英媒：几乎从中国经济奇迹诞生之初，西方世界就一直在预言它的终结，而中国却成长为世界工厂，并掀起一场革命。这句话是英国《卫报》专栏作家拉里・埃利奥特 9 月 3 日文章里的原话，读起来挺扎心，毕竟唱衰这件事，西方媒体干了几十年，账本却越翻越薄。

去年 7 月，月之暗面的 Kimi K3 上线两天就被挤爆，免费用能顶 OpenAI 最新版 ChatGPT，这事当时确实火了一阵。

但把镜头拉远一点看，这只是冰山一角。今年 1 月公布的测算数据显示：中国 2025 年 AI 核心产业规模已经突破 1.2 万亿元，同比增长 40%，企业数量超过 6000 家，国产开源大模型全球下载量破了 100 亿次，AI 专利占全球六成。

这几个数字放一起，比任何唱衰唱好的文章都有说服力。

这些数字背后其实有一份规划兜底。2025 年 8 月，国务院印发了《关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》，要求 AI 跟经济社会各行业深度融合，同时把立法、伦理规则这些配套一起补上。

今年是 "十五五" 开局第一年，AI 被明确写进产业发展、社会治理这些大盘子里。换句话说，中国这波 AI 起势不是企业单打独斗冒出来的，是有文件、有节奏在后面推着走的。

更值得注意的是速度。据全球 API 聚合平台 OpenRouter 监测，今年 3 月中国大模型周调用量冲到 4.69 万亿 token，在该平台统计口径下连续两周超过美国，全球调用量前十的模型里中国占据六席；该统计仅覆盖 API 接口流量，不包含私有化部署、独立 C 端应用的调用。

MiniMax M2.5 推理成本只有 GPT‑4 Turbo 的八分之一，中文方言识别准确率能到 98.2%，十万字的文档摘要不到半分钟就出来。

智谱的 GLM‑5‑Turbo 能自己整理热点、做 PPT、传网盘、发邮件，一条龙不用人管；小米的 MiMo‑V2‑Pro 一次能啃两千页 PDF。

今年春节，海淀出的机器人小盖上了春晚，盘核桃、叠衣服、串烤肠，动作看着挺像那么回事，弹幕里都在打趣它比人还勤快。

这些进展跟《卫报》文章里提到的紧跟技术前沿、向全球输出模型、参与制定国际标准那套打法基本对得上，只是落到细节上，比原文说的要具体得多。

文章里还提了一句，说美国正跟加拿大打关税战，这个时候不该到处树敌，本该多拉盟友 —— 放在 AI 这场竞争里看，这句话分量更重，毕竟标准和生态这种事，从来不是一个国家能自己关起门定下来的。

华尔街这边的情绪跟文章判断的方向也差不多，只是更纠结。今年美银的调查里，基金经理最担心的头号风险就是 AI 泡沫，BCA Research 的首席策略师 Berezin 干脆放话，说 AI 热潮今年会褪色，科技巨头的资本开支和折旧压力已经压过了它们去年的总利润。

华尔街投行的年度目标价倒是一个比一个乐观，标普 500 有的喊到 7600 点，有的喊到 8000 点，可越乐观，摔下来的时候越难看。国内不少大模型推出免费版本，同时把推理成本压到很低，给全球 AI 估值逻辑带来新的变量。

制造业那条线，卫报讲的德国选择党崛起、机床摆脱进口依赖，都是老账，这里不重复。倒是英国自己那本账更值得翻一翻：从 1970 年代末放弃制造业到现在，快五十年了，制造业占 GDP 比重一路往下掉，靠金融业撑门面，真到再工业化这一步，才发现基础设施、技工、供应链全断了档。

反过来看中国这五十年，产业政策换了好几轮打法，方向却没怎么变过，从代工厂一步步走到现在这一步。

AI 这场牌局才刚开局几年，谁能笑到最后还不好说。国产开源低价模型的崛起，已经给全球 AI 估值体系带来新变量，也给押注美国 AI 持续领先的资本，提出了现实问题。

参考来源：《卫报》2026‑09‑03，Larry Elliott 专栏 China’s demise was gleefully predicted by the west – meanwhile, it built an AI revolution。