【美国在人工智能领域对中国的领先优势几乎消失殆尽】
（CNBC）· 美国许多人认为我们在人工智能竞赛中仍然领先于中国，但最近发生的事件表明，华盛顿被迫对中国在尖端领域不断取得突破的竞争做出回应。
· 围绕 DeepSeek、Moonshot AI 的 Kimi K3、阿里巴巴的 Qwen 系列模型、腾讯的混元、智普 AI 和 MiniMax 的新闻报道表明，中国已经培育出一个人工智能生态系统，能够让多家公司不断产出世界一流的人工智能能力。
· 比起最新的基准评分或模型发布，政策制定者、科技高管、投资者和美国的盟友更应该关注对中国人工智能发展的整体审视。
在过去几年的大部分时间里，关于人工智能的争论一直围绕着两个根本性问题展开：美国科技公司能否继续在技术前沿进行创新？美国政府能否制定出一项能够维护美国对华技术优势的战略？如今，这些问题的讨论已被现实发展所超越。
关键问题已不再是中国能否在前沿领域与之抗衡，而是美国能否迅速调整策略，以应对日益成熟的中国创新生态系统——该生态系统不仅在模型性能方面取得进步，还在成本、部署、定制化、融资、标准、开发者采用率以及全球影响力等方面不断发展。华盛顿发现自己越来越多地是在应对中国接连不断的突破，而非塑造人工智能发展的竞争环境。这应该让政策制定者、科技高管、投资者以及美国的盟友感到比最新的基准测试分数或模型发布更深的担忧，因为竞争正在迅速超越单个公司层面，转而演变为相互竞争的创新生态系统之间的较量。
围绕DeepSeek、Moonshot AI的Kimi K3、阿里巴巴的Qwen模型家族、腾讯的混元、智普AI和MiniMax的头条新闻，往往被视为独立的新闻事件。但事实绝非如此。若将其视为一个整体，所揭示的意义远比几家成功中国AI企业的崛起更为深远。这表明，中国已培育出一个前沿的AI生态系统，能够通过多家企业持续产出世界级的能力。这些进步究竟是通过原创创新、工程优化、开放权重协作，还是从美国模型中进行蒸馏而来的，这一点已越来越无关紧要。更重大的战略现实是，这些进步正发生在整个生态系统之中，而美国却仍在逐个评估这些企业，且往往将每项突破视为孤立事件，而非更广泛结构性转型的证据。
过去几年间，美国始终低估了中国对长期技术进步的承诺，以及将其国内产业战略转化为全球竞争优势的能力。无论是稀土、电动汽车、机器人、半导体还是人工智能，这种分析失误始终如一。华盛顿往往倾向于逐个企业、逐个产品地评估中国的进展，常将每项进步视为特例或不可持续；而北京则奉行一项耐心战略，旨在营造整个生态系统能够同步创新和部署的条件。
同样重要的是要认识到，中国成为科技超级大国的计划和长期发展轨迹，早在拜登政府实施技术限制之前数年就已确立。这些措施或许影响了中国创新的方向和步伐，但并未塑造其根本的战略轨迹。DeepSeek在2025年1月的公告迫使许多观察家承认，北京方面十多年来一直通过产业政策、接连出台的“五年计划”以及国家技术战略所阐述的这一发展轨迹。这一突破本身并非战略，而是证明该战略已开始产生可衡量且令人印象深刻的成果。
——我们正步入“生态系统治国”的时代
这种更广泛的方法，我将其称为“生态系统治国”：这是一种战略竞争形式，旨在塑造技术研发、融资、标准化、部署，以及最终推广和应用的竞争环境。它将产业政策、金融、创新、全球标准、大学课程方向、国家支持的开发者生态系统、外交和商业扩张整合成一项连贯的国家战略，旨在巩固长期的技术领导地位。生态系统治国学说并非逐个企业或逐项技术地展开竞争，而是旨在不仅塑造技术本身，更要塑造其成功的条件。
人工智能恰恰是这一更广泛战略在当今最鲜明的体现。中国在半导体、电动汽车、电池、机器人、电信、可再生能源、关键矿产、数字基础设施和先进制造业等领域的做法，都遵循着同样的逻辑。因此，人工智能并非中国产业战略的例外，而是其最精妙的体现。
从这一视角来看，中美两国似乎正日益追求截然不同的“胜利理论”。美国政策理所当然地强调通过前沿创新保持技术领导地位，同时通过出口管制、投资审查以及限制获取先进计算资源等手段来遏制中国的进步。这些仍然是重要的工具，并应继续在美国的竞争战略中发挥核心作用。北京方面则似乎越来越专注于塑造全球技术竞争所处的生态系统。中国的人工智能企业正致力于让其技术更易于部署、更易于定制、更易于在多种计算环境中集成，并让全球的开发者、企业和政府更容易在此基础上进行开发。从长远来看，降低整个技术栈中的摩擦可能与提高基准性能同样重要。
——一场让世界其他地区“沉迷”于自身技术栈的竞赛
中国近日在世界人工智能大会上的讲话体现了这一更宏大的愿景。通过强调国际人工智能合作、治理、开源开发以及发展中国家的更广泛参与，北京方面继续将自身定位不仅为先进人工智能的生产者，更是替代性全球技术生态系统的构建者。结合中国在加强国内对战略重要技术的管控的同时，又鼓励国际社会采用其人工智能平台的举措来看，这一战略愈发清晰：在保护国内关键能力的同时，扩大海外技术影响力。或者，正如商务部长霍华德·卢特尼克在关于英伟达芯片出口禁令的公开辩论中所言——这呼应了英伟达首席执行官黄仁勋的论点——其目标是让世界其他地区“上瘾”于一套技术栈。但越来越明显的是，美国的技术栈未必是唯一的选择。
这一更广泛的战略也帮助解释了，为何说服各国避免使用中国人工智能，很可能比华盛顿此前针对华为和中兴的行动要困难得多。各国政府可以对电信基础设施进行监管，但在决定哪些人工智能模型、软件库和开发工具最终会被数百万开发者采用并集成到全球商业应用中方面，其能力则要弱得多。技术采用正越来越多地呈现出自下而上与自上而下并存的态势。
与此同时，许多政府如今正以更务实的眼光审视华盛顿和北京，在两国之间寻求平衡并采取对冲策略，同时根据安全考量以及相对可负担性、融资条件、技术能力、本地能力建设以及长期经济机遇等因素做出决策。各国最终会选择那些被认为能够保持可靠性、价格合理、易于获取且致力于长期合作的伙伴所提供的技术生态系统。信任、融资、开发者社区、标准、商业伙伴关系以及外交公信力，本身已成为一种竞争优势。
然而，我最担心的并非中国的进步，而是美国在制定应对策略时日益依赖的讨论框架。美国关于人工智能的讨论往往围绕个别公司的竞争利益展开，而非国家的长期战略利益。这并非对OpenAI、Anthropic、英伟达、微软、亚马逊、谷歌或任何其他公司的批评。这些企业的责任是最大化股东价值并增强自身竞争力。而政府肩负着不同的责任。市场追求的是竞争优势，政府则必须追求国家利益。这两个目标虽然经常重叠，但并不总是完全一致。
美国依然拥有非凡的优势。其大学依然无与伦比，风险投资生态系统依然首屈一指，半导体产业继续支撑着全球人工智能经济，前沿实验室也持续产出非凡的突破。然而，历史提醒我们，技术领导地位很少仅由谁率先发明来决定。更多时候，它取决于谁构建了最终让所有其他参与者都选择加入的生态系统。
因此，美国面临的问题不仅仅在于美国企业能否继续构建世界上最强大的AI模型，而在于美国能否制定出一项同样连贯的国家战略——这一战略既能经受住政府更迭的考验，又能将技术创新与值得信赖的联盟、标准制定、研究、人才培养、商业伙伴关系、融资以及重获国际公信力相结合。一旦竞争演变为“生态系统对生态系统”的较量，成败就不再仅仅取决于谁的模型性能最优，而是取决于全球的开发者、研究人员、企业家、高校、企业、政府和投资者选择信任、采用并在此基础上构建的是哪个生态系统。综合考量这些指标，美国仍有许多工作要做。
