中國宣揚「開放普惠」 與美競逐AI全球治理主導權

（德國之聲那個中文網）上周五在上海舉行的2026世界人工智能大會（WAIC）於本周一落下帷幕。據中國官媒報道，超過1100家企業亮相，觀眾超40萬人次，達成采購意向金額超203億元。

展館外的十字路口能看見外人形機器人在指揮交通；店裡，機器人咖啡師遞給顧客一杯冰美式。應和了官媒說法“上海整座城都成了AI體驗場”。

今年大會更是迎來了中國國家主席習近平首次親自出席並發表主旨講話，明確表述中國希望主導制定全球AI標准的願景，批評了“將國家安全概念泛化”的做法。講話中雖未明確提及美國，但北京將自身定位為AI新秩序倡導者以挑戰美國主導地位已不言而喻。

來自荷蘭萊登大學、研究中國數字技術政策的羅吉爾·克萊默絲博士（Rogier Creemers）親歷大會現場，他同意上述說法，並對德國之聲表示，今年WAIC釋放的重要信號包括，AI已經為北京的政治優先事項之一，中國意圖通過支持開源模型和倡導人工智能驅動的工業化，在國際舞台上與美國展開競爭，並希望在這一努力中獲得“全球南方國家”的支持。

不斷縮小差距

中國在模型開發方面正逐步縮小與美國的差距，在工業流程中的AI應用實踐也日趨成熟。

奧爾布賴特石橋集團（DGA）合伙人保羅·特裡奧洛（Paul Triolo）告訴德國之聲，中國的人工智能模型開發者持續與西方領先者保持同步，主要依靠在有限的先進計算硬件上訓練的開放權重模型來實現這一目標。中國企業也在利用諸如算法蒸餾、模型創新和運行時工具生態系統等技術來提升模型性能。

在部署方面中國正處於“人工智能+”熱潮之中，特裡奧洛認為AI在中國企業中的部署速度可能比美國更快。此外，中國民眾對人工智能的擔憂遠少於美國，這促進了人工智能應用在消費端的快速普及。

今年4月，中國官媒發文稱中美“AI模型性能差距基本消除”。對此，部分專家表達了基本認同，認為就目前某些基准測試而言，中國一些先進的AI模型在性能上，差距確實已縮小甚至消除，例如GLM-5.2和Kimi K3。

但特裡奧洛認為，雖然中國先進的開放權重模型運行成本更低，且足以勝任大多數任務，來自美國領先公司例如Anthropic、OpenAI和Google的先進專有模型目前在安全性和可擴展性（例如推理負載）方面仍然具有一定的優勢。

美國築建“AI防火牆”效果不佳？

2025年，美國商務部將雲端算力、模型權重與高端算法一並納入許可管控範圍。同一年美國大幅加大對中國學生在“關鍵與新興科技”領域的審查，撤銷關鍵STEM簽證。與此同時持續收緊對華芯片及半導體制造設備的出口管制。在全球技術供應鏈層面，美國數年來施壓荷蘭阿斯麥對華禁售光刻機。

來自龍洲經訊（Gavekal Research）的研究員萊拉·哈瓦賈（Laila Khawaja）對德國之聲表示，美國在針對中國實施先進半導體制造設備出口管制方面是成功的。這些管制措施確實影響了中國大規模、低成本地在本土生產芯片的能力。

至於針對先進芯片的出口管制，哈瓦賈認為成效具有局限性，因為仍有大量芯片通過灰色渠道流入中國，且中國企業也能通過海外雲服務獲取這些芯片。

特裡奧洛更是認為迄今為止的證據表明，美國旨在延緩中國企業發展先進AI能力的戰略在多個層面上均已失敗。此外，該戰略還給美國企業的研發預算以及供應鏈 – 例如稀土領域造成了巨大的附帶損害。

中國自己的AI敘事：“開放、普惠” ——多大程度上？

習近平在講話中強調“鼓勵開源開放”。官媒亦宣揚“堅持不搞技術封鎖”。分析認為中國將“開源和普惠”作為自己的AI敘事，以對抗美國主導的“閉源生態”。

目前中國的模型大多采用開放權重模式。DeepSeek、智譜科技的GLM5.2和暗月之面的Kimi K3等中國領先模型均采用MIT許可證發布，允許用戶自由下載、部署、修改、分發及進行商業化應用。但也有中國公司，例如字節跳動，選擇不發布其模型權重。

克萊默絲認為，目前中國AI模型在模型權重方面相當開放，但在源代碼層面的開放度稍遜一籌。他表示中國的目標是激勵世界其他地區采用中國模型，從而為中國技術創造市場，並確保中國能參與到未來的技術浪潮之中。

特裡奧洛認為，就目前而言，中國官員認為允許發布開源模型的商業優勢大於濫用風險。然而隨著下一輪模型發布，中國人工智能公司展現出與美國領先企業比肩的能力，北京方面可能考慮限制海外用戶訪問中國的尖端模型。

WAICO抗衡Pax Silica

習近平在WAIC上表示，由中國發起成立的世界人工智能合作組織（WAICO）已吸納29個成員國。習稱該組織“將成為人工智能發展史上的一個重要裡程碑”，是回應全球南方國家希望更多參與AI治理訴求的重要舉措。

WAICO被認為是對美國主導的“硅和平”（Pax Silica）國際倡議的抗衡。中國倡導開源、普惠和全球治理；而美國則推崇技術領先以及“安全”和“可信”的網絡——後者意味著減少對中國影響力和供應鏈的依賴。

對於各自成立組織在多大程度上是“爭取盟友”的做法，特裡奧洛認為，真正的競爭在於中美兩國人工智能技術棧的哪些部分會被“全球南方”國家采用。而在這方面中國將佔據顯著優勢，原因在於成本優勢以及華為等中國企業已在當地建設了大量數字基礎設施。

展望未來

專家認為，總體來看美國在算力、芯片、頂尖人才、企業應用生態系統及人工智能商業化變現方面處於領先地位，且未來將繼續在人工智能硬件設計和算力方面保持領先。

而中國在能源、模型效率、人才總體規模以及AI普及應用方面處於領先地位。目前的發展瓶頸仍是算力。

克萊默絲認為中國目前最大的結構性劣勢是來自“全球北方”（發達國家）的不信任。特裡奧洛則認為，中國的結構性劣勢在於缺乏能夠為AI數據中心等大型基礎設施建設提供資金支持的深度金融市場。不過，這一問題可以通過政府的支持和投資在一定程度上得以彌補。

此外，受美國出口管制影響，中國企業持續面臨先進AI算力硬件短缺的問題，因此難以迅速擴大推理算力部署，以滿足不斷增長的市場需求。今年晚些時候，中國主要半導體晶圓代工廠完成產能升級後，這一狀況將有所改善，但中國企業在進一步擴展算力方面仍將面臨諸多限制。

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