《金融時報》指出，要實現長期的技術主導地位，創新和廣泛應用缺一不可。在創新方面，雖然OpenAI、谷歌和Anthropic等美國公司的模型處於技術進步的前沿，但DeepSeek、阿里巴巴和登月計劃等中國公司也在緊隨其後。雖然美國擁有更強大的計算能力，但模型的質量和有效性並不僅僅取決於計算能力，還取決於算法的優化程度和數據質量。換句話說，可以用更低的計算成本獲得性能相當可觀的模型。
中國恰好在利用這一點。結果，因為模型是在性能較低的芯片上進行訓練的，所以中國仍然可以進口足夠的此類芯片。要知道，美國的出口限制僅適用於最先進的芯片。此外，據分析公司伯恩斯坦（Bernstein）估計，到2028年中國將能通過國內生產完全滿足國內對這類半導體的需求。
同樣重要的是，贏得人工智能競賽不僅僅取決於模型。隨著人工智能應用的增長，能源生產也必須隨之增長。高盛預測，到2030年中國的剩餘產能將是全球數據中心電力預期需求的3倍以上。與此同時美國已經面臨電力短缺。中國在微芯片和電網（數據中心的關鍵組成部分）的關鍵原材料供應鏈中佔據主導地位。這使中國在高科技領域應用人工智能方面擁有顯著優勢。
最後一點，中國具備在全球範圍內推廣其人工智能技術的優勢。調查顯示，中國企業對人工智能的採用率與美國相差無幾。多年來中國一直在努力將技術引入政府服務和日常生活。這就意味著技術擴散的速度或將更快。事實上，中國公民對人工智能的樂觀程度遠高於全球平均水平。
中國的人工智能技術在第三國也具有巨大的擴散潛力。麻省理工學院和開源人工智能初創公司Hugging Face的研究表明，中國在全球“開放”人工智能模型市場中的份額已超過美國。這些模型之所以廣受歡迎，是因為它們可以免費獲取，並允許開發者根據自身需求進行調整。中國願意資助人工智能相關基礎設施的建設，也促進了中國開源模型在全球的傳播。
《金融時報》的文章作者認為，中美兩國目前正處於不同的競賽階段。美國憑借其巨額投資、高質量芯片和自身生態系統，或許更有能力贏得最佳模型的爭奪戰。然而中國更擅長將相對優秀的模型整合到特定應用中，並在全球範圍內推廣。《金融時報》的文章最後強調，能否長期保持領先地位將取決於諸多因素，而不僅僅取決於技術突破。
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