相比之下，美国虽然拥有谷歌、Meta、微软等科技巨头，但其国内市场高度碎片化，各平台间数据壁垒森严，缺乏统一的数据治理体系。这就导致即便算法再先进，也难逃“巧妇难为无米之炊”的困境。

其次，中国政府对AI发展的顶层设计清晰有力。《“人工智能+”行动》明确提出，到2027年实现AI与实体经济深度融合，2030年全面赋能经济社会各领域，2035年建成全球领先的智能社会。围绕“模型、数据、算力、人才、开源、安全”六大底座，政策层面配套推出专项资金、税收优惠、金融支持工具，极大降低了企业研发门槛。

更重要的是，中国的法律制度为AI创新提供了稳定预期。《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列法规，既划定了红线，又释放了空间，使企业在合规前提下敢于投入长期研发。反观美国，近年来频繁出现TikTok禁令风波、算法审查争议、数据跨境流动限制等问题，政策摇摆不定，严重干扰企业战略布局。

还有一个容易被忽视但极其关键的因素：中国AI的应用场景极其接地气。当硅谷还在讨论如何把大模型卖给B端客户时，中国的AI早已深入田间地头、工厂车间、社区医院。比如，农业无人机搭载视觉识别模型自动喷洒农药；制造业机器人通过语音指令完成复杂装配；基层医疗机构使用AI辅助读片提升诊断效率……这些真实世界的反馈循环，不断反哺模型迭代升级，形成“数据—模型—应用—新数据”的飞轮效应。