中國AI的開放邏輯

明者因時而變，知者隨事而制。

2026世界人工智能大會（WAIC）正在上海舉行。

譚主在現場，聽著不同語言討論這項一日千里的技術——有人看到了機遇，有人看到了競爭，有人看到了風險，還有人看到了鴻溝。

這些期待與焦慮交織的討論，指向了更深層的問題，對應著習近平主席在大會開幕當天，向世界提出的四個時代之問：

“當機器開始思考，人類如何與之相處？當算法參與決策，安全如何保障？當技術挑戰倫理，治理如何跟上？當鴻溝不斷拉大，普惠如何實現？”

于是，譚主拿著這四個問題，與會議主辦方之一的國家發展改革委相關人士，以及會場內外的多邊國際組織代表、中外學者、頭部AI企業研究員進行了交流。

他們的回答各有側重，但最終都指向了同一個方向——開放，這也正是習近平主席講話中的一個關鍵詞。

這種共識本身就很有意思。如果以外媒報道作為觀察窗口，過去十年他們描述中國AI的關鍵詞，經歷了明顯的轉變——從早期的“追趕者”，到后來警惕的“戰略競爭者”，再到今天頻頻出現的“規則制定者”“開源倡導者”。

圍繞習近平主席的講話，討論變得更加聚焦：中國的開放理念，如何為人工智能技術提供一套新的框架？

如果從社會運行的幾個關鍵視角切入：技術、生產、資源、秩序——對應到人工智能，就是算力與模型、應用與場景、數據與語料、規則與治理。

在每一個維度上，中國都在用自己的開放實踐，描繪新的秩序。

習近平主席提到，人工智能是世界經濟增長的新引擎和新舊動能轉換的加速器。

而只有做到“開源開放、合作共享”，增長的方向從規模崇拜轉向普惠時，人工智能技術才能真正助力發展。

理解這一判斷，可以從會場的一個細節說起。

走進大會展區，譚主有一個直觀的感受：大模型不再是話題中心了。

就在大會開始前，月之暗面發布了全球最大規模的開源模型Kimi K3。譚主本以為，這將成為當天的明星話題。但在逛展的時候，感受到的卻是一種專注——各個展商都在專注自己的應用場景，專注技術如何落到一個具體的行業、一個具體的問題里。

這在一定意義上，回答了技術發展的價值取向問題：

行業正加速走向通用人工智能。過去，主流信仰是“規模法則”——堆更多算力、卷更大模型。但極致的人工智能技術，能帶來各國的普遍增長嗎？

被稱為“硅谷精神之父”的凱文·凱利就告訴譚主，他是“規模法則”的懷疑者之一。堆算力、加數據、投能源，他認為是不可持續的。

與之對應的，是中國的行動——義無反顧地選擇開源、共享，幫助其他后發國家。

大會期間，國家發展改革委發布了一份名為《人工智能合作發展行動計劃》的文件，其中，有一條叫“智能算力普惠行動”——措辭不是“輸出”，而是“聯通”。

落到具體案例中，GeoGPT地學基礎模型已服務145個國家、5.5萬名科研工作者；馬來西亞橡膠加工從業者在用中國的小模型算法優化勞作方式。

這正是以普惠實現發展的體現。

習近平主席提到，應當共同反對在人工智能領域泛化國家安全概念、把本國安全凌駕于他國安全之上的做法。

理解這句話，需要從今天人工智能的發展階段說起——人工智能正從數字世界走向物理世界。

譚主在大會現場，對此深有感受。

譚主了解到，本次大會有近200家采購團，約三分之一來自海外，需求覆蓋了各種行業、各種場景。

隨著人工智能進入能源、制造、醫療、科研和城市運行等領域，它正成為重新組織現實世界的一種底層能力。

這使得人工智能逐漸從輔助工具變成了決策和行為主體，算法的判斷正在影響一個人的生命財產安全，乃至一個社會的公正。

那么，這時，安全如何保障？

從國際社會的反應來看，部分國家禁用他國大模型，泛化國家安全審查，制造科技“斷鏈”。

這就引發了一個追問：當智能應用走向全社會，以鄰為壑的安全觀還管用嗎？

如果把外面的技術擋在門外，既擋不住算法風險本身的跨界擴散，也拒絕了一個更務實的出路：在真實場景中共同測試、共同迭代、共同建立追責機制。

《人工智能合作發展行動計劃》里，有一條叫“安全治理協作行動”——明確提出共建安全治理機制，加強信息共享和應急處置合作。措辭不是“各自防范”，而是“協作”。

智利電網就用上了中國的“數字智腦”，幫助這個國家保障能源動脈的平穩運行。

這背后是一種“安全共擔”的理念——在真實場景中一起發現問題、一起迭代。

譚主了解到，隨著智能體和具身智能進入產業，智能體身份怎樣識別、不同智能體怎樣調用工具和協同工作、人機協作怎樣劃分邊界，都將成為標準共建的具體對象。

習近平主席提到，要用全人類共同價值塑造人工智能的價值觀。

如果說前兩個層面回答的是“往哪里走”，那么，方向對了之后，怎么走同樣重要。

凱文·凱利分享了一個觀察：“目前大多數模型都處于一個非常相似的文化空間，給出相似的答案，帶著相似的偏見。這可能是因為它們所接受的訓練材料是相同的。”

如今，數據供給正從早期的“大水漫灌”進入追求優質語料的精細化階段——各國前沿實驗室現在普遍采用高質量合成數據進行訓練。

問題是，用單一標準來判斷什么是“優質”，能否代表多元世界？

如果標準由技術先發者單方面制定，全球南方大量的口述文化、本土知識、小語種，很可能在清洗過程中被判定為“不規范”甚至“噪聲”。

紐約大學教授阿倫·桑德拉拉詹告訴譚主，算法質量取決于訓練數據，而數據本身可能包含歷史上不公平、有偏見的決策——要主動糾偏，確保它不排斥某些人群。

不過，有了這一認識還不夠。可以更進一步思考的問題是，如果連“什么是偏見”都由一種文明單方面定義，那“糾偏”本身就可能造成新的偏見。

因此，中國在做的，不是“篩選”數據，而是“共建”語料庫。《人工智能合作發展行動計劃》第一條就寫著“優質數據供給行動”，正計劃推動多語種語料共建共享。

過去幾百年的國際秩序，很大程度上是由先發國家的語言、技術和制度框架塑造的。那些沒有被充分書寫的知識和文明，天然處于劣勢。

而人工智能時代的語料庫建設，給了我們一個新的機會，不是去復制舊的知識權力結構，而是讓更多文明平等地參與定義“什么是重要的知識”。

中國選擇的“共建”，正是在這個機會面前作出的回答。

「04」

習近平主席提到，加強人工智能發展戰略、治理規則、技術標準的對接協調，早日形成具有廣泛共識的全球治理框架。

這其中提到的治理問題，是很多人關注今年大會的一個重要層面。

今年的大會，一票難求。

一位連續三年負責海外企業需求對接的參會者告訴譚主，第一年她邀請海外客戶，有些人還不了解這個大會；今年，不少客戶“擠破頭”想來，她手里已經沒票了。

阿倫·桑德拉拉詹告訴譚主：今年的大會重點討論“全球AI治理”，本身就很有信號意義。

先發國家手握模型、算力、數據和標準，難免想固化這種優勢，治理規則就是他們的抓手。

中歐數字協會主席路易吉·甘巴爾代拉就向譚主表達了一個擔憂：AI可能會把國家分成兩類，一類賣AI、有自己的產業，另一類只能買AI、沒有自己的產業。

問題是，誰建立了先發優勢，誰就獨攬規則制定權嗎？

從2023年的《全球人工智能治理倡議》，到聯合國大會的“加強人工智能能力建設國際合作”決議，再到《人工智能全球治理行動計劃》，中國給出的回答一以貫之：規則不是先到先得。

《人工智能合作發展行動計劃》里，“規則標準共建行動”的措辭不是“輸出”規則，而是“共建”。

當技術、應用、數據和規則的四重變革同時涌來，為了讓人工智能成為各國共同參與、共同受益的公共產品，“中國愿以更加開放的姿態、更加務實的行動、更加長遠的目光，同各方一道把握和應對人工智能發展的機遇和挑戰，攜手共創人類社會更加美好的未來！”

這份答案，正在被越來越多人聽見。