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> 厂商新闻《读懂AI本质，才明白刘庆峰为什么说马斯克不懂AI》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-08-27 23:14

• 编辑:CN

 当全球AI竞争进入深水区，成为大国科技博弈的核心战场。马斯克不懂AI？刘庆峰指出的，或许是商业天才的致命软肋。

 

  作者|杨   铭

 编辑|刘珊珊

 

“马斯克实际上对人工智能，我不认为他真的懂。”

 

今年6月，科大讯飞董事长刘庆峰与正和岛总编辑陈为对话中，提及的这句话，被断章取义后，曾在网络上引发热议。

 

乍听此言，许多人的确会感到诧异——埃隆·马斯克，这位被誉为“现实版钢铁侠”的天才人物，从电动汽车到可回收火箭，从星链到脑机接口，几乎以一己之力重塑了多个科技行业，无一不是AI技术的前沿应用，怎么可能不懂AI?

当舆论沉淀，当我们重新审视全球AI竞争的底层逻辑，结合近期中美AI政策的重大调整、科大讯飞2025年上半年业绩，以及马斯克与特朗普决裂等一系列事件，或许能更冷静地理解刘庆峰的判断：

刘庆峰绝非博眼球的妄言，而是指出马斯克AI发展模式中的关键缺失——他懂技术、懂商业，但可能并不真正理解AI与国家战略之间的深刻关联。正如亨利·基辛格在《人工智能时代》中写道：技术越强大，就越需要被嵌入一个可持续的政治与道德框架。

 

在普遍认知中，AI的确是技术突破、商业应用问题。但事实上，全球AI竞争早已进入国家战略主导的新阶段，成为大国科技博弈的核心战场。对政治上表现得很天真，在技术狂热中迷失了对国家战略敬畏的马斯克来说，这种“不懂”恰恰暴露了他在宏观格局上的局限性。

 

01  AI早不是“技术至上”的游戏

 

2025年，正在成为全球AI竞争的分水岭。

 

7月，中美两国几乎同步推出重磅AI战略。中国发布《人工智能全球治理行动计划》，以13条具体举措，勾勒出中国在全球AI治理上的系统设计和前瞻思考。美国则发布《赢得AI竞赛：美国AI行动计划》，力求重塑并强化美国在全球AI的领先地位。

 

宏观看，两国AI政策存在明显差异。美国明确将中国标记为AI“世纪竞赛”的“首要战略竞争对手”，仍以技术保护和封锁围堵为主。中国则鲜明体现出共赢公平、自主可控、开放合作。

 

这再次印证，AI竞争已超越企业间的市场行为，全面上升为国家战略层面的对抗。而根据斯坦福大学发布的第八版《2025年AI指数报告》，全球范围内自2023年以来，提及AI立法的国家数量增加了21.3%，这一数字比2016年增长了9倍。另外，美国、加拿大、法国、印度、沙特阿拉伯、中国等均有大手笔AI投资启动。

 

这揭示了一个现实，对所有科技企业来说，若想持续发展，就必须将国家战略和政策导向作为核心决策背景。

 

事实上，它们不仅被政策影响，更已在被政策塑造。

 

在美国，虽然英伟达、OpenAI、谷歌、微软、AMD等公司主导技术方向，但美国政府通过采购和监管，直接影响决策。最典型的就是英伟达，被美国政府简单粗暴一刀切，直接卡死高性能 AI 芯片的对华出口。而根据特朗普最新要求，英伟达和AMD想把自家AI 芯片卖到中国，要给美国政府交15%的“过路费”。

 

在中国，由于英伟达备受争议的“后门问题”，以及国产化之路的必然，工信部近日要求阿里、腾讯解释为何继续采购英伟达H2，体现出对供应链自主与安全的高度关注。

 

在此背景下，马斯克却像中了邪，一头扎进美国政治泥潭。先全盘梭哈特朗普，后又激烈反对其政策甚至扬言另立第三政党。不仅两人从亲密无间到彻底决裂，马斯克如今更是树敌无数。

这种政治上的反复与天真，正在实质性冲击马斯克的商业版图。特斯拉销量暴跌，市值一夜蒸发5700亿；SpaceX的星链要被重估，采购订单甚至可能被暂停。当然还包括专注于AI领域的xAI，融资前景也被打上问号——资本市场开始警惕“马斯克风险”，其卓越的商业能力，可能因其政治上的任性，让投资者付出沉重代价。

02中国AI战略选择：与国家需求同频共振

 

客观来看，面对全球新一轮生产力革命，中美AI产业呈现出截然不同的发展路径。

 

“真正的巨头，不是与趋势对抗，而是与国家共进。”相比之下，中国AI企业经历大模型初步爆发后，全面转向“应用为王”战略阶段——强调将技术成果嵌入具体场景，实现规模化产业应用，构建可持续的商业闭环。

这一差异化路径，既受限于芯片算力等关键领域仍被“卡脖子”的现实约束，更源于国家AI战略的需求逻辑。今年7月，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》就指出（下称《意见》），要深入实施“人工智能+”行动，真正成为可以下沉到千行百业的生产力引擎。

越来越多的中国AI企业，加速深入政务、教育、金融、医疗、工业等垂直领域，致力于打造“更懂中国业务”的AI解决方案，服务国家多元化战略需求的同时，构筑自身护城河，形成业绩增长的“飞轮效应”。

 

这条路径中，被视为“人工智能产业国家队”的科大讯飞，可视为典型代表。其2025年上半年财报可以看出，公司营收首次突破百亿元，同比增长超过17%，净利润虽仍未转正但已大幅收窄，经营现金流持续改善，显示出规模扩张向价值兑现的关键转型。

 

其中，AI+教育业务收入增长23%，AI医疗业务增长21%，毛利同比提升25%。这组数据背后，正是中国AI企业深度融入国家战略的典型路径。

 

AI教育，国家当前非常重视的两大核心领域。教育部推出的“101计划”明确提出，“专业结构要向国家急需方向倾斜”，话说得很直接——人工智能不是选修，而是刚需。

 

科大讯飞通过AI技术深度嵌入教学流程、考试评价及课堂改革，其产品已覆盖全国32个省级行政区、超过5万所学校，服务师生1.3亿人。不仅在用技术提升教育效率，更在系统性参与教育政策的落地和优化，实现技术与制度的双向赋能。

 

AI医疗是“健康中国”的核心引擎。国家及相关主管部门制定了一系列的支持、指导和规范类政策，《意见》就明确促进AI大数据模型的医疗场景应用，推动AI医疗在基层医疗领域覆盖等等。

讯飞以星火大模型为基座，构建服务政府、医院和消费者的业务矩阵。其AI辅诊系统已进入全国近700个区县、超7.5万医疗机构，累计提供辅助诊断超过10亿次，显著助力医疗资源的均衡配置。

此外，在智慧城市、工业、金融等赛道上，科大讯飞也通过“1+N模式”，逐渐打破应用壁垒，形成G、B、C三端均衡发展的营收结构（占比分别为26%、42%、32%），通过对“人工智能+”行动的持续推进，驱动产业升级与重塑核心竞争力。

这种从“技术理想”到“场景深耕”的转变，并非偶然。回溯移动互联网时代，中美生态分野便已显现：美国主导操作系统、底层协议与标准制定，而中国凭借抖音、微信等超级应用，成为全球级的用户平台，切实改变着生活、产业和经济。

 

如今在AI时代，中国企业再次选择以应用撬动市场、以场景反哺技术，走的是一条与国家发展需求同频，与产业转型共振的道路。

 

03忽视国家战略，注定难走远

 

但和移动互联网时代不同的是，如今中国AI，也在积极构建原生AI体系，打造AI创新底座。

 

比如算力——这一支撑AI算法运行和数据处理的基础设施上，中美两国在算力、算法等维度差距不断缩小。工信息部数据显示，截至2024年底，我国算力总规模达280EFLOPS，其中智能算力占比32%，稳居全球第二。

 

但无论如何发展，自主可控、底座可信、安全规范都是破解“卡脖子”困境唯一路径，是中国AI战略的重中之重。这是近年出台所有AI政策的核心，也是在为企业划定着清晰的发展框架。

当下，坚持自主创新、坚持全栈AI自主可控的企业，阵容越来越庞大，华为、中科曙光、寒武纪、中芯国际等等，都是其中的典型。

当然也包括科大讯飞——它是第一家同时也是目前唯一一家提出要构建起全栈自主可控大模型生态的科技公司。迄今为止，科大讯飞推出的星火大模型仍然是国内唯一一个拥有从芯片、算力、算法到应用全栈自主可控的全国产大模型。

 

“没有自己的算力底座和技术生态，就等于在别人的地基上建高楼，随时可能塌掉。”刘庆峰曾如此表态。

 

从价值角度看，最难的攻坚道路，也在反哺企业生态。如今，讯飞星火大模型在翻译、数学、推理等核心领域构建大模型能力，保持人工智能业界第一梯队水平。

 

分析人士认为，随着公司战略聚焦、经营质量提升的举措不断深化，讯飞经营基本面和健康度持续提升，有能力去把握更大的产业机遇。比如，星火大模型在教育、医疗、央国企等行业赛道的红利持续保持落地，开发者生态保持良好态势，有机会伴随“一带一路”，在国产大模型出海上获得新的增量空间。

这些都在证明，中国发展AI的行之有效，既满足国家需求，也符合AI企业长远发展的利益。未来，我国AI战略仍然会发挥政府主导、产业协作等方面的优势，进一步推动AI产业发展。

 而对企业来说，这种从底层出发、向上生长，和社会治理深度融合的逻辑，也许是中国AI产业最真实，也最可持续的出路——这和马斯克商业本质完全不同，后者仍然遵循“技术创新－商业应用－市场垄断”硅谷传统路径，依赖的不过是市场驱动和技术霸权。

两种模式，孰优孰劣尚无定论，但可以肯定，任何模式下，忽视国家战略的企业，都注定难以走远。

结语：

 

AI本质，从不止于技术。它关乎自主、安全、秩序和未来世界的塑造权。

 

当下全球AI竞争已进入深水区。有必要再次强调，单靠技术理想主义或商业冒险精神，已无法应对地缘政治、伦理规范和社会治理的多重挑战。马斯克或许需要补的，正是关于“AI与国家战略”的课，理解国家需求与技术创新同样重要。

 

“不谋全局者，不足谋一域。”中国AI企业崛起之路，从来不只是技术的赛跑，更是战略的顶层较量。

 

或许，这就是刘庆峰那句话的真正含义。哪怕这种路径，“颠覆式创新”诞生会更艰难，但却能保证AI技术在安全、可控框架下实现可持续发展。在全球AI竞争的大棋局中，有时候，“慢就是快，稳就是进”。

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