美国学者：苹果也想买中国芯片，美国AI“铁幕”难挡中国“开源”破局

导读

2026年世界人工智能大会7月17日在上海召开。当前美国通过限制GPU出口、封闭模型、限制访问等单边主义措施，试图固化垄断，使发展中国家沦为“黑箱AI”的被动消费者。然而中国以开源权重模型、平行创新和开放合作为路径，打破了这一封锁。中国积极推动多边AI治理倡议，落地技术合作中心，开展联合培训，赋能“全球南方”在AI时代强化数字主权。开放共享才是通往公平数字化未来的正途。

本文为中国观察智库独家约稿，转载请注明来源：中国日报中国观察智库。

作者：亚历克斯·兰姆
(Alex Lamb)

清华大学人工智能学院助理教授

2026年世界人工智能大会7月17日在上海召开，主题为“智能伙伴，共创未来”。如今，世界面临的核心问题不再是人工智能 (AI) 技术会不会改变社会，而是由谁来塑造这场变革，谁又能从中受益。

当前AI的发展方向是：前沿的自主系统在人类的监督下，甚至无需人类监督就能执行长周期、复杂的任务。它甚至能反过来改进AI训练过程本身，引发递归式的自我优化，让最初微小的领先像滚雪球一样越滚越大，最终变成决定性的优势。这种能力在过去是无法想象的。

有人担心这种动态会固化垄断，这种担忧是实实在在的。美国从2019年开始限制高端GPU出口，后来又提出限制向所有“全球南方”国家出口AI芯片，甚至连一些所谓的“盟友”也不放过。另一种控制手段是：美国把自己的训练好的AI模型封闭起来，不公布任何关于模型如何生产或运行的技术细节。最近，美国还以网络安全为由，限制了对Anthropic公司的前沿模型Mythos的访问。

从阻碍算力获取到排斥开源，再到限制运行前沿模型，由于美国的种种单边主义做法，世界上大多数国家恐将永远无法摆脱“消费者”角色。在这种角色意味着，像印度或菲律宾这样的国家，可能永远无法发展自己的AI能力或技术体系，只能被迫花钱购买Anthropic和OpenAI模型的使用权。它们还将不得不放弃对自己数据的控制权，削弱自身经济地位，由此带来的国家安全和隐私方面的威胁更是无法估量。

图片来源：中国日报

然而，这种结局并非不可避免。如果将开放权重模型共享、能力建设伙伴关系和本地部署推理基础设施结合起来，智能体AI完全可以成为真正的双赢工具，助力跨越数字鸿沟而不是扩大数字鸿沟。

美国的技术封锁措施并没能如预期那样产生孤立效果。作为回应，中国推出了一项雄心勃勃的研究计划，不仅致力于GPU开发，还在其他领域加强平行创新，比如华为自主开发的昇腾系列AI芯片、多重图案化技术，以及“韬定律”。行业观察人士指出，华为计划在2026年第四季度向韩国等亚太市场提供昇腾GPU，表明其全球竞争力正在增强。苹果公司已经开始游说美国政府，希望允许其从中国采购存储芯片。

更重要的是，中国顶级实验室已经发布了完整的模型权重、技术论文和代码，使中国的开源权重模型成为全球研究实验室中采用最广的基础模型。行业调查显示，大约80%的美国AI初创公司都在实验或部署中国的开源权重模型进行推理和微调。

这种开放性，而不仅仅是缩小性能差距，才是多边AI治理路径的最显著特征。它创造了构建共享AI公共资源的可能性，与2024年发布的《人工智能全球治理上海宣言》中“确保各国在开发和利用人工智能技术方面权利平等、机会平等、规则平等”的精神相一致。作为该宣言的补充和实际行动指南，中国在2025年世界人工智能大会上通过了《人工智能全球治理行动计划》，旨在加强南南合作，提升发展中国家的代表性和发言权。其中，计划第五条明确提出打造跨国开源社区，推动基础资源开放共享，降低技术创新和应用门槛。

图片来源：新华社

具体的机制已经在落地。2025年9月，在广西南宁举行的中国-东盟人工智能部长级圆桌会议上，中国-东盟国家人工智能应用合作中心正式启动建设。该应用合作中心围绕夯实人工智能发展基础、提供开源开放服务、加强产业合作对接、促进人才培育等方面开展具体合作。自2019年以来，世界人工智能大会的边会活动已经培训了来自非洲、东南亚、中亚和拉美的数百名官员和工程师，内容涵盖大语言模型部署、数据治理和负责任的AI使用。今年，培训规模有望继续扩大。

对于“全球南方”的合作伙伴来说，实现AI主权要遵循一个自然的步骤：首先，在本地或区域共享的硬件上部署开源权重推理模型；然后，根据各国的需求、语言和监管环境，对模型进行微调和适配；最后，当国内的数据集和算力条件成熟时，从零开始预训练自己的原创模型。这可不是一个空谈的理论框架。清华大学已经在培训来自东南亚和西亚的学生，当他们学成回国时，把开源权重系统的实战经验也带了回去，并结合当地的文化价值和优先级进行调整。因为模型和研究都是开放的，每个国家都可以自由定制、适配，并最终打造自己的技术体系。

最关键的一点是，这个生态系统建立的基础是比较优势，而不是单方面的垄断。“全球南方”贡献了全世界大部分的理工科人才和将近一半的GDP。印度拥有极其庞大的年轻AI研究人员和软件工程师群体；越南快速扩张的制造业为具身智能提供了天然的试验场；中东国家则拥有无与伦比的能源和土地资源，适合发展可持续的算力。当这些优势与开源模型以及有针对性的能力建设结合起来，比如《人工智能全球治理行动计划》里提到的共建联合实验室、举办教育培训项目等，就能结成真正互惠的伙伴关系，而不是“施舍者”与“接受者”的关系。最终的目标不是让每个国家都去造最大的模型，而是让每个国家都能造出最匹配自身实际需求、人才基础和未来发展方向的模型。

图片来源：新华社

当然，开放合作不意味着我们可以对安全、偏见和技术滥用等问题放松警惕，但它重新定义了什么是真正的风险：智能体AI并不必然导致权力集中，只有在排他性的封闭生态系统中才可能这样。而《人工智能全球治理行动计划》则指明了另一条道路——那是一种包容性的架构，让政府、前沿实验室和开源社区共同制定规则、分享收益。

今年，来自世界各地的AI业界代表再次齐聚上海。在这里，“全球南方”传递出明确信息：我们不想永远当“黑箱AI”的被动消费者。通过开源模型、共享数据集、联合实验室和透明的治理，智能体AI完全可以被本土化，服务于本地需求，体现本土价值观。

中国的经验为这条共同道路提供了一个样板：AI必须成为公共产品，为构建人类命运共同体服务。这个愿望能否实现，取决于现在各国政府、企业和研究机构做出的选择——是把AI当成“零和”博弈的工具，还是当成合作共赢的平台。在智能体AI时代，真正关键的区别不应是谁造出了最聪明的AI，谁只是普通用户，而是谁筑起“高墙”，把AI技术藏着掖着，谁架起“桥梁”，让技术开放共享——其中，后者才是通往多极化和公平数字化未来的唯一道路。

图片来源：中国日报

本文英文原文发表在中国日报国际版，原标题为 "Superintelligence for all"，点击文末“阅读原文”可查看。

出品：中国日报中国观察智库

责编：杜娟 唐文若

编辑：张钊

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