过去一年里，AI领域内只有中国作者发布的论文平均被引述量在增长，欧美作者的论文被引量都趋于平缓。但是，美国研究人员仍有强大的影响力，发表的论文被引用次数要比全球平均高83%。

此外，根据AI研究公司Element.AI发布的《全球人工智能人才报告2019》（下称“人才报告”），在全球21个顶级AI学术会议上发表的论文中，有44%的作者在美国高校获得博士学位，72%的论文作者受聘于美国、中国、英国、德国以及加拿大的高校与机构。

《清华报告》则引述1997年至2017年这20年间的全球AI领域论文产出量，称中国机构与学者发表的论文全球占比从1997年的4.26%增至2017年的27.68%，成为全球第一。报告认为，这意味AI的研究在中国正受到越来越多的关注，与之相关的成果也被大量发表。

《清华报告》也指出，中国AI人才数量在2017年达到1万8232人，占世界总量8.9%，仅次于美国的13.9%，排名全球第二。但报告强调，中国的基础人才数量庞大，但杰出人才比例偏低，不及美国的五分之一。

不过，《人才报告》却认为中美都是能留住相关人才，拥有稳定的AI人才储备的国家。通过对比在当地与国外受教育的人才数量与流动，《人才报告》指出，中美拥有紧密的人才交换联系，在两国之间流动的AI人才大致相抵。

相较于美国，中国更注重AI的应用层面，因此在百度、阿里巴巴、腾讯科技三巨头之外催生一批将AI运用在商业和现实生活的新兴企业。

在今年4月发布的《中国人工智能独角兽白皮书》（下称“独角兽白皮书”）中，中国科技媒体新智元估算，中国目前拥有50家独角兽企业（指估值超过10亿美元的未上市公司），其中超级独角兽（估值超过100亿美元）有19家，估值总金额占全部AI独角兽总估值的90.95%。但在这些独角兽中，只有五家专注于底层硬件开发，其余的都是针对某一领域应用AI的企业。

贝纳克与侯格斯指出，中国拥有全球最多的AI独角兽，在这一领域发展的速度领先全球。

无论是由中国机构发布的《清华报告》《独角兽白皮书》，还是由西方机构整理的《全面报告》，都直言中国AI最大的软肋在于底层硬件自主研发的落后。

除了华为、寒武纪等企业在专注于自主研发AI芯片外，旷视、商汤科技等主打电脑视觉和深度学习的企业的自主芯片研发才刚起步。更重要的是，目前适合深度学习的AI芯片基础技术路线依然掌握在英伟达、赛灵思、谷歌三家美国企业以及ARM一家英国企业手中。

但贝纳克与侯格斯也指出，中国在基础研究方面正不断发展自身实力。他们告诉《联合早报》，从AI顶尖的论文数量来看，中国科研人员的顶尖论文占比正在不断攀升，而美国最近几年则呈现停滞的情况。

从学术机构来看，他们指出，虽然目前全球顶尖学府依然是由欧美主导，但近年清华、北大两所中国高校也在不断进步。总的来看，虽然中国在基础研究方面依然有些落后，但整个生态在朝着正确的方向向上发展。更重要的是，中国拥有庞大的资源来推动这些发展。

他们也认为，庞大的中国市场对中国AI企业来说是双刃剑，中国企业因此将不会有太大动力专注开发国外市场。贝纳克说：“某些在中国取得巨大成功的产品，如人脸识别系统在其他市场很可能遇到公共安全与隐私一类的问题；我们目前已经能在旧金山等美国城市看到，当地政府发布禁令，保护公民隐私。”