金思宇（中国智库高级研究员、远望智库产业顾问、经济学家）

【编者按】

人工智能，正在成为大国博弈的“终极战场”。

当特朗普公开断言“AI竞赛只剩中美两个玩家”，当美国一边释放对话信号、一边将出口管制从芯片延伸至模型服务层，当中国大模型周调用量以22周连续领跑的姿态将差距拉大至数倍——全球AI产业的格局，已经发生了不可逆转的重构。

这不是一场简单的技术竞赛，而是一场关乎国家竞争力、产业话语权乃至文明发展范式的体系化较量。谁能组织好芯片、算力、电力、数据、人才、资本与场景七大核心要素，谁就能赢得未来数十年的战略主动权。

本文作者金思宇系中国智库高级研究员、远望智库产业顾问、经济学家，长期深耕全球科技竞争与大国博弈研究。文章从双雄格局的实证数据出发，层层剖析美国“尊重与遏制并行”的底层逻辑、第二梯队的系统性短板、中美AI治理范式的深层分歧，最终落脚于中国AI的长期战略路径——既有数据支撑的冷静判断，也有战略层面的深度思考，值得决策层与产业界深入研读。

大国科技博弈没有终点，唯有实力与定力，方能行稳致远。

在新一轮科技革命与产业变革的纵深推进中，人工智能早已走出实验室的技术范畴，成为重塑全球生产力版图、定义国家产业竞争力、划定国家安全边界乃至主导全球治理话语权的核心战略赛道。特朗普多次公开断言，在人工智能这场世纪竞赛中，真正具备完整参赛资格的玩家仅剩美国与中国。这一判断并非政治修辞，而是对全球AI产业客观格局的精准洞察——这是一场体系化能力的比拼，唯有集齐全要素禀赋的经济体，才能站上最终的赛场。

一、双雄格局的实证支撑：从数据差距到错位领跑

全球AI产业的“双极格局”绝非模糊判断，而是被多份权威报告反复验证的客观现实。2026年7月，中国科学技术信息研究所在世界人工智能大会上发布《全球人工智能创新指数报告2026》，数据显示美国以78.44分蝉联全球榜首，中国以60.49分紧随其后，领先第三名多达20.5分；自指数创建7年来，中国已连续6年稳居全球第二，与后续梯队的发展鸿沟持续扩大。

模型性能层面，中美差距已收敛至近乎持平。斯坦福大学同期发布的《2026年AI指数报告》显示，截至2026年3月，美国顶尖模型Claude Opus 4.6的Elo评分为1503，中国顶尖模型紧随其后，性能差距仅为2.7%；而早在2025年2月，中国企业深度求索的DeepSeek-R1就曾短暂追平美国最佳模型，两国模型已多次交替登顶全球性能榜单。

更具标志性的变化发生在应用端。据国际开源模型聚合平台OpenRouter数据，2026年9月21日至27日，中国大模型周调用量达62.22万亿Token，同期美国模型仅为14.2万亿Token，中国连续22周超越美国稳居全球首位。这并非单一模型的偶发领先——当周全球使用量前五的模型中，DeepSeek V4.1 Flash以19.6万亿Token蝉联榜首，智谱GLM 5.3 Flash以16.3万亿Token位居第二，腾讯Hy4预览版位列第四，中国模型占据三席。中国科学技术信息研究所党委书记黄琦指出，中国大模型已形成显著的效率与成本优势：以“智能指数与训练算力规模的比值”衡量，中国代表性大模型的算力效率比美国领先模型平均高30.4%；头部模型词元均价约为美国同类产品的1/4。瑞银证券调研数据进一步印证，中国头部模型训练成本约为海外领先模型的十分之一，API价格仅为海外同类的10%-20%，同时仍能保持20%-40%的毛利率，这种结构性成本优势正在重构全球AI产业的商业逻辑。

在工业与实体融合领域，中国优势更为突出。斯坦福报告数据显示，中国工业机器人部署量占全球装机量的54%，在物理AI与制造业融合赛道遥遥领先。从消费端的智能交互到生产端的智能工厂，海量场景为AI算法提供了持续迭代的土壤，形成了“场景滋养技术、技术赋能产业”的正向循环。

金思宇对此分析指出：“大国AI竞争的终局，从来不是单一技术点的输赢，而是知识体系、产业生态与治理话语权的体系化较量。中国走出的‘效率优先+场景驱动+开源开放’路径，正在重构全球AI产业的成本曲线与发展逻辑，这是任何外部封锁都无法切断的内生增长动力。”

二、美国的双重逻辑：战略尊重与技术遏制的一体两面

在清晰的实力格局面前，美国对华始终呈现“尊重与遏制并行”的矛盾姿态，其底层是一以贯之的交易现实主义思维，看似矛盾的两面，实则服务于同一个战略目标：维护美国的科技霸权地位。

这份“尊重”，本质是对三个现实的被迫承认。其一，中国AI硬实力已不可忽视，全面技术封锁无法彻底阻断中国AI的进步节奏。从模型性能追赶到算力效率反超，从产业规模领跑到底层理论探索，中国AI已形成全方位的迭代能力，单一环节的“卡脖子”难以锁住整体发展。其二，全面硬对抗必然带来双方巨大损失。美国科技巨头的全球产业链与中国市场深度绑定，近200家美国初创企业曾公开敦促政府不要切断对中国开源模型的访问，认为脱钩将直接削弱美国企业的竞争力。其三，全球AI治理绕不开中国参与。从《全球人工智能治理倡议》推动联合国形成相关决议，到世界人工智能合作组织落地上海，中国以开源开放的路径为全球南方国家提供了普惠的技术方案，已成为全球AI治理体系中不可或缺的一极。

但尊重绝不等于放弃竞争，更不等于放弃科技遏制。对话与接触只是管控竞争风险的策略，守住技术优势、维持代差壁垒才是美国战略的主线，且遏制手段正以惊人的速度向产业链上游、服务层延伸，精准度不断升级。

2026年6月12日，美国商务部以“存在安全漏洞、具备攻击性网络能力”为由，向Anthropic公司发出“被告知函”出口管制指令，要求该公司在向任何外国主体（包括其在美国境内雇佣的外籍员工）提供Mythos 5和Fable 5两款前沿模型的访问权限之前，必须获得许可证。由于技术上无法在短期内仅屏蔽外籍用户，Anthropic被迫将两款模型向全球所有用户下线。这一举动标志着美国出口管制首次从芯片、算力设备等硬件层面，实质性延伸至AI模型服务本身，开创了以国家安全名义管控云端AI模型跨境访问的先例。

2026年7月，美方又以所谓“模型蒸馏窃取知识产权”为由，威胁对中国AI企业开展调查并实施制裁，却遭到业界普遍质疑——模型蒸馏本是行业通用技术，多家美国科技企业也在使用中国开源模型进行训练，此举属于典型的双重标准与AI霸权行径。

2026年8月，美国联邦通信委员会（FCC）宣布将外国生产的先进机器人设备列入“覆盖清单”，同时酝酿对光模块这一AI数据中心核心元器件实施进口禁令，试图从算力基础设施端进一步卡位。

种种举措表明，美国的遏制逻辑始终清晰：牢牢把控底层算力与基础模型的核心优势，以出口管制、实体清单等制度性工具精准锁位，竭力阻止中国向全球AI价值链高端跃升。从芯片到模型，从硬件到服务，管制边界的一次次外推，恰恰暴露了美国对自身技术代差被快速压缩的深层焦虑。

三、梯队分化的底层逻辑：第二梯队的系统性短板

相比中美在第一梯队的激烈博弈，欧洲、日本、韩国、印度等经济体虽持续加码AI研发，却始终难以突破梯队天花板，核心症结在于无法补齐系统性短板，难以形成独立完整的AI产业闭环。

欧洲的困境源于市场与治理的碎片化。尽管拥有深厚的基础科研底蕴与高端人才储备，欧盟也推出了“AI大陆行动计划”，已部署19个AI工厂并承诺筹措2000亿欧元用于AI投资，提出五到七年内将数据中心容量扩大至当前三倍的目标。但各国市场分散、数据主权规则严苛导致数据要素流通不畅，同时缺乏本土顶级科技巨头与规模化算力集群，难以支撑千亿级参数大模型的训练与迭代。法国Mistral等开源模型虽在全球有一定影响力，但更多是单点突破，无法带动全生态升级，欧洲AI整体仍聚焦于合规治理与细分行业应用，在底层技术与通用模型领域缺乏话语权。

韩国呈现“强硬件、弱生态”的偏科格局。2026年6月，韩国政府公布总额达1461万亿韩元的半导体与AI投资计划，三星、SK等财阀同步推出4755万亿韩元的企业配套投资，重点布局AI数据中心、HBM存储芯片等领域。然而，韩国《朝鲜日报》社论尖锐指出，这些“豪言壮语”背后，电力、用水、人力等基础条件仍缺乏切实可行的保障方案，电力缺口被多家韩媒视作项目最大拦路虎。更深层的矛盾在于，韩国半导体优势集中于AI存储芯片制造环节，在AI大模型、高端算力算法、基础软件领域存在明显短板，即便建成数座顶尖工厂，本质仍是全球AI产业链的高端供应商，而非完整生态的构建者。韩国信息通信政策研究院（KISDI）的报告亦坦承，韩国AI产业“短期内难以实现全栈自主”。

日本则在通用AI时代逐渐掉队。尽管在高端芯片、精密制造等单点技术上具备优势，但产业结构偏传统，数据规模与互联网生态不足，AI发展更多依附于美国技术体系，在大模型与智能体等核心赛道缺乏本土领军企业与原创成果。

印度的短板更为突出。尽管拥有庞大的IT外包人才池与人口基数带来的数据潜力，但本土算力基础设施严重不足，高端AI芯片完全依赖进口；同时高端研发人才流失严重，全国研发投入占GDP比重仅0.6%，远低于AI强国3%左右的平均水平，导致AI产业集中于应用层二次开发，底层原创能力薄弱，始终无法突破发展天花板。

第二梯队的集体困境揭示了一个残酷的产业规律：AI竞赛不是“单科竞赛”，而是“全能竞赛”。任何一两个环节的局部优势，都无法弥补系统性短板的拖累。唯有同时具备强大的基础研究能力、完整的产业链条、海量的应用场景、充沛的能源供给和高效的治理体系，才能在这场体系竞争中站稳脚跟。

四、中国的战略定力：在博弈中筑牢长期竞争力

面对全球AI竞赛的格局与美国的双重战略，中国既不能盲目自大，也不必妄自菲薄，而应保持战略定力，扬长避短，持续夯实自身的核心竞争力。

金思宇在相关研究中强调：“未来中国AI，既要有硬技术，也要有软智慧；既要能算，也要会谋；既要跑得快，也要走得正。”这为中国AI的长远发展指明了方向。

首先，持续攻坚核心技术短板，筑牢自主创新根基。 高端算力芯片是当前最突出的“硬骨头”，但国产替代正在加速从“可用”迈向“好用”。2026年10月，华为昇腾950DT千卡超节点正式落地中国移动北京昌平信息港数据中心，单节点1024卡算力达1EFLOPS，支持256TB统一内存和微秒级时延，能够高效支撑大模型训推与智能体开发。与此同时，移动云已完成昇腾、昆仑芯、摩尔线程、壁仞、海光等国产主流AI芯片的兼容，实现了多元算力的统一接入和管理。阿里云发布真武V900芯片，算力达前代3倍；壁仞科技下一代GPU已点亮并即将量产，消息人士称性能超过英伟达H200。国产算力生态的“破壁”进程，正在从单点突破走向系统集成。

其次，充分发挥长板优势，深化产业落地与开源生态。 继续依托海量应用场景与全产业链优势，推动AI与实体经济深度融合，把效率优势、成本优势转化为持久的产业优势。中国大模型连续22周调用量领跑全球的事实表明，这一路径正在产生实实在在的市场效果。以开放共享的技术路线降低全球AI发展门槛，正在为中国AI赢得更广阔的国际合作空间。

再次，统筹发展与安全，构建稳健的智能体治理体系。 随着AI从“对话交互”向“自主执行”升级，智能体安全风险持续凸显。正如中国工程院院士黄殿中所言：“把所有试错风险都锁在虚拟训练场里，只把经过验证的可靠智能体送进真实业务。”要建立健全AI安全治理体系，在快速发展中守住安全底线。

最后，深度参与全球AI治理，贡献中国方案。 秉持开放包容的理念，推动全球人工智能治理倡议落地。2026年9月，外交部发言人郭嘉昆明确表示，中方一贯主张坚持发挥联合国主渠道作用，构建公正合理的全球人工智能治理体系，愿同美方通过人工智能政府间对话等渠道保持沟通交流。这种“多边主义+双边对话”的双轨策略，展现了中国在全球AI治理中既坚持原则又保持开放的战略智慧。

五、体系竞争时代：美国的治理逻辑重构与中国的思维升级

在技术差距持续收敛、产业博弈不断深化的背景下，美国正在形成一套越来越清晰的AI治理逻辑：把人工智能视为决定国家实力的核心战略产业，尽量避免用新的前置监管束缚企业扩张，同时依靠既有的刑事、民事和反垄断制度处置违法行为，再通过总统直接授权的协调机制，把产业政策、国家安全和对华竞争集中统合到一起。这标志着中美AI竞赛已正式从技术单点突破阶段，进入全要素体系竞争阶段。

（一）美国AI治理的底层逻辑：战略定位与集中协调双轮驱动

美国的AI治理范式，本质是“轻前置监管、重事后执法、强顶层统筹”的三位一体架构。在产业定位上，将人工智能上升到国家安全与大国竞争的核心战略高度，不设过多行业准入门槛，最大限度保留企业的创新空间；在风险处置上，不新增专门的事前审批制度，而是依托已有的反垄断法、数据安全法、知识产权法等法律框架，对违法行为启动民事与刑事追责；在执行层面，通过总统直接授权的跨部门协调机制，打破国防部、商务部、司法部等部门壁垒，将技术管制、产业扶持、军事应用与对华竞争统一调度。

2026年以来，这套逻辑已进入加速落地阶段。9月30日，美国国防部长赫格塞思宣布组建四星级“自主作战司令部”（Autowarcom），统筹无人机、人工智能与指挥控制系统建设，预计2027年10月正式投入运作。同日宣布的“子午线计划”更值得关注：五角大楼邀请马斯克、Palmer Luckey等科技界领袖，利用120天对未来数十年战争演变趋势及美军所需能力进行前瞻研究，实质是将商业技术力量直接嵌入未来战争体系的顶层设计。总台军事观察员魏东旭分析指出，这种“军方提需求、硅谷供技术”的深度绑定模式，可能降低动武门槛并加剧全球军备竞赛风险。更早的5月，美国国防部已与OpenAI、谷歌、英伟达等7家头部AI公司签署协议，直接将先进AI技术接入军方机密网络，形成“军方提需求、企业供技术、快速迭代落地”的协同模式。

这种治理模式的核心目标非常明确：用监管底线守住安全风险，用行政协调服务国家竞争，让市场主体的创新活力最大限度服务于美国的科技霸权地位。

（二）全要素比拼：中美博弈进入体系化对抗阶段

中美AI竞争的胜负手，早已不再是某一个大模型排行榜上的分数，而是谁能更有效地组织芯片、算力、电力、数据、人才、资本和应用场景七大核心要素，形成自我循环、持续迭代的完整生态。这是一场国家层面的体系能力比拼，两国各有长短，呈现鲜明的错位竞争格局。

美国牢牢占据高端芯片与基础模型的技术制高点，凭借全球顶级科技企业与成熟资本生态，在前沿技术突破上保持领先。但其底层支撑的短板正日益凸显：电力供应成为算力扩张的硬约束。摩根士丹利报告显示，2026至2028年美国数据中心电力需求将达68GW，而现有电网仅能供应30GW，缺口超过一半；同时电网老化、各州审批碎片化、民众反对数据中心建设等问题，使得AI基建落地效率持续走低，批发电价较2020年已上涨267%。

中国则在基础设施与产业场景端形成压倒性优势。电力供应层面，中国发电总量已达美国的两倍以上，火电、风电、水电、光伏装机均居世界第一，且电网统筹能力强，能够快速匹配算力集群的电力需求。产业层面，中国拥有全球最完整的制造业体系与最丰富的应用场景，从智能工厂到智慧医疗，从无人配送到智能客服，海量真实场景为AI技术提供了持续迭代的“训练场”，形成了“技术突破—场景验证—产业反哺”的良性循环。

更具战略意义的是，中国正在走出一条不同于美国的AI发展路径。美国走的是“模型中心主义”路线，聚焦前沿大模型性能突破与AGI长期主义，依托头部科技企业集中算力资源冲刺技术领先，构建闭源生态与全球高端SaaS市场；中国走的是“通用基础设施”路线，坚持应用驱动与多元技术并行，将AI作为基础性能力融入实体经济，依托“东数西算”及开源生态推动普惠落地，在金融科技、工业互联网、具身智能及制造业AI渗透率上形成领先优势。

这两种路径并非简单的优劣之分，而是根植于各自国情与产业禀赋的战略选择。美国的优势在于“从0到1”的原始创新，中国的优势在于“从1到万”的规模化落地；美国强在技术天花板的突破，中国强在产业地板的夯实。正如黄仁勋所言，AI是一个“五层蛋糕”——能源、芯片、基础设施、模型和应用，每一层都支撑着上一层的运转。在这场体系竞争中，谁能补齐更多层级的短板、形成更完整的闭环，谁就能赢得长期主动权。

六、深层博弈：从技术竞赛到文明范式的较量

中美AI竞赛的深层本质，早已超越了单纯的技术比拼，演变为一场关于文明发展范式与全球秩序主导权的战略较量。美国试图以AI为核心，构建一套以“技术霸权—军事投射—金融收割”为支柱的单极秩序，将AI能力转化为维护其全球霸权的战略工具；中国则倡导以“共商共建共享”为原则的AI治理观，推动构建普惠、均衡、包容的全球AI发展秩序，为人类命运共同体注入新的技术动能。

这一文明范式的分歧，在AI军事化应用上体现得尤为尖锐。美国组建“自主作战司令部”、启动“子午线计划”，将AI深度嵌入军事体系，本质是将AI作为维持单极霸权的暴力工具；中国则始终坚持AI军事应用的伦理底线，倡导“智能向善”的治理理念，推动国际社会建立AI军事应用的国际规则与行为准则。这种分歧的背后，是两种截然不同的文明逻辑：一种是“零和博弈”的霸权思维，一种是“合作共赢”的共同体思维。

在AI治理规则的话语权争夺上，双方的博弈同样激烈。据战略与国际研究中心（CSIS）报告分析，美国和中国正在形成两种不同的全球AI治理路径，而联合国框架下则孕育着第三种路径。美国以“硅和平”联盟为框架，以“可信伙伴”为标准构建排他性技术圈层，试图将自身标准强加于全球；中国则坚持多边主义原则，推动联合国框架下的全球AI治理对话，从《全球人工智能治理倡议》到世界人工智能合作组织，以实际行动推动全球AI治理从“美国主导”走向“多边共治”。

更深层次看，中美AI竞赛的终局，将决定未来数十年全球科技发展的方向与全球治理的格局。如果美国继续奉行“技术霸权”路线，全球AI产业将陷入分裂与对抗，技术创新的效率将大幅降低，全球南方的发展机会将被进一步压缩；如果中国倡导的“普惠开放”路线得到更广泛的认同，全球AI产业将形成更加开放、协作的生态，技术创新的红利将惠及更多国家和人民。

七、中国的长期战略：在体系竞争中赢得持久主动权

面对这场体系化的长期博弈，中国需要保持清醒的战略认知与持久的战略耐心，既不能因一时的领先而松懈，也不能因外部的遏制而退缩。从长远来看，中国AI的战略方向应当锚定以下几个核心维度。

第一，以“算力自主”为根基，构建安全可控的AI基础设施体系。 高端算力芯片是当前最突出的短板，必须集中力量攻坚，同时加快国产算力生态的建设，形成从芯片、服务器到智算中心的完整自主产业链。电力保障、网络传输、数据存储等基础设施环节也要同步布局，确保算力集群的稳定运行与持续扩展。

第二，以“场景驱动”为引擎，深化AI与实体经济的融合。 中国最大的优势在于海量真实场景与完整产业体系，要将这一优势转化为AI技术的持续迭代动力。在制造业、农业、医疗、教育、金融等重点领域，推动AI技术的深度渗透与规模化应用，形成“场景反哺技术、技术赋能产业”的正向循环。

第三，以“开源开放”为路径，构建全球协作的AI创新生态。 开源是中国AI突围的重要路径，也是打破技术封锁、拓展国际合作的战略选择。要继续支持开源模型、开源框架、开源数据集的建设，降低全球AI创新的门槛，吸引更多国家和开发者参与中国AI生态，形成“以开放促创新、以协作破封锁”的良性局面。

第四，以“治理先行”为保障，构建安全可信的AI发展环境。 随着AI从“对话交互”向“自主执行”升级，智能体安全风险、数据安全风险、伦理风险持续凸显。要建立健全AI安全治理体系，完善AI伦理规范，推动AI安全技术的研发与应用，确保AI发展始终在安全可控的轨道上运行。

第五，以“全球治理”为担当，贡献中国AI治理方案。 中国作为全球AI第二极，有责任也有能力为全球AI治理贡献中国智慧。要继续推动全球人工智能治理倡议落地，积极参与联合国框架下的AI治理对话，推动建立公平、透明、包容的全球AI治理规则，为构建人类命运共同体注入AI力量。

结语

大国科技博弈从来没有终点，只有持续的实力比拼与战略定力的较量。真正的尊重，永远来自自身不可撼动的综合实力。在人工智能这个决定未来的核心赛道上，我们既要看到取得的长足进步，保持战略自信；也要清醒认识差距，坚持自主创新。唯有持续夯实技术根基，锚定实体经济方向，坚持开放包容发展，才能在全球科技竞争中牢牢掌握发展主动权，走出一条兼具速度与质量、创新与安全、发展与担当的中国AI之路。

正如金思宇研究员所言：“AI竞赛的终局，不是谁先到达某个技术奇点，而是谁能构建一个更具韧性、更可持续、更普惠包容的创新生态。在这场体系化的长期博弈中，中国的战略定力与制度优势，正是赢得持久主动权的最根本保障。”

作者简介：金思宇，中国智库高级研究员、远望智库产业顾问、国际问题观察家、经济学家，长期关注全球科技竞争、人工智能产业战略与大国博弈研究。