作者：綺蝶

近期Meta宣布以148億美元獲得“AI數據標注獨角獸企業”Scale AI半數股權，并將Scale聯合創始人兼CEO汪滔（Alexandr Wang）招致麾下領導“超級智能實驗室”。美國科技巨頭正在不斷深化AI布局，而中美在AI產業鏈、生態整合、人才戰略上的競爭也愈發激烈。

中國在人工智能方面的迅速發展正在促使Meta等美國科技企業加大投資，重塑以美國為主導的全球AI格局。面對中國的強勁追趕，美國外交關系協會常駐技術專家、弗吉尼亞大學計算機科學教授塞巴斯蒂安·埃爾鮑姆（Sebastian Elbaum）與該協會數字與網絡政策項目主任、前美國國務院網絡與數字政策局高級顧問亞當·塞加爾（Adam Segal）日前在《外交事務》網站撰文指出，美國應未雨綢繆，為中國在AI競賽中可能獲勝做好戰略準備。

美國的AI主導地位正被中國趕超

美國學者認為，美國在2024年夏天之前憑借自身創新和遏制中國AI發展，始終在人工智能領域占據壓倒性優勢。

美國的AI生態系統由學術研究和人才培養，私營部門的資本投入與技術開發，以及極為寬松的監管環境共同構成。這套模式推動了其AI模型的快速創新迭代。拜登政府與現任特朗普政府也通過放寬對頭部企業的監管、定向投資半導體與能源基礎設施，并鼓勵國防與情報機構在調查食源性疾病、偵測金融欺詐等場景中積極部署AI，進一步加速了技術落地。

▲1月21日，特朗普在白宮宣布成立新的美國大型人工智能公司“星際門”（Stargate）。

自2022年ChatGPT問世以來，美國AI基礎模型持續取得突破，AI工具在減少“幻覺”（即AI生成虛假或自相矛盾信息的現象）、處理多模態信息、執行復雜任務和推理等方面顯著提升。Anthropic、xAi、Meta等美國科技公司紛紛加碼研發更大規模模型，聚焦語音圖像理解、編程和科學問題求解等關鍵能力。由于這些AI模型出色的速度和能力表現，美國AI產品在市場份額和模型性能上占據絕對優勢。截至2023年底，美國主流模型在響應準確率上仍領先中國競品兩位數百分點。

不過，這一局面隨后迅速發生變化。文章指出，中國通過政策推動與資源整合，加快縮小與美國在AI領域的差距。具體舉措包括出臺《新一代人工智能發展規劃》，重視AI教育和人才培養，加大科研投入，強化政府與企業協作，并在數據中心、電力和半導體制造等基礎設施上進行大規模公共投資。到2024年底，中美在多項主流AI性能評測中的差距已縮小至個位數百分點。2025年上半年，中國的深度求索（DeepSeek）與通義千問（Qwen）模型在表現上已接近甚至媲美美國產品，使人們對美國“壓倒性領先”的信心開始動搖。

▲5月29日，DeepSeek官方賬號宣布，DeepSeek-R1模型更新，在各項評測集上均取得了優異表現。（圖源DeepSeek公眾號）

在高端制造領域，中國對AI的整合已經領先于美國。例如，某智能手機公司如今在其北京工廠部署了700多臺AI控制的機器人，平均每76秒就能組裝出一輛電動汽車。AI還廣泛用于中國城市的交通管理、安防和執法，多個省市政府正嘗試設立AI創新區，將AI技術引入治理、醫療與教育等領域。

與此同時，美國的出口管制措施并未能有效阻止中國獲取先進芯片。中國通過提前囤積芯片等方法來規避相關限制，并加快推進本國的芯片研發計劃。中國企業還在軟件開發方面取得了突破，利用現有硬件最大限度地提升訓練與推理效率，降低整體成本。作者認為，這些進展表明，美國在人工智能領域占據絕對主導地位的時代已經結束。

美國應將“第二名”轉換為自身優勢

文章指出，盡管中國AI加速崛起，美國AI企業目前在基礎模型構建與基礎設施投資方面仍占據領先地位。OpenAI與軟銀、甲骨文聯合啟動了5000億美元的“Stargate”項目，亞馬遜、Meta、微軟等科技巨頭也在AI初創企業、研發機構和人才上持續投入巨資。在全球云計算市場，美企合計占據逾六成份額，而中國的阿里巴巴僅占4%。

然而，隨著技術突破難度上升、人才流失加劇及聯邦科研經費減少，美國創新動能面臨放緩風險。為應對挑戰，白宮科技政策辦公室正制定新版《人工智能行動計劃》，預計將于今年7月發布。

文章建議，美國政策制定者應正視在AI領域被中國趕超的可能性，并為一個多元AI生態系統并存的世界做好準備。即便未來不再處于絕對領先，美國仍能通過一系列戰略布局，確保在與中國的AI競爭中獲得穩定回報。

第一，為應對中國AI崛起，美國應構建更加多元和包容的制度框架，以吸引新興市場與用戶。雖然在傳統性能指標上難以超越中國模型，美國仍可通過設定新的基礎模型評估體系來保持競爭力。比如，美國可牽頭制定基礎模型API的國際標準，促進系統間兼容與數據交換，降低用戶的模型遷移成本，并減少對單一國家技術的依賴。

▲2024年5月14日，中美人工智能政府間對話首次會議在瑞士日內瓦舉行。

第二，美國不能指望全球用戶因“安全風險”而放棄使用中國模型。另一方面，隨著更多AI模型涌現，用戶不愿在中美產品間被迫二選一。未來，降低模型遷移成本將成為關鍵賣點。美國AI產業可通過降低價格、簡化軟件改造、硬件升級和培訓流程，減少用戶向“美式”模型過渡的難度。

文章還表示，在采用中國AI模型時，美企需要確保下游應用具備防范可能的風險的能力。美企應開發一套響應篩選系統，能夠比對來自不同模型的輸出，在可信度和性能之間進行權衡，自動識別潛在風險，提示異常信息，并攔截不可接受的回應。

第三，在數據層面，文章認為，出于隱私和國家安全考慮，美國對與中國共享數據保持警惕可以理解。但在某些情況下，使用美國數據來微調中國模型帶來的經濟或社會收益將超過潛在風險。如醫療領域，中國模型效果顯著優于本土產品時，適度的數據使用應被允許。此外，美國還應推動AI評估標準國際化，制定對盟友與合作伙伴的數據共享指引，并提供技術與財政援助，幫助其構建遷移和監管機制。

美國學者最后指出，美國在全球人工智能格局中的主導地位已不再穩固。政策制定者不能僅靠沙文主義口號取勝，而應正視領先地位可能不再持久的現實。更務實的做法是制定有利于美國AI長期發展的政策，同時為無法保持絕對領先做好準備。否則，美國可能既要面對一個憑借AI技術不斷壯大經濟和軍事實力的中國，又因自身產業落后、無法借鑒中國經驗而受限。AI競賽中居于次席并非末日，拒絕適應才是真正的風險。華盛頓應為這一可能性提前布局。

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