4月8日，美国众议院多个委员会就人工智能议题举行听证会，聚焦中国AI能力提升、深度求索（DeepSeek）R1推理模型发布及其对美国安全与经济利益的影响。会议试图厘清美国战略利益的优先级：是应不计代价研发最尖端AI技术（可能牺牲全球普及度），还是效仿中国路径——着力构建新型全球技术生态，推动性能适度但可快速规模化部署的AI模型。
最新迹象表明，美国采用后一策略或更具战略价值。体积更小、资源效率更高且支持本地化适配的AI模型正加速全球渗透，其用户采用率有望匹敌计算密集型前沿系统。中国深度求索、阿里巴巴等企业近期发布的轻量化高效模型即为明证——尽管模型参数规模相对精简，却凭借运行效能优势实现国际市场的快速渗透。
尽管数十个国家参与AI研发，但受制于庞大资源需求，仅有美中等少数国家具备规模化开发算力、数据与人才密集型尖端AI模型的能力。随着两国持续加码前沿模型研发、AI应用、算力基建与能源系统投入，技术鸿沟或将持续扩大。因此，多数国家的AI发展愿景将深度绑定中美技术演进路径。
由于这种动态关系，中美人工智能竞争通常被框定在“最先进AI能力”的维度。然而，这种观点具有误导性且忽视了AI领导力的关键要素。诸如在国际市场推广可靠且用户友好的AI系统、开发实用的商业或政府AI应用、构建适应多元场景的高效AI等差异化路径，能够带来常被国际AI竞争政策讨论忽视的战略优势。
为维持当前竞争优势与全球AI影响力，美国必须正视这一现实，积极向全球输出推广其AI产品。成功的AI推广战略需充分关注三大核心属性：质量、覆盖范围与适应性。
中美全球AI领导权的分异化战略路径
美国与中国正各自推行差异化战略以巩固其全球AI领导地位，前者侧重技术主导权，后者强调技术扩散与全球应用。然而在技术创新领域，技术扩散同样具有战略价值。历史经验表明，“首发”取得技术突破未必能转化为持久市场领导力，技术普及广度与应用深度往往更具决定性。这一规律或将同样适用于AI领域——单纯追求前沿能力突破、构建全球最大模型或算力集群，未必能形成确定性与可持续的战略优势。当前美国和中国在人工智能领域的应对方式以不同路径参与这一动态。
迄今，美国全球AI领导权战略主要围绕“控制”理念展开，尤其通过出口管制掌控计算资源。结合美国企业对专有模型的强倾向性，这催生出相对封闭的生态系统。美国AI产业开发发布的模型目前仍属全球最先进，在发达经济体市场渗透率高企。此外，美国凭借算力优势有效划定各国开发尖端AI的权限边界。短期而言，该策略通过技术优势优先于广泛普及的路径，确保美国保持AI发展前沿领先地位；长期来看，可能促使其他国家转向中国寻求技术替代。此类情景已在当下显现——部分国家出于对美国技术生态依赖的担忧，正发展自主数字能力并探索AI需求替代方案。
与美国形成对比的是，尽管面临出口管制，中国近期AI进展（如深度求索、阿里巴巴、华为、智谱、腾讯等企业成果）彰显其AI生态与全球竞争力的显著提升。诸多成果特别适配低成本本地化应用需求。这些技术进步与政府主导的全球数字基建输出战略相结合，为中外市场广泛采用中国AI解决方案奠定坚实基础。长期而言，此举可能比单纯的前沿能力突破更具战略意义。例如，开源代码库数据显示，中国模型全球下载量表现突出，深度求索与通义千问轻量化版本在采用率指标中频居高位。
中美在AI开发与部署领域的分异化新兴路径，映射出关于技术影响力全球扩散方式的更广泛战略抉择。
AI技术扩散：质量、覆盖范围与适应性的战略重要性
当前，美国侧重技术优势与控制权的策略与中国构建全球联盟与技术扩散的路径孰优孰劣尚难定论。但若美国欲在AI领域与中国展开有效竞争并确保其AI系统获得全球采用，任何新战略必须聚焦技术推广的三大核心属性：技术精准度与可靠性（质量）、全球用户可及性（覆盖范围）、响应并适应全球企业与社区多样化需求的能力（适应性）。
质量代表AI模型的实际能力、性能与可靠性。质量优势体现在真正关乎用户与机构利益的尖端研发领域。维持美国AI技术持续领跑需强化认证机制——即验证性能声明与风险缓释策略的治理流程、评估方法与验证体系。此外，高质量AI须确保在多样化环境与条件下的稳定运行，此举将增强信任度，从而提高技术采用概率，这在多系统竞争整合的市场尤为重要。美国国家标准与技术研究院等机构将在该领域持续发挥关键作用。
覆盖范围衡量AI系统的普及度与可及性。其基础在于构建支撑AI能力访问的数字基础设施。若缺乏必要基建，即便最基础的AI系统也难以在缺乏算力资源的地区部署，可能导致全球不平等急剧扩大。同时，无法在多样化环境与资源受限场景中有效运行的AI系统将难以实现广泛覆盖。因此，成功的AI系统需展现与现有数字生态和技术基建的兼容性。中国凭借数字基建布局，在AI系统输出方面享有显著优势。
适应性指AI系统在语言、文化与操作场景多样化环境中的有效运作能力。开源是实现高适应性的重要途径，允许社群根据需求定制系统（尽管存在安全权衡）。开发者在模型训练阶段纳入多样化用例、语言与场景的考量程度也将显著影响适应性。中国AI企业正通过开源策略及训练数据多语言文化支持（涵盖典型弱势语种的覆盖广度超越美国头部企业）与美国模型展开竞争。
基于这三项原则构建的战略将更有效提升技术扩散效能。随着全球AI竞争格局演变，美国能否平衡这些要素，将决定未来数十年间由哪国AI系统（进而其发展路径、价值观与技术标准）主导全球科技格局。
构建实质性的技术领导力
强调质量、覆盖范围与适应性的互连属性，将为政策制定者提供更清晰的框架以规划国家全球技术影响力。该方法通过平衡技术卓越性、部署广度与场景适应性，承认AI领导力的多维本质。
对美政策制定者而言，这凸显以下战略优先事项：
首要任务：AI采用率高度依赖系统可信度。除支持创新外，需投资风险缓释策略等机制，强化对AI系统质量与能力的信任基础。
第二要务：应投资构建支持全球AI部署与利益共享的机构能力，使其符合商业与国家安全利益。举措包括深化全球数字公共基建议题合作，或强化进出口银行、国际发展金融公司、贸易发展署等现有政府机构职能。
最终方向：需推动以适应性为核心的监管议程，建立促进AI部署的新机制与实践，确保美制AI产品成为全球多元商业与社会应用场景的首选。
随着全球AI格局演进，实现广泛整合的系统未必技术最尖端，而是能最优平衡质量、覆盖与适应性的方案。这种多维竞争认知并未削弱前沿创新的重要性，而是通过技术扩散路径与落地场景等关键考量形成互补。
参考来源：Just security
相关内容
微信扫码咨询专知VIP会员