据国际机器人联合会统计，2024年全球工业机器人安装量达54.2万台。其中，中国安装了29.5万台，占总数的一半以上。欧洲安装了约8.5万台，美国安装了3.42万台。.
那个通常在基准测试中名列前茅的国家，最终却垫底。.
这里的关键点很简单。不妨把这张表格看作一个奥运赛场。你不能把100米短跑运动员与游泳运动员或马术骑手相提并论。 许多运动员同时在同一赛场上竞技；比赛项目有时会重叠，从看台上看，他们几乎就在同一个位置。但他们参加的却是不同的运动项目。因此，在评价任何一名选手之前，首先要弄清楚你正在观看的是哪项比赛。.
AI的评分标准来自观众席。斯坦福大学的AI指数衡量的是模型竞赛，在这方面美国处于领先地位，中国落后2.7%。IFR榜单则衡量的是机器竞赛，在这方面中国领先，美国落后。 欧洲则在第三个赛场上展开角逐，即工厂车间以及前两个赛场所依赖的设备领域。对于首席执行官而言，一个比“谁在领先”更具现实意义的问题是：公司自身的人工智能依赖于上述哪一场竞赛，又可以在哪里削减投入？
每个地区负责其中一层，其余部分则由外部采购。.
每个地区主导其中一个环节，其余环节则从其他地方采购。美国设计领先的芯片，而台湾的台积电则受斯坦福大学委托，制造了其中几乎所有芯片。台积电最先进的产线使用的是荷兰ASML公司的芯片制造设备。 欧洲掌握这一环节，并从三家美国公司租赁了大部分cloud设备。中国安装的工业机器人数量超过世界其他地区总和，但仍需获得美国逐案批准的许可证，才能进口英伟达H200等高端美国芯片。.
任何公司的人工智能都依赖于五样它自己无法生产的东西：电力、芯片、租用的cloud、调用的模型，以及根据结果采取行动的机器。 这些要素各来自不同来源，且任何一项都可能因不同因素而受阻——无论是监管机构、出口管理部门，还是供应商在没有政府介入的情况下单方面更改条款。如果一家公司的这五项供应来源全部位于同一个政治集团内部，那么它便在不知不觉中对地缘政治采取了立场。.
智力正逐渐成为企业可以“租用”的东西。.
单位智能的价格持续走低。人工智能按代币（即单词片段）出售，Mistral Large 3 每百万个代币收费 $0.50，而 Claude Opus 5 收费 $5，并被视为高端产品——因为它确实是高端产品。 账单却呈现出相反的趋势。单个任务消耗的令牌数量已增长了几个数量级，因为当今的模型会在回答前进行思考，而当今能够自主处理任务的人工智能代理会反复阅读所接收的内容，因此虽然单位价格更低，但最终的账单金额却更高。 陈及其同事将此现象称为“价格逆转”：单位成本更低的模型，最终完成的任务总成本却更高。这两个数字都是真实的。.
对买家而言，这意味着今年的机型只是权宜之选。美国和中国领先机型之间的差距为2.7%。企业只能租用的最佳机型与可自行下载并运行的最佳机型之间的差距约为3.3%。 在这些差距下，企业今天选择的供应商，其竞争对手几乎不相上下；而围绕该供应商所构建的任何高成本方案——无论是定制化集成还是长期合同——都是企业选择承担的负担。租用智能服务，拒绝与供应商“结盟”。.
所谓“复合物”，就是任何供应商都无法退还的。.
租赁层每季度都在不断改进，但它属于别人。 一家公司真正拥有的，是其积累的知识：客户和运营历史，以及实际的工作方式。没有任何供应商掌握这些，一旦被忽视，也没有任何供应商能将其归还。每当租用的智能模型得到改进时，公司的价值也会随之提升，因为模型的强大程度取决于其应用的对象。 一家保险公司，若将同样的匮乏理赔数据输入更强大的模型，得到的仍只是同样匮乏答案的更流畅版本；而另一家保险公司，若始终妥善管理理赔历史和保单解释，则能获得更优的决策。这两种情况下，模型本身并无二致。真正的资产，在于其中的差异。.
欧洲正在跑一场不同的比赛。.
欧洲的大部分cloud设备都是通过租赁方式获取的。亚马逊云科技（AWS）、微软和谷歌占据了欧洲cloud市场约70%的份额，而总部位于欧洲的供应商在其本土市场中约占15%的份额。 由美国供应商运营的欧洲data中心，虽然解答了data的地理位置问题，却未明确规定可向谁下达移交指令；而采购条款通常将前者的答案作为既定事实，仿佛这已解决了后者。这种依赖关系是真实存在的。.
欧洲的优势则体现在另一个领域。它掌握着尖端芯片工厂所依赖的芯片制造设备。根据国际机器人联合会（IFR）的统计，在三大地区中，德国拥有最多的自动化工厂，而ABB、KUKA和Universal Robots则是经认证的工业自动化领域的长期领军企业。 这些机器内部的芯片同样来自欧洲，包括意法半导体、英飞凌和Axelera的产品。欧洲的竞争焦点在于：在买家已建立信任的安全认证下，将自身智能带入工厂车间的机器。而型号数量和cloud市场份额则属于另一项赛事。 在自己的赛道上，欧洲将机器和芯片集于一处。这是一场截然不同的赛事，对于一位从事实物运输业务的首席执行官而言，这才是真正重要的赛事。.
行政长官保留三项决策权，其余则予以下放。.
该工作表由技术团队负责。最终决定权在高层，具体涉及三项决策。.
租用智能服务，但切勿与供应商“结盟”。需要向团队提出的问题是：将我们的主模型替换为竞争对手的模型需要多长时间，成本又是多少？如果答案是一个项目，那就意味着公司在替代方案差距仅为几个百分点的层面上，已经与供应商“结盟”了。 在我绘制的架构图中，模型是唯一被视为决策层的部分，而这五层中，它的更换成本最低。.
掌握知识，并将其作为资产加以利用。关键问题在于：我们积累的知识存放在何处？由谁负责管理？下个季度，新模型能否在无需重建的情况下直接利用这些知识？如果没有人对这些问题的答案负责，那么公司就相当于在“租用”智慧，却未能将其有效应用于任何具体目标。 像将工厂列入账目一样，将知识纳入账目，明确其所有者和预算。.
对于任何可能切断你服务的供应商，都要预留一个备选方案。关键问题在于：哪家供应商可能会在明天就更改我们的服务条款或切断服务，届时我们该用什么替代方案？ 对于cloud，答案是另一家供应商，或者一份允许公司连同其data一起撤出的合同。对于该模型，一个答案是公司可以下载并在自有服务器上运行的模型。Mistral Large 3就是其中之一。该模型无法被运行它的公司撤回。一个风险点，消除。.
明年，机器人排行榜将再次发布，从看台上看，它又会像一块记分牌一样。 解读这些数据的公司正在进行一场属于自己的竞赛：租赁按单位计价却随任务量增加而变得更昂贵的智能服务，拥有能够复利增长的知识，并在供应商或政府可能切断合作关系的每个节点都保留备选方案。无论供应商来自哪个地区，这正是该公司所参与的竞技场。.
在评定冠军之前，我们需要先弄清楚我们正在观看的是哪项运动。.
维克多·科英布拉，Artefact合伙人兼美洲区首席技术官 | victorcoimbra.life
