美國與中國在人工智慧（AI）基礎設施建設上皆投入巨資，展開一場規模空前的科技競賽。然而，這場競賽的戰略與目標卻南轅北轍，兩國追求的重點截然不同。AI基礎設施指的是支撐AI運作所需的所有軟硬體，包括數據中心、高效能AI晶片、網路設備及先進冷卻系統等。
根據《Investor's Business Daily》報導，美國的AI熱潮主要由大型科技公司推動，他們將數千億美元投入AI數據中心，目標在於追求AI尖端技術的突破。史丹佛大學2026年AI指數報告顯示，美國擁有5,427個數據中心，遠超過中國的449個。預計今年底，美國的AI資訊科技（IT）營運容量將達到56GW，預期到2032年，美國在AI領域的總支出將高達9兆美元。
相較之下，中國的AI發展則是一項「產業政策計畫」，結合了科技巨頭、國營電信業者、地方政府與國家級基礎設施政策。其核心目標是透過AI普及化來推動宏觀經濟轉型，並扶植國內晶片產業，而非僅專注於前端技術突破。儘管美國實施的貿易限制，導致中國難以取得最尖端的AI晶片，但中國新創公司如DeepSeek在2025年1月推出開源推理模型R1，聲稱能以較低成本與更少算力達到與美國業者相當的性能，甚至在App Store的表現曾超越ChatGPT，顯示其創新潛力。今年中國AI相關的資本支出預計將達9,320億人民幣（約1,390億美元），並預計在2027年超過1.2兆人民幣（約1,930億美元）。
不過，中國的AI基礎建設投資規模仍僅約美國的15%至20%。Logan Wright（Rhodium Partner）指出，中國面臨運算能力與資金雙重限制，對國產晶片的依賴也局限了數據中心的擴建。儘管中國數據中心的能源成本較低，但其仰賴較舊、效率較低的晶片，導致實際運算能力相對不足。他強調，若中國AI實驗室的總年營收仍徘徊在110億美元左右，即便有國家大力支持，也很難證明大規模擴建數據中心是合理的。
值得注意的是，美中兩國在AI供應鏈上存在高度相互依賴。美國的AI數據中心建設仍需中國供應的關鍵零組件，如稀土材料和光收發器；而中國的晶片製造廠也仰賴美國應用材料（Applied Materials）、科林研發（Lam Research）和科磊（KLA）等公司的設備。這種相互依存關係，為雙方在AI安全標準方面進行合作提供了可能。儘管雙方競賽激烈，但英特爾執行長在財報會議上表示，第二季出貨給中國客戶的Hopper 200產品佔數據中心總營收不到1%，且未來的展望中不包含中國數據中心的運算營收，顯示美國對中國的晶片管制已產生顯著影響。
