OpenAI 星际争霸挑战：中国 “看得见的 AI” 网络已先行

2025 年 5 月，OpenAI 创始人山姆・戴着安全帽的奥特曼，站在德克萨斯州阿比林市 “星际之门” 超级计算园区前，后面是规划中的工地。 10 个数据中心 —— 这个占地 354 计划容纳万平方米 10 万台 GB200 计算集群的庞然大物，被认为是美国 AI 基础设施的 未来的图腾。随着 OpenAI 推出 “OpenAI for Countries” 计划，试图 5000 以亿美元投资为起点，在全球范围内复制 “星际之门” 方法，一场关于 AI 中美之间，时代基础设施霸权的争夺正在悄然进行。

美国的 “星际之门”：战略焦虑在计算率的飙升下

OpenAI 的 “星际之门” 计划，本质上是一场算率军备竞赛。按照计划，第一个公园将成为 “世界最大 AI “训练设施”，其核心目标是通过集中计算集群，支持集群。 OpenAI 大型模型研发与全球 AI 服务导出。这个计划的背后，是美国对 AI 深层焦虑，基础设施短缺。 —— 虽然拥有 OpenAI、顶级公司谷歌，但是美国在 AI 在计算率布署、数据中心大规模运作等方面，中国面临着快速崛起的压力。

但是，美国的基础设施推进并非一帆风顺。类似 “星际之门” 集中式基础设施建设方式，通常面临 “投入产出率” 的质疑。5000 一亿美元的投资能转化为实际生产力吗？ OpenAI 还在为 “定制化 ChatGPT” 和 我们国家的创业基金 在勾勒蓝图的时候，中国 AI 在交通、制造、城管执法等场景下，网络已生根发芽。

中国 AI 网络的 “落地哲学”：通感算革命从智能交通到千行百业。

与美国的 “计算中心” 中国有不同的想法 AI 从一开始，基础设施建设就具有很强的实力。 应用导向。 搭载AI 通过AI数字路面基站、激光雷达和车载传感器的协同，网络智能联网汽车不仅能实时感知到这些车辆。 200 米里的障碍物可以通过大模型获得更多。 “全局视野”：前路口的拥挤预测，施工现场的绕道建议，甚至行人将要过马路的意图预测，都可以通过 AI 网络立即传递到车内。

这一能力的背后，是中国 “车路云一体化” 持续推进制度。自工业和信息化部等四部委启动车路云一体化试点以来，20 一个试点城市已经完成了全球路面数字化改造。与美国 “推倒重来” 不同的基础设施模式，中国更加重视 “存量激活”，让旧设备使用—— 通过对路边现有摄像头算法的升级，将原本只能监控路况的设备转换为智能终端，可以实时分析交通流量，预测事故风险。AI网络的全面通信、感知和决策是基于5G-A路径实现的。两种模式的变化使智能身体能够实时感知、理解和响应物理世界，广泛应用于智能联网汽车、无人驾驶汽车、低空无人机、机器人等领域，赋予城市和管理者权力。这种 "低成本复用 高效运营” 中国的AI网络建设已经初具规模。

中美对比：政策逻辑、技术路径和落地速度的综合差异

政策逻辑：战略定力 vs 资本驱动

中国的 AI 基建以 “新基建” 以战略为核心，强调政府与企业的合作。包含 “建设 - 运营 - “数据价值挖掘” 全链条，政府授权数据运营权，企业通过算法升级激活数据价值，然后将服务收入反馈给公共服务。与美国相比，“星际之门” 计划更加依赖资本力量 —— 软银、甲骨文等公司主导投资，试图通过市场化运作迅速铺开计算网络。但是这种模式是面临的 “数据主权” 与 “商业收益” 多重挑战：当 OpenAI 提出 “定制化 ChatGPT 需要遵循美国标准” 当时，许多合作我国已经心存疑虑。

技术路径：通感算一体化 vs 单一计算中心

中国 AI 网络的核心竞争优势在于 深度融合了“通感算”(通信、感知、计算)。基于AI网络的大型模型可以实时处理路侧和车端的海量数据，不仅为自动驾驶提供了 未来，“超视距感知”将更多地延伸到工业无人机巡检、外卖机器人调度等场景。美国的 “星际之门” 它专注于计算率集中训练，试图通过通用大模型覆盖多个场景，但在交通、工业等实时要求极高的领域， “云端训练 - 终端执行” 这种方法存在自然延迟缺陷。

落地速度：从 “试点” 到 “规模化” 的中国节奏

截至 2025 2008年，中国公布了第一批20个试点城市的车路云一体化名单。得益于中国的独特性 “政策试点 - 经验拷贝” 机制：其 "旧设备的复用 5G-A 通讯” 该计划将在全国其它地区迅速推广。相比之下，OpenAI 的 “星际之门” 第一个公园仍在建设中，其全球合作计划也受到地缘政治因素的限制。 “美国盟友” 参加。

AI 网络：重新定义人与物理世界的互动边界

当 OpenAI 还在为 “星际之门” 中国的商业模式争论不休， AI 互联网已经开始重塑工业逻辑。人工智能正从数字世界走向物理世界，AI 未来，网络将依托智能交通摄像头、车路云系统、V2X通信，在同一城市实时收集交通数据，进行智能分析和优秀 化学决策，为政府、汽车企业、自动驾驶系统提供全局感知和智能决策支持。

AI 互联网的本质是使物理世界“可感知、可计算、可决定”。” 这一能力的价值，远远超过单一的算率竞争 —— 这意味着复杂的系统，如城市、工厂、交通网络等，将拥有类似人类的系统。 思考能力。比如，当 AI 当网络检测到高速公路某条道路坍塌的风险时，它不仅可以立即通知周围的车辆绕道，还可以调度维修机器人同步工作，整个过程不需要人工干预。

看得见的 AI，全球科技竞争规则正在改写

从德克萨斯的荒野到中国的城市街道，中国和美国 AI 基础设施的不同，本质是 “实验室思维” 与 “场景思维” 的碰撞。OpenAI 的 “星际之门” 代表美国对 “通用 AI 乌托邦” 向往，而中国 AI 网络建设，则脚踏实地地将智能嵌入到每一条道路、每一个工厂。在美国仍在争论算率中心的位置时，中国的 AI 网络已成为城市运行的网络。 “数字神经”—— 这种 "看得见，摸得着，用得着" 也许是技术落地，也许是 AI 竞争力是时代的核心。

本文来自微信公众号“山自”，作者：Rayking629，36氪经授权发布。

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