一个看不见硝烟的战场：AI 与生物技术，中美两国的进攻方向完全不同，核心策略更是南辕北辙。

美国把国家未来押在“先进通用人工智能”上，也就是相信下一代的 Claude、Grok 或C hatGPT 能够解决所有问题，从写代码到管理工厂，包括那些今天看上去非常专业、非常依赖工程经验的任务，比如运行一个生物反应器。

TJX Bioengineering（开发云端生物反应器平台的公司）的 CEO Bruce Li 就曾尝试让 ChatGPT 来帮他运行生物反应器，尽管效果有限，但这类尝试透视出美国的科技想象：只要通用 AI 够强，任何行业都能被它接管，美国要做的，就是把算力堆到足够大。

很显然，美国当下所有的产业策略是建立在一个判断上——先进 AI 很快能实现，而且意义重大，算力是推动 AI 进步的唯一且决定性因素。

有趣的是，这并不是美国政府的想法，而是由美国最顶尖的 AI 公司和大型云计算公司设定的节奏。在资金、预期与英伟达强到离谱的财报中，他们相信算力第一，而且，美国近年来，的确在这一领域的动作比传统制造业快得多。

正因为美国对 AI 的押注太大，其他新兴技术几乎都被纳入这套逻辑中。生物技术也难幸免，但它们更多停留在“软件层面”。比如 Alphabet 的 AI 生物公司 Isomorphic Labs 拿到了6亿美元只为设计用于癌症药物的模型。

医药巨头礼来（Eli Lilly）和 英伟达在今年10月合作打造出号称“史上最强制药超算”；而 Alphafold Server 则持续推广 AI 在其蛋白质结构预测方面的算法结果。

而扎克伯格创立的 Chan-Zuckerberg Initiative 的研究机构 Biohub 甚至提出要用 AI 研究来“治愈人类所有疾病”。这些雄心勃勃的计划和目标在 AI 的加持下让市场充满想象，感觉上天入地，无所不能。不过在当下，它们大多是“做研究的软件”，而不是“做制造的工厂”。

中国主攻的方向与美国则完全不同。中国不是把 AI 当作未来全能的软件，而是把它嵌入制造业，尤其是生物制造。

根据即将国务院公布的十五五规划，十二项重大技术方向中唯一直接提到 AI 的，是“具身智能”——简单来说，就是把AI用在机器、机器人和制造环节，而不是停留在电脑屏幕里。这些规划强调，AI是降低制造成本的工具，尤其在生物制造领域意义更大。

这种差异在湖南利尔生物的智能车间得到了体现。该企业表示：“蒸汽价格逐年下降，刚来时是320元/吨，现在降到220元/吨。政府正在协调支持企业建设绿色能源体系，今年该企业还要建设4.6 MW 光伏项目。这些实际措施正帮助企业降本增效。”

在中国，AI 不是孤立发展，而是和土地、电价、能源政策、产业链一起被整合进一个庞大的制造体系中。

更关键的是，中国的发展路径并不是追求美国那种“超大型通用生物AI”，而是以“够用、便宜、能规模化部署”为目标的快速跟随策略。

例如中国在开源大模型上进步飞快，但目的不是重建美国式技术体系，而是用更低算力和更低成本，让生物制造企业也能用得起 AI、用得了 AI。中国押注的是“生物产业链的整体升级”，而不是几家大企业的 AI 实验室。

为什么会有这样巨大的差异？原因其实很简单。

制造业辛苦、利润薄、风险大，能做的人不多。美国当然也说要重建制造业，但真正让华盛顿兴奋的，是能产生巨额利润、能颠覆世界的 AI 软件——不是蒸汽、电价、工厂、发酵罐和生产线。

中国则认为，真正的竞争力来自产业体系本身，而AI只是让工厂变得更强的工具。换句话说，这就是“生物科学”和“生物工业”的区别。

因此，中美在生物技术路线上的分歧越来越明确：美国押注超级算力和能“什么都能做”的通用 AI；中国押注“AI 驱动生物制造”。

这两条路线将决定未来几十年的全球生物产业格局，而真正的胜负，是在工厂车间，还是在服务器机房，木锤未落之时，仍难见分晓。