生成经济的科技、产业影响与全球竞争格局

 

一、引 言

当前，生成式人工智能（generative artificial intelligence，GAI）技术正处于快速发展阶段，技术创新与市场应用不断拓展，其影响已超越技术层面，不仅推动了内容创作、智能设计等领域的颠覆式创新，还逐渐渗透到生产制造、配套服务、科学研究等更广泛的领域。随着技术的不断成熟，GAI已不再局限于特定行业的工具性应用，而是逐步演化为以GAI技术为核心的新经济形态——生成经济。通过深度学习与大规模数据训练，GAI能够生成超越人类直觉的创新性内容与解决方案，从而使得原本依赖经验积累的创造性活动实现了显著的智能化和自动化，直接驱动了生产要素的优化配置和市场格局的重塑，正在重新定义价值创造的方式和过程。

从20世纪末深度学习的萌芽到近年来生成对抗网络（generative adversarial networks，GANs）与大语言模型（large language models，LLMs）的广泛应用，人工智能技术经历了从理论概念到实际应用的快速跃迁。2014年，伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）提出的GANs模型成为早期生成模型的里程碑，为机器生成逼真图像和音频奠定了方法论基础。随后，变分自动编码器（variational autoencoders，VAEs）、基于流的生成模型（flow-based generative models）以及扩散模型（diffusion models）等技术相继涌现，进一步丰富了GAI的技术体系。2017年Transformer模型的提出，依托其自注意力机制对序列数据的高效处理，大幅提升了训练效率和推理性能，标志着人工智能（AI）领域迈入大模型时代。预训练语言模型（如GPT系列和BERT系列）逐渐成为自然语言处理的主流方法，其多模态扩展和深度优化推动生成技术在文本、图像、音频等领域全面应用。在2020年后，GAI技术加速创新，呈现出爆发式增长态势。多模态生成、3D生成、具身智能（embodied AI）和通用人工智能（artificial general intelligence，AGI）等新兴方向的探索，为生成经济的持续发展提供了技术支撑。国际科技巨头如OpenAI、Google和Meta等引领技术前沿，推出了GPT-4、Gemini和LLaMA等具备高度影响力的大模型；同时，中国企业如百度、科大讯飞、阿里巴巴和华为等亦在积极布局，发布了文心一言、星火、通义大模型和盘古等关键成果。工业和信息化部赛迪研究院数据显示，2023年中国语言大模型市场规模已达132.3亿元，预计到2027年将突破600亿元。

以GAI技术为核心的生成经济，不仅重新定义了价值创造的方式和过程，而且具有溢出带动性很强的“头雁”效应，对国家经济发展正在产生全方位、全链条、全周期的深刻影响。因此，为把握新一轮全球竞争的主动权，全球主要经济体正在围绕生成经济，加快算法、算力和芯片等关键领域的重点布局，持续推动GAI技术的快速迭代和应用的广泛拓展。同时，这种竞争已超越技术范畴，扩展至政策、市场规则和地缘政治层面，逐渐演变为对生成经济这一新经济形态的全面竞争，将直接影响全球科技进步与产业发展的走向。对于中国而言，生成经济不仅是提升科技实力和产业竞争力的契机，更是塑造未来经济结构的重要抓手。如何在这一新经济模式的竞争中掌握主动权，已成为影响国家经济安全与长期发展的关键。本文旨在探讨生成经济对科技、产业和国际竞争格局的深远影响，重点分析其对国家科技和产业竞争力的影响及作用机制，结合主要国家在生成经济领域的竞争重点与手段，深入研究其对国际竞争格局的重塑过程，为中国推动生成经济发展的政策制定和战略布局提供理论依据和实践指引。

二、生成经济对国家科技和产业竞争力的影响

生成经济作为一种以GAI技术为核心的新经济形态，正在深刻改变全球的科技与产业竞争。GAI不仅在自然语言处理领域拥有出色的表现，其在多模态数据分析和复杂问题求解上也展现出卓越性能。从加速科研成果的产出到推动生产效率的指数级提升，再到重塑全球产业分工格局，GAI技术正在通过效率提升、数据赋能与产业革新等作用机制，为科技与产业的发展注入前所未有的新动能。

图1 以GAI技术为核心的生成经济对国家科技和产业竞争力的影响机制

 

（一）影响领域

1.科学研究

GAI技术凭借其强大的数据处理、知识生成和复杂问题求解能力，正在以前所未有的方式推动科学研究的边界拓展和方法创新。其在自然语言处理上的强大能力显著优化了学术文献的检索、翻译和信息提取过程，为跨学科研究和全球科研协作提供了前所未有的便利，科研人员因此能够更高效地整合多语言、多领域的知识，推动研究突破传统范式限制。在生物医学领域，GAI凭借对大规模基因组数据和蛋白质结构的解析能力，推动了疾病诊断、药物研发及个性化治疗的突破。以AlphaFold为例，该技术通过预测蛋白质的三维结构，解锁了许多生物过程的分子机理，为基础生物学和医学应用带来了前所未有的洞察。同样在材料科学中，GAI通过优化分子结构预测和材料性能筛选，极大缩短了新材料从实验室研究到工业应用的周期。此外，GAI的预测能力还为气候变化模拟以及宇宙探索提供了精准的模型和工具，能够帮助科研人员在关键领域提出更加前瞻性的解决方案。例如，在气候科学领域，通过GAI技术生成的高分辨率模拟数据，能够帮助气象工作者更清晰地了解气候变化的动态，从而设计出更有效的应对策略。在天文学领域，GAI被用于处理和分析从高分辨率望远镜获取的天体数据，使得星系形成、黑洞动力学等复杂领域的研究更加深入。

更重要的是，GAI通过提升研究效率和扩展知识边界，直接推动了科学研究方法论的变革。传统的科学研究通常需要耗费大量时间在实验设计、数据处理和模式识别上，而GAI能够通过自动化的算法快速完成这些任务，从而将研究人员从烦琐的基础性工作中解放出来，专注于更高层次的创造性思考。例如，在基础物理学中，GAI被用于求解复杂的微分方程，从而帮助科研人员更快理解量子系统行为。在社会科学领域，大语言模型通过分析庞大的社会数据，能够发现隐藏的社会行为模式，为政策制定提供有力支撑。此外，GAI还通过生成高质量的模拟数据和图像，为跨学科的研究合作和新兴研究领域的突破提供了契机。这种能力尤其适用于那些数据稀缺但又需要得出准确判断的领域，例如稀有疾病研究和生态环境保护。在这些领域，通过GAI生成的虚拟数据不仅能够弥补样本不足的问题，还可以大幅提高实验的可重复性以及研究预测的准确性。与此同时，GAI的多模态学习能力使得它能够综合处理图像、文本和基因组序列等多种形式的数据，从而有效拓展科学问题解决的广度与深度。尽管GAI的迅速普及确实带来了一些技术和伦理挑战，例如模型的可解释性和数据偏倚问题，但并不能否定其在推动科学研究创新和突破方面的重要价值。通过持续改进技术、优化算法以及强化科研人员和工程师之间的协作，GAI的潜力将被进一步释放，从而持续优化科学研究的方法论并提高研究效率。

2.生产效率

随着GAI技术应用的不断扩展，生产力的表现形式也在发生深刻改变，从微观、中观到宏观层面，其应用不仅改变了传统生产模式，还通过智能化、自动化和创新能力的结合，重塑了生产力的结构和发展方向。在微观层面，GAI通过深度学习技术和大规模算力的结合，实现了数据要素与传统生产要素的深度融合，推动了生产效率的提升。通过显著减少重复性和机械性的劳动，GAI可以帮助企业员工将更多的精力投入创新性和复杂性任务中，从而提升生产力和经济效益。与此同时，深度学习技术能够通过自学习与优化，不断提升其识别能力和生成结果的准确性，使得GAI能够有效处理复杂任务。企业通过应用GAI，可以高效地生成高质量的文本内容，包括合同、营销文案、新闻报道、技术报告等，极大减少了人工成本、加速了生产进程；并且通过智能语音助手与客户进行自然语言的对话，也能够满足客户的大多数咨询需求，降低人工客服的压力，提升了企业与客户之间的互动效率和客户体验。在制造领域，GAI在智能设计、生产规划及设备故障预测方面均展现出巨大优势，通过AI分析历史数据，帮助企业优化生产流程，能够有效减少浪费并提高资源配置效率；而AI对设备故障的预测和判断，也能够对设备进行提前维护，减少因设备故障导致生产线停机的发生概率，从而提升生产效率和产品质量。在医学领域，AI能够通过处理医学影像数据以及患者的历史健康记录，为医生提供精准的辅助诊断信息。

在中观层面，GAI通过提升研发设计、生产制造和销售端的竞争力，助力产业转型升级，推动数字经济高质量发展。在产品设计和销售端，GAI通过大数据分析和深度学习算法，能够准确预测市场需求和消费者喜好，优化产品设计和销售战略，提高产品竞争力和附加值。在制造端，GAI的应用则促进了柔性生产，通过充分利用GAI技术，企业实现了生产流程的自动化和智能化，提高了生产过程的灵活性和适应性，使得企业能够更快速地适应市场需求的变化。这种灵活性和智能化的生产方式为数字经济提供了稳固的生产基础，为产业升级创造了有利条件。在宏观层面，GAI促进了多元主体形成数字经济生态系统，引领数字经济快速崛起，成为增强国家竞争力的新引擎。通过促进数据的智能处理与创造性生成，GAI推动了数字技术的创新发展，为经济体系注入了新动力。麦肯锡的研究表明，GAI每年能够为全球经济贡献2.6万亿至4.4万亿美元的增加值，生产力提高0.1%～0.6%，相当于每年贡献一个英国的GDP。随着技术的不断发展，GAI也将在推动可持续发展、提升生活质量以及应对如气候变化和健康危机等全球性挑战方面发挥越来越重要的作用。

3.产业国际分工与布局

GAI不仅改变了企业的竞争路径，也重塑了全球产业链和价值链，造成了全球产业国际分工与布局的深刻变革。首先，GAI技术的快速发展使得企业在生产过程中越来越依赖数据与知识驱动，而非传统的地理区位或劳动力成本优势，企业借助GAI，不仅能够以更低成本满足市场需求，还能够更快适应个性化生产和分布式制造的趋势，减少对传统制造业和低成本生产地的依赖，推动了国家间的竞争由传统制造领域向技术主导的第三产业转移，这将显著增强发达国家和技术先进企业对高附加值环节的掌控能力，并凭借这种能力构建高效的产业生态和创新网络，而缺乏AI技术储备的国家则可能在这一过程中被边缘化，进一步拉大技术领先国家与后进国家的经济差距。其次，GAI也带来了劳动力市场的结构性变化。由于GAI技术的高生产率特性，部分低技能岗位可能会因为AI的自动化而消失，尤其是在制造业和服务业领域。这就要求各国政府和企业在推动AI技术发展的同时，更加注重劳动力的再培训与转型，以应对就业市场的剧变。

GAI技术的广泛应用不仅在经济层面引发了国家间的竞争，还在数据安全、技术治理和产业主导权方面引起了国家间的竞争和对抗，使得对GAI发展主导权的竞争已经成为全球战略竞争的重要组成部分。以中国和美国为代表的全球科技大国，正在通过政策制定、技术投资和国际合作争夺AI领域的战略制高点。美国通过加大对AI领域的科技投资、推动科研与企业间合作、实施严格的出口管制、构建国际技术联盟等举措，不断巩固和强化其在AI技术生态的主导地位。中国通过实施新进口替代战略积极推动AI技术自主化，加强在高科技领域的自主研发，减少对外依赖，以期在国际竞争中赢得更多主动权。与此同时，国际社会对AI技术的伦理、法律与监管框架仍不完善，尤其是在数据隐私、算法公平和跨国技术协作方面，尚需制定统一的国际规则，大国间的技术竞争则为国际社会合作治理AI技术提供了契机。各国围绕GAI技术进行的激烈竞争，不仅推动了生产方式的深刻变革，也加速了全球治理体系的调整和国际政治经济规则的改变，但这可能最终导致领先国家进一步巩固其优势地位，而在技术发展与治理中缺乏投入的欠发达国家则可能被迫接受不平等的产业分工与规则体系，进一步加剧全球的产业分化。

（二）影响机制

1.效率提升机制

GAI不仅是一项技术工具，更是推动经济体系转型升级的创新性技术条件。通过算法优化、自动化流程和智能化工具，GAI能够在多个生产环节中实现生产效率的系统提升。利用实时数据分析、预测和调整资源分配，GAI能够有效减少冗余环节，降低生产成本，进而增强了劳动、资本和技术之间的协同作用，显著提高了各要素的边际贡献。同时，通过全面分析整个生产链条，GAI的优化作用不仅限于单一生产环节，还能够实现全链条的系统优化，为传统生产模式下各环节相互割裂的组织形式带来了革命性的变化，大幅提升了整个生产链条的投入产出效率。从动态视角来看，GAI技术还重塑了生产和管理过程、突破了传统的效率边界。传统经济理论中，劳动效率的提升往往依赖于劳动力技能和资本设备的物理改进，但GAI的引入为生产力增长带来了新的可能性。GAI的智能化算法和预测功能使得企业能够迅速应对市场和生产环境中的变化，自动化处理低附加值的重复性任务，将更多的人力和资源集中在更具创新性的领域，从而推动高附加值产业的蓬勃发展。通过自动化与智能化，GAI不仅代替了传统的人工劳动，还通过智能预测对复杂系统进行实时优化，从而提升生产效率和创新能力。对于企业来说，这意味着能够在更短的时间内完成更多高价值的创新任务，有效推动了生产边界的拓展和管理模式的升级。

GAI的高通用性和自动化特性使其能够在广泛的领域内大规模部署，进而形成显著的规模效应。其算法学习机制使得GAI能够快速适应不同的生产场景，无论是在制造业、服务业还是创意产业，GAI都能根据实际需求进行智能化调整，从而实现跨领域的高效资源利用和任务协作，同时AI技术支持下的自动化生产，还能够显著提高单一任务的效率，降低多任务协作的成本。在长期运行中，通过对GAI的大规模部署，能够形成显著的规模效益，实现边际成本的递减，降低系统运行的长期成本，为企业经营和产业发展创造更大的利润空间。与此同时，GAI技术通过提升信息流动速度与质量，也在很大程度上优化了经济活动的决策基础。在传统经济中，信息的不对称性和数据处理能力的限制常常成为企业决策效率的瓶颈。企业往往需要花费大量时间和精力来处理复杂的市场数据，这种低效的决策流程在快速变化的市场中可能导致资源错配和机会损失。而GAI凭借其强大的信息整合与分析能力，能够实时处理和分析来自多个维度的大数据，帮助企业快速识别市场趋势、消费者行为和供应链状况，从而做出更加精准和及时的决策。这种能力不仅提升了企业决策的效率和精准度，还增强了经济系统对外部环境变化的适应性，为企业和产业的可持续发展提供了坚实基础。

2.数据利用机制

数据作为现代经济的关键生产要素，其利用效率在GAI技术的推动下得到了前所未有的提升，GAI通过深度学习与大数据分析，将传统数据利用方式转变为动态智能化的数据处理模式，从而重新定义了数据在生产与价值创造中的功能和作用。通过对生产要素间关系的重新塑造，GAI技术深刻改变了传统生产函数的结构组成。数据作为一种重要的生产要素，其引入不仅打破了传统生产要素的边界，还重新定义了各要素间的边际替代弹性，而GAI通过对数据资源的智能化处理，不仅增强了数据与劳动、资本等传统生产要素的协同性，而且提高了生产过程的灵活性和适应性，促进了产业链的高度优化。同时，数据作为非竞争性、不可耗尽的资源，其独特价值在于它能够为多个经济主体所共享，而不会因使用次数的增加而减少其价值或效用。GAI的应用不仅让数据的生产、存储与传输得以高效进行，还使得数据的使用不再受到传统资源有限性的制约，更加符合非竞争性、衍生性的数据要素积累假设要求，推动了经济增长由传统生产模式向更加高效、智能的创新驱动型经济转型。

现代经济中的数字生态系统是一个复杂的多主体、多要素协作网络，GAI技术在其中发挥了至关重要的作用，特别是在优化数据的流动路径和资源共享方面。GAI通过其智能化的算法和高效的学习机制，能够打破传统的数据孤岛，将原本分散的数据源整合成一个互联互通的动态网络。这一转变不仅增强了数据在系统中的流动性，还有效促进了数据的循环利用和价值增值。为个体企业创造更大收益空间的同时，通过数据共享与协同创新，整个产业链的价值链得到了整体提升。GAI通过推动数据资源的高效整合和共享，极大地激发了产业链上下游的创新活力，从而推动了技术和经济活动的整体协同发展。与此同时，GAI显著改善了数据在经济活动中的分配与利用效率。GAI具备对数据分层处理和智能匹配的能力，通过智能化算法优化数据分布路径，显著提升了信息流动的质量和速度，从而为经济决策提供了更可靠的支持，增强了数字经济活动的稳定性，同时降低了因资源错配导致的经济波动。此外，GAI技术与数据治理体系之间形成了相互促进的良性互动。GAI不仅扩展了数据的经济边界，也为数据治理提供了技术支持。GAI通过其强大的数据处理能力，帮助完善数据安全、隐私保护和数据合规性等方面的管理机制，从而保障了数据利用的合规性和安全性。同时，随着数据治理体系的不断完善，GAI的数据利用能力得到了有力保障。这种相互促进的良性互动不仅提高了数据的利用效率，还促进了经济活动的可持续发展，为各国在全球竞争中提升科技与产业竞争力提供了有力支撑。

3.产业革新机制

GAI通过技术驱动和市场创新，为产业革新提供了全新的动力来源，深刻推动了产业的转型和升级。在资源配置方面，GAI通过优化资源配置路径，提升了产业链整体的竞争力与创新能力。在传统的垂直整合型产业架构中，产业链的上下游环节通常是高度独立的，且依赖于集中式控制，资源配置和信息流动往往受到时间和空间的限制。而GAI作为一种颠覆性技术，通过其智能化的分析和网络化的协作手段，打破了传统架构中的局限，推动形成了基于动态协作和信息共享的网络化协同架构。这种新型的协同机制，不仅大幅降低了生产和交易成本，还显著提升了产业链各环节间的协调能力，促进了信息流、资金流和技术流的快速传递，形成了一个更加灵活、高效的产业生态系统。

在产业融合方面，GAI展现出强大的技术外溢效应，其在不同产业领域的推广和应用，加速了多领域间的融合与协同。通过开放式技术平台和跨行业的技术融合，GAI将创新成果迅速扩展至多个产业领域，不仅推动了产业边界的延展，还增强了技术创新对经济发展的推动力。GAI的溢出效应不仅体现在单一产业中，更通过不同产业间的技术交互和融合，催生了新型的跨领域创新模式，特别是在智能化产品设计、生产调度优化和客户服务创新等领域，GAI通过技术赋能，促进了新兴产业与传统产业的跨界整合，推动了智能化服务业和数字化制造业的快速崛起，并且显著提升了产业附加值。这种跨领域的技术融合和产业整合，拓展了产业链的深度和广度，为产业升级提供了坚实的技术基础和创新动力。

此外，GAI通过塑造新的竞争规则和市场结构，推动了产业生态的动态进化。通过快速迭代和技术演化，GAI深刻改变了产业竞争的规则，使得企业不再单纯依赖价格竞争，而是转向技术创新和服务创新的竞争。这种变化不仅提升了技术创新的速度，还促使企业不断调整战略以适应瞬息万变的市场需求和环境变迁。例如，GAI通过个性化推荐、精准营销等技术，推动了对消费者行为的深度分析，帮助企业精确地识别市场需求，并进行高效的产品定制和服务创新。与此同时，AI技术在生产端、研发端和营销端的全链条应用，使得各类企业能够更灵活地应对市场挑战、优化资源配置，提升了整个产业链对市场需求的整体响应速度，为国家在全球产业分工中占据有利地位提供保障。

三、全球生成经济竞争的重点领域与策略选择

全球生成经济的竞争主要围绕算法、算力和芯片三大关键领域展开。目前，美国、中国和欧洲是全球生成经济最为活跃的地区。美国凭借领先的算法创新、丰富的算力资源和先进的芯片技术，长期占据全球生成经济发展的主导地位。近年来，中国在这三大领域取得了显著进展，尤其在算力和芯片技术方面实现了突破，未来有望成为与美国竞争的主要力量。尽管欧洲在整体技术水平和算力资源上稍显滞后，但在算法伦理、绿色计算和低能耗芯片等特定领域依然展现出强大的竞争力。在全球生成经济的竞争格局中，各国不仅在技术领域争夺领先地位，还通过科技与产业政策、贸易政策以及地缘政治手段展开全面较量。

（一）重点竞争领域

1.算法竞争：技术创新的主导与战略选择的多元化

从深度学习到生成对抗网络（GANs）、强化学习等，算法已成为人工智能发展的核心驱动力之一。在全球生成经济的竞争中，算法技术的竞争不仅关系到技术本身的创新，也牵涉到各国在全球经济中的话语权和技术主导地位。美国在算法研发方面无疑处于领先地位。依托硅谷等创新中心，科技巨头如谷歌、微软、OpenAI等公司在算法创新上持续投入，推出了如GPT、BERT等具有里程碑意义的自然语言处理算法，其应用也在不断扩展至图像生成、音乐创作、编程、科学研究等多个领域，并且逐渐形成完善的GAI创新生态，吸引了大量全球顶级的AI研究机构和研究人才，推动算法领域持续发展突破。

相比之下，中国在算法研发领域的探索起步时间较晚，但近年来取得了显著进展。尤其是在GAI的应用层面，中国的技术和市场发展速度非常迅猛。国内领先科技企业如百度、阿里巴巴、腾讯等纷纷在生成经济领域推出各自的技术方案，其中百度的文心大模型和阿里巴巴的达摩院AI模型，均在中国市场占有一定份额并正在加速国际化。尽管中国在算法研发方面有着强大的市场基础和技术团队，但仍面临核心技术和标准尚未完全自主可控的挑战，尤其是在算法模型的开源和全球技术整合方面，国际化的技术竞争让中国面临诸多复杂的环境。

与美中两国的市场驱动与技术突破策略不同，欧盟选择了一种更加注重伦理规范与隐私保护的路径。通过制定符合欧盟价值观的人工智能监管框架，欧盟在生成经济中的技术定位更强调“可持续发展”与“社会责任”，在算法设计中融入更多的社会责任考量，并努力研发更为透明和可控的生成模型，以确保技术的应用符合社会价值观并符合严格的数据隐私保护规定。但这种策略在算法创新的速度和市场渗透率上可能较难与美中两国竞争，尤其在AI算法的全球化应用中，欧盟的技术公司和研究机构在推动技术标准方面的影响力相对较弱。此外，英国的科研机构也在算法优化和深度学习模型的创新上取得了较大的进展，并在金融科技、医疗健康和自动驾驶等领域有着广泛的应用。同时，日本和韩国的科研力量则将算法优化的重点，聚焦在机器人技术和制造业自动化方面。

2.算力竞争：基础设施的突破与应用布局的加速

算力是支撑生成经济的重要基础设施之一，随着人工智能的普及，算力的需求呈爆发式增长。从云计算到边缘计算，再到量子计算，算力的提升不仅需要强大的硬件支持，还需要高效的算法与系统架构来实现其潜力。

在算力领域，美国无疑占据着全球领先的地位。美国的主要技术公司，如英伟达、Intel、AMD等，占据了全球高性能计算（HPC）和人工智能训练的市场主导地位。尤其是英伟达的GPU（图形处理单元）技术，已经成为支持深度学习和生成模型训练的核心硬件，广泛应用于各大科技公司和研究机构，在生成经济的算法训练、数据处理和实时生成能力方面占据了巨大优势。同时，以谷歌、亚马逊和微软为代表的公司，在云计算和数据中心建设方面也投入了大量资源，并计划将量子计算技术应用于生成经济中的各类任务，不断推动算力的突破。此外，AWS和Azure等云服务平台的算力服务，使得全球许多初创公司和开发者能够以较低成本接入顶级算力资源，加速AI技术的创新与应用。

在算力布局上，中国近年来紧追其后，积极发展自有的高性能计算硬件。中国在超级计算领域的投资尤为显著，第62期全球超级计算机TOP500排行榜中，在全球部署的超级计算机数量上，中国以173台位列第一，占总体份额的34.6%。此外，中国的芯片公司如华为、比亚迪等也在快速推广自主研发的高性能AI芯片，这些芯片不仅在国内市场中获得广泛应用，也开始进军国际市场。通过加大对算力基础设施的投入，中国在AI模型训练、云计算平台以及智能硬件等方面的竞争力日益增强。尽管在核心技术上仍存在一定差距，但中国的算力基础建设和芯片研发的加速推进，将直接影响全球算力市场的竞争格局，使得中国有望在大数据处理和人工智能模型训练中占据更大的市场份额。

欧洲的算力布局则相对较为分散，尽管在量子计算、超算等领域也有一些技术突破，但与美国和中国相比，整体的算力基础设施建设仍处于追赶阶段。许多欧洲国家正在加强对绿色计算、低能耗算力的投入，试图在全球算力竞争中找到新的突破点。此外，欧洲通过跨国合作，推动建立多个大型计算平台和AI研究网络，期望通过集体努力弥补与美国和中国之间的差距。此外，日本和韩国则主要侧重于推动AI算力与传统产业的深度融合，提升制造业、汽车产业等领域的智能化水平。

3.芯片竞争：核心技术的博弈与细分领域的优势争夺

芯片作为支撑算力和算法运行的硬件基础，是生成经济技术竞争中不可忽视的核心领域。当前，芯片技术的竞争主要集中在图形处理单元（GPU）、应用特定集成电路（ASIC）和通用处理器（CPU）等方面。随着生成式人工智能的应用需求不断增加，如何提升芯片的计算效率、降低功耗和成本，成为各国科技公司和政府竞争的关键。

美国在芯片领域长期保持全球领先地位，拥有世界最先进的半导体技术和产业链。美国的芯片公司，如英特尔、AMD、英伟达和高通，在芯片设计、制造和应用方面占据了全球市场的主导地位。英伟达的GPU广泛应用于人工智能和深度学习领域，其A100和H100芯片在训练大型AI模型以及图像、视频处理等任务中表现出色，成为全球数据中心和AI研究机构的标配。与此同时，英特尔和AMD在高性能计算和数据中心芯片研发方面具有深厚积累，持续推动高性能处理器的创新，以应对日益增长的AI算力需求。此外，美国还拥有全球最强大的半导体设计能力，尤其是在晶体管微缩技术、半导体工艺和3D集成电路等方面处于技术前沿。

与算法领域类似，中国在芯片核心技术突破方面同样起步较晚，但近年来通过自主研发和持续投入，已在AI芯片领域取得重要进展。华为的昇腾芯片和阿里的达摩院含光800芯片已经在多个AI应用中得到广泛应用，在国内市场取得了较大份额，并正在逐步向国际市场扩展。中国的芯片制造商在研发过程中更加注重高性能与低功耗的平衡，力求通过自主设计来突破外部技术依赖。通过自研芯片，中国不仅提升了自身在全球科技产业中的话语权，也在生成经济的硬件竞争中占据了更加有利的位置。但中国芯片产业在先进制程技术和高端芯片的制造上仍面临较大的技术瓶颈，特别是在7纳米以下工艺的生产能力上，依赖台积电、三星和英特尔等外部供应商的情况依然严重。

尽管欧洲的芯片产业在技术水平和产业规模上仍与中美存在差距，但在某些细分领域具备显著竞争优势。例如，ASML和STMicroelectronics在光刻技术和传感器芯片领域依然处于全球领先地位。同时，德国的英飞凌和意法半导体凭借在特种芯片和功率半导体领域的深厚积淀，近年来在汽车电子、工业控制和智能制造等领域取得了显著进展。此外，日韩两国尽管未在芯片设计和制造的整体布局上占据主导地位，但在半导体产业链中依然扮演着关键角色。韩国是全球内存芯片生产大国之一，三星的DRAM和NAND闪存芯片在国际市场占有重要份额，并在先进制造工艺方面保持领先。日本则凭借在半导体设备、材料和封装技术领域的深厚积累，占据着全球芯片市场的关键地位，特别是东京电子和瑞萨电子等公司，在光刻机和晶圆制造设备等核心技术领域具备显著优势，持续为全球芯片制造提供关键支持。

（二）主要竞争策略

1.科技和产业政策：技术创新驱动与多维度系统支撑

在全球生成经济领域的竞争中，科技和产业政策已成为各国争夺GAI等高科技领域主导权的重要手段。美国是GAI技术的全球领导者，这一地位得益于其强大的科技生态系统、市场机制和政府政策。美国政府通过《国家人工智能研究和发展战略计划》（2023年版）等一系列政策，强调基础研究的重要性，同时推动市场导向的技术商业化。以OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等企业为代表，美国在大模型、GAI应用等领域占据主导地位。高度发达资本市场，尤其是活跃的风险投资在美国GAI的发展中起到了关键作用，2023年，美国在AI相关领域的私人投资总额达到672亿美元，是第二位的中国的近8.7倍。同时，美国国防部与科技企业的深度合作，通过长期的合同支持，将GAI技术与国家安全和军事领域紧密结合，用于战争模拟、战略分析等具体应用场景，进一步强化了GAI领域的创新能力，巩固了美国在生成经济领域的科技优势。

相比之下，中国的GAI发展策略更多聚焦于技术的自主可控和广泛的应用落地。中国政府持续推进AI领域的发展，出台了一系列政策文件，旨在巩固和提升中国在全球AI领域的竞争力。科技部等六部门于2022年8月印发了《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，强调以企业为主体，推动人工智能与实体经济的深度融合，鼓励场景资源开放，提升场景创新能力，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育。此外，2024年6月，工信部等四部门联合发布了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》系统规划了人工智能标准化工作，提出了构建涵盖基础、技术、产品、服务、应用和安全等多个层面的标准体系。与此同时，百度、阿里巴巴、腾讯等中国科技企业则在政策指引下，积极布局GAI大模型的研发，积极面向企业客户提供大模型解决方案，并通过推出本地化服务减少对国际供应链的依赖。

欧洲在GAI领域的策略则有明显的不同，其政策更注重技术伦理和社会责任。欧盟通过《人工智能法案》确立了全球首个全面AI监管框架，对GAI的开发和应用设置了严格的要求，通过对透明度、隐私保护以及对高风险领域的限制，建立可信赖的技术环境、避免潜在的伦理问题。然而，由于欧洲本身在风险投资规模、科技企业规模和研发能力上都相对薄弱，欧洲严格的合规要求可能会减缓创新的速度，削弱欧洲科技企业在GAI领域的竞争优势。

2.贸易政策：全球供应链重构与技术竞争加剧

GAI的全球化发展高度依赖于跨国供应链和技术交流。但近年来，全球各国贸易政策的调整，特别是“脱钩断链”趋势的抬头，显著影响了全球GAI的格局。美国在GAI领域的贸易政策主要体现为对关键技术的出口限制与全球供应链的重塑。以《芯片与科学法案》为核心，美国制定了严格的技术出口管控措施，明确禁止向特定国家出口先进的高性能计算芯片、GAI算法以及半导体制造设备。这种脱钩政策的目标在于遏制竞争对手在GAI领域的快速追赶，同时巩固自身在高端技术上的垄断地位。此外，美国通过与盟友的合作强化技术封锁，例如联合日本、荷兰对中国实施半导体出口限制。这一策略不仅试图阻断中国获取高端AI硬件的途径，也在全球范围内营造了一个对GAI研发形成支持的“技术联盟”网络。然而，技术脱钩不仅导致全球供应链分裂、增加生产成本和市场不确定性，还可能迫使中国等竞争对手加速技术自主化，反而间接推动了全球技术的多极化发展。

面对美国的技术封锁，中国采取了加速供应链重组和推动技术自主化的双重策略。中国通过政策扶持和资本投入，积极提升本土的芯片制造能力和AI模型研发能力。中芯国际等企业在高端芯片领域的突破正在减少中国对海外供应链的依赖，百度、华为等科技公司则通过发展自主GAI模型，不断强化中国本土的技术竞争力。与此同时，中国还利用“一带一路”倡议和区域贸易合作，加强与新兴市场国家的技术协作，为“一带一路”共建国家提供语言处理、教育支持和数字化转型解决方案的同时，也获取了多样化的数据资源，为中国提供了拓展技术市场和增强数据资源的机遇，帮助中国在技术脱钩的背景下，探索新的市场空间并减少对西方技术体系的依赖。尽管中国推动供应链多元化，但由于高端芯片制造技术的复杂性和研发周期长，短期内难以实现完全自主。

欧洲的贸易政策在GAI领域表现出开放与保护并存的特点，试图在中美技术竞争中保持相对中立。欧盟通过《芯片法案》计划投资430亿欧元，增强本地半导体产业的实力，以确保GAI技术的供应链安全，并推动开放市场与国际合作，促进全球技术流通与创新。然而，面对美国的压力，欧洲在某些领域不得不限制对中国的技术出口，试图在融入全球技术网络与保障数字主权之间寻求平衡。尽管如此，欧洲在全球供应链中的影响力有限，GAI核心技术仍依赖中美，使其在全球技术竞争中处于不利地位。此外，日益对抗的全球贸易政策加剧了技术的不平等，可能导致发展中国家被边缘化，无法公平参与GAI技术的应用与共享。

3.地缘政治竞争：技术主导权争夺与国际规则博弈

技术竞争与地缘政治博弈紧密相连，不仅体现为技术研发与经济实力的较量，更是全球主要国家争夺生成经济未来主导权的战略对抗。在这一过程中，生成经济领域的地缘政治博弈展现出复杂且深远的影响力，主要国家围绕技术联盟、资源分配、数据控制等问题展开激烈竞争。美国在GAI领域的地缘政治策略集中于构建技术联盟并主导全球规则的制定。通过“芯片四方联盟”（Chip 4），美国与日本、韩国等盟国加强了技术合作，并推动全球技术标准的形成，旨在构建全球范围内的技术封锁与合作框架，从而巩固其在GAI技术领域的主导地位，维护其在全球市场中的地缘政治影响力。

与此不同，中国的地缘政治策略更加注重技术的国际推广和区域性合作。通过“一带一路”倡议和数字丝绸之路计划，中国推动GAI技术在亚非拉国家的应用，并积极开展与东盟国家在数据资源和AI技术上的共享与合作。然而，由于西方国家，特别是美国，对中国技术的安全性存有疑虑，担心中国的GAI技术可能用于数据收集或网络操控，进而对中国的GAI技术发展实施联合封锁，在一定程度上限制了中国GAI技术在全球，尤其是欧美市场的扩展。

相较而言，欧洲更加强调保护自身的数字主权，并力图在全球技术竞争中保持相对中立。通过《通用数据保护条例》（GDPR）和《人工智能法案》等立法，欧洲既保障数据隐私与技术伦理，又通过“欧洲云”计划推动本土基础设施建设。然而，欧洲在GAI核心技术上的投入不足，难以与中美两国形成对等竞争，这使得其面临全球技术供应链分裂的风险。欧洲的中立策略在资源和技术积累上存在双重挑战，发展中国家在这场竞争中可能被边缘化。此外，GAI技术的“武器化”风险也使得国际社会对AI安全问题的关注不断加剧。在此背景下，未来国际合作仍然是GAI技术健康发展的关键。通过统一技术标准、加强数据共享及协调多边规则，各国有望在激烈的竞争中找到合作的平衡，共同推动GAI技术为全球社会带来积极变革。

四、推动我国生成经济发展的对策建议

生成经济的快速发展为中国提供了重塑科技与产业竞争力的重要机遇，当前中国生成经济发展战略框架不断完善、法律环境持续优化，在算力基础设施建设和芯片研发方面也取得较大进展，通过与实体经济融合，生成经济应用场景也得到了持续拓展。为在全球生成经济竞争中占据主导地位，中国除了需要继续强化算法的原始创新，加强绿色算力的开发应用，以及加快突破低功耗、高制程芯片的设计制造以外，仍需要从以下几个方面入手，系统推进生成经济的发展。

一是增强跨行业协同创新。通过创建生成经济技术与应用的跨行业协作联盟，促进传统行业与AI企业的联合创新，搭建合作创新平台实现信息、技术和需求的有效对接。同时，鼓励跨领域数据共享，制定标准化数据接口和互操作性协议，减少各领域间数据孤岛问题。加速“技术+场景”验证，推动GAI技术在不同场景的应用试点，例如智慧城市、能源管理等新兴领域，形成技术创新与实际需求的精准匹配机制。

二是提升技术伦理治理与社会接受度。在发展GAI技术的同时，设立伦理委员会或专项研究机构，重点研究GAI在算法偏见、内容真实性等方面的伦理问题，提出切实可行的规避策略。并推动增强GAI技术的可解释性与透明性，使得用户更易理解和信任其决策过程。借助社会媒体、公共教育和政府宣传，推广对GAI的公众教育和科普，提高公众对生成经济的理解和认知，消除对技术发展的盲目恐慌。

三是深挖中小企业和基层市场潜力。鼓励AI领域的科技巨头企业，为中小企业提供专属的GAI解决方案和技术支持，降低技术门槛，激发其在智能生产、营销和服务创新中的潜能。设立中小企业生成经济专项扶持计划，提供资金、培训和技术咨询服务。推广GAI在农村地区和基层市场的应用，如农业种植、农产品销售、乡村教育等，不断扩大基层应用场景，持续推动城乡一体化数字经济发展。

四是强化区域间协调平衡发展。通过政策支持，推动GAI相关科技创新资源向中西部和东北地区倾斜，缩小技术发展差距，打破技术资源的区域分布不均，形成全国性产业布局。并支持边缘城市建设区域性算力中心或生成经济试点园区，带动地方经济转型升级。建立生成经济领域的区域间合作机制，构建生成经济区域间合作网络，推动先进地区的经验输出、人才输出，实现资源共享、技术共享，加快欠发达地区生成经济的发展速度。

五是加强国际标准与规则的话语权。通过制定GAI国际化战略，提出并主导GAI领域的国际标准，特别是在技术伦理、数据治理和算法透明性等方面打造中国方案。并加快推动“一带一路”数字创新中心建设，促进新兴市场国家的生成经济协作，并扩大中国技术影响力，为生成经济领域企业提供更加广阔的国际市场。推进GAI的“软实力”输出，构建“文化即服务”平台，为全球用户提供中国文化定制化内容生成服务，同时为国际品牌提供本地化文化设计解决方案。并开发面向全球市场的文化教育工具，如虚拟AI教师和多语言文化学习平台，结合虚拟导览与数字展览，让更多人体验中国文化的魅力。

六是完善教育与社会资源的匹配。搭建多层次AI技能培训体系，除了在高等学校开设AI相关课程以外，进一步扩大职业教育和再培训项目的覆盖范围，为广大从业人员提供GAI技能培训，确保劳动力与技术需求的匹配。并支持AI技术的终身教育体系建设，提升公众的职业转型能力，以更好地应对生成经济带来的影响。鼓励GAI领域的学术研究与社会学、心理学等学科合作，全面评估GAI对劳动市场、社会分层、文化传播等方面的影响，探索AI交互对用户认知、行为模式以及情绪健康的长期效应，以制定更为全面的技术伦理和社会政策。

注释及参考文献从略，请参阅期刊纸质版原文

 

李沫阳 | 中国社会科学院工业经济研究所博士后

李晓华 | 中国社会科学院中国式现代化研究院副院长、研究员

 

李沫阳,李晓华.生成经济的科技、产业影响与全球竞争格局[J].甘肃社会科学,2025,(01):207-217.DOI:10.15891/j.cnki.cn62-1093/c.20250317.025.