人工智能（AI）作为21世纪最具颠覆性的通用技术，正以前所未有的速度重塑全球经济、社会乃至地缘政治格局。在这场影响深远的科技革命中，国家间的竞争尤为激烈，其中以中美两国间的AI竞速最为引人瞩目。尽管美国在AI创新和顶级模型研发方面长期保持领先，但中国凭借其独特的产业生态和政府支持，在特定领域展现出惊人的发展势头和追赶能力。理解这种“动量”的重要性，对于评估各国AI实力的未来走向至关重要。
动量在科技竞争中扮演着决定性角色。正如初创企业即使规模尚小，但若能保持高速增长，其潜力足以威胁甚至超越行业巨头。国家层面的AI发展亦是如此。中国的AI产业生态以其高度的内部竞争和知识的快速传播为特征，这形成了一种强劲的“达尔文式”演化环境，迫使企业不断创新和优化，从而催生出一批具备国际竞争力的AI力量。这种内在的驱动力，与美国在云计算AI规模化应用方面的深厚积累，共同构成了全球AI版图的两大核心动力。
值得强调的是，人工智能并非一项单一且同质化的技术。它是一个由多个细分领域构成的庞大体系，包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、机器学习、机器人技术、智能决策系统等。因此，评估一个国家在AI领域的整体实力，需要对其在不同细分领域的表现进行综合考量。例如，美国长期以来在规模化云AI部署和前沿基础研究方面占据优势，这得益于其成熟的云计算基础设施和开放的学术环境。而中国则在监控技术、特定场景应用以及移动互联网与AI的结合方面表现突出，这与中国庞大的人口基数和独特的数据环境密不可分。这些差异化的优势，最终将转化为各国在经济增长、软实力输出乃至国家安全方面的独特优势。
AI技术的进步更是一个持续演进的过程，而非存在一个明确的“终点线”——例如常被提及的“通用人工智能”（AGI）。将AGI视为一个有待“发明”的离散技术里程碑，往往是对AI发展复杂性的过度简化。事实上，AI能力将持续提升，如同从电力到互联网等通用技术的发展历程，其影响力的积累是一个渐进而非跳跃式的过程。任何关于“AGI已实现”的声明，更多地可能带有市场营销的考量，而非严格的科学定义。然而，即使是微小的技术优势，在AI这样具有广泛赋能效应的领域，也可能在国家实力对比中产生巨大的差异。正如奥运百米赛跑中毫厘之差决定金银牌归属，AI能力的细微领先也能带来相应的经济增长红利和国家力量增益。
在当前生成式AI浪潮的背景下，大语言模型（LLM）的性能成为了衡量国家AI实力的关键指标之一。观察全球领先的AI模型排行榜，如Artificial Analysis和LMArena，可以发现一个有趣的现象：顶尖的专有模型（Proprietary Models）多数源自美国，例如Google的Gemini 2.5 Pro、OpenAI的o4、Anthropic的Claude 4 Opus以及Grok 4，它们无疑代表了当前AI领域的最高水平。然而，在开源模型（Open-weights Models）领域，中国企业正迅速崛起，表现出惊人的竞争力。
中国的开源模型，如智谱AI的GLM 4.5（其训练后软件以开源形式发布）、深度学习领域的DeepSeek R1-0528、专为Agentic推理设计的Kimi K2，以及阿里系的Qwen3系列（包括在编程能力上表现优异的Qwen3-Coder），都在性能上紧追美国巨头的专有模型，甚至在某些评测中超越了Google的Gemma 3和Meta的Llama 4——这两者正是美国在开源模型领域的主要代表。这种对比揭示了中美两国在AI模型发展路径上的显著差异。
因为许多美国公司在开发基础模型时采取保密策略——这无疑是一种合理的商业考量——领先企业不惜斥巨资相互挖角，以期获得竞争对手掌握的“秘密武器”。因此，知识的流通虽有发生，但其成本高昂且速度缓慢。相比之下，在中国高度开放的AI生态系统中，许多先进的基础模型公司通过激烈的价格竞争、积极的公关宣传以及频繁的人员和客户争夺来拓展市场。这种激烈的市场竞争，尽管可能导致部分现有玩家的退出，但也培育出了更具创新力和韧性的公司。这种达尔文式的生存斗争，确保了技术的快速迭代和知识的广泛传播。
人工智能的发展离不开强大的算力支撑，而算力的核心正是先进的半导体芯片。在这场AI大国竞赛中，半导体产业的自主可控能力已成为国家间战略博弈的关键战场。长期以来，美国在高端GPU（图形处理器）设计方面占据绝对领先地位，英伟达（Nvidia）等公司更是处于行业垄断地位。然而，美国的出口管制政策，在限制中国获取先进AI芯片的同时，也无意中刺激了中国本土企业在半导体领域的巨大投入和技术突破决心。
华为作为中国科技巨头的代表，其在AI芯片和高性能计算系统方面的进展引人注目。例如，华为的昇腾（Ascend）系列AI芯片及其最新推出的CloudMatrix 384计算系统，旨在与英伟达的GB200等顶级高性能计算系统一较高下。尽管在单颗芯片的绝对性能上，中国本土GPU目前可能仍与英伟达的旗舰产品存在差距，但华为正尝试通过“以量补质”的策略，即通过整合更多数量（例如384颗而非72颗）的国产芯片来构建具有竞争力的整体系统。这种策略类似于中国汽车产业从传统燃油车向电动汽车的“弯道超车”——在传统赛道上追赶困难时，选择在新兴技术方向上集中发力，寻找突破口。华为的这种探索性架构能否有效，仍有待市场验证，但其背后的战略意义不言而喻：在全球供应链不确定性增加的背景下，构建独立自主的AI算力基础，是保障国家AI发展安全的关键。
更深层次的战略考量在于半导体制造能力。当前全球最先进的芯片制造主要集中在少数几家公司，其中台积电（TSMC）在台湾的地位举足轻重。如果中国能够成功发展其国内的先进半导体制造能力，而美国依然高度依赖海外供应链（特别是台湾地区），那么美国的AI发展路线图将更容易受到地缘政治风险的影响。一旦台湾海峡出现不稳定因素，例如封锁甚至更糟的冲突，全球半导体供应链将面临巨大冲击，这将直接威胁到美国乃至全球AI产业的持续发展。因此，各国政府都在加大对本土半导体产业的扶持力度，如美国出台的《芯片与科学法案》，旨在鼓励本土芯片制造，以降低对海外供应链的依赖，提升国家战略安全。
这场半导体领域的较量，不仅是技术层面的竞争，更是对国家产业韧性和地缘政治风险管理能力的考验。它决定了哪个国家能在未来AI主导的世界中拥有更大的话语权和主动权。
人工智能作为一项通用技术，其发展带来的益处往往是普惠的，如同电力和互联网的普及，能造福多个国家，且一国之利通常不会以牺牲他国为代价。然而，AI的强大赋能效应也带来了前所未有的伦理和社会挑战。因此，在推进AI技术进步的同时，确保其发展方向与人类福祉、社会公平和民主价值观相契合，显得尤为重要。
对于民主国家而言，其AI发展尤为肩负着维护人权和法治的使命。这意味着在AI的设计、开发和部署过程中，必须高度重视数据隐私、算法公平性、透明度、可解释性以及防止偏见和滥用。如果AI系统被用于侵犯公民权利、强化社会不公或助长威权主义，那将是对人类社会核心价值的巨大威胁。因此，民主国家需要积极行动，不仅仅是在技术上领先，更要构建一套健全的AI治理框架，确保AI技术的发展能够真正服务于“善”。这包括：
- 消除发展障碍：审慎评估并移除那些不必要地阻碍AI创新和研究的政策和法规。过度且僵化的监管可能会扼杀新兴技术的发展，使得创新力量转向更加宽松的环境。然而，这并非意味着放任自流，而是在鼓励创新的前提下，建立灵活且适应性强的监管沙盒和试验区。
- 投资开放科学与技术：推动AI领域的开放研究和开源文化至关重要。开源不仅能够加速知识的传播和技术的普及，降低研发门槛，还能通过社区协作发现并纠正算法中的潜在问题，从而提升AI系统的透明度和安全性。同时，开放科学也有助于国际合作，共同应对AI带来的全球性挑战。例如，通过资助大学和研究机构的基础研究，鼓励研究成果的公开共享，可以培养全球范围内的AI人才，并促进跨国界的知识交流。
- 确保AI符合人权与法治原则：这要求在AI生命周期的各个阶段融入伦理审查。从数据收集的合法性和公平性，到模型训练的偏见检测与纠正，再到AI应用的社会影响评估，都需要有明确的指导原则和监督机制。例如，开发可解释的AI系统，使得决策过程透明化，避免“黑箱”操作；建立独立的伦理审查委员会，对高风险AI应用进行评估；以及制定问责机制，明确AI系统造成损害时的责任归属。
- 促进国际合作与多边对话：AI的全球性特征决定了单一国家无法独立应对其所有挑战。通过国际合作，可以共同制定AI伦理标准和治理框架，分享最佳实践，并协同应对跨国界的AI风险，如AI武器化、虚假信息传播等。
展望未来，AI技术的发展将持续演进，并对国家竞争力产生深远影响。中国在开源模型和半导体领域的进步，已清楚地表明其在AI赛道上不容小觑的“动量”。面对这一复杂而高风险的AI竞赛，美国以及所有重视人权和法治的民主国家，需要采取更加积极、开放且负责任的策略，不仅要力求技术领先，更要引领AI伦理和治理的国际范式，确保人工智能最终能够成为推动人类社会进步、维护和平与繁荣的强大力量。只有这样，我们才能最大化AI的积极影响，同时有效规避其潜在风险，确保这项颠覆性技术能够更好地服务于全人类的共同未来。
