在人工智能领域，中美之间不仅有竞争还有协作。

　　“目前国内的真机数据价格基本在500元/小时到1000元/小时人民币不等，而海外数据基本在600美元/小时以上，价格差距近10倍。”一位具身机器人训练机构的人士向《中国经营报》记者表示，“在美国，企业不会自己投资建这样的数据训练中心，而是直接购买数据。虽然真机数据很贵，但它是具身智能发展过程中不可或缺的。”

　　合规出口

　　前述人士向记者表示:“多家海外人工智能企业前来购买中国人形机器人数据。”他还透露，“此前，在跨境数据合作方面，美国人工智能公司已经与中国数据训练企业进行合作，中方提供样本测试数据，双方一直在反复磨合，由于数据标准存在差异，需要逐一对齐规范。”

　　谈及为何海外企业选择采购中国数据，该人士表示，海外企业在大模型研发和理论算法层面确实具备优势，但在真机交互数据的供给能力和数据整体质量上，国内更占优势。

　　当前，资金正向人形机器人数据采集领域汇聚，这与人工智能发展面临的瓶颈息息相关。

　　“语言大模型基于互联网已有知识，机器人接入后可以流畅聊天，但要让它‘给我倒杯水’，现阶段还做不到。”前述人士指出，不同于文本大模型，具身智能模型要让机器人真正为人工作，必须拥有对物理世界的深度感知，而这正是真机遥操数据的核心价值所在。

　　他特别强调，数据要在合规的框架下才能出口。

　　竞争与协作

　　“对于一个具身机器人数据训练中心挑战最大的是算力和电力。”前述人士表示。

　　在人工智能领域，中国、美国和欧洲都各有优势，既有竞争也有合作。

　　“对于人工智能而言，当前全球正在形成一套全新的竞争逻辑：Token是前台产品，算力是生产线，电力与能源体系是工业血液与国土底层禀赋，三者共同构成数字时代新的国家核心竞争力。”澳洲会计师公会华东和华中区委员会会长金科向记者表示，AI 产业具有重耗能、重资产、长周期的工业属性，彻底改变了竞争要素。芯片决定能不能造高端算力，电力决定能造多少算力，全国性能源体系决定算力能否长期稳定、低成本量产。

　　他指出，美国手握芯片霸权，但电网与本土能源供给是最大瓶颈。其优势是掌控高端 GPU/AI 芯片、闭源顶级大模型、资本充足；依托天然气、核能实现能源自给，海外布局算力基地对冲本土约束。其短板：电网碎片化、严重老化，70% 变压器超服役年限；全美等待并网的发电储能项目是现有总装机 2 倍，并网中位周期长达 5 年。大量高端芯片闲置 “无电开机”，本土算力扩张陷入停滞。

　　“对于欧洲而言，他们缺芯片、缺廉价电力、缺规模化算力。”金科说，欧洲不追求极致规模，而是靠绿色算力标准、可信 AI 治理形成差异化竞争力，摆脱数字与能源双重对外依赖。

　　他指出：“欧洲化石能源高度进口依赖，工业电价是中国 2 倍以上；本土高端算力芯片产能几乎空白；各国电网分割，跨区电力调度成本极高，AI 算力规模仅全球 4.8%。以严苛 AI 合规、碳算力标准构筑市场壁垒，防范中美算力服务 ‘一键断供’风险。”

　　对于中国而言，核心优势是全球第一发电量、特高压全国统一调度网络；西部风光水绿电富集，通过东数西算实现 “算力跟着绿电走”，形成全球独有的跨区域算电协同体系；工业电价具备压倒性成本优势，支撑普惠型 Token 大规模出海。

　　他认为，中国可以以全国一体化算力网 + 新型电力系统双轮驱动；同步推进国产算力芯片、服务器、液冷基础设施全产业链自主；把廉价绿电算力转化为数字服务出口竞争力，面向全球南方输出成套 “算力中心 + 绿电配套” 解决方案。