中美AI竞逐：现状、特点和影响

人工智能是第四次工业革命的核心技术和产业变革的重要驱动因素。人工智能的战略属性、权力属性和安全属性，使其从一种技术能力转变为影响国际政治经济格局的战略力量。中美两国作为推动世界科技进步与经济繁荣的重要力量，都非常重视人工智能的技术创新和全球治理。

中美两国在人工智能领域的战略布局差异，根植于各自的政治体制和发展模式。美国希望凭借其强大的基础研究能力和完善的创新生态系统，在全球推广美国的人工智能技术和相关标准，从而将技术的领先优势转化为持久性的地缘政治影响力。中国则主张开放创新生态系统，重视技术扩散与应用落地，在人工智能产业化方面展现出独特优势。近年来，美国采取了一系列措施，旨在全面封锁和打压中国人工智能的发展。然而，中国的技术创新与产业实践保持了旺盛的活力，对美国的技术霸权形成了有力的反制。两国在人工智能领域的博弈将对全球科技产业的发展范式和世界治理格局产生深远的影响。

一　中美人工智能现状对比

中美两国在人工智能领域的竞争是多层次、多维度的动态博弈，仅从某一方面观察容易顾此失彼。本文借助美国智库信息技术和创新基金会2021年发布的中美欧人工智能竞赛报告，结合当前人工智能技术发展的最新情况，将研发现状、投资规模和产业特色、人才建设、算力基础设施和数据资源作为对比的重点领域，力图通过多维度地比较和分析中美两国人工智能的发展现状，从整体上把握两国在该技术领域的基本布局和综合实力。

（一）研发现状

（二）投资规模和产业特色

（三）人才建设

斯坦福大学与胡佛研究所联合发布的一项报告显示，很多在美国精英院校毕业的中国研究人员选择回国。这加速了中国创新能力的提高。中国顶尖人工智能实验室的增加，为人工智能人才回国提供了物质基础。2019年，在全球25家最具影响力的人工智能研究机构中，中国仅占2家。到了2022年，这一数字增加到6家，美国的顶级研究机构数量则从18家下降至15家。

（四）算力基础设施

中国则通过政府力量整合资源，扩大产业规模。截至2025年11月，中国拥有的数据中心数量为381个，低于美国的4165个。截至2025年6月底，中国正在使用的算力中心机架总规模已达1085万标准机架。中国智能算力的规模已达788 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）的规模，占全球总规模的32%，稳居全球第二。根据国际数据公司（International Data Corporation，IDC）发布的《2025年中国人工智能计算力发展评估报告》公布的数据，2024年中国智能算力市场的规模价值190亿美元，同比增长86.9%。尽管中国算力整体上规模较大，但算力资源的供需矛盾和区域分布不均并存：通用算力相对充裕，而高性能智能算力仍短缺；西部地区算力过剩，而东部地区则面临紧缺压力。为此，中国启动了“东数西算”工程，通过建立八大算力枢纽来平衡全国的算力供求。

（五）数据资源

中美两国都愈发重视合成数据在人工智能发展中的作用。人工智能大模型的成功在很大程度上依赖于海量、多样化和高质量的数据集。获取这些数据集面临着数据稀缺、隐私问题和数据收集成本高等挑战。有研究预测，高质量文本数据可能在2026～2032年期间耗尽。未来，合成数据有望解决大模型的数据瓶颈问题。合成数据是通过算法、仿真或其他方法人工生成的数据，能够模仿现实世界数据的结构、特征和统计属性，但不受现实世界数据的限制。当前，生成式人工智能的突破正推动人工智能范式由“以模型为中心”向“以数狙酞中心”转型。合成数据已经从空白真实数据的简单替代，升级为驱动人工智能变革的核心战略资产。2024年10月，美国国土安全部宣布向倍特数据（Betterdata）等四家公司授予合同，以开发合成数据功能。2025年8月，中国国务院也发文提到推进数据合成技术。未来，构建新一代人工智能模型训练和场景应用的高质量数据集，将成为中美共同关注的重点。

二 美国强化对华人工智能竞争的策略特点

以深度求索（DeepSeek）为代表的中国人工智能企业的崛起，给美国敲响了警钟。近年来，美国在人工智能领域对华展开全方位的遏制和打压。通过强化技术出口管制和投资限制，争夺海外市场，推动数字基础设施建设和全球治理领域的扩张，美国力图打造一个“去中国化”的人工智能全球生态。美国不仅要在前沿技术开发方面保持领先，还力图确保自己的人工智能技术、标准和治理模式在全球范围内被广泛采用。

（一）技术出口管制和投资限制

（二）争夺海外市场

向全球盟伴全栈出口美国的人工智能技术，对美国意义重大。全栈人工智能技术包括：针对人工智能优化的计算机硬件、数据中心存储、云服务和网络；数据管道和标签系统；人工智能模型和系统；确保人工智能模型和系统安全以及网络安全的措施；针对特定场景的人工智能应用。美国认为，如果盟友和伙伴不能获取美国的人工智能技术，这些国家将被迫转向美国的竞争对手；在全球部署美国的人工智能技术，有利于维护和扩展美国在技术领域的领导地位，并可减少盟伴对中国的人工智能技术的应用和依赖。全栈出口技术等于把美国的技术标准、价值观推送到全球各地，从而确保美国的标准、治理模式得到更广泛的认同。全栈出口策略在强化与盟伴的关系的同时，让美国的技术优势转化为治理模式优势。

出口管制政策的放松有利于美国与中东国家的科技合作。拜登政府在执政的最后几周曾制定《人工智能扩散框架》（Framework for Artificial Intelligence Diffusion）。根据这一框架，海湾国家可以从美国购买芯片，但要分阶段购买，数量和种类也有诸多限制。2025年5月，川普废除了《人工智能扩散框架》，为向沙特阿拉伯、阿联酋、卡塔尔等海湾国家出口人工智能芯片进行政策松绑。有消息称，美国已与阿联酋达成初步协议，允许后者从2025年开始每年进口50万枚英伟达先进芯片。作为回报，阿联酋已承诺在未来10年内向美国投资1.4万亿美元。这一合作框架将推进美国和阿联酋在人工智能基础设施、半导体、能源、量子计算等领域的繁荣。此外，英伟达和超微（AMD）公司将向沙特阿拉伯人工智能公司（HUMAIN）供应半导体产品，用于其大型数据中心项目。

（三）人工智能基础设施建设

美国重视培养人工智能基础设施方面的专业技术人才。人工智能基础设施的快速建设，造成了专业技术人才的严重短缺。建设、运营和维护人工智能基础设施的劳动力，成为川普政府重视的关键岗位。电工、暖通空调技术员、管道工、芯片工艺技师等熟练技工的短缺是关键瓶颈。在蓝领人才的培养方面，联邦政府的引导和支持、培训的实用性和早期渗透，成为关键环节。川普政府要求劳工部和商务部确定对人工智能相关基础设施建设至关重要的优先职业。劳工部、能源部、教育部等联邦机构通力合作，支持相关培训项目。联邦政府要求培训计划与雇主的需求保持一致，从而保障学以致用。这些项目应由雇主和培训合作伙伴共同开发，以确保完成项目的人员做好就业准备并直接与招聘流程挂钩。联邦政府还要求扩大早期职业体验项目和学徒前培训项目，让感兴趣的中学生提升对人工智能基础设施职业的认知。

（四）全球治理领域的对华遏制

三 美国强化对华人工智能竞争的动因和影响

中美人工智能竞争的背后是权力的博弈，涉及技术、安全和治理等多个维度。尽管美国在人工智能领域的对华打压来势汹汹，但最终结果可能事与愿违。美国在科技领域的“脱钩断链”破坏了全球科技和产业发展的健康生态，推动了全球技术治理格局的碎片化趋势。

（一）美国强化对华打压的动因

作战力量的发展，打造战略威慑力量体系。中国政府于2021年向联合国《特定常规武器公约》（Convention on Certain Conventional Weapons）第六次审议大会提交了《中国关于规范人工智能军事应用的立场文件》；于2023年发布了《全球人工智能治理倡议》。这些文件体现了中国参与军事人工智能全球治理的负责任的精神和建设性的态度。美军已将人工智能视为推动其“第三次抵消战略”的核心驱动力，计划未来实现作战装备、信息系统的全面智能化转型。该战略强调通过前沿科技来有效地应对大国竞争，强化在高端战争中的优势地位。美国力图将人工智能广泛地应用于军事情报侦察与分析、作战指挥与决策、无人作战系统、军事后勤与装备保障，从而提升本国的军事实力和战略竞争优势。

（二）对中国的影响

美国加强开拓国外市场，对中国的外交和经济产生了一定的负面影响。随着美国不断在中东等地加强数字基础设施的投入，中国企业的扩张空间受到压缩。这将削弱中国通过数字外交和技术输出所获得的地缘政治影响力。许多中东国家正在推动“智慧城市”和数字化转型计划，而这些都需要先进的人工智能解决方案、基础设施和云服务。中国重视推动全球南方国家数字基础设施建设以及技术生态圈之间的全面合作。如果美国企业在政府支持下抢占这些机遇，中国的算力设备与算力服务的海外市场将受到挤压，导致中国在算力领域提升全球市场竞争力与国际规则影响力的努力受阻。

（三）对美国的影响

美国的出口管制并不利于美国企业的创新和发展。对半导体的许可证要求，对全球正常的商业活动构成了巨大阻碍。美国出口管制的不确定性和快速变化，损害了遵守规则的美国企业，限制了它们在全球的竞争力。美国公司因设计符合规则的产品而受到惩罚。这不仅损害了美国的经济利益，也削弱了人们对美国贸易政策的信任。过于激进的限制可能会扼杀创新和竞争力，尤其是在该行业依赖大量研发投资来维持美国的技术领先地位的情况下。如此严苛的规定会限制美国企业进入全球市场，并极大地削弱美国公司在全球人工智能和半导体市场的竞争力。出口管制还对美国的就业造成负面影响，侵蚀了美国的经济安全。从长远看，范围广阔的出口管制措施会威胁美国的全球经济主导地位。此外，以外交和安全为导向的人工智能政策，在一定程度上压缩了关于伦理和社会治理的讨论空间。

投资将是美国在人工智能领域保持国际竞争力的基础。增加投资反映了美国对中国日益发展的人工智能技术的焦虑和不安。尽管面临供应链挑战，美国在人工智能领域的投资却呈现出前所未有的增长态势。资本市场为人工智能发展注入了动力。安永会计师事务所（Ernst & Young）的调查显示，97%已投资人工智能的企业高管表示，其投资获得了正投资回报率；34%的公司计划在2025年投资1000万美元或更多。科技巨头的资本支出更是达到历史新高，亚马逊、谷歌、微软和元宇宙四家公司2024年的资本支出达到创纪录的2120亿美元，预计2025财年将达到约3610亿美元。这种大规模投资不仅推动了技术创新，还带来了实质性的经济增长。2022年第四季度以来，芯片制造商和顶级科技超大规模企业的市值累计增加了超过10.3万亿美元，为美国经济注入了强大动力。

（四）对全球科技和产业发展的影响

中美人工智能竞争深刻地改变了全球科技产业链的分布与协作模式。全球科技产业链脱钩趋势明显，整体运营成本也被拉高。美国力图通过控制高端技术核心领域的供应链，巩固其技术霸权。中国、欧洲、东亚等国家和地区，正在努力打造自己的新兴技术基础研发和创新。从人工智能芯片的设计与生产，到数据中心的建设与云计算平台的开发，各国都在追求“自主可控”。在数据安全和全球治理规则缺乏的背景下，越来越多的国际行为体倾向于推动本土技术的独立发展。日本试图依靠在芯片领域的规模化外资引进、官方特别补贴和投融资援助等，恢复昔日的芯片强国和前沿技术大国地位。2022年，欧盟推出《欧盟芯片法案》（EU Chips Act），提出到2030年将欧洲在全球半导体制造市场的份额从当前的不足10%提升至20%。这些国家和地区都希望在全球技术供应链中扮演更重要的角色。美国的技术壁垒促使各国企业调整并重构国际供应链。不同国家和地区独立发展的技术链条，加剧了全球科技产业的“非对称性”与“碎片化”，使基于优势互补的全球产业分工受到侵蚀。

（五）对全球治理的影响

美国治理策略的溢出效应，正在催生更加多元的人工智能治理实践。随着人工智能在技术-经济-安全等多维度的交织中成为全球竞争与合作的焦点，主要国际行为体力争在全球人工智能治理版图中占领一席之地。面对中美竞逐带来的不确定性，欧盟选择通过立法先行确立“数字主权”。其《人工智能法案》所确立的风险监管框架已成为全球监管的重要参照系，甚至反向影响了美国国内的立法进程。相比之下，印度在“战略自主”理念的指引下，既参与美国主导的“美印必键与新兴技术倡议”（U.S.-India Initiative on Critical and Emerging Technology），又通过多边平台推动其人工智能合作框架。在担任20国集团主席国期间，印度总理莫迪提出建立“以人为本的负责任的人工智能治理框架”。东盟国家则通过《东盟人工智能治理与伦理指南》（ASEAN Guide on AI Governance and Ethics），探索适合发展中国家的包容性人工智能治理路径。英国组织的人工智能安全峰会、韩国主持的人工智能首尔峰会、法国和印度共同主持的人工智能行动峰会，都体现了主办国引领人工智能全球治理格局演变方向的努力。这些治理实践表明，全球人工智能治理正在从“中心-边缘”的单极辐射模式，转向“多中心-网络化”的复杂互动格局，美国传统的“追随者”正日益转变为“竞争性合作者”。

美国的人工智能伦理指导原则，容易阻碍发展中国家参与全球治理。人工智能系统在提供服务的过程中，可能导致对特定群体或个体的不公平结果，因此算法治理需兼顾公平性与伦理性。美国主导的算法伦理标准在实践中体现出“西方中心主义”倾向，即在规则设计中更加强调西方社会的伦理原则与价值取向，相对忽视发展中国家的现实关切与文化差异。这种失衡导致部分算法在全球应用中可能内嵌对发展中国家的结构性不公平。这种情势可能迫使发展中国家从自身利益出发，制定差异化政策法规和标准体系，进而导致人工智能治理规则与标准趋于碎片化，各国难以在关键议题上达成一致。“西方中心主义”的指导原则破坏了人工智能领域的战略互信，导致无法形成国际社会的治理合力。随着美国技术民族主义的泛滥，全球治理体系的合作可能变得更加复杂和困难。

美国的打压也影响了全球的数据治理格局。竞争推动了数据主权观念的强化。随着人工智能对海量数据的依赖，多国试图以法律与技术手段保障本国的数据安全。这使“数据本地化”成为越来越多国家的选择。美国在国际上坚持跨境数据流动自由，在国内则主张数据本地化。这种策略安排不仅限制了发展中国家对全球数据资源的有效获取，也在人工智能发展领域加剧了“数据不对称”。在此基础上，美国通过构建“合作性数据秩序”与“排他性数据机制”的二元框架，持续输出数据规则与治理理念，从而巩固其在全球数据体系中的结构性优势与制度主导权。相比之下，中国更注重数据的安全可控与政府监管，其模式对发展中国家更具有吸引力。全球数据治理正在出现以意识形态和价值观为分水岭的多中心格局。美国试图在国际组织、双边协定或多边协定中嵌入自身的标准，使数据治理不再是技术问题，而成为国际秩序竞争的重要领域。这种分裂使跨国企业不得不建立多套数据管理系统，以适应不同区域的要求。

美国的打压不利于全球技术规则和标准的良性发展。国际标准的制定权对高新技术企业在全球范围内的市场拓展与技术推广和落地应用具有关键影响。美国在技术标准领域采取多元化策略，深度参与国际标准组织的规则制定，并凭借其强大的规则塑造能力，限制其他国家在全球技术标准竞争中的影响力。川普政府将确保美国的人工智能技术继续成为全球的黄金标准，力图利用规则优势和技术代差对他国关键技术治理和国际参与造成发展障碍。美国的做法使技术规则不再是单纯的技术共识，而成为国际权力竞争的工具。尽管其他国家在技术创新方面表现突出，但缺乏国际标准主导权使其技术全球化进程受限。美国通过主导标准体系输出规则，从而对他国的技术自主与创新活力产生抑制效应。不同理念在算法透明性、数据接口以及安全评估等方面形成的差异，使国际社会面临多套并行甚至冲突的标准。发展中国家在引入人工智能技术时，被迫在不同规则间做出选择。这将推动全球人工智能技术治理呈现碎片化格局。

四 结 语

人工智能领域的中美竞逐，既展现了技术革命带来的机遇与挑战，也揭示了大国博弈背后的利益诉求与价值导向。中美围绕人工智能展开的博弈，不仅是投资、产业和技术竞争力的较量，更是战略、治理与外交影响力的竞争。针对国际竞争带来的挑战，为推动智能人类命运共同体的建设，中国应加强智能基础设施建设，推动企业人工智能技术全栈出口，加大对全球南方国家的支持力度。这具体包括以下方面。

第一，中国应加强智能算力基础设施建设。以智算中心为代表的智能算力基础设施，是支撑人工智能技术及产业发展的重要基石。大模型产业的竞争焦点，正从算力规模、模型参数和数据质量等技术层面，逐步转向产业生态落地的深度与效率之争。中国需要统筹安排智算中心的布局，提高智算中心的利用率，以防止出现算力集群空置或空转的情况。中国应促进国产人工智能芯片的横向、纵向联结标准化，推进软件生态标准统一化，更好地降低适配成本。智算基础设施应建设全栈技术能力，涉及从数据采集、数据处理、模型训练到模型部署和推理的全过程。中国应在城市、行业及企业层面加快构建高水平的数据基础设施体系，强化数据资源的整合与高效开发，以形成支持人工智能创新与产业应用的稳固基础。

第二，中国应推动人工智能企业技术全栈出口。全球主要国家和地区持续加快人工智能领域战略布局，为中国人工智能企业出海打造了有利的政策环境。东南亚、拉丁美洲、非洲、中东等新兴市场的人工智能基础设施薄弱，数智化需求旺盛，中国企业有机会占领其数智服务市场。中国人工智能产品在一些基准测试中处于国际领先地位，加上价格优惠，在国际市场有一定的竞争力。中国需要推动人工智能技术的全栈出口，而不仅仅是单一的软件或硬件出口。这种全栈出口涵盖人工智能基础层、技术层和应用层的全套技术、设备和产品。中国应鼓励相关企业在海外打造算力基础设施-大模型算法-智能应用的全产业链布局，构建多元化的人工智能业务矩阵。中国企业需重视技术本地化适配的策略，将平台、大模型、数据中心和终端应用融入当地的数字经济建设，并提供全生命周期服务。

第三，中国应加大对全球南方国家的支持力度。支持全球南方国家发展人工智能，不仅是中国履行国际责任的体现，也有助于中国自身的长远发展。教育部门和科研机构可以增设奖学金和专项基金，吸引来自全球南方国家的青年人才来华学习。龙头企业可以在全球南方国家设立人工智能体验中心，为当地社区提供培训课程和认证项目。中国可以协助全球南方国家铺设海陆光缆与智慧城市网络，建设移动通信基站与数据中心，补齐它们在基础设施与应用能力上的短板。中国还可以设立专项研发基金，支持全球南方国家开展联合研究，共享算力和数据资源，打破技术壁垒，通过技术赋能推动农业、医疗、教育、防灾等领域的智能化转型，通过开发适配本地的应用场景促进数字生态的健康发展，推动全球南方国家加快数字化与智能化转型。