西班牙《理性报》网站9月7日刊登题为《中国把每一分钱都用在刀刃上：穆迪称中国科技企业AI投资翻番至1400亿美元，单位成本获得的算力高于美国》的报道，报道编译如下：

人工智能（AI）领域的竞争强度，通常以投入的金额来衡量。一家企业在数据中心、芯片、服务器与算力上投入越多，相比竞争对手似乎优势就越大。但穆迪评级公司的最新报告指出，这套评判标准可能具有误导性。尽管美国科技巨头在AI基础设施上投入的资金规模大得多，但中国企业用少得多的资金获得了可观的算力。

双方投入的资金差距十分悬殊。根据穆迪的估算，中国头部科技企业AI相关资本支出将从2025年的约650亿美元，增长至2026年的约1400亿美元，预计2027年将达到1650亿美元。反观美国，微软、亚马逊云科技、字母表、甲骨文、元宇宙，再加上AI云服务商“核心编织”公司，2026年的投入将超过7850亿美元。

从表面数字看，似乎美国占据压倒性优势。但如果看实际算力，双方的差距要小很多。根源在于基础设施建设与运营成本。中国土地成本更低，能够获取价格相对低廉且供应充足的能源，叠加税收优惠以及各类公共扶持政策，使本土企业每投入一美元，能换取更多算力。

中国的能源与科技政策发挥着重要作用。“东数西算”工程旨在把不需要即时响应的算力业务，转移到能源资源丰富的内陆地区。内蒙古、甘肃等地电力价格低廉，拥有大量可再生能源，部分地区气候条件优越，还可以降低设备散热成本。

最终效果就是，从账面看，这套基础设施或许并不耀眼，但以实际装机容量来衡量，竞争力却很强。穆迪报告引用的国际能源署数据显示：截至2025年底，美国数据中心总装机容量约52吉瓦，中国约为28吉瓦。预计到2030年，美国将达到100吉瓦，中国达到67吉瓦。虽然美国依旧保持领先，但二者之间的差距持续缩小。

此外，中国大模型的竞争力不断提升。比如月之暗面公司的Kimi K3、智谱的GLM-5.3，以及阿里通义千问的多个版本。这些案例说明，即便硬件受到限制，中国AI能力依旧实现快速发展。

最大的疑问在于，技术能力能不能转化为营收。建设AI数据中心、开发性能出众的大模型，并不代表业务就一定可以盈利。在这方面，美国企业依旧拥有优势。

差距不仅来自基础设施体量，还体现在美国企业的市场深度、云服务合同规模，以及可以把AI嵌入各类产品的软件生态。中国大力投入开源模型与低价服务，该策略可以加速技术普及，但商业化变现前景依旧存在不确定性。

不过，变化的信号已经显现。受AI相关产品需求拉动，阿里云外部商业化收入上季度同比大涨45%，创下22个季度以来的最高增速。

由此可以得出一个结论：AI竞争的胜负，并不仅仅看谁花钱更多。在芯片、数据中心规模、商业化变现层面，美国优势依旧明显。但中国证明，依靠低成本、丰富能源、国家扶持、基础设施战略性布局，再加上竞争力不断提升的大模型，用规模小得多的资金，同样可以走出可行的发展路线。所以，AI竞争不只是建设更强的数据中心，更是要让每一分钱、每一度电、每一块芯片，都发挥出最大效能。（来源：参考消息网）