赛格特约作者 庄北野

受民主党横扫中期选举影响，美国股市于北京时间 11 月 5 日晚释放剧烈影响：纳斯达克暴跌5.52%，费城半导体指数跌12.3%，英伟达单日跌去9.3%，华尔街一天蒸发3.2万亿美元。

导致暴跌的原因很清晰：多位新当选的民主党州长以“暂停数据中心审批”为核心竞选主张，高盛估算受影响的州合计覆盖全美规划数据中心产能的45%。但更值得关注的问题是，这些候选人为什么能赢。

答案很朴素：AI让效率翻了倍，但普通人既没有涨工资，也没有变轻松。相反，拔地而起的数据中心倒是吞掉了当地的电力和土地，科技巨头还顺带享受了税收优惠。

选民的选票，本质上是在惩罚一种分配模式——技术进步的收益高度集中，成本却由社区承担。由此，整个社会倒逼出一种紧急踩刹车的机制。这不是偶然事件，而是必然结果。

这不是美国独有的问题。同样的分配逻辑，在任何一个大力发展 AI 的经济体内都会产生，中国也不例外。

以当下中国AI商业化程度最高的短剧行业为例，实际上构成了分配矛盾最集中的一面镜子。

AI把短剧的制作成本压低了大约90%，但省下来的钱没有变成中小创作者的利润。行业数据显示，流量成本同比上涨超过100%，整体收益缩水五成以上。万次播放收益从早期的30到100元降至如今的5到25元，降幅超过75%。

2026年上半年全网新上线AI短剧、漫剧超过22万部，播放量破亿的只有约1000部，超过九成的中小制作方处于亏损状态。

钱去了哪里？算力成本占到AI短剧成本结构的35%，单集算力费用从17元涨到80元以上。流量成本更是大头，全行业日投流消耗超过1.5亿元。但最根本的问题在产业链结构：头部平台同时掌握上游IP库、中游AI生产工具、下游分发渠道，形成了全链条闭环。

主流AI视频生成工具在短剧行业的渗透率接近95%，流量入口高度集中。当一个生态既是规则制定者又是最大受益者，中小创作者看似站在了同一条起跑线上，实际上拿到的是别人筛过的二手机会。

所以，AI降低了入场门槛，却没有降低生存门槛。

这和美国选民的愤怒是同一种东西。技术进步了，效率提升了，但增量几乎全部流向了平台方。中国的AI产业如果在一个又一个领域复制这种“一家通吃”的模式，最终也会面临某种形式的反噬。

但问题的发展性在于，分配问题无法单纯靠刹停解决，而必须在发展中解决。就像我们在高速上看到障碍物，如果依靠刹车大概率会撞上，但刹车的同时校正一下方向盘，就能绕开障碍物。

AI是“新质生产力”最核心的技术载体，从制造业智能化到科研加速、从医疗辅助到教育普惠，它的潜力远不止于短剧和聊天机器人。

美国这次踩刹车，本质上是民主程序对分配失衡的一次纠偏，但它带来的副作用是AI基础设施扩张可能会被州级政治拖慢一到两年。

没错，这种停滞大概率是暂时的——没有任何大国会真正放弃AI这条赛道。中国更不能因为看到了分配问题就犹豫不前，因为分配问题就质疑发展本身，是新时代的卢德主义。砸毁织布机从来不会让工人过得更好，只会让产业转移到别处。

何况，中国的AI发展正面临一个比分配更紧迫的瓶颈——高端算力严重不足。

中国的开源模型路线在工程效率和性价比上确实亮眼，在大量应用场景中已经追平甚至反超美国产品。但在最前沿的通用智能和复杂推理能力上，差距不是在缩小，而是在拉大。

Artificial Analysis Intelligence Index显示，排在前10位的全部是美国闭源模型，中国的K3.1pro、Hy4和Qwen3.8max在前沿研究层面和竞争对手存在断档差距。

中美模型差距，可以通过参数规模获得直观理解。中国头部开源模型普遍采用MoE混合专家架构，总参数集中在1万亿到3万亿之间：Kimi K3是2.8万亿，DeepSeek V4-Pro是1.6万亿，刚发布的HY4只有7700亿。而美国闭源旗舰的估算规模明显更大：GPT-5.6 Sol约5万亿，Claude Fable约4.5万亿。

下一代的差距可能更悬殊——OpenAI的Stargate项目规划了约45万张GB200，xAI的Colossus集群部署了20万张H100，AWS的Project Rainier接近50万张自研训练芯片，这些基础设施瞄准的，是5到10万亿参数量级的下一代模型。

中国的MoE架构本身就是被算力约束倒逼出来的创新——用稀疏激活来压榨每一个FLOP的价值。Kimi K3的2.8万亿参数中每次推理只激活1040亿，DeepSeek V4-Pro的1.6万亿中只激活490亿。策略聪明，但有天花板。当对手用十倍算力去训练更大更密的模型时，架构优化能弥补的空间终究有限。

更严峻的是，中国获取海外算力的通道正在加速收窄。本周，英伟达向全球云服务商提出新规：未来合同中至少51%的服务必须面向非中国客户。几乎同时，甲骨文取消了与腾讯价值70亿美元的算力租赁协议——10万颗先进AI芯片、五年租期，就此告吹。

直接进口受管制，海外租赁被封堵，两条路同时收窄。从全球高端训练算力看，美国占比约69%，中国只有15%，差距接近5倍。美国已经拥有大量十万卡乃至数十万卡级别的超大集群，中国还处在万卡向十万卡过渡的阶段。

长远来看，国产高端芯片是唯一的路，没有争议。但在国产芯片单卡性能仍为英伟达旗舰50%到60%、大规模集群训练效率仍有明显代差的现实下，短期一刀切收紧进口，等于在最需要追赶的时候自缚手脚。

美国这一脚刹车，给中国同时打开了一扇窗和递来了一面镜子。窗是算力竞赛的喘息期，镜是分配失衡的前车之鉴。

AI是这个时代最大的效率机遇，同时也是最大的分配挑战。在发展中解决分配，在竞争中补齐算力——两件事必须同时做，不能用一个当借口回避另一个。