什么叫做加杠杆炒股 外交事务｜中美之间真正的AI竞赛：为什么美国可能会输掉这场国运之战？_人工智能_竞争_技术

AI之战

美国需要更多创新才能与中国的AI技术竞争。

美国与中国对自身及全球都肩负着深重的责任，必须携手合作，降低人工智能带来的风险。正如1962年古巴导弹危机之后，美苏在核军备竞赛中设立护栏，双方合作谈判《核不扩散条约》，意识到不受管控的核竞赛，终将把人类引向深渊。华盛顿与北京如今必须在人工智能竞争与合作之间，开辟一条同样狭窄却必要的路径。双方可先行达成双边协议，建立AI事件通报机制，并分享AI安全、可控以及确保符合人类价值观的最佳实践。进一步的谈判，应聚焦于应对AI滥用或失控场景的具体措施。

美中之间并不存在一场单一的人工智能竞赛，这一观念未能反映当下竞争的真正复杂性。挑战的本质，在于争夺的不仅是一场决定性的单一胜利，而是一场涉及多个维度的持久较量，其结果将深刻塑造国际力量格局。在这场技术与战略紧密交织的AI竞争中，华盛顿唯有采取一套整体战略，方能确保胜局。否则，在某一领域取得的成功，极可能在另一领域产生新的漏洞——而任何领域的忽视，都可能导致美国的全球地位，不可逆转地走向衰退

作者：科林·H·卡尔

吉姆·米特尔

编辑：阿K

华盛顿关于人工智能的讨论，愈发集中于如何确保美国在与中国的AI竞赛中胜出。唐纳德·特朗普总统重返白宫后，首批举措之一便是签署行政命令，宣告有必要“维持并增强美国在全球AI领域的主导地位”。今年2月在巴黎举行的AI行动峰会上，副总统JD·万斯再次重申，政府承诺要确保“美国AI技术继续成为全球标杆”。今年5月，特朗普的人工智能与加密货币事务负责人、大卫·萨克斯（David Sacks），则以“赢得人工智能竞赛”为由，为向阿联酋和沙特阿拉伯出口先进人工智能芯片进行辩护。

鉴于人工智能（AI）在未来数十年内可能彻底重塑国家实力与国民福祉，赢得这场竞赛的重要性不言而喻。然而，究竟谁处于领先地位，却取决于人们对“胜利”的定义。一个常见的定义是，率先跨越通用人工智能（AGI）的门槛，即人工智能模型在广泛的认知任务中，能够达到或超越顶尖人类专家的智能水平。AGI可能在科学、技术以及经济生产力领域带来划时代的突破——而第一个成功开发出AGI的国家，将可能获得不成比例的巨大利益。

然而，通往AGI的竞赛，并非人工智能竞赛中唯一的关键战场。军事与情报机构必须利用人工智能的颠覆潜能，并同时设法遏制其破坏性影响。同样，若能在经济与社会的各个层面实现人工智能的广泛部署，各国也将从中获得竞争优势。此外，各国政府亦在争夺全球技术生态系统背后的标准、供应链以及基础设施的掌控权。各方必须避免在人工智能安全问题上陷入恶性竞赛，而是通过合作（甚至联合行动），共同应对滥用或失控的人工智能所带来的安全风险。

考虑到这些围绕人工智能展开的多条竞争赛道，美国的地位显得颇为岌岌可危。尽管美国企业在人工智能研发的最前沿领域，仍维持着显著但正在缩小的领先优势，但在其他AI竞赛中，华盛顿却有可能落于下风。中国在诸多方面拥有显著优势，而美中这两大超级大国似乎均无意合作，以避免可能的灾难性后果。鉴于人工智能的巨大颠覆潜能，竞赛的赌注可谓深远重大：若告失败，美国可能陷入经济依赖、军事脆弱及全球领导力削弱的困境。这种黯淡前景尚非定局，但前提是，美国必须制定出一项连贯且深思熟虑的人工智能国家战略，平衡创新、整合与风险防范，并将自身巨大的技术活力，转化为持久的战略优势。

创新竞赛

通往通用人工智能（AGI）的竞赛，是当前人工智能领域最显而易见、亦最迫切的竞争场域。美国的OpenAI、Anthropic、Google DeepMind等私营企业，以及中国的DeepSeek，均在各自政府的支持下，加速投入创新。无人能够准确预判这项技术究竟将如何演进。大型语言模型或许只是AGI初露端倪的形式，也可能在某一临界点被跨越时，真正的AGI会突然出现。无论哪种情形，AGI都蕴藏着重塑国家实力与竞争力根基的巨大潜能，因此全球两大人工智能巨头国家，对率先实现突破都抱有极大的战略利益诉求。

目前，美国的AI实验室借助半导体出口管制措施所带来的计算优势，在技术上稍占上风。然而，这一领先地位却极为脆弱。中国通过本土创新、绕过出口管制、以及知识产权盗窃等多种途径，持续紧追美国。中国领先的人工智能企业，例如DeepSeek，所开发的技术，与美国同行之间的差距仅有数月之遥。而北京的集中化体制，可能使其更快地培育、整合并利用民间创新，速度甚于华盛顿。

通向通用人工智能的竞赛，并非人工智能竞赛中的唯一战场。

与此同时，美国的开放体系虽极大促进了创新，但其本质上更易受间谍活动及算法突破快速扩散的冲击。算法设计的重大突破，或人工智能发展的新范式，可能动摇美国在半导体领域的主导地位，而这类突破一旦扩散，或将助推中国的人工智能实验室超越美国竞争对手。特朗普政府出于其他政治优先事项的考量，正削减对基础人工智能研究的投入，并限制外国人才在美从业，这些举措都可能在未来数年内阻碍美国人工智能的发展步伐。

此外，美国私营企业的商业动机，并非总与国家利益保持一致。例如，人工智能公司可能倾向于在任何拥有可用能源基础设施的地区建立AI算力中心，而无论这些设施是否位于美国境内。中东地区由于监管环境宽松且资源丰富，已初现强劲吸引力。全球首个5吉瓦人工智能数据中心集群，预计将落地阿联酋，而非美国——这一发展正是特朗普政府近期决定，向阿布扎比出口数十万颗尖端AI芯片的直接结果。虽然此举为华盛顿带来一定收益，美国企业如OpenAI及微软计划运营该数据中心集群的大部分产能，然而，将关键基础设施迁往安全形势更脆弱的海外地区，亦可能为中国及其他竞争对手，打开获取先进算力资源与AI模型的后门。

即便美国在创新竞赛中成功维持领先，仍不足以确保最终胜出。当前的市场趋势显示，最前沿的AI模型正变得愈发普及且趋同，这使得任何一方都难以凭借技术形成压倒性优势。

倘若这一趋势延续至通用人工智能（AGI）问世之时，真正的胜负或将取决于能否有效将人工智能应用于实际——而在这场较量中，美国并不一定稳操胜券。

巩固技术优势

在国家安全领域，若欲有效应用人工智能，既需洞察前沿AI所带来的全新能力与潜在威胁，也必须将人工智能融入现有体系，以确保维持决定性的军事优势。人工智能的整合，有望提升情报处理速度、加快数据驱动的决策流程、优化后勤与资源分配、实现高度自主的复杂系统，甚至可能催生某种“神奇武器”——例如能够瘫痪对手关键基础设施及指挥控制网络的网络攻击工具，或在防御层面，使国家免于网络攻击之苦。

实现人工智能整合，美国政府与私营企业必须密切协作，然而目前这方面的合作仍令人忧虑地有限。国家安全机构缺乏对最新AI模型的早期接触权限，这将削弱其将最前沿技术迅速纳入实际工作的能力。领先的AI实验室与五角大楼及其他国家安全机构之间的合作，依旧停留在初步阶段。冗长的采购流程、抵触变革的机构文化、基础设施及数据的缺乏，以及对AI能力的误解（既有低估，也存在过度期待），都严重阻碍了政府充分利用硅谷创新成果的能力。尽管这些问题已为各方所共识，但要彻底解决却殊为不易。

与之形成鲜明对比的是，中国的体制简化了军民融合，赋予其在AI采纳方面结构性的制度优势。国家级命令确保技术突破能够迅速转化为军事与情报能力。中国军队已主动拥抱人工智能，并积极吸纳商业界及学术界的力量。借助AI竞赛与公共采购平台，北京正加快将民用AI研究转化为军事用途。中国计划到2030年具备“算法战争”及“网络中心战”的能力。这不仅意味着在武器系统中应用算法，更象征着战争形态的重大转变，即未来军事优势将取决于算法的速度、复杂性与可靠性。

整合的必要性

在这场人工智能的全球竞赛中，真正的胜利者，还需将AI深度融入本国经济体系——确保人工智能广泛可及，并能渗透至教育、能源、金融、医疗、物流、制造等多个领域。美国在推动消费端及商业AI应用方面，占据显著优势：科技公司实力雄厚，创新型风险投资生态体系活跃，民众整体数字素养较高，且拥有广泛的数字基础设施。然而，这一切并非胜利的必然保障。若各级政府及企业未能建立正确的激励机制，推动AI的全面整合，并未能建立公众对AI的足够信任，私营部门在采纳人工智能方面，或将步履维艰，从而错失提升生产力与创造新价值的重大机遇。此外，人工智能不仅可能增强人类劳动力，亦可能取代人类劳动。Anthropic公司首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）近期警告称，AI或将在五年内导致美国失业率高达20%——这一结果，可能对美国的经济与社会产生深远而破坏性的影响。

与此同时，中国或将在人工智能的经济应用赛道上，表现出出人意料的优势。中国企业家已将更多目光投向人工智能的实际应用，而非仅专注于模型研发。例如，DeepSeek推出的开源模型，正助推中国AI模型的使用成本大幅下降，使更多企业得以尝试并应用这项技术。这可能令中国在打造颠覆性产品方面占据先机。更重要的是，中国政府在AI取代劳动力方面面临的政治风险相对较低。相较于美国因自动化导致的就业担忧，北京更可能将AI视作应对劳动力短缺的方案，而这一短缺正是中国人口老龄化及人口规模收缩的直接后果。

即使美国能够维持在创新领域的领先地位，这一成就，仍不足以确保最终的胜利。

即便美中两国在经济各领域采纳AI的力度相当，若中国能在利用AI推动制造业技术进步方面占据更大优势，尤其是在机器人领域，美国仍可能在总体竞争中败北。中国在工业机器人安装方面，早已位居全球首位：2024年，中国制造商购买了全球市场份额的一半，且中国每名员工所配备的机器人数量，远超全球平均水平。随着“暗工厂”（即全自动化工厂）的普及，极端自动化正在制造业领域加速落地。例如，电子公司小米的智能手机工厂，可实现24小时全自动运转，无需人力干预。随着人工智能在空间推理及嵌入式智能方面取得进展——即使机器人能够与物理环境互动并从中学习——工厂机器人或将能胜任更为多样且复杂的物理任务。

尽管美国企业在软件及服务领域表现卓越，这些领域也有望因AI广泛采用而显著提升生产力，但美国过去数十年在实体产业方面，已逐步将领先地位拱手让予中国，尤其是在制造业、物流、能源及基础设施领域。凭借国家主导的产业政策以及庞大的制造业基底，中国得以在这些领域大规模部署AI，从而释放出巨大的生产力潜能，最终在经济上可能超越美国。

加码布局

全球科技强国，正竞相建设支撑AI发展、部署与应用的数字基础设施。尽管这场角逐的核心依然是美中之间的对抗，但其他传统科技大国（如法国、日本、荷兰、韩国、台湾及英国）以及新兴科技大国（如巴西、印度、沙特阿拉伯与阿联酋）也纷纷加入战局。每一位竞争者都旨在掌控人工智能所必需的数据、芯片、数据中心及基础模型，并力图在全球AI规范与标准制定中占据主导地位。正如人工智能及加密货币事务负责人萨克斯所言：“若全球80%的人使用美国的技术栈，那就是胜利；若80%的人使用中国的技术栈，那就是失败。”

对半导体芯片的出口管制，为美国提供了显著优势。美国企业目前得以获得所需的高端计算芯片，而全球大部分市场亦希望使用美国芯片，因为后者在性能上依旧首屈一指。特朗普政府试图利用这一优势，通过“flooding the zone”（即大规模向目标市场输出）美国芯片及数据中心服务，巩固在全球AI生态系统中的主导地位，首选的突破口便是沙特阿拉伯与阿联酋等合作伙伴国家。其策略在于，借助市场力量，驱动大规模数字基础设施投资，从而锁定美国技术在这些地区的持续应用。

然而，在那些收入水平较低、客户群有限，且缺乏基本基础设施（如宽带网络与电力供应）的国家，华盛顿“顺应市场力量”的策略，却极可能导致投资严重不足。这一现实正在非洲、拉丁美洲、中东，以及南亚与东南亚多国浮现。这些国家都在寻求通过人工智能来推动经济增长，而中国很可能在这些地区取得突破。中国提供的虽然是技术水平相对较低，但价格显著低廉的AI模型——并且附带补贴建设运维这些模型所需的物理与数字基础设施——这让中国有望超越美国。尽管中国目前尚无能力出口最顶尖的芯片产品，但对于许多发展中国家而言，成本与可及性往往比尖端性能更为重要，因此中国推出的“足够好”的产品，极具吸引力。

2025 年 6 月，加利福尼亚州圣何塞展出的 AI 芯片马克斯·A·切尔尼/路透社

糟糕的政策选择，可能使美国在构建与管理全球人工智能基础设施的竞赛中落后。过于严格的出口管制，可能疏远盟友，或迫使摇摆不定的国家转向中国产品。反之，若对先进人工智能芯片的管控力度过弱，又可能无意间为中国企业获取或远程使用这些芯片开辟通道，加速中国在技术上的追赶步伐。若华盛顿无法提出一个令人信服的技术治理愿景——一个在国家安全、经济开放与民主价值观之间，谨慎平衡的愿景——潜在的国际合作伙伴或将转向他处。中国不仅在出口人工智能产品，更提供了一整套完备的工具箱，以颇具财务与政治吸引力的条件，协助全球相当多的发展中国家快速实现现代化。对于渴望利用AI促进经济增长、改善治理的发展中国家而言，中国的方案往往是最现实、也最容易获得的路径。

一场向下竞争的赛跑？

即便美中人工智能竞赛愈演愈烈，双方亦无法忽视AGI以及其他高度先进AI模型所隐含的潜在威胁。确保任何一方在人工智能快速研发与部署过程中不增加灾难性风险，已成为当务之急。非国家行为体或流氓国家利用AI模型发动攻击、人工智能引发意外军事升级，或对超智能系统失控的忧虑，都可能导致灾难性后果。防止此类结果，需要人工智能大国在竞争中避免在安全问题上走捷径。

当下最迫切的短期灾难风险是，掌握先进AI系统的非国家行为体，可能发动大规模网络攻击，摧毁金融系统，或设计并释放高度致命、易于传播的病原体。这类风险已不再仅存在于科幻领域。人工智能研发领域的领先企业预测，其内部定义的危险能力阈值——以“提升度”（即人工智能模型显著增强恶意行为者能力的程度）衡量——极可能在今年被突破。另一项迫在眉睫的威胁，则是可能出现与人类价值观或意图不一致的超级智能。若因设计缺陷、指令含混或难以预见的后果，超级智能采取危害人类福祉的行动，这种风险绝非空谈。前沿AI模型已逐步显现出欺骗性或阴谋性行为的迹象，使这一威胁更具现实可能。

对华盛顿而言，寻求化解人工智能威胁的途径，已成为特朗普政府界定的紧迫任务，即使其他人工智能大国采取何种态度，这也是一项明智的政策选择。即便失控的人工智能并不一定造成全球性灾难，但一旦美国境内发生重大AI事故，无论是出于意外还是管理疏失，都将动摇国际社会对美国技术体系的信心。若美国被视为无法掌控人工智能这股巨大力量，其全球领导力及道德权威都将受到质疑，而中国可能利用因此产生的权力真空，通过承诺稳定与可控，来进一步扩张其影响力。

成功之道

中美之间多条人工智能竞赛的轨迹彼此紧密交织。例如，率先实现通用人工智能（AGI），将强化领先国家的国家安全、经济活力及全球科技影响力。而人工智能研发与应用竞赛所引发的竞争压力，也极可能加剧灾难性后果的风险——因为在激烈竞争中，国家往往会牺牲安全保障，以换取研发速度。而这种危险，没有任何国家能够单独应对。因此，若欲在人工智能竞赛中取胜，就必须构建一种既能推动多领域进步，又能管控AI失控风险的战略。

同样，情报界必须加强对外国人工智能研发努力的监控，重点盯防中国的进展与战略目标，以及中东新兴AI强国的崛起。特朗普政府还应探寻进一步推动前沿AI发展的有效途径。

必须确保AI企业获得开发与部署AI模型所需的各种资源，包括充足的计算能力（主要表现为半导体）、高质量数据、顶尖人才以及充足且可持续的能源供应。在此过程中，避免制造新的问题至关重要。例如，若为满足AI不断增长的能源需求而导致气候变化恶化，华盛顿就应当加大对核能等清洁能源的投入。

私营部门可能难以及时采用人工智能，充分利用其潜能。

华盛顿同时必须坚守并捍卫美国的技术优势。为了防止AI技术被竞争对手迅速复制，美国政府需对先进半导体及制造设备等关键技术，实施严格的出口控制，加强研究实验室及数据中心的安保，防范间谍活动及知识产权盗窃，并要求云计算平台严格落实用户身份验证，防止其成为敌对势力技术进步的工具。

为了在保持美国创新领先地位的同时维护国家利益，美国政府必须建立一个可扩展且具高度适应性的公私合作模式，携手从事前沿AI研究的企业。这些合作应帮助政府加速采纳先进AI，并推动更加审慎的安全实践。美国人工智能公司可以通过获取来自政府的敏感情报，更好地防范敌对势力的网络攻击；而公共部门与私营部门也能通过共同研发，打造能够提升国家安全的AI应用，例如高级网络安全及生物防御工具，从而实现双赢。

随着中国利用人工智能与机器人技术，进一步扩大工业产能，华盛顿的政策制定者必须将AI的应用范围，由科技产业拓展到更广泛的经济领域。特朗普政府应与国会合作，启动专门的“工业人工智能”计划，加速机器人技术与AI在制造业、物流、能源及基础设施领域的研发及部署。通过税收抵免、创新拨款及公私合作试点项目，政府可激励工厂、仓储及交通枢纽整合AI驱动系统，弥合美国尖端软件能力与落后生产线之间的差距。

政策制定者也必须尽快采取措施，帮助因AI而失业的产业工人。这意味着大幅增加对STEM教育、职业培训，以及再就业与技能升级项目的投资——这些项目将使那些因自动化失业的工人，能够迅速转向新领域，如机器人维护或AI系统监管。为了在人工智能主导的经济中，为企业与工人提供清晰的规制与保障，劳动法律体系也亟需更新。随着越来越多企业利用算法安排排班，并有更多工人以短期合同形式就业，美国现行的工资与工时法律应当现代化，以确保薪酬透明、公平且工作时间明确。同时，工作场所安全指南也需更新，以纳入人机协作环境下的安全标准。加强失业救济及其他直接收入支持，对于缓解因大规模劳动力转型而可能带来的社会破坏，至关重要。

在人工智能领域追求竞争优势时，绝不能在安全方面走捷径。

若美国希望引领全球人工智能技术生态系统，便必须不仅仅将先进AI及数据中心技术，留给富裕国家。为了与中国“足够好”的人工智能系统，在发展中国家的市场展开竞争，特朗普政府应探索公私合作模式，为这些国家的科研人员及企业家，提供慷慨的访问权限，让他们能使用美国的云计算系统。同时，应通过国际开发金融公司等机构，扩大政府支持的金融工具规模，包括低息贷款、贷款担保、股权投资、政治风险保险及税收优惠等。这些激励措施应着重支持在巴西、加纳、印度、印度尼西亚、肯尼亚、墨西哥、尼日利亚、菲律宾与越南等关键新兴市场，建设必要的数字基础设施。

此外，美国与中国对自身及全球都肩负着深重的责任，必须携手合作，降低人工智能带来的风险。正如1962年古巴导弹危机之后，美苏在核军备竞赛中设立护栏，双方合作谈判《核不扩散条约》，意识到不受管控的核竞赛，终将把人类引向深渊。华盛顿与北京如今必须在人工智能竞争与合作之间，开辟一条同样狭窄却必要的路径。双方可先行达成双边协议，建立AI事件通报机制，并分享AI安全、可控以及确保符合人类价值观的最佳实践。进一步的谈判，应聚焦于应对AI滥用或失控场景的具体措施。

美中之间并不存在一场单一的人工智能竞赛，这一观念未能反映当下竞争的真正复杂性。挑战的本质，在于争夺的不仅是一场决定性的单一胜利，而是一场涉及多个维度的持久较量，其结果将深刻塑造国际力量格局。在这场技术与战略紧密交织的AI竞争中，华盛顿唯有采取一套整体战略，方能确保胜局。否则，在某一领域取得的成功，极可能在另一领域产生新的漏洞——而任何领域的忽视，都可能导致美国的全球地位，不可逆转地走向衰退。

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作者

科林·H·卡尔是斯坦福大学国际安全与合作中心史蒂文·C·哈齐高级研究员，以及兰德公司高级顾问。

吉姆·米特尔是兰德公司全球与新兴风险副总裁兼主任。

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