国内AI与美国的差距主要体现在以下几个方面：

·1.发展水平：美国在人工智能领域的研究和发展水平相对较高，拥有众多顶尖的研究机构、大学和企业。相较之下，虽然我国在AI领域也取得了一定成果，但整体上与美国仍存在差距。

·2.技术创新：美国在AI技术创新方面表现出色，不断涌现出革命性的技术成果，如深度学习、自然语言处理等。相比之下，虽然国内也有一些技术创新，但整体上仍处于追赶阶段。

·3.产业链完整性：美国的AI产业链较为完整，从基础研究到技术开发再到商业应用，各个环节都有成熟的体系和资源。虽然国内AI产业链正在逐步完善，但在某些环节仍存在不足，如高端人才、关键技术和核心算法等方面。

·4.应用场景：美国AI技术在各个领域的应用较为广泛，涉及医疗、金融、教育等多个行业。虽然国内AI技术在应用场景方面也有所突破，但与美国相比仍有拓展空间。

·5.政策支持：美国政府对AI领域的支持力度较大，不仅有明确的政策导向，还在资金、税收等方面提供优惠政策。虽然我国政府对AI领域的支持也在不断加大，但在政策实施和资源配置方面仍有优化空间。

·6.国际合作：美国在AI领域的国际合作较为广泛，与其他国家在技术研发、人才培养等方面保持密切交流。虽然国内AI企业在国际合作方面也取得了一定成果，但与美国相比仍有较大差距。

总之，国内AI与美国的差距主要体现在发展水平、技术创新、产业链完整性、应用场景、政策支持和国际合作等方面。然而，随着我国在AI领域的不断投入和努力，这些差距正在逐步缩小。