中国人工智能（AI）市场看似一个充满投机的泡沫，但这实际上是中国产业政策的一种体现。这种策略通过引导大量国家资本涌入，虽然造成了估值虚高和资源浪费，但其核心目标是利用“击鼓传花”式的短期压力，催生出具有全球竞争力的产业和公司。这种模式在电动汽车等领域已证明其有效性，它通过国内市场的过度竞争和价格战，最终筛选出能够在国际市场上凭借成本优势取胜的“国家冠军”。
“击鼓传花”：投机泡沫还是产业政策？
在中国，有一个儿童游戏叫“击鼓传花”，参与者在鼓声中传递一朵花，鼓声停止时，拿着花的人就输了。这个词现在被用来形容中国的 AI 市场：投资者们争相在资本的“鼓声”停止前，将估值过高的 AI 公司转手给下一个接盘侠。
- 泡沫迹象： 估值增长远超收入，资本集中在少数热门领域，大量公司没有清晰的盈利模式。过去两年，约有 8 万家中国 AI 公司倒闭。
- 政策之手： 这些现象并非简单的市场失灵，而是国家产业政策有意为之的结果。自 2017 年 AI 被定为战略技术以来，北京一直在积极推动其发展，尤其是在近一年多，国家级 AI 基金投入了数千亿元人民币，加剧了类似泡沫的动态。
这种通过国家资本催熟战略性产业的策略并非首次使用。从太阳能电池板到电动汽车，中国政府都曾采用类似方法。
那些看起来像金融泡沫的动态，正是北京用来实现其产业政策目标的机制。
政策驱动的资金崛起
中国 AI 融资的结构在过去十年中发生了巨大变化，国家资本逐渐取代了外国和私人资本的主导地位。
- 外国资本退潮： 随着中美关系紧张，外国投资者在中国风险投资交易中的份额从 2018 年的 54.8% 降至 2023 年的约 20%。美国关于对华投资的行政命令加速了这一进程。
- 国内私人资本萎缩： 与此同时，中国国内对科技行业的监管收紧，打击了阿里巴巴、腾讯等巨头，并限制了资管产品，切断了私人资本的主要来源。IPO 渠道受阻也让风险投资的退出变得困难。
- 国家资本主导： 在私人和外国资本退却后，国家资本迅速填补了空白。到 2024 年，国有资本在所有新增有限合伙人（LP）出资中占比高达 82%，成为早期科技投资的绝对主力。
政府引导基金如何塑造 AI 产业
北京主要通过政府引导基金 (GGFs) 来部署国家资本。这些基金旨在引导资本流向战略性新兴产业，推动产业升级，并减少对外国技术的依赖。
- 规模巨大： 过去二十年，政府引导基金已累计承诺投入 7.7 万亿元人民币（约 1.1 万亿美元），规模惊人。
- “大基金”的示范效应： 在半导体领域，国家集成电路产业投资基金（“大基金”）在扶持芯片制造、设备和材料等环节的“国家冠军”（如中芯国际、长江存储）方面发挥了关键作用。
- 专项 AI 基金： 为了应对美国的技术限制和追赶 ChatGPT 的步伐，中国设立了多个国家级 AI 产业投资基金，明确目标是支持从算力、数据到下游应用（尤其是具身智能和自动驾驶）的早期创业公司。
名为“耐心”，实则“急躁”的资本
理论上，政府引导基金应提供具有长期视野的“耐心资本”，以支持那些需要多年研发才能盈利的“硬科技”公司。但实际情况恰恰相反。
资本链在国家层面是“耐心的”，但在实际执行投资决策的层面却是急躁的。
- 层层转包的短视： 国家引导基金通常不会直接投资，而是将资金和决策权下放给地方政府或私人风投。资本每经过一个环节，都会被附加短期的目标。
- 地方官员的政绩压力： 地方官员的任期通常为三到五年，他们倾向于投资能在任期内看到成效的项目，以满足晋升考核要求。
- 私人风投的退出压力： 中国的基金生命周期比西方短，加上 IPO 困难，投资者普遍采用“赎回条款”。如果公司未能按时上市或达到业绩目标，创始人可能需要回购股份，甚至承担个人连带责任。
这种结构性问题导致顶层设计的 20 年长远规划，在传递到初创公司时，往往变成了三到五年的短期回报要求。
制度化的“羊群效应”与产能过剩
当北京发出信号，将某个行业列为优先发展领域时，资本就会蜂拥而入。
- “百模大战”： ChatGPT 发布后，中国迅速涌现出至少 130 个大语言模型，占全球总数的约 40%。科技巨头和无数初创公司纷纷推出功能相似的模型。
- 人形机器人热潮： 2023 年，工信部将人形机器人列为颠覆性技术后，地方政府和基金迅速跟进。不到一年，中国具身智能初创公司就获得了数百轮融资，超过 150 家制造商进入市场。
- “内卷”的必然结果： 资本过度集中导致了激烈的同质化竞争，即“内卷”。公司为了生存展开价格战，利润被严重压缩。许多在“百模大战”中诞生的公司已经开始折价融资、转型或直接倒闭。
产能过剩的“出口优势”
尽管“内卷”摧毁了投资回报，但它对实现国家的产业目标却十分有用。
伤害单个公司的激烈竞争，从总体上看，有助于推动北京实现其 AI 普及的目标。
- 压低成本，倒逼创新： 激烈的价格战迫使企业快速迭代产品，并极大地降低了技术应用成本。“百模大战”使模型 API 成本下降了 90% 以上。
- 饱和市场倒逼出海： 当国内市场饱和时，幸存下来的公司被迫向海外寻找新客户。由于在国内的残酷竞争中练就了极强的成本控制能力，这些公司在国际市场上极具竞争力。
- 电动汽车的先例： 中国的电动汽车产业就是最好的例子。经过一轮由补贴和过度竞争驱动的洗牌后，约 400 家公司倒闭，但幸存者如比亚迪，凭借其成本优势，已超越特斯拉成为全球最大的电动汽车销售商。
AI 行业正在重复同样的模式。中国的 AI 模型和应用，如 DeepSeek、阿里通义千问、智谱 GLM 等，已开始在海外寻找客户，并在一些平台上超越了美国模型。
现实：两种故事，一个系统
关于中国的 AI 发展，外界通常有两种截然不同的看法：一种是认为它是一个高效运转的产业机器，能集中力量办大事；另一种则认为它是一个浪费资源、奖励政治站队而非市场价值的泡沫系统。
现实是，它两者皆是。
这个系统确实浪费了大量资本，但它也确实能迅速催生出世界级的产业和公司。这正是中国“有效市场和有为政府”理念的实践：利用市场竞争的残酷筛选机制，同时由政府进行强力引导和干预。
作为一种产生投资回报的机制，它效率低下。但作为一种将技术迅速产业化的机制，它至今非常有效。因此，如果其他国家想应对中国 AI 的崛起，仅仅限制资本流入是远远不够的，因为资本并非真正的瓶颈。更有效的策略应着眼于需求端——即限制这些由国家力量催生出的、极具成本优势的中国产品进入本国市场。
只要“击鼓传花”的游戏能持续创造出具备国际竞争力的国家冠军，北京就会让鼓声继续响下去。