同時，正如研究人員指出的那樣，中國在人工智能技術和大數據應用方面走在了前列。傳統上中國正是在擴大美國在基礎研究和開發方面的進步並將其付諸實踐方面的實力很強。正如Sinovation Ventures負責人李開復指出的那樣，在移動支付、訂購商品和食品快遞方面，人工智能在中國各地都得到了廣泛的使用。例如，他說，在COVID-19疫情期間被隔離時，自己的所有購品都是由機器人運送的。目前在美國此類技術還尚未推廣。
於此同時，正如ITIF研究的作者所指出的那樣，中國在“硬件”開發方面取得了顯著進展。例如，在全球500強最強大超級計算機中，有241個在中國，而在美國只有113個，歐盟僅有91個；此外中國在有關AI科學出版物的數量上也處於領先地位。2018年中國發表了24929篇相關科學論文。而歐盟僅發表了20418篇論文，美國則發表了16233篇。
報告作者總結道，中國政府將人工智能的發展列為重中之重，而這一政策已經初顯成效。報告還指出，中國在許多指標上已經遠超歐盟；如果歐盟不改變技術監管領域的政策，歐洲在人工智能的發展方面將落後於美國和中國。中國人民大學重陽金融研究院宏觀研究部主任劉玉書不同意ITIF的評估。在他看來，歐盟對AI發展還是高度重視的。劉玉書主任說：
“說‘歐洲人工智能技術發展相對落後’這是錯誤的。人工智能涉及到諸多領域和諸多研究方向，歐洲並不是落後。恰恰相反，在人工智能相關基礎科學、倫理規範以及相關人機交互中保護個人隱私和自由方面始終在世界前列。與中美在某些領域單點快速突破，以點帶面不同，歐洲的思路是穩步的系統建設，減少人工智能帶來的不可控風險，所以看起來感覺相對慢，其實是更穩。”
與美國不同，中國採用從中央到地方的途徑制定人工智能戰略。早在2017年國家就發佈了下一代AI開發計劃，該計劃一直持續到2030年。其中，該計劃為管理AI使用和開發的道德規範的制定提供了框架。與美國不同，那裡的技術開發主要由商業利益和相關公司驅動，而中國的做法在某種意義上與歐洲的做法更趨一致：制定的是更全面的監管規範，以確保公平，漸進發展。儘管一些西方分析家普遍認為，由於缺乏各種調節數據保護和流通的機制，中國在數據方面獲得了競爭優勢，相反，中國在相應規則制定方面取得了很大進步。
例如，2018年發佈的白皮書提出了一個新的總體標準開發系統。該系統規範了AI的基本概念以及最終產品和技術應用領域。白皮書的另一部分提出了與道德規範有關的規定。 2019年科技部成立了人工智能專家指導委員會，並於同年發佈了AI監管的八項基本原則。其中強調，人工智能的發展必須基於公平、人道、保護個人數據和隱私的原則。此外，北京人工智能研究院還制定了自己的原則，旨在指導AI的研究、開發和發展。它們強調僅為全人類的利益而使用技術，保持工作透明性以及合理使用AI技術並及時應對可能的威脅和挑戰的重要性。
由此可見，中國將自己定位為全球AI發展領域的負責任參與者。儘管一些西方政客談論“人工智能競賽”，但由於這些技術可以雙重使用，正如劉玉書專家所強調的那樣，中國不是在爭取世界領導地位，而是在發展人工智能方面的國際合作，因為沒有一個國家能在這一領域取得顯著成績。劉玉書專家說：
“要澄清一點，中國過去、現在、將來都不會在任何一個科技領域謀求領導地位。人工智能的發展，合作始終是主旋律。正如1月25日習近平主席在‘世界經濟論壇——達沃斯議程對話’致辭中所指出的：‘科技成果應該造福全人類，而不應該成為限制、遏制其他國家發展的手段。中國將以更加開放的思維和舉措推進國際科技交流合作，同各國攜手打造開放、公平、公正、非歧視的科技發展環境，促進互惠共享。’中國未來的人工智能發展，面臨兩個挑戰，一個是要防止數字領域巨頭公司的壟斷數據資源阻礙創新；另一個是需要推動人工智能工程領域和基礎科研領域發展並重。中國科學技術發展戰略研究院發佈的《中國新一代人工智能發展報告2020》顯示：‘中國人工智能專利申請量2019年超過3萬件。’這些數據充分展示了中國在人工智能領域的巨大成績，但也要冷靜看到，其中大部分研究都集中在應用領域，元創新和相關基礎領域的創新依然相對較為薄弱，未來需要完善相關體制機制，加大對人工智能基礎領域的投入，讓更多的人願意‘坐冷板凳’，推動人工智能的實質性發展。”
劉玉書專家指出了中國在人工智能技術發展方面最具潛力的主要領域。首先，中國需要提高自己的計算能力。隨著AI算法變得越來越複雜，對計算能力的需求也在增加，在這方面中國可以成為廉價資源（包括廉價電力）的供應商，在世界市場上佔據一席之地。其次，儘管美國仍然是尖端芯片和微電子圖的世界領導者，但中國在專門針對機器學習的專用GPU和硬件方面取得了長足的進步。最後，中國將繼續開發使用人工智能技術的應用程序。劉玉書專家接著說：“當前的人工智能產業化發展有三個要素：算法、算力和大數據。基於目前的發展情況看，2021至2022年，有三個領域的潛力大概率會爆發：
“一是算力行業。當前人工智能算法的複雜程度以指數級的趨勢增長，對算力支撐的需求在極速增加。在部分能源相對便宜地區，例如內蒙古地區等，會迎來算力服務基礎設施建設和運營機制模式創新的新熱潮，算力暴增的市場需求是顯而易見的。
“二是人工智能芯片領域。根據IDC和浪潮聯合相關研究報告，“2020年中國的GPU服務器依然佔據95%左右的市場份額，是數據中心人工智能加速方案的首選。未來幾年,隨著推理工作負載在各個行業應用中不斷增加,FPGA和ASIC等其他類型的加速芯片將在各個領域採用。預計到2024年,其他類型加速芯片的市場份額將快速發展，人工智能芯片市場呈現多元化發展趨勢”另外，特朗普時期關於半導體領域的封鎖政策也使中國清醒認識到獨立自主的人工智能芯片的重要性，這個領域的獨立發展是明確堅定的，會是一個能夠獲得持續投入的市場。
“三是人工智能在工業領域深度應用。2021-2022年中國會迎來企業由數字化轉型向人工智能轉型的爆發期。根據艾瑞咨詢的估算，‘目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，而全部規模以上企業中約有超過10%的企業已將人工智能與其主營業務結合。’2012年以來中國產業領域的數字化轉型使得各行業企業積累了海量的大數據。2020年中國已明確數據為新的生產要素，大數據驅動下，企業對人工智能轉型升級的增加也是自然發展的過程，已經到了臨界點。”
劉玉書專家同時強調在人工智能技術的進一步發展中需要國際合作。 他說，這是一塊很大的蛋糕，每個人都取得了不錯的成績。 而且，在開發第三代人工智能技術時，合作仍然是必不可少。劉玉書專家說：“這個問題要從兩個角度看。一是未來人工智能領域蛋糕巨大，中美以及其他國家都可以找到適合自己的蛋糕。‘針尖對麥芒’的競爭沒有必要，也無實質市場價值。根據國際數據公司(IDC)的全球人工智能支出指南相關數據：全球人工智能(AI)支出將翻番，將從2020年的501億美元增長到2024年的1100億美元以上。預計2019-2024年期間的復合年增長率(CAGR)將為20.1%。這意味著未來全球人工智能市場巨大，各國會在相關市場產業鏈中找到自己的相關位置。
“二是第三代人工智能的發展合作將是主旋律。在經歷知識驅動的第一代人工智能和數據驅動的第二代人工智能後，當前和未來一段時間發展的主要是將知識驅動和數據驅動融合起來的第三代人工智能。俄羅斯自然科學院外籍院士、中國科學院院士張鈸指出：‘由於第一、二代AI只是從一個側面模擬人類的智能行為,因此存在各自的局限性.為了建立一個全面反映人類智能的AI,需要建立魯棒與可解釋的AI理論與方法, 發展安全、可信、可靠與可擴展的AI技術,即第三代AI。’因此，第三代人工智能的發展，誰也不可能關起門來‘閉門造車’，更談不上誰會超越誰。而是需要加強合作，與不同國家進行互補性合作，共同推動協同創新。”
宏觀意義講，人工智能已經成為了各種智能化技術和相關應用的統稱。就像電力曾幾何時使許多工業部門、服務、通信、軍事裝備的發展成為可能，並改變了全人類的生活方式一樣，人工智能將改變21世紀的整個生活方式。因此顯然，各國面臨的任務不是參與技術競賽，將自己的成就與外界隔離，而是團結起來共同制定共同的規範、規則、技術和標準。最終，正是由於互聯網的發展以及技術、原理和標準的統一，方能使得互聯網變得更加精確。借助各國的團結髮展AI。這項技術的確將使全人類受益——這條基本原則在所有中國法規文件中均以紅線標識。
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