全世界砸钱搞AI的国家，全白忙活了！
6月12日，也就是日本万亿日元AI计划落地半年、莫迪高调喊出印度要跻身AI超级大国、加拿大刚砸20亿加元推出国家AI战略的节点上，香港《南华早报》曝出扎心结论：全都是无用功。

如果你去看一下过去半年各国在AI上的动作，场面堪称“赛博军备竞赛大阅兵”。

日本的万亿日元AI扶持计划周期为五年，年均投入规模与中美两国的AI研发投入存在数量级差距。

落地半年以来，日本核心进展为软银联合本田、索尼、NEC等本土企业组建合资公司，投入百名研发人员攻关本土大模型，其规划目标为2030年推出参数规模1万亿的基础大模型。

而在6月8日，中国深圳的科研团队依托国产昇腾算力芯片，已完成1.6万亿参数大模型的全参数后训练，在模型规模上已经超出日本长期规划目标的六成。

与此同时，日本高端AI芯片、核心算力集群高度依赖美国供应链，本土未形成完整的算力产业链，日语高质量训练语料储备也存在明显短板，日本数字大臣近期也公开提及本土AI发展滞后的风险，现有投入难以支撑其追赶上中美两国的技术步伐。

印度虽提出AI超级大国的发展目标，但其官方批复的AI专项财政拨款约12.5亿美元，整体投入规模远低于中美两国。

当前印度AI领域的大额投资多来自美国科技企业，微软、Meta等企业纷纷在印度布局数据中心，相关算力设施与技术均由外资主导，印度主要提供市场、人力与土地资源，并未掌握核心的算法与芯片技术。

印度AI发展路线此前长期偏向小型语言模型，直至近期才调整目标，计划在2026年底推出对标国际顶尖水平的本土大模型。

但印度国内语言种类繁杂，统一的高质量训练语料库建设滞后，同时高端AI人才大量流向美国硅谷，仅靠政策口号与外资投入，难以支撑其建成独立的AI产业体系。

加拿大于6月4日正式发布“全民人工智能”国家战略，计划投入超20亿加元构建本土AI生态，核心目标包括扩充主权算力、扶持本土AI企业、提升产业渗透率。

但加拿大AI产业长期面临人才与企业外流的问题，近七成本土AI创业团队最终会将总部迁至美国，依托硅谷的资本与市场资源发展。

当前加拿大本土企业的AI采用率仅为12%左右，国内市场规模有限，无法支撑大模型研发的成本回收。20亿加元的投入主要用于算力基础设施建设与企业扶持资金，可投入底层技术研发的资源十分有限，其AI产业整体依附于美国技术生态，难以实现真正的技术主权。

当前全球AI产业已形成中美双寡头的竞争格局。斯坦福大学《2026年AI指数报告》数据显示，中美两国顶级大模型的综合性能差距已缩小至2.7%，双方均处于全球AI技术的第一梯队，与其他国家存在明显的代际差距。

应用规模层面，2026年6月第一周，中国AI大模型单周调用量达14.19万亿Token，为美国的4.4倍，连续六周位居全球首位。

中美两国均具备完整的AI产业链支撑与庞大的统一市场，中国实现了从自研芯片、算力集群到全行业应用场景的全链条布局，美国则在底层算法与高端芯片领域保持优势，双方庞大的人口规模与市场体量为AI训练提供了充足的数据资源。

AI产业发展需要数据、算力、人才、市场形成正向循环，中等强国普遍存在产业链不全、市场规模不足、人才流失等短板，单纯依靠资金投入难以突破结构性壁垒，无法撼动中美两国的AI产业地位。