昆仑戟｜超越技术竞争：中国争取AI时代战略主动权的五个新方向

　　超越技术竞争：

　　中国争取AI时代战略主动权的五个新方向

　　——从美国科技资本与国家战略的矛盾谈起

　　昆仑戟

　　人工智能正在成为大国战略竞争的核心领域。这场竞争表面上集中于芯片、算法、算力和大模型，实质上却越来越表现为国家综合实力、资源组织能力、产业体系和制度创新能力的较量。

　　美国在人工智能领域拥有显著的技术、资本和人才优势，但其国内政治格局的变化，以及科技企业与国家战略之间日益复杂的关系，也正在给美国AI战略带来新的不确定性。2026年11月中期选举后，民主党取得国会两院多数席位，将进一步改变美国未来两年的政治环境和科技政策博弈。

　　最近围绕英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋发生的一系列事件，正是观察这一变化的一个窗口。

　　美国三位众议院委员会主席要求黄仁勋于11月18日参加闭门简报，说明英伟达如何防范外国情报活动，并解释其与新加坡企业Megaspeed前高管Alice Huang的交往。相关指控目前仍处于调查和争议之中，不能视为已经证实的事实。但这一事件本身已经反映出一个值得关注的现象：一家全球领先的科技企业，其商业活动、国际客户关系和企业领导人的个人交往，正在越来越直接地受到美国国家安全和政治议程的审视。

　　黄仁勋长期强调全球市场对英伟达的重要性。他需要维护企业的技术领先地位和商业利益，同时又必须面对美国政府不断强化的出口管制和国家安全要求。这并非简单的企业与政府之间的政策分歧，而是全球化科技企业的商业逻辑与大国战略竞争逻辑之间的深层矛盾。

　　从黄仁勋到马斯克，我们可以看到美国科技资本与政治权力之间一种复杂而微妙的关系。一方面，美国政府需要科技企业的技术、资本和创新能力来维护国家竞争优势；另一方面，拥有巨大市场影响力、技术资源和社会影响力的科技企业，也具有自身的商业利益和发展逻辑，不可能完全等同于国家战略工具。

　　美国两党政治竞争又进一步增加了这种关系的复杂性。人工智能既是经济增长和国家安全的重要支柱，也正在成为选举、监管、就业、能源价格和社会治理等议题的交汇点。政治周期与科技产业长期投资周期之间的错位，可能削弱政策的连续性和战略执行效率。

　　这并不意味着美国必然丧失AI竞争优势。美国仍然拥有强大的基础研究能力、创新生态、资本市场和全球人才吸引力。但它面临一个越来越突出的挑战：如何把企业创新、国家安全、市场竞争和政治制度有效地组织起来，使这些力量最终服务于长期国家战略？

　　这也为中国提供了一个值得深入思考的战略课题。

　　中国不能把美国国内政治矛盾简单视为自身竞争优势，更不能寄希望于对手内部出现问题来决定自己的未来。真正重要的是，在AI技术迅速改变全球经济和国际力量结构的历史阶段，中国能否超越传统的技术追赶思维，探索新的竞争路径，形成更持久、更广泛的战略主动权。

　　笔者认为，至少有五个方向值得高度重视。

　　一、从技术追赶者转变为国际规则的塑造者

　　长期以来，中美AI竞争的讨论往往集中于芯片制造、先进制程、计算能力和大模型性能。这些当然是决定竞争格局的重要因素，但如果把视野放宽到未来十年乃至二十年，就会发现：谁能够影响人工智能时代的国际规则和技术标准，谁就可能获得超越单项技术优势的长期战略收益。

　　历史上，铁路、通信、互联网和移动通信的发展都表明，技术标准不仅决定产品之间能否兼容，也影响产业链的组织方式、市场准入条件和国际竞争格局。

　　AI时代同样如此。

　　未来值得争取的规则领域，不仅包括人工智能安全、数据保护和个人隐私，也包括模型评估、工业AI接口、不同系统之间的互操作性、算力效率评价、智能体协作协议以及AI在医疗、制造、交通和能源等领域的应用标准。

　　如果中国只是不断提高自身技术水平，却对国际标准和治理规则缺乏足够影响力，就可能在技术进步的同时，继续受到他国制定的规则约束。

　　因此，中国需要把国际规则塑造能力提升到国家AI战略的重要位置。

　　这并不是要排斥美国或建立封闭的中国标准体系，而是要推动形成更加开放、包容和具有代表性的国际规则，使不同国家、不同技术路线和不同发展阶段的经济体都能参与其中。

　　尤其值得重视的是，全球南方国家在AI国际规则制定中的代表性仍然不足。中国可以通过技术合作、标准交流和多边机制，推动发展中国家从规则接受者转变为规则参与者。

　　技术领先能够带来市场优势，而规则影响力则有可能把阶段性优势转化为长期制度性优势。

　　二、从AI产品出口转向AI能力外交

　　笔者认为，这是中国最值得开拓、也最有可能形成国际战略影响力的新方向之一。

　　传统科技出口主要是出售产品、设备和技术服务。但AI的发展正在改变这种模式。一个国家要真正发展人工智能，不仅需要模型和软件，还需要稳定的能源供应、数据中心、服务器、通信网络、产业应用、技术人才和相应的制度环境。

　　这意味着，中国有机会把自身在能源装备、基础设施建设、制造业体系、数字技术和产业应用方面的能力整合起来，形成一种新的国际合作方式：AI能力外交。

　　所谓AI能力外交，就是不再局限于向合作国家出售某一种AI产品，而是帮助其建立相对完整、能够持续发展的人工智能能力体系。

　　例如，可以根据合作国家的实际条件，提供包括以下内容在内的综合方案：

　　一是能源体系建设，包括光伏、风电、储能、电网和数据中心能源管理；二是算力基础设施，包括服务器、云计算、数据中心和网络设施；三是AI技术体系，包括适合当地需求的模型、开源工具和应用平台；四是产业应用，包括农业、制造业、医疗、教育、交通和公共管理；五是人才培养、技术培训和本地化技术转移。

　　这种合作方式的意义，远远超过单纯的产品出口。

　　对许多发展中国家而言，AI发展最大的障碍未必是缺少一个先进模型，而是缺少支撑AI发展的综合基础条件。如果中国能够帮助这些国家逐步建立自己的AI基础设施、人才队伍和应用生态，就有可能形成长期、稳定、互利的合作关系。

　　更重要的是，这种合作不应以制造技术依赖为目标，而应尊重合作伙伴的数据主权、法律制度和自主发展需求。让合作国家真正获得发展能力，而不是仅仅成为中国技术产品的消费者。

　　从这个意义上说，AI能力外交有可能成为中国国际合作模式的一次重要升级。

　　过去，中国通过基础设施建设参与全球经济发展；未来，中国还可以通过AI基础设施和综合能力建设，参与全球数字经济和智能化转型。

　　这不仅是新的经济增长空间，也可能成为中国拓展国际合作网络和战略影响力的重要途径。

　　三、从算力规模竞争转向AI经济学竞争

　　当前全球AI竞争中，一个十分突出的现象是对算力规模和资本投入的高度关注。

　　美国大型科技企业不断扩大数据中心建设，投入巨额资金采购先进芯片，并通过大规模训练和推理来提高模型能力。这种模式能够推动技术前沿不断突破，但同时也带来巨大的能源消耗、资本压力和基础设施需求。

　　中国当然需要继续加强先进芯片、基础模型和高端算力方面的研发，不能因为强调效率就放弃前沿技术竞争。但中国也没有必要把美国现有的发展模式视为唯一道路。

　　真正值得研究的是：能否把AI竞争从单纯比较投入规模，转向比较综合经济效益？

　　笔者把这一方向称为“AI经济学竞争”。

　　它至少需要建立一套新的评价体系：

　　第一，单位能源能够产生多少有效算力？第二，单位资本投入能够创造多少实际AI能力？第三，现有算力资源的利用率究竟有多高？第四，模型训练和推理成本能否持续下降？第五，AI应用究竟为制造业、农业、服务业和公共治理带来多少实际经济价值？

　　这些问题比单纯比较数据中心规模或芯片数量更接近AI产业长期竞争力的本质。

　　中国拥有规模庞大的制造业体系、完整的产业配套能力和持续发展的能源基础设施。这些条件能否转化为AI经济学优势，值得进行系统探索。

　　例如，通过模型压缩、知识蒸馏、推理优化、软硬件协同设计和异构计算，提高有限算力资源的使用效率；通过数据中心与电力系统协同规划，降低能源成本；通过AI与制造业深度融合，让技术投入真正转化为生产率和产品质量的提升。

　　当然，AI经济学竞争不是放弃通用人工智能前沿探索，而是在保持前沿研发能力的同时，形成多层次、多路径的技术和产业体系。

　　美国可能继续在某些尖端模型和高端芯片领域保持优势，而中国完全可以在成本控制、产业适配、规模化部署和实体经济应用等方面形成自己的竞争优势。

　　未来AI竞争的关键指标，未必是谁拥有最多的算力，而是谁能够把算力最有效地转化为经济价值和国家综合实力。

　　四、建立国家与科技企业之间的新型战略契约

　　黄仁勋事件还有一个值得中国认真研究的深层问题：在AI时代，国家与科技企业究竟应当建立怎样的关系？

　　人工智能企业已经不再是传统意义上的普通商业公司。大型AI企业掌握先进技术、数据资源、算力基础设施和全球市场渠道，其经营决策可能直接影响国家安全、产业竞争和国际科技格局。

　　美国的经验说明，国家需要科技企业，但科技企业并不必然与国家战略完全一致。企业追求市场、利润和技术领先，国家则必须考虑安全、产业体系和长期战略。两者既有共同利益，也存在不可避免的张力。

　　中国的国家战略协调能力具有自身优势，但不能因此认为这一问题与中国无关。

　　恰恰相反，随着中国AI企业不断发展壮大，如何处理国家战略目标与企业创新动力之间的关系，将变得越来越重要。

　　笔者认为，中国需要探索一种新型的国家与科技企业战略契约。

　　这种契约不是简单要求企业服从国家，也不是把国家战略完全交给市场，而是在法治化、市场化和透明化的基础上，明确双方的权利、责任和利益边界。

　　例如，在涉及国家安全、关键基础设施和核心技术的领域，应当建立明确的安全责任、风险评估和应急机制；在国家重大科技项目中，应当明确政府与企业各自承担的研发责任、资金投入、知识产权安排和成果转化机制；对于企业参与国际市场竞争，也应当形成稳定、可预期的政策环境。

　　同时，还必须防止关键技术和基础设施过度依赖单一企业或单一技术路线。通过多供应商体系、开放接口、技术备份和合理竞争，降低系统性风险。

　　尤其需要强调的是，企业创新活力本身就是国家竞争力的重要组成部分。只有让企业能够在稳定、公平和可预期的制度环境中进行长期创新，国家战略才能获得持久的技术动力。

　　美国正在经历的国家安全与企业商业利益之间的摩擦，为中国提供了一个重要的制度观察窗口。

　　中国真正需要建立的，不是一个让企业失去自主性的国家科技体系，而是一个能够把企业创新动力与国家长期战略有效结合起来的新型制度体系。

　　五、从国际技术合作转向多层次AI战略伙伴网络

　　AI竞争虽然具有强烈的大国竞争属性，但它不可能完全由中美两国决定。

　　未来全球AI格局将受到欧洲、韩国、东盟、中东、非洲和拉美等国家的共同影响。不同国家在能源、制造业、数据资源、人才和市场方面具有不同优势，也有不同的发展需求。

　　因此，中国需要把国际AI合作提升到战略伙伴网络建设的高度。

　　这不是简单扩大技术产品出口，也不是试图建立一个排斥美国的封闭阵营，而是根据不同国家的条件，建立更加多层次、差异化和长期化的合作关系。

　　对于能源资源丰富但数字基础设施不足的国家，可以重点开展能源与算力基础设施合作；对于制造业具有一定基础的国家，可以加强工业AI、智能制造和供应链数字化合作；对于人口众多、公共服务需求旺盛的国家，则可以重点发展医疗、教育、农业和公共管理领域的AI应用。

　　与此同时，中国还可以推动开源模型、开发者社区、技术培训和联合研发，鼓励合作伙伴形成自己的本地AI生态。

　　这种合作模式有三个重要特点。

　　首先，它强调互利共赢，而不是单方面的技术输出。合作伙伴不仅获得产品和服务，也能够参与技术开发、人才培养和产业建设。

　　其次，它强调开放性和多元化。中国不应把国际AI合作变成排他的政治选择，而应通过实际合作成果证明自身技术体系的竞争力和吸引力。

　　第三，它强调发展中国家的参与权和发展权。在全球AI治理中，应当积极推动更加公平的国际规则，避免少数技术强国垄断算力、数据、技术标准和治理话语权。

　　如果说AI能力外交是中国向外提供综合发展能力，那么多层次AI战略伙伴网络就是把这种能力转化为长期国际合作关系。

　　两者相互结合，有可能使中国在全球AI发展中获得比单纯技术出口更为深远的战略空间。

　　对于某些敌国如日本和敌视性国家如印度等，中国绝对不能提供帮助和进行合作。

　　结语：真正的战略主动权来自对竞争格局的塑造

　　人工智能时代的大国竞争，正在从单项技术和产品的竞争，扩展为国家组织能力、产业体系、制度创新和国际合作网络的综合竞争。

　　美国拥有强大的科技创新能力和资本优势，但其国内政治周期、国家安全诉求与企业商业利益之间的矛盾，也给其长期战略协调带来挑战。

　　中国应当认真研究这些变化，但不能把战略希望寄托在美国的内部矛盾之上。

　　真正决定中国未来地位的，是能否把自身的技术进步、能源优势、产业体系、制度能力和国际合作潜力整合起来，形成新的综合竞争优势。

　　本文提出的五个方向——国际规则塑造、AI能力外交、AI经济学竞争、国家与科技企业的新型战略契约，以及多层次AI战略伙伴网络——并非彼此孤立的政策建议，而是相互联系、相互支撑的战略体系。

　　它们共同指向一个更深层次的问题：

　　中国能否不再仅仅以追赶者的身份参与AI竞争，而是逐步成为AI时代技术发展方向、产业组织方式、国际合作模式和全球治理规则的重要塑造者？

　　这才是中国争取AI时代战略主动权真正值得努力的方向。

　　（作者系昆仑策研究院特约研究员；来源：昆仑策网，修订发布；图片来自网络，侵删）