题，导致其在ai产业的发展中出现了互相不匹配的情况。
据彭博社在11月份的发文中指出，美国加利福尼亚州圣克拉拉是英伟达总部的所在地，尽管该地区有两座大型的数据中心，但是因当地电力资源短缺，导致这两座数据中心空置数年。
据该数据中心的开发商对彭博社表示，如果你找一块地方重新申请新的电力资源供应，那么你将会等上好几年的时间。反观以基建闻名全球的中国，他们可能只需要一个月的时间，就能建立起一座可持续运行的电力枢纽。
中国强大的资源体系和基础建设能力，也被黄仁勋当做案例在访谈里面进行解读。
黄仁勋表示，如果你想在美国建设一种数据中心，从动工到完成建设，大约需要3年时间，但中国仅需要一个多星期的时间就完成一座医院的建设。美国的基础设施建设正面临着极其困难的挑战，中国在这个领域是绝对的权威，并且已经展现出了后发优势。
美国现在掌控着最尖端的芯片，这是美国在科技领域对中国保持领先的筹码。但中国正在用开源的方式将中国技术扩散到全球市场上，先美国一步抢占ai技术的市场规模。
大量的科研人员正处于ai产业的应用层，中国提前以开源的技术方式让这些科研人员去使用ai，完善ai。一旦中国构建出本国特色的ai产业链，那么下一步就是用一带一路的方法将技术推广出去。ai产业的竞争是市场规模的竞争，谁最先掌握市场主动权，谁就能赢得技术竞争的胜利。
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