曾有美国金融专家直言不讳地宣称，美国在人工智能领域对中国有着绝对领先的优势，中国在全球 AI 比拼里，唯一拿得出手的底牌就是电力资源比美国更充足而已。

观点主要源自美国富兰克林股票集团首席投资官乔纳森·柯蒂斯。他的核心逻辑是：美国技术全方位领先：在顶级大模型（如GPT）、高端AI芯片（英伟达）、基础软件和人才生态上，美国握有绝对主动权

从硬件核心来看，美国确实手握实打实的优势。全球高端 AI 训练芯片基本被美国英伟达、AMD 垄断，市场占比超过 90%，美国当下 AI 总算力达到 35ZFLOPs，而中国仅为 5ZFLOPs，算力规模只有美国的七分之一。

高端芯片能效上，国产顶尖芯片也只有美国产品的四分之一左右，再加上美国 OpenAI、谷歌等企业在通用大模型底层创新上起步更早，资本投入更集中，单从核心硬件和前沿基础技术层面，美国确实保持着领先地位，这也是专家敢说 “绝对领先” 的底气所在。

但如果就此判定中国只有电力这一张底牌，显然太过片面，甚至是刻意忽略了中国的综合竞争力。


斯坦福大学最新发布的 2026 年 AI 指数报告，给出了最直观的对比，目前中美顶尖 AI 大模型的综合性能差距仅剩下 2.7%，早就不存在单方面碾压的情况，两国头部模型还会在各项性能榜单上交替登顶。

中国在 AI 论文产出、专利申请数量、工业场景落地规模上都处于全球前列，国内互联网用户、物联网设备基数庞大，AI 模型实际调用量是美国的近两倍，这些应用层面的优势，根本不是简单的算力数字能概括的。

不过话说回来，这位专家唯独提到电力，确实说到了关键点，电力是中国最硬核、最难以被复制的优势，也是美国最大的短板。

根据伯恩斯坦等国际机构的调研数据，中国总发电量是美国的两倍多，每年新增的电力产能，是美国的十倍，比全球其他国家加起来都要多，而且国内西部风电、光伏等清洁能源丰富，工业电价最低能做到美国的三分之一。

美国看似算力起步早，但电网大多是上世纪修建，设备老化严重，备用发电能力持续下滑，多个核心区域电力供应接近警戒线，很多 AI 数据中心因为缺电被迫搁置扩建，电力短缺已经成了美国 AI 扩张的最大拦路虎。

为什么 AI 比拼最后会落到电力上？

很简单，AI 就是个超级耗电大户，一次顶尖大模型的训练，耗电量相当于十几万普通家庭一天的用电量，电费就要上百万美元。

美国虽然芯片技术强，但芯片再先进，没有稳定充足的电力支撑，算力就没法大规模铺开；中国虽然芯片能效暂时落后，但胜在电力管够、成本够低，能用规模优势弥补硬件短板。

国内东数西算工程，把算力中心布局在西部能源富集地区，特高压输电技术保障电力输送，就是在把电力优势转化为算力优势。

美国的 “绝对领先”，只是局限在高端芯片、基础算力的局部领域，并不是全维度的碾压；而说中国只有电力底牌，更是低估了我们的技术追赶速度和产业落地能力。

中美 AI 竞争从来不是单一方面的比拼，美国赢在核心硬件和底层创新，中国胜在能源基建、应用落地和市场规模，未来十年，电力带来的算力扩张潜力，很可能让中国逐步追平甚至反超美国的算力水平。

这场科技竞赛，没有谁能稳赢，更没有谁只有一张底牌，比拼的是长期的综合国力和产业韧性，而非一时的技术差距。