据招银国际研报，截至2026年4月，中美顶尖语言模型智能水平差距已由2025年3月的约20分收窄至个位数。在视频模型领域，中国厂商表现更优，部分前沿产品已实现领先。这意味着，中国AI正从"追赶者"向"并跑者"转变。
一、差距收窄的背后
一、技术积累释放
中国AI企业在算法、算力、数据三个核心要素上的投入开始显现效果。
一、应用场景优势
中国拥有海量的应用场景，为AI技术提供了丰富的训练场。
一、政策支持力度
"人工智能+"行动深入实施，为AI产业发展提供了有力支撑。
二、中国AI的三大优势
一、优势一：应用落地快
中国在AI应用落地方面具有天然优势。电商、金融、医疗、教育等领域的应用场景丰富，AI技术可以快速落地。
一、优势二：数据资源丰富
中国拥有庞大的互联网用户，产生了海量的数据，为AI训练提供了丰富的资源。
一、优势三：产业链完善
从芯片、算法、平台到应用，中国AI产业链已经比较完善，形成了完整的生态。
三、关键进展
一、通义大模型调用量登顶
阿里云Qwen3.6-Plus上线OpenRouter平台后，调用量激增711%，单日调用量突破1.4万亿Token，登顶OpenRouter日榜榜首。
一、智能算力规模超1590 EFLOPS
中国智能算力规模超过1590 EFLOPS，建成万卡智算集群42个。
一、国产开源大模型下载量破100亿次
国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次，中国已成为AI专利最大拥有国。
四、从"追赶"到"并跑"的标志
一、标志一：技术指标接近
在大模型核心技术指标上，中国已经追平甚至部分超越美国。
一、标志二：商业化领先
在AI商业化应用方面，中国已经形成自己的路径和优势。
一、标志三：生态体系成熟
中国AI产业生态已经比较完善，从技术到应用形成闭环。
五、面临的挑战
一、挑战一：核心芯片依赖
高端AI芯片仍然依赖进口，这是中国AI产业发展的"卡脖子"问题。
一、挑战二：原创技术不足
在算法创新、理论突破方面，中国与美国仍有差距。
一、挑战三：国际竞争加剧
AI已成为大国竞争的核心领域，国际环境复杂。
六、给企业的建议
一、建议一：加大研发投入
技术是核心竞争力，要持续加大研发投入，特别是原创技术研发。
一、建议二：深耕应用场景
利用中国应用场景丰富的优势，深耕垂直领域，形成差异化竞争。
一、建议三：布局海外市场
随着技术实力的提升，中国企业应该积极布局海外市场，参与全球竞争。
七、展望：从"并跑"到"领跑"
中国AI产业已经进入"并跑"时代，下一步的目标是实现"领跑"。这需要持续的技术创新、生态建设和国际合作。
预计到2028年，中国有望在AI核心技术领域实现突破，真正成为全球AI创新高地。
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