中國科學技術信息研究所9月1日則在此次大會發表《2021全球人工智能創新指數報告》，該報告將全球46個國家分為4個梯隊，其中，名列第一梯隊的僅有美國跟緊隨其後的中國。
該報告稱，中國在總得分上積極縮減與美國的距離。截至2021年9月，中國共有880家人工智能企業，比去年同期增長7%，排行仍維持全球第二，但相關企業共獲得462億美元的投資，平均投資額則居全球之冠。
然而，該報告結論坦言，中國人工智能發展水平與美國還存在一定差距，大部分指標都落後，且高質量教育及勞動力仍不足，信息化基礎也未能支撐人工智能的深度運用。
路線之爭，美中AI發展壁壘分明
香港學者許楨認為，中短期來看，中國以政府之力推動的AI產業發展雖享有較高的效率，並為美國的晶片供應設下絆腳石，且也可望在3到5年後，因量子計算等新科技的出現而獲得突破，但長遠來看，中國想要後來居上，超越美國，仍有困難。
許楨說：「它（中國體制）缺乏了一種市場主導的力量，也缺乏了民間公民社會自由的一個發育。單純講商業跟技術的突破，我還是比較相信，美國的方式比中國的舉國體制要成功。」
台灣專家杜奕瑾則表示，從昔日的互聯網、無人機到現在的元宇宙，「中國特色」的科技發展往往盲從美國的議題設定，並透過中共中央的政策主導，憑藉其龐大的人力資源與投資，做出其他國家無法抗衡的規模。
以人工智能發展最重要的「大數據」為例，學界普遍認為，中國企業一旦獲得政府支持，就可以輕鬆獲取民眾的各項隱私數據，甚至轉而用來為政府服務，研發成新的極權治理工具。
中國模式vs.民主模式AI研發脫鉤
相形之下，民主國家因受到隱私權保障等限制，企業收集數據較為困難。但杜奕瑾認為，正因此類限制，美國跟台灣等民主國家因此發展出「以人為本」、側重「可信任」的人工智能發展模式。此模式強調數據的質量更勝於數量，透過更加註重個人隱私權的數據治理，針對不同族群，採取不同的演算法，反而得出更加可信、偏差較低的高質量數據。
他說，當中國與以美國為首的民主國家出現分歧的AI發展途徑，中國甚至以情報法強迫民企提供數據給政府，這勢必加深國外企業的疑慮，也難以適應中國市場。
相較之下，中國企業長期與政府和軍方密切共生，也難以獲得國際市場的信任。中企踏不出國門，最終和外企形成兩個漸行漸遠的「生態系統」（Ecosystem）。
杜奕瑾告訴美國之音：「等於這世界是由兩股人工智能的力量正在進行，一個是用中國模式，另外一個就是民主模式，以目前的狀況，我們可以看得到，這兩邊的壁壘是越來越分明，雙方的生態系統是各自開始獨立跟脫鉤。」
杜奕瑾表示，西方民主世界兼顧數據採集與個人隱私的作法，屬於「聯邦式」的架構，亦即，揚棄單一的大數據中心，而是串聯多個數據中心，來執行相關的學習跟訓練。
此作法不僅保障個人隱私，也可防範數據外洩，避免重蹈上海大量數據外洩案的覆轍。不過，他說，此次AI大會雖有相關的議題討論，但遺憾的是，聲量並不高。
