2026年2月10日，卡内基国际和平基金会的两位学者萨姆·温特-莱维 (Sam Winter-Levy)和安东·莱希特 (Anton Leicht)在《外交事务》杂志以“人工智能鸿沟”为题发表评论，他们着重讨论“美中人工智能竞争如何令大多数国家落后” 和中等强国的出路。温特-莱维先生是该基金会技术与国际事务研究员。莱希特先生是技术与国际事务访问学者。请读他们的评论：

人工智能的未来将由美国和中国掌控。这两个国家拥有全球70%的顶尖机器学习研究人员，掌握着全球90%的计算能力，并吸引了绝大多数的人工智能投资——是其他所有国家投资总额的两倍多。在过去的技术革命中，那些并非处于前沿的国家可以逐步掌握新技术并迎头赶上。但人工智能革命将有所不同，它将使这些国家陷入战略陷阱，并可能使世界大部分地区沦为技术附庸。

这种困境尤其影响到所谓的“人工智能中等强国”：例如法国、印度和英国等国家，它们拥有雄厚的国家实力和经济资源，但缺乏自主构建前沿人工智能系统的规模、资本、能源和计算能力。这些国家面临三大挑战。首先，它们能否获得前沿人工智能能力取决于华盛顿和北京决策者的意愿。其次，无论它们是否能分享人工智能带来的益处，它们都始终面临着人工智能带来的颠覆性影响——包括失业、社会动荡以及人工智能驱动的网络犯罪的蔓延。第三，它们缺乏塑造人工智能发展或应对其后果所需的影响力和政策工具。

长期边缘化并非不可避免。但要避免这种情况，中等强国需要保持获得前沿人工智能能力的途径，并明确自身能够为人工智能系统变革的世界提供哪些经济和战略价值。实现这些目标的路径依然多种多样：一些中等强国可能会选择与美国或中国结盟，一些国家可能会试图利用华盛顿和北京之间的博弈来获取让步，还有一些国家可能会雄心勃勃地追求技术主权。但最终，所有这些国家都必须认真思考全球人工智能经济的格局，以及它们在其中可以找到哪些切入点。

进退维谷

如今，大多数中等强国获取人工智能的方式与个人获取人工智能的方式相同：通过外国公司提供的商业产品和界面。但这种获取方式远没有表面看起来那么稳定。与制成品、武器或能源不同，人工智能能力无法储备。对前沿人工智能系统的每一次查询都依赖于对少数硅谷公司控制的基础设施的实时访问——最终，这些基础设施又由美国政府控制，而美国政府可以通过出口管制或制裁来限制对美国人工智能系统的访问。这种主导地位可能会改变：中国正在迅速建设自己的基础设施，尽管目前仍落后几年。效率的提升最终可能会使技术普及化：更小的模型所需的计算能力更少，这或许能降低准入门槛。但迄今为止，每一代新兴前沿系统的运行要求都越来越高，而非越来越低。

如果美国或中国决定切断某个中等强国对其境内系统的访问权限，目前后果将较为有限，因为很少有关键服务——例如医院、电网或军事系统——依赖前沿人工智能运行。但随着人工智能更深入地融入关键的经济和国家安全基础设施，这些风险将会上升。而且这种风险并非假设。在其他领域，美国和中国都已证明，它们愿意利用他国的依赖性来获取筹码。中国曾多次利用稀土元素和关键矿产的出口限制作为胁迫手段，而美国则利用欧洲对美国安全保障的依赖来获取贸易让步，并就格陵兰岛问题向丹麦施压。几乎没有理由认为北京和华盛顿在人工智能问题上会表现出更多克制。

美国和中国掌握着全球90%的计算能力。

一些中等强国试图通过在其境内建设数据中心来应对这一脆弱性，这些数据中心能够运行外国模型，从而更好地控制这些系统及其处理的数据。欧盟、韩国和英国近期公布的项目都包含相关条款，允许更多国家/地区访问其主权计算资源以运行外国人工智能系统。由于这些安排既能保障美国公司的收入来源，又能使盟友更紧密地依赖美国基础设施，因此美国公司和美国政府都在通过诸如OpenAI的Stargate数据中心等私人项目以及鼓励人工智能出口的政策指令来推广这些安排。

然而，数据中心建设成本极其高昂，并非每个尝试建设的国家都能负担得起。人工智能普及率高的国家，例如德国和英国，面临着高昂的能源成本以及民众对大型新基础设施项目的抵触情绪，这使得大规模数据中心的建设在政治上难以推行。即使各国建设了本地数据中心，其对外国的依赖问题依然存在。人工智能模型需要不断更新才能保持竞争力，这意味着任何运行在自主数据中心的版本，如果无法持续访问服务提供商，很快就会落后。计算硬件本身——来自美国控制供应链的先进芯片和网络基础设施——也需要定期维护和更换。换句话说，完全掌控人工智能基础设施仍然遥不可及。

掌控模型本身则更加困难。法国曾尝试通过其公司Mistral构建自己的人工智能系统，加拿大也曾尝试通过Cohere公司进行类似尝试。这些系统旨在减少对进口的依赖，并在访问权限中断时提供备用方案。但美国和中国的先进系统仍然比这些本土企业开发的任何系统都更强大，而且差距丝毫没有缩小的迹象。只要这种情况持续下去，大型企业和国家安全机构就会优先选择来自先进开发商的最高质量产品。

落后

无论是否拥有前沿人工智能系统，中等强国都将更容易受到人工智能负面影响，而且往往比大国更容易受到影响。先进人工智能带来的危害不分国界：犯罪滥用、敌对势力的军事部署、劳动力流失以及腐蚀性的社会影响，无论各国是否拥有领先的人工智能实验室，都将受到影响。

如果无法直接获取前沿技术，抵御这些危害将变得更加困难。例如，构建有效的网络安全和生物安全防御体系越来越依赖于与人工智能开发商保持密切联系以及可靠地获取计算能力。在军事领域，缺乏人工智能能力的中等强国可能会发现，其传统系统不仅无法与大国匹敌，而且也无法与那些获得先进人工智能工具的小国或非国家行为体匹敌。即使没有正式获得前沿系统的访问权限，这些侵略者也可能获得重要的AI能力。例如，如果大国武装代理人以改变区域平衡，攻击者通过网络攻击窃取所需信息，或者次前沿模型在防御方面不足的情况下仍足以用于进攻——这在生物武器或网络安全方面尤其令人担忧。更广泛地说，任何针对人工智能相关风险的严肃政策应对措施，都以政府官员对这项技术及其影响的清醒认识为前提——这种认识很难在远距离内形成。

与制成品、武器或能源不同，人工智能能力无法储备。

中等强国在塑造人工智能发展轨迹方面也面临着结构性劣势，即使在其自身境内也是如此。它们在开发和部署决策方面几乎没有影响力，政策选择也十分有限。它们的监管意见对推动技术发展的公司和司法管辖区几乎没有分量，而且它们从人工智能相关经济活动中获得的税收收入也存在不确定性。从边缘地带来看，这些国家可能难以快速采用这项技术，从而无法使其劳动力在与国外人工智能增强型劳动力竞争时保持优势。

完全置身于人工智能领域之外——放弃其风险和收益——并非可行之策。这是因为人工智能的影响不可避免：无论政府是否参与，它都将重塑经济竞争对手的生产力、对手的能力以及民众的期望。中等强国或许希望置身事外至少能够避免人工智能带来的风险和收益。但承担风险却错失收益的可能性完全存在。对于中等强国而言，这种结果才是核心风险所在。

中等强国的脆弱性部分源于人工智能发展的独特性。中国和美国能够受益于一种良性循环：对计算能力的获取使本国领先企业能够训练出更优秀的模型，进而吸引更多用户并创造更多收入，而这些收入反过来又会为投资更多计算能力提供资金。每一项优势都会放大下一项。一些变革性较小的技术已经展现出这种模式的温和版本——欧洲未能从互联网中获得经济收益，这在很大程度上解释了其相对于美国的衰落。在人工智能领域落后的国家可能会发现，追赶的难度更大。

突破困境

为了摆脱这种困境，中等强国面临两大要务：它们必须确保获得前沿人工智能能力，并在新兴的人工智能秩序中找到经济立足点。获取资源至关重要，而维持这种资源获取有三种切实可行的策略。

第一种是搭便车：与美国或中国紧密结盟，以确保获得人工智能生态系统的访问权限。英国似乎正在走这条路，寻求通过监管合作和基础设施协议与美国的AI产业建立更紧密的联系。在如今这个安全化程度很高的环境下，获取技术资源需要大国的支持，这种策略尤其具有吸引力。但这并非没有风险。它可能加深单方面依赖，阻碍国家获得竞争性供应商的服务，并且一旦其支持者的善意消退，国家将更加脆弱——随着川普政府将技术准入作为与贸易无关的筹码，这种风险变得更加突出。一个在依赖之后被切断联系的国家将面临连锁反应：依赖人工智能服务的企业可能一夜之间失去功能，政府机构可能发现关键系统性能下降，而寻找替代方案的过程可能需要数月甚至数年——或者迫使中等强国转向提供剥削性条款的替代供应商。

第二种策略是套期保值：利用国内市场规模和经济杠杆，从大国和大国那里争取有利条件，并刺激它们之间的竞争。马来西亚和东南亚大部分地区或许最接近这种模式，它们积极争取来自美国和中国的AI基础设施投资和合作。只要系统保持互操作性，市场保持开放，对冲就能带来低成本且稳定的准入。但如果环境变得更加证券化，或者世界分裂成不同的集团，准入就可能丧失。

人工智能革命可能会使世界大部分地区沦为技术附庸。

第三种策略是真正自主发展，建设足够的计算能力并投入足够的资金，从而有切实的机会发展国内前沿能力。法国和其他一些国家声称正在走这条路，但它们在能源、计算和人才方面的雄心壮志距离前沿还相差甚远。理论上，成功的自主发展可以帮助一个国家避免陷入中等强国陷阱的诸多方面，但这其中也蕴含着风险。资金不足的尝试可能会使一个国家陷入无利可图的二线，虽然接近前沿却永远无法真正抵达。即使达到技术前沿，如果价值最终在供应链的其他环节产生，也无法保证一定能获得回报。

任何此类战略的成功，首先取决于前沿能力相对于次优方案的重要性。而这又取决于在人工智能加速的经济竞争中，微小的性能差距是否会成为决定性因素，以及技术范式是否继续允许所谓的“快速跟进”——即高效模仿，使中等强国能够比前沿技术落后一年左右。除了这些技术上的不确定性之外，川普政府的亲出口立场是否会随着人工智能模型成为国家安全资产而继续维持，以及大国最终是否会将其人工智能产业安全化并将前沿能力从公开市场撤出，目前仍不明朗。鉴于这种不确定性，中等强国应谨慎行事，避免将自己锁定在任何单一路径上。它们必须密切关注人工智能技术的发展——以及北京和华盛顿对此的看法——以便在情况发生变化时及时调整策略。与此同时，它们必须保持规避风险的态度。它们不应选择任何会阻碍其获取进口前沿能力的路径。

与此同时，美国应尽可能地吸引各方参与人工智能发展，以最大限度地提高其市场份额、收入和对人工智能发展的影响力。但这种努力将与许多中等强国的主权抱负相冲突。为了化解这种矛盾，华盛顿必须让“搭便车”成为有益且无威胁的举措，具体做法包括：放弃积极利用人工智能获取渠道的做法；促进能够提供切实有效能力的出口；以及实施安全标准，允许与盟友共享即使是高度敏感的前沿系统。

寻找自身定位

在确保获得人工智能获取渠道之后，中等强国面临着第二个挑战。它们必须找到能够确保自身在人工智能日益重要的背景下保持竞争力的持久经济和战略定位。一个可能的定位是上游投入——构建人工智能系统所需的工具和资源，从半导体制造设备到高质量的训练数据。另一个可能的定位是下游瓶颈——将人工智能性能转化为实际影响的能力，例如机器人技术和先进制造。第三类是难以自动化的行业——例如医疗保健、手工艺生产和旅游业——在这些行业中，人的存在或地域性是重要的价值来源。

并非所有细分市场都能带来同等的影响力。最重要的地位是那些大国难以复制或绕过的地位。荷兰半导体设备公司ASML就占据了这样的地位。美国无法迅速建立自己的极紫外光刻技术，而世界上所有先进的芯片制造商都需要持续使用ASML的设备和专业知识。这些能力之所以仍然有价值，是因为它们可以持续使用，而不是像某些国家那样，可以通过一次性交易耗尽。相比之下，一个拥有宝贵训练数据的国家可能会发现，一旦这些数据被出售或被窃取，其影响力就会消失。如果新德里能够保持对印度庞大的专业服务数据的控制权，并将数据使用权与建立长期合作伙伴关系挂钩，那么这些数据可能会被证明具有战略意义。或者，这些数据也可能被零散地出售给美国或中国的AI公司，从而彻底失去其影响力。

中等强国的影响力取决于它们尚未掌握且极易挥霍的资产。

并非所有中等强国都能像ASML那样掌控关键投入。但许多中等强国可以占据产业链的另一端，即人工智能能力必须转化为实际应用价值的环节。人工智能霸权之争正以前所未有的程度消耗着美国的人才、资本和政府资源，导致其他领域出现缺口。随着系统能力的不断提升，瓶颈将日益转移到部署环节——即制造、机器人技术和应用研发能力，这些能力对于将模型性能转化为经济和战略价值至关重要。由于数十年来美国将生产外包以及北京持续的产业投资，中国在这些领域的产能有限，而中国则拥有庞大的产能。在这些领域拥有优势的中等强国——例如在先进制造和机器人技术方面实力雄厚的韩国和日本、在精密工程领域实力雄厚的德国以及在制药研发方面实力雄厚的印度——可能会发现自身对美国而言变得至关重要，因为美国正在寻求盟友规模来对抗中国的工业基础。

因此，中等强国应优先发展大国不可或缺的细分市场：例如构建人工智能系统所需的投入或应用这些系统所需的能力。这意味着要抵制出售或将战略资产转移到海外的压力，就像过去欧洲机器人和半导体公司被中国投资者收购，或者有发展前景的人工智能和生物技术初创企业被美国更发达的资本市场吸引到美国那样。硅谷公司会为了获得独家数据访问权限而前来招揽，外国政府也会寻求控制供应链中的关键环节。中等强国应该保持警惕：它们不应仅仅根据短期回报来评估这些资产，而应考虑它们在不断变化的世界经济中作为杠杆和战略立足点的潜力。这在一定程度上意味着对外国投资进行战略性筛选，以确保关键的国内产业不会被掏空或转移到海外。但这同时也需要积极的产业政策来对抗竞争对手的大国补贴。中等强国无法在所有领域都与大国的补贴规模相当，但如果它们能够及早识别出这些战略领域，就能成功地保护它们。他们还需要放宽对自身竞争地位至关重要的行业的税收和监管。

先进人工智能带来的危害不会受国界限制。

美国也希望影响中等强国的自身定位。北京在制造能力、供应链整合和部署速度方面威胁着要超越华盛顿。为了应对这种情况，美国需要一个广泛联盟的力量。通过双边接触、出口促进以及双方都切实承诺长期获取技术的贸易协定，美国可以激励中等强国调整其经济定位，使其与美国的战略重点保持一致。这有助于那些占据优势地位的盟友扩大技术瓶颈，并在一个建立在相互技术依赖基础上的联盟中获得人工智能能力的长期使用权。

但这一愿景需要双方采取战略行动。在人工智能政策方面，川普政府已经采取了一些正确的措施：例如，其“硅谷和平”（Pax Silica）计划，该计划以盟友对半导体供应链的贡献换取美国技术的使用权；以及其促进人工智能出口的行政命令，都表明美国政府意识到了其中的利害关系。但华盛顿也展现出将技术准入武器化以换取无关贸易让步的意愿，英国在去年12月就遭遇了这种情况：据报道，一项技术协议因英国食品安全标准问题而被暂停。川普政府对盟友日益增长的敌意，令其伙伴质疑美国是否还能成为任何联盟的可靠支柱。中等强国则必须认识到，它们的筹码取决于尚未掌握且极易挥霍的资源。

如果应对得当，中等强国可以将当前的战略困境转化为以强大的相互影响力为支撑的高效分工。然而，按照目前的发展轨迹，它们正走向一个陷阱：它们将承受人工智能驱动的颠覆性变革带来的冲击，却几乎无法从中获益。其结果将是灾难性的：两个人工智能强国将凭借世界上大部分的计算能力和人才，引领一场技术革命，而世界上大多数公民却将被抛在后面。