據美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）最新報道，中美兩國在人工智能領域的競爭格局正呈現出顯著差異。中國初創企業月之暗面研發的開源模型Kimi K2 Thinking近期引發關注，該模型在多項基準測試中表現優異，其訓練成本卻不足500萬美元，這一數據與美國同行形成鮮明對比。

高盛上周發布的報告引用了Artificial Analysis的最新排名數據。在智能指數測評中，Kimi K2 Thinking以67分位列全球第三，緊隨GPT5之后。值得關注的是，中國研發的Qwen、DeepSeek等模型同樣在該測試中與美國頂尖模型比肩，展現出中國AI技術的快速崛起。

報道指出，中美兩國在AI基礎設施建設上采取截然不同的策略。美國企業主要依賴信貸融資建設大型數據中心，而中國公司則通過優化資源配置實現高效發展。中國AI企業不僅使用性價比更高的芯片，還通過精簡基礎設施降低運營成本，這種差異在資本投入上體現得尤為明顯。

數據顯示，美國云計算巨頭預計到2027年將在數據中心建設上投入近7000億美元，而中國頭部云廠商的同期總投入預計約為350億美元。這意味著美國在該領域的資本支出是中國的20倍，但雙方模型的實際性能表現卻趨于接近。這種投入產出比的顯著差異，正在改變國際市場對AI競賽的傳統認知。

華爾街分析人士對此表示擔憂。隨著美國科技企業持續通過債務融資支撐AI發展，市場對高額融資交易的敏感度日益提升。當前環境下，投資者開始重新審視中美AI發展模式的可持續性，中國以較低資源投入實現技術突破的路徑，正引發全球資本市場的深度思考。

這種發展模式的差異不僅體現在資本投入上，更反映在技術路線選擇中。中國AI企業通過算法優化和資源整合，在保持競爭力的同時有效控制成本。而美國企業的大規模資本投入模式，正面臨市場效率評估的嚴峻考驗。