斯坦福最新的 AI 指数报告显示，中国受访者对人工智能的热情显著高于美国：约84% 的中国受访者表示对 AI 产品和服务感到兴奋，而美国只有 38%。另一份信任度调查也呈现类似差异，中国信任度约为 72%，美国约为 32%。

表面上看这是“谁更喜欢 AI”的比较，但更深层的差别在于两国民众把 AI 视为什么。在中国，很多人的第一反应是把 AI 当作能提高效率、减轻重复劳动、帮助完成任务的工具；在美国，更多人先想到的是就业受威胁、虚假信息、企业权力扩大以及监管能否到位等风险。前者把 AI 当成生产力，后者更多把它视为潜在麻烦源，这自然导致了截然不同的公众情绪。

在技术层面，两国在模型性能上的差距已经几乎消失。自 2025 年初以来，中美模型在多项能力上交替领先。产业界在 2025 年对主流前沿模型的贡献超过 90%，不少模型在博士级科学问题、多模态推理和数学竞赛等基准上已接近或超过人类水平。关键的编码评测（如 SWE-bench Verified）在一年内也从约 60% 提升到接近 100%，表明这些模型正快速进入实际工作流。 球友会

采用速度同样惊人：组织采用率已达 88%，超过八成的大学生在使用生成式 AI。生成式 AI 在三年内达到 53% 的人口采用率，增速甚至超过个人电脑和互联网的历史普及速度。对许多人来说，AI 已从新闻话题变成日常工具，出现在电脑、手机和办公场景中。

但美国社会对 AI 的态度更为矛盾。一方面，美国消费者从生成式 AI 工具中获得的年度价值估算达 1720 亿美元；每周或每天使用 AI 的美国人比例也从去年的 30% 上升到 38%，约 70% 的美国成年人表示曾经使用过 AI。另一方面，疑虑并未消除：约 33% 的受访者仍对 AI 感到担忧。更重要的是，专家与公众之间存在显著认知差距：约 73% 的 AI 专家认为 AI 会积极改变个人工作方式，但公众中只有约 23% 有相同看法；在经济和医疗等领域，专家与公众认知差距也接近 50 个百分点。

这种差距背后，不只是对技术本身的不同看法，还有对收益能否普惠、自身是否受益、以及产业与监管关系的信任问题。美国受访者中只有约 31% 相信政府能有效监管 AI，说明许多人担心的并非纯粹技术风险，而是技术背后的产业结构和监管能力。 球友会

相比之下，中国的关注点更偏向于把 AI 融入制造、教育、医疗和科研等具体场景，而不是聚焦于通用人工智能的终极目标。过去二十年间，移动支付、网购、外卖、快递、短视频等技术已实实在在改变了很多中国人的生活，技术屡次证明能带来便利后，公众对新一代技术的心理门槛自然更低，愿意先尝试再评估风险。

总体来看，中美在 AI 问题上的差异，表面是“喜欢与否”，实质是“先相信什么”：是把 AI 当作提高生产力的工具，还是首先把它看作会带来问题的力量。两种心态导致了不同的普及路径：一边更积极迅速地把 AI 融入日常，另一边更倾向于先划定边界、提出监管和制度问题。短期内这表现为态度差异，长期则可能形成两种不同的使用与治理路线。