当前，全球智能经济正处于由技术突破驱动向产业系统重构加速演进的早期规模化扩展阶段。在此阶段，智能技术尚未完成对宏观经济体系的系统性重构，但已作为关键生产要素深度嵌入产业体系，并在局部领域引发结构性重塑，推动全球经济进入加速演化与重组窗口期。智能经济已上升为重塑全球竞争格局、重构产业体系与强化国家竞争优势的关键变量。

　　在此背景下，中美两国均将智能经济提升至国家战略高度，围绕技术创新、产业培育与制度建设持续强化布局，推动智能经济进入体系化竞争阶段。从发展路径看，美国与中国分别代表智能经济发展的两种典型模式。美国依托基础模型、算力芯片与平台生态，走技术驱动、平台化扩张的发展模式；中国依托超大规模市场、完整产业体系与丰富应用场景，走场景驱动、规模应用扩散的发展模式。

　　总体来看，全球智能经济呈现“技术原创能力强化与规模应用扩散加速并行”的结构性特征，中美两国在技术栈分布、产业层级分工与制度环境约束下形成分层竞争与动态互补格局。可以预见，未来中美智能经济竞争将由单一技术竞争进一步演化为覆盖技术创新、产业转化、场景应用、模式创新与治理规则的全体系竞争。谁能够实现全链条协同与系统性优化，谁就更可能在下一阶段全球智能经济竞争中占据主导地位。

　　鉴于此，亟需从系统结构维度拆解智能经济内在运行机制并开展对比研究。本文依托中国工业互联网研究院提出的智能经济五层体系架构，即基础支撑层、核心产业层、融合应用层、模式创新层、治理保障层（参考中国工业互联网研究院公众号—“智能经济深度观察”第1期《智能经济发展特征与成熟度评价体系构建》），从全产业链完整视角剖析中美智能经济的发展差距与深层竞争逻辑。

　　一、基础支撑层：创新源头与规模底座的差异化竞争

　　基础支撑层是智能经济运行的底层能力底座，为全体系提供关键要素供给与基础设施支撑，主要包括数据要素体系、算力基础设施、基础模型与算法框架等核心内容。

　　从数据资源看，美国在消费互联网、实体经济产生的原始数据总规模上不占优势，但凭借长期积累的数字经济基础，拥有全球范围内高质量的通用数据资源，并形成以科研数据、企业级数据和金融数据为核心的高价值数据体系。同时，美国在数据治理体系、隐私保护制度与数据要素市场化机制方面较为成熟，在高价值数据开发与跨平台流通方面具有明显优势。中国坐拥全球最大规模数字社会底座，网民总量超11亿，工业互联网设备接入规模位居全球前列，构建起覆盖消费、产业、政务数字化领域的海量数据体系。国家数据发展研究院测算数据显示，2024年国内AI训练高质量数据集等专业数据产品相关企业产值突破2万亿元，2025年同比增长15%，产值升至2.3万亿元以上，为我国人工智能模型训练与产业化应用提供了坚实的数据要素支撑。总体来看，美国在高价值数据集、数据制度体系层面具备优势，属于质量驱动型数据优势；中国在数据总体体量、落地应用场景上领跑，属于规模驱动型数据优势，二者构成全球两类代表性数据发展模式。

　　从算力基础设施看，美国凭借全球头部云计算企业集群与顶级高性能计算中心，在全球高端算力供给中占据主导地位，依托亚马逊云服务、微软云、谷歌云构建起成熟完善的全球云计算生态体系。以英伟达为代表的企业持续占据人工智能训练GPU市场绝大部分份额，形成较为完整的高端算力硬件与芯片供给体系，使美国在底层算力基础设施与大模型训练支撑能力方面保持显著先发优势。中国近年来持续推进“东数西算”国家工程，加快全国一体化算力网络布局，智能算力总规模实现快速增长，逐步形成东西部协同联动的算力基础设施体系。同时，通过推动算力与清洁能源协同建设，算力基础设施由分散式布局向集约化、绿色化与智能化方向加速演进。但在高端人工智能芯片、底层基础软件生态及全自主可控算力体系方面仍存在阶段性短板。总体来看，美国在高端算力产品供给与芯片生态体系方面保持领先，中国在算力规模扩张与全国一体化基础设施布局方面发展迅速，双方在全球智能算力格局中呈现“高端技术主导与规模化体系追赶并行”的结构性特征。

　　从基础模型和算法看，美国以OpenAI、Anthropic、SpaceXAI等头部基础模型企业为核心，依托高强度风险资本投入与充沛高端算力供给持续布局通用人工智能（AGI）研发。其整体发展路径遵循“基础模型规模化迭代+通用能力前沿突破”思路，在前沿算法原创、复杂逻辑推理等维度保有先发优势，形成以通用大模型为核心牵引的技术驱动发展范式。中国以“AI+”整体战略为顶层指引，走“基础模型能力夯实+行业场景深度融合”的协同发展路径。在基础模型研发层面，依托垂直行业海量真实业务数据迭代调优模型，重点攻坚轻量化部署、多模态融合与行业专用大模型技术方案，在智能制造、金融服务、数字政务等实体领域实现规模化落地，积累了突出的场景应用优势。横向对比来看，中美大模型综合性能差距已显著缩小。据斯坦福大学《2026年AI指数报告》测算，截至2026年3月，两国顶级模型综合性能差距已收窄至2.7%，行业整体呈现“基础模型能力持续趋近、落地应用侧分化不断强化”的态势。

　　二、核心产业层：高端价值链与全产业链的路径分野

　　在智能经济核心产业领域，承担着将底层基础要素转化为智能产品、技术与服务的核心功能。中美依托各自产业基础形成差异化发展路径。两国在不同环节形成相对优势分布，共同推动全球智能经济体系多层次发展。

　　美国立足技术优势占据全球智能经济高附加值环节，依靠技术垄断与平台生态获得强劲溢价能力和全球市场主导权。美国智能经济产业呈现平台化、生态化、全球化特征，产业价值转化集中在AI基础模型服务、高端智能芯片、自动驾驶、生物医药、金融科技、国防科技等高壁垒领域。以OpenAI、微软、谷歌等为代表的头部企业，率先搭建起“基础模型—开发平台—应用生态”的完整商业体系，通过API接口与开源生态实现技术扩散与商业化应用，并推动AI云服务与软件平台快速发展。在技术演进路径上，美国呈现以基础模型为核心驱动的渐进式扩展模式，即“通用模型迭代—行业模型适配—场景应用落地”的技术转化链条。在资本结构方面，风险投资与科技企业资本共同构成重要资金来源，推动前沿技术快速商业化，同时兼顾长期技术布局与市场回报。与此同时，美国科技产业与传统制造业之间仍存在一定结构性分离，智能制造与工业领域数字化转型推进程度相对不均衡，在一定程度上限制了技术在实体制造体系中的全面渗透。

　　中国依托完备产业体系与庞大内需市场，形成应用导向鲜明、覆盖全域的产业格局，规模化、产业化落地能力位居全球前列。当前，我国已建成覆盖人工智能芯片、通用大模型、智能机器人、智能终端及工业互联网等领域的产业生态体系，百度、阿里、腾讯、华为等龙头企业持续加码人工智能技术研发与产业化，大批专精特新企业深度嵌入产业链各环节，构建起多元协同的创新生态。在技术演进路径上，我国呈现以应用场景为牵引的迭代机制，形成“场景问题驱动—解决方案优化—通用技术沉淀”的持续演进模式，依托真实市场需求推动技术快速迭代与规模化复制。在资本层面，形成政府引导基金、产业资本、社会资本协同投入的多元格局，更加看重核心技术自主攻关与实体经济深度融合的长期战略价值。依托较为完整的工业体系与丰富应用场景，人工智能与制造业深度融合不断深化，我国已成长为全球体量最大的智能制造落地应用市场。

　　整体来看，美国在智能经济发展中更侧重依托原创性底层技术与生态体系优势，在国际标准制定与高端技术环节中具有较强影响力，并在部分核心技术领域获取较高附加值收益。中国则依托较为完整的产业体系与制造业配套能力，加快推动智能技术的规模化应用与产业化落地，在应用扩散与场景转化方面优势突出，形成以规模驱动为特征的发展路径。

　　三、融合应用层：前沿探索与普惠应用的场景博弈

　　融合应用层是智能经济实现场景价值落地的核心，也是智能技术赋能实体经济、转化商业与社会价值的关键环节。基于发展定位、市场结构与治理模式差异，中美两国走出截然不同的应用发展道路，形成前沿探索与普惠应用并行发展的博弈格局。

　　美国侧重高附加值与前沿技术驱动，专注技术深度与高端应用，着力抢占未来产业发展制高点。其重点布局包括通用人工智能、脑机接口、量子计算、高阶自动驾驶等前沿领域，以及AI医疗、生物医药研发、智能机器人、航空航天、国防智能化等高价值应用方向。依托特斯拉、Waymo等企业，美国持续推进自动驾驶与智能系统的商业化进程，在AI辅助医药研发、精准诊疗等领域始终保持国际领先水平。在治理与落地机制上，美国以市场机制驱动为主，政府通过基础科研资助、政策引导与合规监管参与其中，企业在技术研发、场景验证与商业化运营中发挥主导作用。在定制化服务与前沿技术探索方面优势较为突出，大模型应用、智能投顾与个性化医疗等高端应用已具备较高商业化水平。同时，受联邦制治理结构与州际差异影响，美国在公共服务类应用的全国统一推广方面呈现一定分散性特征，应用扩散路径更依赖市场机制驱动下的渐进式推广，整体呈现以技术突破带动新场景生成的创新路径特征。

　　中国依托超大规模市场构建全球领先的普惠应用生态，场景覆盖面广、落地效率高、辐射带动能力强，规模化应用优势凸显。我国拥有全球最丰富的应用场景与活跃的数字化市场，智能技术全面渗透工业生产、民生服务、城市治理等各个领域。在工业领域，智能排产、预测性维护、数字孪生等技术加速普及，智能工厂持续落地，推动制造业转型升级；在民生领域，智能推荐、智能客服、移动支付、普惠金融等服务深度融入日常生活，数字化服务覆盖水平较高；在治理领域，智慧城市、数字政务、应急管理与生态环保等场景全域铺开，大幅提升社会治理效能。在落地模式上，我国采用政府引导、市场运作、社会参与的多元协同机制，依托示范工程、试点推广快速提炼可复制经验，带动广大中小企业完成智能化转型。同时，丰富的应用场景对技术迭代形成持续反馈，在部分领域形成以场景驱动技术优化的循环机制。

　　综合来看，中美两国场景应用各有侧重，美国胜在场景深度，专注前沿技术探索与高端定制应用；中国强在场景广度，擅长规模化普及与普惠服务落地。当前，场景应用已成为智能经济发展的重要竞争维度之一。未来，各国竞争的关键在于能否形成“技术创新—场景验证—产业推广”的良性循环与协同机制，这一闭环能力将对智能经济发展水平与产业竞争力产生重要影响。

　　四、模式创新层：原创突破与快速迭代的动力差异

　　模式创新层是智能经济实现迭代升级的核心，也是其区别于传统数字经济的关键特征。依托人工智能自我学习、持续优化的特性，智能经济不断催生全新价值创造模式。中美两国依托不同创新体系与发展环境，在创新路径、发展节奏上形成显著差异，呈现出基础研究驱动的技术突破与应用导向的快速迭代相互交织的发展格局。

　　美国拥有成熟的市场化创新生态，原创引领能力突出，是全球颠覆性创新的主要策源地。美国长期引领全球商业模式变革，当下围绕生成式人工智能构建“模型即服务（MaaS）”“人工智能即服务（AIaaS）”等新模式，推动人工智能升级为底层生产力平台。其创新主体由科技巨头、顶尖高校与风险投资机构构成，“产学研资”深度融合，市场主导特征鲜明。行业普遍采用快速试错、敏捷开发的迭代模式，资本体系高度发达，对前沿领域包容度高，持续支撑生成式AI、具身智能、通用人工智能等方向探索。同时，美国依靠技术壁垒、专利布局构建相对封闭的产业生态，科研成果与专利商业化转化效率较高，不断输出具有全球影响力的原创技术成果与商业模式创新。

　　中国构建多元协同的创新体系，在应用创新与规模化落地方面具有显著优势，是全球重要的技术应用验证与产业扩展市场。我国形成政产学研用一体化发展格局，各类市场主体、资本力量协同发力，兼顾核心技术攻关与产业安全发展。创新坚持试点先行、稳步推广的节奏，整体生态开源开放、共建共享，积极培育本土开源平台、参与国际标准制定与规则协商。依托超大规模市场与海量用户反馈，国内企业擅长场景创新与工程化优化，“AI+制造”“AI+医疗”“AI+教育”等新业态不断涌现，在技术扩散与产业化应用方面形成较强的规模化优势。但目前我国仍存在短板，基础研究实力偏弱，颠覆性原创技术产出不足，科研成果转化效率仍有提升空间。

　　整体来看，两国创新模式优势互补、路径迥异。美国凭借完善的市场化机制深耕原创突破，掌握全球创新发展主动权；中国依托完备的协同体系加速应用迭代，放大创新的产业价值。创新生态、迭代机制的差异，也成为左右两国智能经济长期竞争力的核心因素。

　　五、治理保障层：规则主导与统筹协同的治理差异

　　治理保障层是智能经济的制度安全底座，为全体系运行提供制度支撑、规则约束与安全保障。随着人工智能技术快速发展，数据安全、算法伦理、知识产权等问题日益突出，治理能力已成为智能经济竞争的重要组成部分。

　　美国在治理体系建设方面强调创新优先和国际规则主导。美国正在推动形成有利于自身发展的AI治理体系。自2025年以来，美国发布《赢得竞赛：美国人工智能行动计划》，提出90余项政策行动，重点推进加速AI创新、建设美国AI基础设施、领导国际AI外交与安全。2026年，美国进一步推动建立统一联邦AI监管框架，减少州级监管差异，同时加快AI在国家安全领域部署。近年来，美国持续推动人工智能监管框架建设，在算法透明度、安全评估和技术出口管制等方面不断完善政策体系。同时，美国积极推动人工智能国际治理规则制定，希望在全球范围内保持制度影响力和规则主导权。美国治理模式具有市场导向明显、行业自治程度较高和国际影响力较强等特点。

　　中国则更加注重统筹发展和安全，逐步构建适配智能经济发展的治理体系。近年来，我国相继出台《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及《生成式人工智能服务管理暂行办法》，逐步构建覆盖数据、算法、平台和应用的治理框架。从《新一代人工智能发展规划》“数字中国”建设，到《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《“人工智能+制造”专项行动实施意见》的发布，我国已将智能经济上升为国家战略，形成中央统筹、地方协同、企业参与的一体化发展与治理体系，在重大基础设施建设、产业布局和风险防控方面具备较强组织协调能力。

　　总体来看，美国在人工智能治理方面呈现出创新优先导向与多层级分散监管并存的特征，并积极通过国际合作与标准制定提升其在全球治理规则中的影响力。中国则逐步构建起以数据安全、算法治理与平台监管为核心的制度体系，在统筹发展和安全的框架下形成中央统筹、地方协同与企业参与的治理格局，在政策协调与治理落地方面具有较强的组织动员能力。未来，智能经济的国际竞争不仅体现在技术和产业层面，也将进一步延伸至治理体系和制度能力的竞争。

　　作者信息

　　谭玥宁，中国工业互联网研究院政策研究所，助理研究员，经济学博士，研究方向为智能经济、工业互联网、链网融合、新兴产业等领域，主要从事国际智库动态追踪、产业发展分析与政策研究等工作。曾参与工信部重大课题，以及国家自然科学基金委员会与中国科学院联合项目等多项重点课题研究，多项研究成果获评工信部优秀科研成果。

　　金永花，中国工业互联网研究院政策研究所，正高级研究员，经济学博士，研究方向为智能经济、数字化转型、产业链供应链、安全应急产业等，工业和信息化部安全应急装备标准化工作组委员，发表论文30余篇，完成8部专著和合著，牵头20余项部省级课题，参与多项国家重大政策文件起草。

　　张  义，中国工业互联网研究院政策研究所所长、正高级工程师、系统分析师。主持多项自然基金委课题、重点研发计划和工信部高质量专项，支撑工业互联网和人工智能领域多项重大政策文件编制。在人工智能产业、工业互联网、大数据等方面具有丰富的研究经验。

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