回复@刘志超: 这是观点不是事实，AI主要是提升生产效率特别是制造业，而非一个单纯的LLM，目前美国在算力上大幅领先，但是具体到AI的应用，其实是不相上下，从制造业角度而言AI在中国的应用带动的效率提升会更高。因为美国的问题是制造业远远不如中国，AI在美国的“务虚率”高。
结论先行（TL;DR）
中国=“落地规模优势”：车间侧的自动化与“5G+工业互联网”规模化应用全球领先：
工业机器人密度2023年达470台/万名制造业员工，全球第3；美国为295、全球第10。
5G工厂已建超4000家，并发布年度“高水平5G工厂”名录；典型场景覆盖质检、远程操控、无人巡检等。
“灯塔工厂”数量全球第一：截至2025年初，全球189家中，中国约82家（~43%）。
美国=“算力与体系优势”：基础模型与企业级数据/算力生态显著领先，制造业正从“试点”转向“规模化”早期：
美国约占全球AI算力性能的~75%，中国约15%；这直接影响到复杂视觉、预测与生成式应用的训练/部署能力。
**29%**的制造企业已在“工厂/网络层面”使用AI/ML，**24%**已在同尺度部署GenAI（另有大量在试点阶段）。
部分制造企业已获得实效：**72%**部署AI后报告成本下降/效率提升。
谁更“会用AI”？
“规模落地”（车间侧联网设备、机器视觉、5G专网、工业互联网平台）：中国当前更强。
“高算力+全栈数据治理”（企业级MLOps、跨工厂知识与仿真/数字孪生、GenAI赋能工程与供应链）：美国底座更厚。
中期看：中美“应用结构”不同但互有短板；中国受高端GPU与生态限制更大，美国受制造业现场“碎片化、老旧设备、ROI与安全合规”制约更大//@刘志超:回复@做对的事267:中国AI应用还远没发展到美国目前的阶段。我们对AI的主要应用还在聊天和作图的单一指令阶段，美国那边的AI已经发展到完成复杂任务的阶段，如长链推理，多工具调用，模型间协同等复杂工作流，单次任务的Token消耗量是单一文字聊天的几百甚至上千倍。所以对推理算力的需求差别很大。