迈克尔・斯宾塞：AI 发展目前主要由中美推动，双方可衡量差距基本已消失，中国的优势在于经济中的部署和应用
一句话看懂：诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞在2026清华五道口全球金融论坛上表示，中美在前沿AI领域的可衡量性能差距已基本消失，中国已追平此前差距，其核心优势在于将AI大规模部署至制造业和服务业等实体经济环节。
事件核心：发生了什么
5月18日，2001年诺贝尔经济学奖得主、斯坦福大学商学院荣誉教授迈克尔·斯宾塞在成都举行的“2026清华五道口全球金融论坛”上接受《每日经济新闻》专访。他指出，目前前沿AI的发展主要由美国和中国推动，从性能角度看，两国之间已几乎不存在可衡量的差距。尽管存在半导体出口限制，但中国已通过创新方式解决了训练超大模型时遇到的问题。斯宾塞强调，中国的优势在于更重视AI在经济中的部署和采用，并有一套更清晰的计划推动AI在制造业和广泛服务业落地。他认为，AI的影响不仅取决于潜力，更取决于被使用的程度。
为什么重要
这一判断直接冲击了“AI竞赛由美国单方面领先”的普遍认知。如果中美在基础模型性能上的差距确实已消除，意味着竞争将从前沿模型研发转向应用落地的速度与规模。斯宾塞将中美AI关系定性为“战略性竞争”，指出双方不会整合资源共同开发，但在监管和防止技术用于破坏性用途方面存在合作空间。这为全球AI商业化和产业链布局提供了新的判断基准：算力限制不再是唯一瓶颈，部署效率和数据生态将成为下一阶段的核心竞争力。
对用户/开发者/创作者的影响
对于开发者而言，中美能力趋同意味着可选择的基础模型和API服务将更丰富，但闭源生态与开源模型的路线选择将更趋政治化。创作者应关注中国在落地应用层面的成本优势——更低部署成本可能催生更多基于AI的内容生成工具和企业级SaaS产品。对于企业采购方，斯宾塞的观点提示应优先评估AI与现有业务流程的整合能力，而非单纯追求模型性能指标。硬件算力供应商则需注意，限制措施反而刺激了本土创新，可能导致非传统算力方案（如异构计算、模型蒸馏）的商业化加速。
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值得关注的后续
1. 中国是否有具体落地的AI制造业部署计划公开，以及这些计划是否带动了相关开源框架或工具链的生态扩张。2. 美国是否会因“差距消失”判断调整出口管制策略，或加大在AI安全与监管领域的国际合作力度。3. 目前公开信息显示，斯宾塞未具体点名中国公司或模型；哪些中国大模型在特定垂类场景（如工业质检、物流调度）的实际部署数据将被进一步披露。
来源：Readhub · AI
