第254章 课 双峰并峙：中美AI策略的底层逻辑与未来博弈（2/2）

吴劫突然问道：教授，那是不是中国的策略一定比美国好？美国的“AllAI”就没有未来吗？

和蔼教授摆摆手：不能这么绝对！两种策略各有优劣，关键看是否适应时代发展。美国的策略在技术突破初期很有效，能快速抢占技术制高点；但到了应用落地阶段，中国的策略就更有优势。从长远来看，AI的未来一定是“平民化”的，只有让更多人用上、用得好，AI才能真正发挥价值。就像互联网的发展，一开始也是少数巨头的游戏，但最终还是走向了普及，改变了每个人的生活。

叶寒点点头，感慨道：教授，我现在明白了，中美AI策略的差异，本质上是“精英路线”和“大众路线”的差异。美国想靠少数巨头“建高塔”，中国想靠全行业“铺大路”。大路虽然不如高塔显眼，但能让更多人受益，也更可持续。

和蔼教授：总结得非常好！还有一个关键点：中国的“AIall”不是被迫选择，而是主动创新。在被封锁的情况下，中国AI没有抱怨，而是通过低成本创新和开源策略，走出了一条自己的路。这就像杨万里诗里的“溪水”，虽然被万山阻拦，但最终还是“堂堂出前村”。这种“逢山开路、遇水架桥”的精神，才是中国AI最核心的竞争力。

许黑问道：教授，那未来中美AI会走向何方？会不会出现“谁赢谁输”的局面？

和蔼教授：未来不是“零和博弈”，而是“共生共荣”。美国的技术突破能推动全球AI进步，中国的场景落地能让AI真正创造价值。两者相互借鉴、相互竞争，才能让AI行业健康发展。但有一点可以肯定：谁能让AI更好地服务于人类，谁就能掌握未来的主动权。

秦易补充道：这就是易经里的“和而不同”。中美AI策略不同，但目标都是推动技术进步，只要能“和而不同”，就能实现“美美与共”。如果美国能放下“贵族思维”，让AI更多地落地应用；中国能在场景落地的基础上，加强核心技术突破，两国AI就能共同推动第四次工业革命。

和蔼教授：说得太对了！这堂课程，我们从现象入手，拆解了中美AI策略的底层逻辑，用心理学分析了群体认知的差异，用易经解读了发展规律，用哲学探讨了实践价值。最终我们发现：AI的本质是“服务于人”，无论是“AllAI”还是“AIall”，只要偏离了这个本质，就会走弯路；只有坚守这个本质，才能行稳致远。

吴劫笑着说：教授，听了您的课，我再也不觉得AI是高深莫测的技术了。它就是一个工具，就像手机、电脑一样，最终要走进千家万户，服务于各行各业。

和蔼教授：这就是我想让大家明白的核心！技术没有高低贵贱之分，能解决实际问题的技术才是好技术；策略没有优劣之别，能适应时代发展、服务于人类的策略才是好策略。中美AI的博弈，最终不是技术的博弈，而是价值观的博弈——是“少数人掌控”还是“多数人受益”的博弈。

叶寒感慨道：是啊！美国的AI像惊悚科幻片，充满了未知和恐惧；中国的AI像情景喜剧，充满了生活气息和乐观精神。我更看好中国的模式，因为技术最终要回归生活，服务于人。

和蔼教授：说得好！最后我想送给大家一句话：“技术向善，应用为本”。AI的未来，不在资本的炒作里，不在技术的参数里，而在每个行业的落地里，在每个人的生活里。希望大家以后看待AI，不仅要关注技术突破，更要关注它能解决什么问题、能给人类带来什么改变。

（教授顿了顿，目光扫过六位学生，语气意味深长）

和蔼教授：中美AI的赛道已经铺开，未来的竞争还会更加激烈。但无论竞争如何，我们都要记住：技术的终极目标是让世界变得更好，而不是制造分裂和恐慌。希望大家能带着今天学到的跨学科思维，理性看待AI的发展，也为AI的健康发展贡献自己的力量。

结尾考题与互动

和蔼教授：课程的最后，给大家留一道思考题——结合本堂课所学的心理学群体认知理论、易经“穷通变久”智慧与哲学实践论，分析某一传统行业（如农业、制造业、服务业）如何通过“AIall”模式实现转型升级，并预判其可能面临的挑战与解决路径。

（六位学生纷纷拿出笔记本，认真记录下思考题，眼神里充满了思辨的光芒）

和蔼教授：这堂关于中美AI策略的跨学科思辨课就到这里啦！如果大家觉得收获满满，别忘了点赞分享，让更多人看清AI发展的底层逻辑。下节课，我们将深入探讨AI开源生态的商业价值与伦理争议，看看开源如何改变全球科技竞争格局，又面临哪些不可回避的问题。

想知道中国AI如何通过开源“弯道超车”吗？想了解开源背后的伦理困境吗？关注我，下节课不见不散！

★课堂总结:

本堂课以2025年中美AI发展的冰火两重天景象为切入点，通过师生对话的形式，结合心理学、易经、哲学多学科视角，深度剖析美国**“AllAI”与中国“AIall”**两大发展策略的核心差异与底层逻辑。

课程首先厘清美国“AllAI”策略的特点：资本高度集中于“美股七姐妹”等科技巨头，聚焦AI预训练与基础设施建设，却存在应用层投资不足的短板，导致美国经济分化为“AI经济”与“非AI经济”，被高盛、IMF等机构预警泡沫风险。从跨学科角度看，这一模式源于投资者的心理学确定性偏好，却违背易经“剥卦”所警示的“重上轻下”隐患，也偏离了哲学实践论中“技术服务于实践”的核心原则。

接着解读中国“AIall”策略的路径：在技术封锁的背景下，中国AI选择向各行业渗透，催生了AI马桶、AI挖煤、酒店AI知识库等接地气的应用。以DeepSeek、通义千问为代表的企业，凭借低成本创新与开源策略实现突围，不仅降低了技术门槛，还构建了全球化的开源生态。这一路径契合易经“穷则变，变则通”的变革智慧，遵循心理学的群体乐观认知导向，更贴合哲学实践论中“从场景中来、到场景中去”的发展规律。

课程最后指出，两种策略并无绝对优劣，美国模式利于短期技术突破，中国模式更具长期可持续性；AI的终极价值在于“服务于人”，未来中美AI的发展趋势应是“和而不同、共生共荣”，而非零和博弈。