賽跑有終點，演化沒有：從「蘭德RAND」報告看中美AI產業的發展與競爭

世界知名的智庫「蘭德」（RAND）對於中美兩國在人工智慧的發展與競爭，利用AI工具進行研究，收集與分析了最新的產業數據，於2026年8月出具一份報告（原文網址，請見參考資料）。

該報告指出中美的AI產業，展現出不同的生態演化路徑。雖然兩國底層皆以 Transformer 模型架構與基礎模型開發為主，卻在應用上與實體化，呈現出結構性的分化。

簡言之，就是都是來自同一個祖先，但是為了適應不同的，環境，各自找到了自己生命的出路。

比較兩國產業發展路徑如下：

• 美國是純軟體與知識導向，強調如何透過軟體傳遞人工智慧的價值。約61% 的 AI 企業屬於純軟體模式，僅約 2% 涉足人形機器人。數千億美元的資本是押注押注於醫療、科研與資安等知識密集領域。
• 中國是具身智慧與實體導向，強調如何透過硬體展現人工智慧的價值。所以，深度融入製造、交通與能源等實體經濟，與美國大不相同，僅 26% 為純軟體企業。例如，2026 年上半年具身智慧產業融資，已達九百多億人民幣，是2025年同期的五倍，已有超過 140 家人形機器人公司、以及 330 款以上產品。

以上的兩種演化路徑，主要是源於兩國不同的本土環境。美國具備高價值的知識工作者、以及成熟的企業軟體市場；然而中國擁有全球最大的製造業基地、以及自動化生產設施。

兩國策略各自伴隨著風險與機遇，現階段無法比較輸羸，因為兩者不是跑在同一個賽道上，是各自的演化，各自成長為適應當地環境的形態。

若就最大的風險而論（參考 香港01，2026）：

• 中國模式：中國當前面臨的過度擁擠、產能過剩風險，同時，客戶訂單主要來自於科研機構與教育單位，缺乏真正的商業化，若要突破市場瓶頸，必須付出極為昂貴的代費。
• 美國模式：軟體交付的利潤很大，具備極高的資本效率，但是，如果未來的 AI 突破創新，必須倚賴實體互動時，則可能面臨生態圈上的結構性缺陷。

最後，Rand報告有幾點啟發：

• 技術同源，形態分化：中美兩國在底層技術上高度相似，但最終交付與應用形態出現顯著差異。
• 美中路徑與佈局差異：美國聚焦於軟體與知識工作；中國側重於具身智慧與實體產業。
• 適應輻射而非單一賽跑：兩國 AI 的發展，如同達爾文雀鳥在不同島嶼演化出不同的喙，各自適應本土的市場與產業環境，無所謂絕對的先進與落後。（關於「適應輻射」與「達爾文雀鳥」，請見參考資料附上的維基百科）
• 美國缺的，正好是中國有的：若要通往更強的人工智慧之路，最終必須將AI應用在實體環境中。而中國發展的具身智慧，就是美國AI生態圈裡缺少的那一大塊，若日後要填補上，美國必須付出很貴的帳單。
• 利用AI工具的研究倫理：Rand的這份研究，從資料收集、分類、評估、分析、以及結論，都是在AI工具的輔助之下。但是Rand完整揭露研究流程，同時附上完整的AI提示詞，如此的做法，才符合研究倫理。

參考資料：
Rand, 2026. AI Development in the United States and China, 原文可下載 https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA5043-1.html
香港01，2026，《美國蘭德智庫細查逾1000家中美AI公司，發現中美AI的「真正差異」》， https://www.hk01.com/article/60389055?utm_source=01articlecopy&utm_medium=referral
適應輻射，維基百科， https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%BC%BB%E5%B0%84%E9%81%A9%E6%87%89