蚂蚁阿福登上《时代》年度发明榜：中美AI应用发展路线的差异

从长远来看，人工智能竞赛的最终赢家并非仅仅取决于谁能构建出最强大的模型，而是谁能最有效地将人工智能转化为广泛的经济和社会效益——布鲁金斯学会2026年4月

（一）昨天美国《时代周刊》发布2026年度最佳发明榜，蚂蚁阿福作为国内唯一的AI产品入围，上榜理由是这项发明“拓展了中国的普惠医疗服务范围”，《时代周刊》对阿福的详介指出，中国中小城市和农村地区面临医疗专业人员短缺的问题，该应用会将用户与医生连接起来，让1.5亿用户获益。

在此先说一下《时代周刊》的年度发明榜，这个榜单自2000开创以来，评选的多项发明都成为改变世界的产品，如LED灯、iPhone、特斯拉电动车、YouTube、Chat-gpt等等，去年中国的Deepseek也入围。

国内有很多AI产品，比如豆包、Kimi等，他们的下载量比蚂蚁阿福大，美国也有很多尖端的医疗AI应用，但是《时代周刊》选择了蚂蚁阿福，笔者认为还是看中了它所代表的人文精神：人工智能的应用可以朝向民生领域和普惠方向。

最近比尔·盖茨接连警告AI可能是人类最危险的技术，以及图灵奖得主Yoshua Bengio、诺贝尔物理学奖得主Geoffrey Hinton 等400多名科学家联署要求提防AI应用对人类带来的致命性威胁，蚂蚁阿福的上榜理由无疑让人看到AI技术的积极一面。

（二）关于中美人工智能竞争，目前国内舆论焦点在于芯片、算力、模型参数，而美国的研究机构、专业媒体却开始关注双方在应用领域的方向和水平差异，最近有两份很高质量的研究报告，其中的核心观点，笔者很想分享一下。

第一份是兰德智库发布的《中美人工智能发展的差异：来自人工智能开发企业数据库的证据》（AI Development in the United States and China：Evidence from a New Dataset of AI Developer Firms），这个报告长达64页，有兴趣的读者可以从以下链接下载https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA5043-1.html。

这项研究先是对两国AI领域企业进行拉网式搜集，一共捞到26629家开发人工智能的企业，然后进一步删选出自己有能力训练或开发模型的盈利型企业，结果是美国有743家，中国有438家，这个数据也基本跟双方独角兽数量差异，研发经费进入欧盟记分牌前2500名企业数量差异很相似，代表了中美在人工智能产业规模上的差距。

不过在发展方向和路径上，差异就更明显了。美国只有39%的企业涉足硬件开发和应用，而中国达到74%；美国只有2%的企业涉足人形机器人，而中国为12%；美国16%的企业涉足地面机器人研发，而中国为24%；美国7%的企业涉足自动驾驶，而中国为14%；美国27%的企业涉足处理三维空间数据，中国达36%。

美国入围的743家人工智能企业中，423家在斯坦福、伯克利、MTI 和哈佛大学为核心的高教研发中心内；而中国的AI企业近一半（203家）集中在长三角、珠三角制造业中心旁，另外北京大量AI企业也集中于制造和生活服务应用。所以有人戏称“美国AI企业长在大学旁边，中国AI企业长在工厂旁边”。

从AI商业化路径来看，美国的AI企业侧重于订阅或技术专利收费来盈利，现在几大AI巨头的月订阅费合计已经可以达到60多亿美元，其中Claude突破了30亿美元，因此其开发企业Anthropic的IPO估值上涨到2万亿美元，这一切都基于以后Claude的更强大收费能力。

而中国企业更倾向于尽量降低各类中小企业和个人的技术使用门槛，通过AI技术与生产、生活领域的融合，产生新的商业业态。比如，从2025年1月至2026年9月，中国在OpenRouter平台上的token调用量全球占比从不足6%迅速增加到60%以上；以及从2月份开始，中国开发的大语言模型全球调用量开始超越美国，7月份调用量排行榜前六名全部来自中国。

从民生领域，我们可以再次验证中美AI发展方向和路径。2025年7月毕马威的研究报告显示，在医疗和健康领域，70%的大模型是中国企业研发的，更侧重于提供健康咨询和医疗服务，并且都是免费开放；美国的医疗AI虽然发达，但是更侧重于药品研发和医学实验领域，为个人提供服务的模型则都是收费模式。

比如上文提到的蚂蚁阿福，现在用户量已经达到1.5亿，并且这些用户55%以上是三线及以下城镇居民，25%是老年人，有一些之前都是被挡在数字鸿沟之外的人，大模型便利对话模式使得他们从“被互联网抛弃的一代”变为最积极使用人工智能的一代。

而美国对标的早期肿瘤筛查大模型Tempus AI，对医院端则是每个病例收取1200美元，2024年因此创收4.45亿美元；对于普通用户，进行一般健康数据收费，每月29美元，2025年估计收入1.5亿美元。因此，有美国媒体把订阅收费成为“AI税”，或者一种价格不菲的“智力性收租资产”，而中国企业成功已经把它变成一种成本极低或者免费的“准公共产品”。

综上，从技术经济学上来讲，美国在人工智能产业发展上走的是部门领先路线（leading sector），即通过把人工智能做的更强大来赚取技术的超额利润，而中国走的是通用技术路线（general-purpose technology），即从技术推广和转化，来寻找新的增长点。

笔者认为，双方的道路选择没有谁更聪明这一说。美国由于掌握了全球最优质的芯片、全球最优质的算力，因此可以研发出参数最高的人工智能，从而获得技术上的大多数溢价（去年美国大约获得的了全球AI产业60%的利润）。

Anthropic的600多名工程师通过开发模型就能日进1亿美金（这意味着每人每天可以创造16.6万美元的惊人生产率），未来3年有望可达每天进账5亿美元，为什么要做风险更大、流程更复杂的AI+服务呢？就像微软当年可以通过卖软件赚钱，为什么要像亚马逊那样辛苦地做电商呢？

再者，美国的产业以高端服务业为大头，因此其应用必然落在知识生产相关的领域，比如金融、医药研发等，以取代这方面高昂的高级专业人才的薪资。

而中国在AI技术源头：芯片、算力、算法上的差异，逼迫中国必须从整个产业链的胸部及以下寻找机遇。从产业结构上来讲，制造业仍是中国最具有竞争力的领域，中国又是一个巨型的发展中国家，发展极不均衡，这些也为AI的应用提供了广阔的空间。可以说，中美双方都是选择了一条最适合国情的AI产业发展道路。

（三）中美双方道路选择虽然无优劣，但是确有结果的差异。就像在2500年前北纬40度南北发生农牧业分化的时候，南方的人们选择农业，北方的人们选择游牧业都是基于现实做出的最聪明选择，但是放在更长时间线来看，不同道路选择又决定了文明发展程度和前景的巨大差异。

从人类产业竞争史来讲，笑到最后的无疑是技术扩散和转化做的更好的国家。比如第一次科技革命研发中心在法国，但是英国在产业应用上做的更优秀，因此一跃成为全球第一个工业化国家；第二次科技革命研发中心在欧洲大陆，但是美国拥有最强的应用转化能力，成为全球新的经济重心。

研究也表明，第三次技术革命中，日本企业在部门技术上赚取了超额利润，从1970年代至2000年代，全球最赚钱的企业平均起来日本最多（如果扣除美国在金融和能源方面的企业，单从制造业和科技领域，日本优势则更大），但是日本缺乏将新技术在社会领域传播推广的企业，造成了在新经济中的落伍，赢在了技术革命的起跑线，输在了后半程。

从第二次和三次科技革命来看，德国和日本早期都占尽部门领先的优势，产生了大量优秀获得超额利润的企业，如奔驰、西门子、大众、松下、东芝、索尼等等，所谓具有“工匠精神”的天赋，但是终究敌不过那些更擅长技术通用化的国家。

所以笔者又引申出第二份关于中美人工智能竞争的报告的观点，即布鲁金斯学会今年4月发布的《中美人工智能竞争战略的比较》（Competing AI strategies for the US and China，报告全文链接https://www.brookings.edu/articles/competing-ai-strategies-for-the-us-and-china/）。

报告在结论中指出：“美中人工智能竞赛并非单一的较量，而是多维度的竞争：计算能力、模型、应用、集成和部署。美国在技术前沿领域保持着明显的领先优势，尤其是在计算规模和模型性能方面，但中国正凭借效率提升、开源普及以及人工智能与实体经济的深度融合而迅速发展”。

进而指出：“从长远来看，人工智能竞赛的最终赢家并非仅仅取决于谁能构建出最强大的模型，而是谁能最有效地将人工智能转化为广泛的经济和社会效益”。

（说句题外话，从中美的研究报告来看，中国永远羡慕美国的芯片算力，美国无时不刻羡慕中国的应用能力，双方仿佛都处于围城中，羡慕并想对成为对方的样子。）

美国尽管有最发达的人工智能，但是收费模式和高利用门槛阻碍了企业和个人更充分地接纳人工智能。根据麦肯锡的研究报告，得益于中国AI准公共产品化的策略，制造业AI采用率高达67%，现在中国智能工厂数量已经超越了3万家，而美国制造业AI采用率仅为34%，且多停留在库存管理等后台任务。全球工业大模型25强中国占12席，而美国有4个、德国有5个。

得益于蚂蚁阿福的技术普惠模式，日咨询量近2000万次，以及围绕庞大的日活形成了由用户—医生—医院构成的新的医疗生态空间，为中国健康产业升级转型提供了一个新的参考方向。同比，美国最流行的医疗AI应用OpenEvidence 日咨询量刚刚突破100万次，运营内容仍然局限在知识付费上。

本月上旬全球AI大模型总调用量，172万亿token，中国为86.74万亿token，占比50%以上，而美国为18.97万亿token，这说明中国AI使用生态要远远比美国活跃，也比全球任何一个地方活跃。

所以，笔者还是谨慎地维持以前的结论：虽然技术上仍有差距，但是中国所走的人工智能大众化、普惠化、通用技术化，致力于与社会服务、产业结合的发展路径，无疑更符合产业一般规律和技术伦理道德，这正是技术最深厚的生命力所在。

当然这也并不意味着中国不需要加强头部，中国还需要发展优质算力、解决高端芯片缺乏问题，有发达的大脑，有发达四肢，才能最终成为领导者。