美智庫：中美未來在AI不同領域各占優(yōu)勢

作者：跋公

近年來，美國政府和高科技企業(yè)不斷強調與中國的AI“競賽”（race），并稱其為決定未來國家競爭力的關鍵戰(zhàn)場。特朗普簽署的AI行政令也提出美國必須保持領導地位，包括讓盟友采用美國的全棧解決方案。Anthropic等美國AI公司被爆限制與監(jiān)控中國用戶后，美國政府本周又允許Anthropic向部分受信任的中國企業(yè)和機構開放新模型Mythos 5的應用。這種舉措說明，在芯片和能源之外，美國將AI視為對華競爭的核心戰(zhàn)略資產。

然而，美國長期研究中美科技關系的專家認為，將AI發(fā)展簡單理解為一場輸贏分明的競賽，既忽略了兩國戰(zhàn)略目標的差異，也低估了AI技術本身發(fā)展的復雜性。事實上，中美雖然都將人工智能視為未來核心生產力，但雙方關注重點、發(fā)展路徑以及最終目標存在明顯區(qū)別。這場競爭，更像是一場不同發(fā)展模式之間的綜合較量，而不是一場簡單的百米沖刺。

近日，布魯金斯學會約翰·桑頓中國研究中心研究員陳凱欣(Kyle Chan)美國麻省理工學院國際政策研究計劃（IPRI）杰出研究員大衛(wèi)·埃德爾曼（R. David Edelman）在一檔播客節(jié)目中，討論了中美AI發(fā)展現狀及趨勢。其中，大衛(wèi)·埃德爾曼同時在MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）和國際研究中心任職，主要研究人工智能治理、科技與通信地緣政治以及計算國家安全等議題。

他們認為，現在真正值得關注的，或許不是誰將贏得這AI“競賽”，而是中美能否在加快速迭代的技術圖景中，管理好由此帶來的現實風險，尤其是網絡安全以及關乎人類決策自主權的軍事誤判等。

是不是“競賽”？

兩人首先認為，AI“競賽”這一說法過于簡化。該詞語與政治經濟訴求緊密相關，而在華盛頓，它更像是政策出臺后的一種敘事合理化的用詞，因為競爭敘事在政治和經濟上都對美國有利，就像冷戰(zhàn)時期對蘇聯的態(tài)度一樣。

目標差別：通用人工智能 vs. 全面產業(yè)融合

陳凱欣認為，中美AI戰(zhàn)略最大區(qū)別在于目標設定的不同。美國聚焦于實現“通用人工智能”（AGI）乃至“超級人工智能”（ASI），美國科技企業(yè)投入巨額資金建設算力中心，希望率先突破技術前沿，實現能夠完成絕大多數人類智力工作的AI系統。僅美國數據中心和算力基礎設施投資，2027年可能超過1萬億美元。

▲中國AI機器人公司宇樹科技生產的武裝機器狗。

相比之下，中國雖然同樣高度重視人工智能，但重點并不是率先實現AGI，而是推動AI快速融入實體經濟。中國希望將AI應用到制造業(yè)、醫(yī)療、教育、科研、政府服務、生物醫(yī)藥等各個領域，使人工智能成為產業(yè)升級的重要工具。

大衛(wèi)·埃德爾曼也認為，美國是在AI實驗室比拼，中國則是在給工廠車間擴大產業(yè)，推廣實際應用，實現真正創(chuàng)造經濟價值的能力。

開源與閉源模型的博弈

美國AI領先企業(yè)多采用閉源模式，企業(yè)控制模型權重、訓練數據和運行方式，用戶只能通過API調用服務，難以獲知內部機制。這種方式有利于保護商業(yè)利益，也便于持續(xù)保持技術領先。而中國企業(yè)則更加積極推動開源，允許開發(fā)者下載模型、進行本地部署、二次開發(fā)，并且運行成本更低，更容易形成廣泛生態(tài)。DeepSeek、阿里巴巴等中國企業(yè)正借助這一模式快速擴大國際影響力。

這兩種模式各有利弊：閉源模型代表最高性能，但開放模型更容易傳播、更便宜，也更容易形成產業(yè)生態(tài)。而且，過度依賴美國閉源模型的國家擔心遭遇技術“卡脖子”。現實是，許多美國企業(yè)出于成本考慮（中國開源模型成本僅為美國同類產品的約5%），只要模型能夠滿足實際需求，價格往往比性能更重要。因此，即使部分美國企業(yè)存在安全顧慮，也可能因為成本原因而選擇使用中國開源模型。

能源短板是美國隱憂

AI競爭不僅是算法競爭，更是能源、芯片和基礎設施競爭。在能源議題上，大衛(wèi)·埃德爾曼坦言美國面臨嚴峻挑戰(zhàn)。如今衡量數據中心實力的標準已從芯片數量變?yōu)殡娏θ萘浚绹壳懊媾R能源建設周期長、電網接入緩慢、社區(qū)反對數據中心建設等現實問題。相比之下，中國則擁有更大的電力容量，并持續(xù)建設新的能源設施，包括核電和大型電網。

▲美國五角大樓要求Anthropic公司向軍方提供Claude人工智能技術的無限制使用權限，以用于軍事行動，并威脅稱如果Anthropic公司拒絕，將取消合同并破壞供應鏈。

他特別提到，Anthropic與SpaceX合作建設的Colossus數據中心目前部分依賴天然氣發(fā)電，凸顯了美國在清潔能源基礎設施上的短板。

芯片出口管制：有效，但也有代價

美國對中國實施高端AI芯片出口管制，確實限制了中國訓練最先進大模型的能力，使中國在短期內難以保持與美國同樣的發(fā)展速度。

不過，陳凱欣認為美國的出口管制是一把“雙刃劍”。短期看，對外管制確實限制了中國AI實驗室的算力和訓練規(guī)模；但長期看，這反而促使中國下決心打造完全自主的半導體供應鏈。從光刻機、材料、EDA軟件到芯片制造，中國正以前所未有的力度推動建立完整產業(yè)鏈。

同時，中國企業(yè)不斷提高算法效率，希望在有限算力下實現更高性能，并通過更多芯片聯網協同（比如華為的“韜定律”規(guī)劃）、先進封裝等方式縮小與美國的差距。陳凱欣將此比作“中國的普通列車試圖追趕子彈頭列車”，難度極大，但在推理端芯片和模型效率優(yōu)化方面，中國仍有可能取得實質進展。

大衛(wèi)·埃德爾曼補充認為，出口管制或許無意中助長了中國國內的“技術自主創(chuàng)新能力”或技術民族主義陣營，這是一個值得美國政策制定者深思的問題。

中美未來在不同領域各自領先

針對誰更占據優(yōu)勢，兩人認為，在基礎模型研發(fā)、算法創(chuàng)新和前沿科研方面，美國仍然擁有明顯優(yōu)勢。美國擁有全球最強的人才吸引能力、開放創(chuàng)新環(huán)境以及成熟的資本市場，這些因素共同推動AI基礎研究不斷突破。但如果將目光轉向機器人、自動駕駛、無人機、智能制造等“物理世界的AI”，中國則具有更強競爭力。

原因在于，中國擁有全球最完整的機器人產業(yè)鏈，從傳感器、電機、電池到激光雷達等核心零部件均具備規(guī)模優(yōu)勢。同時，中國擁有全球最大的制造業(yè)體系，可以快速部署機器人，在實際生產過程中不斷積累數據，再利用數據持續(xù)優(yōu)化模型和硬件，實現“部署—采集數據—繼續(xù)優(yōu)化”的良性循環(huán)。

▲2026年一季度，中國單獨列名的機器人合計出口額更是高達113.2億元人民幣。

因此，如果說美國擅長推動AI技術創(chuàng)新，那么中國更擅長推動AI產業(yè)擴散，兩國優(yōu)勢并不完全重疊。

國家安全影響

在國家安全層面，陳凱欣提醒不應只盯著誰的模型更強，而應關注中美AI生態(tài)事實上存在的相互依賴關系。不少美國開發(fā)者青睞中國的低成本開源模型，中國開發(fā)者也大量使用Claude等美國模型。這種技術交流既帶來創(chuàng)新，也帶來新的安全挑戰(zhàn)。過度粗暴地推動“脫鉤”，包括限制人才流動和科研交流，可能反而對美國不利。

大衛(wèi)·埃德爾曼則指出，AI一方面能夠顯著提升網絡安全防御能力，另一方面也可能大幅提高網絡攻擊、詐騙、信息偽造等攻擊效率，加大網絡空間風險。

更值得警惕的是未來AI介入傳統軍事決策風險。如果危機發(fā)生時，各國過度依賴AI判斷，可能因為誤判而導致局勢迅速升級。因此，中美不僅需要競爭，更需要建立風險溝通機制，及早應對這一挑戰(zhàn)，避免因AI而放棄獨立判斷，導致誤判甚至沖突升級。

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