当前，人工智能（AI）领域的竞争座次已趋于明朗，主要由中国与美国企业主导。根据华西证券在11月6日发布的数据，截至2023年6月，中国的智能算力规模已达到2185 EFLOPS，同比增长177%；同时，首个全国产的10万卡超集群已投入使用，展现出芯片、存储及网络全栈的自主能力。这一现象引发了人们对欧洲、日本、俄罗斯及英国等国家在AI竞争中缺席的思考。

首先，需要明确的是，这些国家并非缺乏科研人才或工业基础，而是面临更为复杂的系统性挑战。AI竞争的门槛已经从“谁拥有优秀的模型”转变为“谁能够将电力、土地、人力、网络与产业需求构建成完整的供应链”。这一链条的任何环节若出现断裂，整体系统将无法高效运转。中国在这方面的成功经验在于，形成了国产算力与实际产业需求之间的紧密闭环。这一过程看似是单个技术和工程细节，实际上构成了一个完整的循环：国产芯片的投放促进了模型训练，进而推动了实际业务的实施，最终产生的收益又转化为对下一代技术的再投资。

其次，根据穆迪的数据，美国六大云服务商在2026年的资本支出预计将超过7850亿美元，这一数字为中国顶尖企业的六倍。然而，在数据中心的装机容量上，美国仅为中国的1.9倍。这表明，相同的资金在中国能够实现更多实实在在的建设。美国面临的问题并不在于资金或芯片的缺乏，而是缺乏将已经投入的资金转化为稳定运转的基础设施的能力。根据巴克莱在11月5日的调研报告，数据显示，美国的数据中心项目在许多情况下由于审批效率降低而遭遇延误，超过85%的项目申请建设保险时出现延期，进一步影响了整体进度。 谈球吧

此外，欧洲在AI领域的情况同样不容乐观。当前，欧洲在全球AI算力中所占比例仅为约5%。到2024年，美国产出了40个知名AI模型，中国则有15个，而欧洲仅有3个。在过去五十年内，尚未有一家新创立的欧盟企业市值超越1000亿欧元，反观美国却涌现出多家市值过万亿的巨头。尽管欧洲拥有37万亿欧元的储蓄，但缺乏有效的投资渠道使养老金与保险资金进入新兴科技股权市场，导致有潜力的项目无法获取资金支持，同时资金充裕的领域又回避风险，从而形成了链条的断裂。

在俄罗斯，AI发展的障碍更加显著，其全球AI指数排名位列第31位，最先进的超级计算机仍停留在V100和A100的技术水平，AI风险投资水平仅为全球水平的1/87。尽管俄罗斯拥有算法领域的人才储备，其发展却受限于缺乏本土半导体产业，阻碍了研究成果向市场产品的转化。

日本在AI领域的表现相对体面，全球AI指数排名第11。然而，其核心的国产AI计算基础设施仅有约2.75万台GPU，并且在半导体、权重公开及电力制度等多个层面存在对外依赖或制度空白。尽管日本在机器人和精密制造领域表现卓越，但其在AI竞赛中却缺乏构建从芯片到应用的完整体系。 谈球吧

综上所述，中美之外的国家在AI领域的缺席，反映出AI发展的内在逻辑已经由单一技术问题转变为复杂的系统工程问题。这一过程需要综合考虑芯片供给、能源配套、审批效率、资本耐心及产业消化能力等诸多因素，突显了中美在全球AI竞争中的主导地位。

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