诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞(Michael Spence)近日在太湖世界文化论坛上发表重磅观点认为中美在人工智能发展上已“基本不相上下”，而这一判断标志着全球AI竞赛进入全新阶段，另外际诺斯战略研究院认为竞争的焦点正从“技术高地”的争夺转向“应用生态”的广度与深度较量，而这正是中国AI产业的巨大机遇所在。
在11月13日于杭州举办的“太湖世界文化论坛·钱塘对话”上，斯宾塞明确指出，中美两国的人工智能发展均在加速，历史性的差距正在急剧缩小。
“在我看来，现在（两国AI发展）已经基本不相上下了。” 斯宾塞的这一论断，与他数月来的观察一脉相承。他同时客观地指出，尽管中国在半导体产品方面面临限制，但中美在量子计算等前沿领域均取得了重大突破。
斯宾塞提及的半导体限制是业内公认的挑战。然而，际诺斯在服务全球客户的过程中观察到，一个常被忽视的趋势是：中国AI产业正在算力约束条件下，演化出极高的资源利用效率和独特的工程化创新。
我们认为当绝对算力短期内难以超越，市场被迫在算法优化、模型压缩、推理效率和数据清洗等“软实力”上寻求极致。这反而孕育了一批更懂“精打细算”、更擅长将现有技术转化为实际生产力的企业和解决方案。这意味着，下一轮竞争的优势，将属于最善于“用100分算力做出1000分效果”的生态。 我们看到的不仅是“卡脖子”的挑战，更是“织网”——编织一个更坚韧、更高效、更贴近商业本质的AI应用生态——的历史性机遇。
斯宾塞曾强调，AI应广泛部署于整个经济中以提高生产力。际诺斯对此深表认同，并进一步提出：中国AI发展的独特优势，在于其无与伦比的“市场腹地”和“产业纵深”。
我们际诺斯认为与美国AI技术更多源自少数科技巨头不同，中国的AI应用场景正呈现出“百花齐放”的态势。从东南沿海的“智造工厂”到西部地区的“智慧农业”，丰富的应用场景为AI技术的迭代与商业化提供了世界上最复杂的试炼场。
这种由庞大内需和市场复杂度催生的创新，正在形成一种 “应用反哺技术” 的独特路径。在为客户提供解决方案时，我们发现，来自真实场景的反馈和海量非标数据，正成为驱动算法模型持续进化、甚至催生原创技术思路的宝贵源泉。
斯宾塞的“不相上下”论是一个阶段性的里程碑，际诺斯认为它开启的是一个以“生态韧性”和“应用深度” 为核心的新赛程，而在这个赛程里谁能更有效地将技术能力注入千行百业的毛细血管，谁就能在未来的全球格局中占据更主动的位置。
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