北京
（原标题：美议员承认：没法一直领先中国，那就下重手）
据《南华早报》10月22日报道，美国众议院情报委员会民主党首席议员吉姆·海姆斯（Jim Himes）承认，他不认为美国能够永远保持对中国在前沿人工智能领域的领先优势，并声称限制先进芯片出口是华盛顿手中的关键筹码。
海姆斯在华盛顿布鲁金斯学会举办的一场活动上表示：“我从来不认为，我们能够永远保持对中国前沿人工智能模型的领先优势。但我们应该尽可能长时间地维持这种领先地位。”
“当然，我们在这方面唯一真正的杠杆，就是减缓先进芯片流入中国的速度。”
图为美国众议院情报委员会民主党首席议员吉姆·海姆斯（资料图）
中国外交部曾多次强调，敦促美方立即纠正保护主义和单边霸凌错误行径，停止对中国科技企业和人工智能产业的无底线打压。中方将采取坚决措施，维护自身发展权利和中国企业正当权益。
海姆斯是在一场题为“人工智能成为选举议题：数据中心与2026年中期选举”的活动上发表上述言论的。活动探讨了美国地方社区对数据中心建设的反对声音，以及人工智能基础设施在全球的扩张。
布鲁金斯学会研究员凯尔·陈（Kyle Chan）表示，从中长期来看，他认为已有多家中国企业正在为更大规模的全球扩张做准备，包括向海外提供云计算和人工智能服务。
陈表示，如果中国芯片产量提高，中国企业可能准备推出“涵盖人工智能模型、硬件，甚至配套能源的一揽子解决方案。从某种意义上说，这有点像‘一带一路’倡议的重现，只不过这次针对的是人工智能领域”。
“有意思的是，中国确实将算力视为国家基础设施的一部分，并一直在努力扩大数据中心的建设规模。”
在讨论的其他环节，海姆斯还谈到了有关外国对手正在煽动美国国内反对数据中心建设情绪的指控。
数据中心在美国正日益成为争议焦点，各地社区都在权衡是否愿意让此类设施建在自家附近。
6月，在东菲什基尔，人们呼吁纽约州州长凯西·霍楚尔签署《数据中心法案》
他说：“外界有大量指控称，中国人以及其他两三个方面正在散布大量有关数据中心的煽动性内容。”但他同时承认，自己并不清楚这些指控是否属实。
美国总统特朗普也是将美国社区反对数据中心建设的情绪归因于中国外部影响的人士之一。
特朗普今年8月接受福克斯新闻采访时表示：“其中很大一部分是中国造成的。”
中国外交部多次强调，人工智能的发展关乎全人类共同福祉，各方应弥合数智鸿沟，守牢安全底线，完善全球治理，共同推动人工智能开放、包容、普惠、向善。中方反对以意识形态划线和技术封锁，致力于统筹发展与安全，愿同各方共享经验，提升全球人工智能创新发展水平。
来源|观察者网
延伸阅读
“如果我们也像美国那样将全部资源投入其中，后果难以想象——我们的企业并没有那么多资金，况且即便投入，最终结果也未可知。因此，中国企业虽然紧跟前沿大模型发展，但并未盲目倾注所有，而是将相当多的精力投入在应用落地上。”
12月1日至3日，在广东广州举行的“2025从都国际论坛”上，清华大学文科资深教授、清华大学苏世民书院院长薛澜接受媒体采访时如此表示道。
在全球人工智能竞争的格局中，中国如何定位自身？我们应如何理解“AI失控”与“AI主权”问题？人工智能的迅猛发展将对当前教育模式带来怎样的根本性变革？采访中，薛澜对这些问题阐述了自己的见解。
以下为根据采访内容整理的文字记录，未经受访者本人审定。
提问：您在2021年曾提到科技创新需要敏捷治理。如今四年过去，战略新兴科技领域独角兽企业不断涌现，您认为我国在敏捷治理方面做得如何？
薛澜：从国际比较来看，中国的敏捷治理确实做得非常好。这一概念的提出，其实也是基于中国自身的实践。在人工智能发展初期，我们采取的是“包容审慎”的态度，给予人工智能等技术一定的发展空间。
另一方面，中国的特点是，一旦出现问题——比如涉及隐私或过度收集数据等，监管部门就会迅速跟进。正是在这样的过程中，我们逐步探索形成了一种适应性的治理模式，即“敏捷治理”：技术在发展的同时，治理也同步跟上，新问题出现后再进一步调整。
可以看到，这些年来中国的人工智能技术发展始终处于前沿，这背后与敏捷治理的机制是分不开的。此外，近几年人工智能的应用总体上没有出现重大的治理问题，这也反映了敏捷治理的成效。
清华大学文科资深教授、清华大学苏世民书院院长薛澜接受媒体采访
提问：“十五五”规划中，建设现代化产业体系和科技创新是两项重点任务。您认为应如何调整以适应新的发展要求？
薛澜：在人工智能相关的“十五五”规划中，确实把建设现代化产业体系作为重中之重，科技创新也同样重要。这两方面其实都有很多值得探讨的内容。
当前再次强调建设现代化产业体系，非常重要的一个背景是我们面临的国际环境发生了变化。因此在构建新的现代化产业体系时，有几个方面可能需要关注：
第一，如何在建立独立完整的产业体系与融入全球产业网络之间取得平衡。过去我们发展所处的环境是高度全球化的，中国的产业体系也深度融入全球链条，一些零部件和关键部件可以直接从发达国家进口，我们不必自主开发所有环节。但现在情况不同了，我们必须加强自主开发。但实事求是地说，如果所有东西都自己开发，产品推出的周期会拉长，成本也可能更高。
因此，我们并不能放弃国际市场、关起门来完全靠自己，那是不现实的,我们仍要充分利用国际资源。所以，第一点就是要在充分利用国际市场与建立自主完整体系之间找到有机平衡。
第二点同样非常重要，其实也与此相关——即如何统筹“自立自强”与“全球合作”。一方面要坚持自立自强，另一方面也要善于利用全球网络。这既涉及生产层面，也关系到市场层面。
此外，我们还需要在利用全球市场的同时，注意增强产业体系的韧性。这意味着在必要的时候、遇到风险时，我们具备自主应对的能力。这一点与前面所说的“自立自强”和“全球网络”的平衡既有联系，又更侧重于风险防范与系统韧性，不仅涉及生产，也包括市场布局。
总体而言，以上两点可能是建设现代化产业体系时需要着重考虑的。
提问：人工智能全球治理正面临严峻的标准竞争。中美两国都试图通过这一进程扩大自身市场影响力，欧盟则倾向于以封闭市场策略提升其地位，而新兴国家也在加速追赶。在此背景下，中国如何定位自身的角色？
薛澜：我认为中国对自己角色的定位是非常清晰的。
首先，在前沿大模型方面，中国企业始终在紧密追赶。众所周知，我们在算力上受到限制，处于相对不利的地位，但我们正努力在模型与数据方面发力。虽然欧美公司凭借其算力优势推动模型发展较快，但中国通过持续创新，即便在算力有限的情况下，我们的模型能力依然保持在第一梯队，紧紧跟上了前沿步伐。
其次，我们并没有陷入当前美国所营造的某种“神话”叙事。从媒体上看，似乎中美正处于一场决定双方未来的人工智能竞争。但如果我们也像美国那样将全部资源投入其中，后果难以想象——我们的企业并没有那么多资金，况且即便投入，最终结果也未可知。因此，中国企业虽然紧跟前沿大模型发展，但并未盲目倾注所有，而是将相当多的精力投入在应用落地上。
比如我们现在推动“人工智能+”，在七大重点领域全面推进，无论是在生产制造，还是在日常生活与服务行业，我们都致力于充分发挥人工智能的作用，切实为社会创造福祉、创造价值。从这个意义上说，我们在发展方向上是具有引领性的。
另外，在全球治理方面：第一，我们坚持安全原则，积极参与各类全球治理讨论与研究，推动相关议程。中国在这方面的态度是积极配合并推动联合国关于人工智能治理的方向。第二，我们特别注重人工智能的普惠发展。中国政府积极鼓励并推动开源，这让世界上许多没有能力自行开发前沿大模型的中小国家，能够以很低的成本应用中国的开源模型。从这一点来看，中国实际上也在引领全球未来发展的趋势。
中美在人工智能领域的竞争概念图
提问：当前中国高度重视人工智能发展，倡导以人为本、智能向善的治理理念。您认为应如何构建一个既能鼓励创新，又能确保安全与公平的国际AI治理体系？
薛澜：当前国际AI治理体系面临的一个突出问题是碎片化。这确实深受地缘政治影响：中美两国同时身处技术最前沿，但彼此之间又处于地缘政治上的竞争甚至冲突状态，这加剧了治理格局的分散。
在此背景下，联合国正努力发挥作用。据悉，联合国已讨论通过，将设立一个全球性的人工智能对话平台，供各方交流想法；同时计划成立一个40人的高级别咨询专家组，持续监测人工智能发展，评估需要国际社会共同关注和应对的风险。
然而，如何在此基础上，进一步有效规制人工智能可能带来的风险，仍面临实际困难。因此，其他多边机制也在协同发力。例如，从英国首倡的全球人工智能安全峰会，已形成轮流举办的机制；中国也在金砖国家、上海合作组织等框架内，积极提出一系列倡议与措施。这些努力都在不同程度上贡献着治理的合力。
目前，国际社会最担忧的深层风险在于 “AI失控” 。全球能否建立有效机制来防止这种情况？此前，包括我在内的全球众多领域专家曾联署签字，呼吁对风险极高的前沿模型研发实施暂停。科学界的这类预警固然重要，但最核心的解决方案，仍然依赖于国家之间采取协调行动，对相关企业进行有效的国际约束。目前实现这一点的难度依然存在。
因此，我们也在积极推动各类对话与合作，例如，中美之间的“二轨对话”等渠道仍在持续进行。当前的关键在于如何推动政府间形成实质性合作。中国政府在这一问题上的立场非常明确：我们积极支持并坚定推动建立公平、有效的国际AI治理体系。
提问：现在有一个概念叫“AI主权”，您认为这会涉及到未来的国家主权问题吗？
薛澜：“AI主权”，或者也叫“主权AI”，确实是当前各方都在讨论的一个概念。比如有些国家提出要发展自己的“主权AI”，像“泰国的AI”等等。就我个人来看，对于这个概念，我们可能需要进一步观察和思考。
一方面，我们需要认识到，人工智能作为一种技术工具，其背后的基本原理是一致的、通用的。这就像我们不会说“中国的物理知识”或“马来西亚的物理知识”一样，很多基础性的原理是共通的。
但另一方面，我们也必须看到，每一个AI模型的训练数据，都不可避免地包含了特定国家、特定文化的因素。因此，我们希望在中国应用的AI模型能够充分反映中国的国情与文化特点；同理，在泰国、日本、新加坡等国家，其模型也自然会体现各自的特色。这是完全可以理解的。
然而，这里也存在一个潜在的问题：我们不希望关于同一个国家的知识，比如中国，在不同模型中出现相互割裂或矛盾的描述，那可能并非最佳结果。
所以，我认为关键在于我们需要厘清：在AI领域，哪些内容应当明确属于主权范畴，必须由本国主导和掌控；哪些内容则可以是国际社会共享与协作的。这两者之间的界限应当如何划分？目前来看，可能还需要更深入的研究和探讨。
