在人工智能发展战略方面，中美两国发展重点存在明显的差异。相对而言，美国目前将重点放在生成式AI上，重点针对C端普通消费者领域。
与美国相比，我国除了发展生成式AI以外，还大力发展AI+，重点针对B端企业用户领域，专注于解决特定的行业问题，为行业赋能，为特定行业或领域定制开发人工智能应用，如医疗AI、金融AI、制造AI等，深圳等城市力推“千行百业+AI”。
目前，在生成式AI领域，美国领先优势较为明显，美国在人工智能芯片和大模型等领域优势明显。但与此同时，美国人工智能产业已弊端频现，产出不但远低于投入。更为重要的是，商业模式不清晰，市场前景未明。
在投入和产出方面，据《华尔街日报》报道，红杉资本透露，美国AI 行业去年仅在英伟达芯片上就花费了 500 亿美元，但产出的营收只有 30 亿美元，芯片花费是营收的 17 倍左右。
在市场前景和商业模式方面，以文本转视频模型Sora为例，虽然Sora的性能明显领先其他文本转视频模型。但巨大的部署成本将使得用户使用成本激增，同时，相对小众和有限的市场将给其未来商业前景蒙上阴影。
据相关市场调查机构的分析报告显示，OpenAI部署文本转视频模型Sora，在峰值期需要72万片英伟达H100AI加速卡。如果按照每片英伟达H100AI加速卡3万美元成本计算，72万片需要216亿美元(当前约1561亿元人民币)，而这仅仅只是H100加速卡的成本。同时，除了AI芯片的一次性投入外，还有电力、服务器、场地、维护、人员、安保等大量费用。如果将这些费用考虑在内，总部署成本将倍增。
目前，Sora最长仅可生成60秒的视频片段，应用场景极其有限。未来，为了实现规模商业化，Sora的性能还需要大幅提升。目前，Sora视频分析对算力的消耗已经远远超过千亿模型，未来，随着Sora性能的持续提升，对算力和电力的需求或将远超预期，部署成本将进一步激增。
在市场空间方面，Sora未来的可参与市场空间或将极其有限。一方面，仅仅影视行业，或者在一些特定场景下，才需要这种文字生成视频的功能，这类应用的总体市场空间有限。
同时，目前市场上的文本转视频模型众多，市场竞争激烈。虽然这些模型在整体性能上明显不如Sora，但部署成本却远低于Sora。此外，不少文本转视频模型目前在某些关键性能上明显优于Sora，例如，可以生成更长的视频等。
因此，Sora未来将面对激烈的市场竞争，可参与的市场空间将有限。同时，OpenAI 的 ChatGPT 近期也连续多个月出现网站访问量的下降的情况，巨大的运行成本也使得其盈利困难重重。
近期，加州大学安德森管理学院的一位金融专家，在媒体上发文表示，华尔街近年不断制造科技泡沫，罕见的在三四年内，发动了元宇宙、chatGPT、常温超导、Sora等七八次的科技。
华尔街不断制造科技泡沫的本质原因是因为石油和美元美债这两个传统的美元锚定物已经岌岌可危，他们在为美元寻找新的锚定物。
一方面，俄罗斯的石油彻底离开了美元体系，中东国家与美国也渐行渐远。在石油交易上，开始用人民币结算和数字支付；石油美元的根基，已经岌岌可危。同时，由于美国国债规模激增，美国债务风险上升，美元和国债的锚定，也逐渐丧失了意义。因此，在这种背景下，华尔街需要加强美元和高科技的锚定。
在美国近年打造的科技泡沫中，AR/VR、元宇宙和超级高铁等一系列科技概念均无法落地，美国目前人工智能行业主要是英伟达等“卖铲“的AI芯片企业赚钱，而此次美国力推的生成式AI的盈利模式尚未清晰。
我国人工智能发展战略重点聚焦B端企业用户，在AI+领域，我国具有得天独厚的优势，我国制造业全球第一。建成了门类齐全、独立完整的现代工业体系，拥有世界上最为复杂完整的各类制造产业链条。
为人工智能技术和产品应用在制造业，对传统制造业进行改造和升级，通过围绕产业链部署创新链，围绕创新链布局产业链的方式发展人工智能提供了良好的机遇和巨大的市场空间。
与美国相比，我国人工智能发展战略市场前景更清晰、市场空间也更大。虽然我国目前AI芯片在技术、性能和生态上，与英伟达的产品存在明显的差距。但我国企业通过集成技术和云计算的方式成功解决半导体生产工艺和单颗芯片算力不足的问题。同时，随着国产AI芯片市场应用的持续增加，生态也将会逐步得到完善。
