鲁传颖 清华大学战略与安全研究中心特约专家，同济大学政治与国际关系学院教授、网络空间国际治理研究基地常务副主任
才悦 同济大学政治与国际关系学院2023级博士研究生
人工智能（Artificial Intelligence）技术作为第四次工业革命的核心驱动力，已超越单纯的技术属性，成为塑造国际体系权力分配、重构地缘政治秩序的关键战略变量。与此同时，特朗普再度胜选推动着中美人工智能博弈进入了一个具有结构性转变特征的新阶段。特朗普2.0时期的人工智能政策延续并强化其"美国优先"的政策逻辑，表现出明显的新重商主义特征和单边主义倾向。美国战略界普遍认为，特朗普2.0时期将会采取更为强硬的技术民族主义立场，将中美人工智能关系置于一种"竞争性相互依存"（competitive interdependence）的悖论处境中。特朗普政权的"美国例外论"话语建构与其对中国技术崛起的"修昔底德陷阱"式解读，共同构成了这一阶段美国对华人工智能政策的深层认知基础。
尽管面临美国持续强化的技术封锁与出口管制，中国在人工智能领域的创新能力依然呈现出显著韧性与活力。以DeepSeek、通义千问等基础模型为代表的人工智能技术突破，不仅挑战了西方对中国技术能力的刻板认知，也对美国主导的全球技术治理秩序提出了多元化的制度想象空间。中国在人工智能领域的突破强化了美国战略精英对美国是否能够在前沿技术领域获取绝对领先的深层忧虑，也暴露了美国试图通过"技术脱钩"策略来遏制中国人工智能发展的战略短视。
一、特朗普2.0时期人工智能政策新方针
美国人工智能政策演进呈现出战略连贯性与政权更迭下的政策调适。特朗普2.0时期的人工智能政策方针既体现了对特朗普1.0时期政策理念的强化延续，也展现了对拜登政府技术治理框架的选择性调整。其政策组合呈现出三重逻辑：一是强化政府对产业政策与创新体系的干预力度；二是深化技术领域"选择性脱钩"（selective decoupling）；三是重构以美国为中心的全球人工智能联盟网络。这种政策取向反映了美国试图进一步塑造单极霸权的战略野心。
1.1政策演进脉络：继承与调整并举
特朗普2.0时期对美国人工智能政策发展策略进行了重大调整。2025年1月23日，特朗普再次执政的首日便签署第14179号行政令《消除美国在人工智能领域领导地位的障碍》。这一政策明确废除了拜登政府制定的，以"安全可靠的技术领先"为思路的第14110号行政令。新行政令标志特朗普政府人工智能政策转向以"技术与市场双重扩张为导向"的发展战略。
拜登政府的人工智能政策呈现出追求技术优势与治理规则构建并行的双重特征。一方面，通过加大对人工智能领域的投资，加强出口管制、对外投资审查等措施试图强化在人工智能领域的技术领先优势。同时，也高度关注人工智能安全治理。拜登政府以第14110号行政令为基础，并以白宫管理和预算办公室（OMB）发布的备忘录（M-24-10）和人工智能安全研究所制定的安全治理标准，构建了人工智能安全治理体系。特朗普2.0时期人工智能政策明确将竞争优势置于安全考量之上，副总统万斯（J. D. Vance）在法国人工智能行动峰会上表示"人工智能的未来不会因过度担忧安全而获胜"，体现了特朗普2.0时期政策理念的转变。特朗普政府不仅废除了拜登政府旨在平衡技术领先与安全的行政令，还不遗余力地限制州政府出台人工智能安全相关举措，坚定贯彻技术领先的政策主张。
特朗普2.0时期的政策调整是对特朗普1.0时期"强化竞争逻辑，弱化监管框架"的选择性继承。在竞争维度上，特朗普1.0时期制定的第13859号行政令《保持美国在人工智能领域的领导地位》所构建的增加研发投资、开放数据资源、制定标准、培养人才的政策框架得到延续和深化，同时，《国家人工智能研发战略计划（2019年更新版）》系统路线图仍然有效。这种选择性继承的逻辑在于，凡是有利于提升美国人工智能竞争力的政策工具都将得以保留，而那些被视为"发展障碍"的监管措施则被系统性削弱或废除。特朗普2.0时期的人工智能政策具有明确的工具理性色彩，其政策价值完全服务于竞争目标。
值得注意的是，尽管特朗普2.0时期的人工智能政策更加激进，但在实际操作层面却面临多重制约。一方面，政府高层频繁发出反监管的强烈信号，副总统万斯的"过度担忧安全"论调即为典型代表；另一方面，白宫管理和预算办公室新发布的备忘录M-25-21和M-25-22仍保留了一定的风险管理框架。这表明特朗普政府在人工智能领域的高调叙事无法直接转化为实际政策举措，不得不在操作层面进行策略性微调。政府实际上是在寻求一个新的平衡点——既要满足产业界对监管放松的要求，又要避免因完全放任而引发的潜在风险。这一矛盾体现出"绝对竞争优势"政策目标与"必要风险管控"现实需求之间的内在张力。如表1所示，特朗普1.0时期、拜登政府时期、特朗普2.0时期，美国在战略重点、研发投入、监管等人工智能政策领域的基本轮廓、内在逻辑呈现出了这种延续调整并存的复杂关系。
1.2政策调整驱动因素：多重逻辑交汇
特朗普2.0时期人工智能政策的调整源于技术、政治和国际竞争三重逻辑的复杂交汇。人工智能巨大的投入与技术前景的不确定性、技术右翼在人工智能政策制定中的主导权，以及中国"开源——低算力"人工智能发展模式的冲击，是推动特朗普2.0时期人工智能政策调整的核心因素。
从技术层面看，巨大资本投入与生成式人工智能前景的不确定性是促使特朗普政府放松监管的关键。尽管美国在人工智能领域依旧保持国际领先地位，诸如GPT-4o、Gemini 2.0、LLaMA等大模型在语言理解和多模态推理方面取得了显著进展，但从整体技术发展周期来看，人工智能仍处于相对稚嫩的探索期。当前主流模型依然聚焦语言生成，在医疗、制造、教育等关键应用场景的适配有限，且技术向产业化转化的路径尚不明确，巨额研发投入能否获得预期回报存在较大不确定性。技术突破的持续性难以保证，过早强化监管可能会压制创新动力，从而威胁到美国在全球人工智能竞赛中的领先地位。
与此同时，人工智能模型大规模部署带来的新挑战日益凸显，特别是在能源消耗和环境影响方面。美国研究机构预计，人工智能数据中心到2028年将占据全国电力需求的6.7%~12%，且冷却系统消耗大量淡水。美国人工智能发展与能源安全紧密绑定，这推动特朗普政府将人工智能政策从单纯的技术竞争扩展为涵盖能源、基础设施的系统工程。能源政策已成为特朗普2.0时期人工智能政策的核心支柱。在《人工智能行动计划》中，核能被赋予战略优先地位，小型模块化可移动核反应堆被定位为未来数据中心和超算设施的主要动力来源。通过在人工智能政策与能源政策之间建立直接的制度联动，美国试图在保障算力可持续扩张的同时，进一步巩固其在核心技术领域的控制权。特朗普政府2.0时期能源政策与拜登政府时期形成鲜明的路径分歧。拜登政府强调通过清洁能源转型来缓解人工智能能耗压力，将人工智能发展纳入应对气候变化的整体框架，体现了全球气候责任与技术发展的协调考量。而特朗普2.0时期将人工智能能源需求与传统能源、核能捆绑，优先考虑能源独立与战略可控。整体而言，在面对技术突破和巨大能源需求的双重压力下，特朗普政府采取了两条并行的政策逻辑：一方面坚持重创新、轻监管的取向，为技术发展提供更大空间以保持竞争优势；另一方面回归传统能源与核能，确保能源可靠性与安全性。
从政治层面来看，以白宫人工智能与加密货币事务负责人戴维·萨克斯（David Sacks）为代表的技术右翼在政府内获得了前所未有的话语权。其核心叙事是，唯有解除"伦理官僚主义"与"深层监管国家"的束缚，才能确保美国人工智能绝对优势；反之，任何以安全或权益为名的事前监管都会将战略主动权让渡给潜在对手。共和党全国委员会2024年纲领将人工智能议题纳入"文化与产业双重战线"，断言拜登政府第14110号行政令"以左翼社会工程阻碍创新"并"削弱美国军事实力"，从而将人工智能监管直接嵌入党派意识形态之争中。2025年2月，副总统万斯在法国人工智能行动峰会上的演讲更将"去监管"与"对华威慑"并置，宣称"算法壁垒就是自由世界的最后堤坝"。如果美国不能确保技术上的结构性优势，其全球制度性影响力将面临"非西方化"的系统性削弱。在此话语叙事下，技术右翼代表人物迈克尔·克拉齐奥斯（Michael Kratsios）、萨克斯、迈克·沃尔兹（Mike Waltz）等人制定的人工智能行动计划，形成了高度集中且具有强烈反监管倾向的决策体系。这一趋势增加了技术评估与利益平衡失灵的风险。
从国际竞争层面观察，技术博弈的持续升级将人工智能政策推向了国家安全战略的核心位置。欧盟凭借《人工智能法案》率先确立强制性风险分级与跨境合规机制，意图以"规则雄心"锁定全球议程权；英国在"前沿人工智能任务组"与人工智能安全研究所双轨推动下，推动安全评测成为伦敦争取技术话语权的抓手；印度通过大规模补贴算力集群，意在用低成本多语种模型突围"全球南方"市场；而海湾国家则把石油资金与零碳能源注入数据中心和GPU储备，竞逐成为全球算力枢纽，甚至吸引了美国企业的共同布局。多极竞逐叠加中国"开源——低算力"路线的追赶压力，进一步压缩美国技术领先缓冲期。在这种多极竞争态势下，谁能同时掌握算法、数据与算力，谁就更有能力在国际标准制定、供应链布局和联盟网络的构建中占据上风。这种持续的技术追赶态势加剧了美国战略精英的忧虑，也推动特朗普政府将人工智能竞争提升到国家安全的核心考量层面。面对中国人工智能技术的快速突破、美国国内文化战争的激化以及技术右翼势力的崛起，特朗普2.0时期进一步强化了美国既有的"通过压制对手来维持领先"的竞争逻辑。这一逻辑是在新的技术竞争背景下，对过去几年兼具领先与压制双重目标的科技遏制政策的深化与加码。因此，竞争本身被视为确保美国制度性主导权的前提与保障。
1.3核心支柱构建：三大政策支撑
"以技术与市场双重扩张为导向"是特朗普2.0时期人工智能政策的发展主线。围绕这一主线形成的人工智能政策架构是由创新优先与监管最小化的市场逻辑、"美国优先"的经济民族主义逻辑，以及国家安全至上的地缘政治逻辑共同组成。这三大支柱相互促进，通过将人工智能技术政治化为"大国战略威慑"的核心资产，构成了一个内在统一的政策体系。
在市场导向的逻辑维度上，特朗普2.0时期意在通过系统性地供给松绑和需求放大来释放人工智能产业的活力。其核心做法可分为三个互补环节，其一是法规层面的放松，第14179号行政令一次性撤销拜登时期多项前置评估条款，要求主管机构为企业建立测试沙盒和豁免通道，并授权以"成本——收益"标准替代广义"安全、可靠、可信"要求，从根本上降低合规门槛；其二是税收与信贷激励措施，财政部对人工智能加速器和高带宽存储芯片投资给出25%的税抵免，而"大而美"法案（One Big Beautiful Bill）另拨5亿美元，用于在商务部设立"商业人工智能现代化基金"，直接补贴SaaS型人工智能解决方案的联邦部署；其三是联邦需求杠杆，把政府订单转化为首单效应来加速商业化。这一系列举措与大模型企业技术自由主义相得益彰，推动主流企业从需要强监管转向"放开手脚干"。因而，特朗普2.0时期并非简单推崇"市场万能"，而是借由制度性松绑和财政性激励并举，将人工智能赛道改造为高频迭代、快速反馈的政策试验场。
经济民族主义逻辑是特朗普2.0时期人工智能政策的第二支柱，其核心目标是构建本土化的人工智能生态，实现经济和技术上的自给自足。这是"美国优先"原则在人工智能政策中的集中体现。联邦政府通过采购和产业资助这两种经济手段来巩固本土供给。2024年2月，特朗普政府进一步加强《购买美国产品法》的要求，强制要求人工智能软件与专用芯片国内含量不低于75%阈值，并授权白宫预算办公室对各机构执行情况进行季度审计。2025年3月，特朗普政府通过商务部备忘录，对《芯片与科学法案》补贴条款进行技术性修订，使其更符合"美国优先"原则与人工智能政策的整体取向。修订后的法案资助不再是无条件补贴，而是与供应链回迁、技术研发本土化等条件紧密挂钩，通过追加投资门槛、绑定本土制造、强化关税倒逼的方式，引导企业将高价值的半导体制造、封装及研发能力重新锚定在美国。通过这些举措，特朗普政府试图使用经济民族主义政策工具将供应链和关键技术牢牢锁定在美国本土，最大程度地推动美国经济发展和技术自主。
地缘政治逻辑在特朗普2.0时期人工智能政策中的影响逐步增强。地缘政治逻辑更关注如何运用人工智能相关资源塑造安全威慑，以实现算力垄断与实施数据封锁，从而防范对手崛起并维护美国在人工智能领域的领导地位。在安全威慑层面，美国国防部2025年《联合全域指挥与控制（JADC2）实施计划》将生成式大语言模型列入快速决策回路核心组件，强调以人工智能自动推演压缩战略响应时间。与之呼应，《2025财年国防授权法案》在研发经费中列出172亿美元专投人工智能、5G与实验演示项目，并在科学与技术预算中设立17.2亿美元专项，用于推动生成式模型、预测分析与算法原型的研发。这一部署反映出人工智能不再是辅助工具，而是直接影响军事成败的核心变量。此外，"美英澳三边安全伙伴关系"（AUKUS）已将人工智能与自主系统列为六大优先方向之一，并正磋商共同验证与认证流程，以确保未来联合作战模型遵循统一安全基线。在算力垄断层面，美方持续通过"芯片四方联盟"（Chip 4）强化对先进半导体产能的地缘控制，联合日本、韩国和中国台湾地区限制高性能芯片及EUV光刻设备向中国大陆出口，试图从底层算力基础上遏制中国人工智能发展的硬件能力支撑；在数据封锁层面，2025年1月8日，美国司法部根据第14117号行政令公布了《防止受关注国家或特定人员获取美国大量敏感个人数据和政府相关数据最终规则》，进一步收紧数据向中国的流动，体现了美方以国家安全为由对数据流动的严格管控的政策取向。通过上述做法，人工智能被制度化为守护美国数字边界的新型"主权武器"。
综合而言，特朗普2.0时期的人工智能政策将产业活力、经济民族主义与地缘政治捆绑成一体，通过联邦松绑和财政激励加速技术迭代，借助采购法与出口管制构筑本土及盟友闭环，并通过小多边标准把算力优势外溢为制度权力。三大支柱相互支撑，但亦潜藏张力，即市场效率需要开放，民族主义强调保护，安全逻辑要求可控。未来政策的成败，将取决于特朗普政府能否在创新驱动、经济利益与风险管控之间实现可持续的动态平衡。
二、特朗普2.0时期中美人工智能竞争态势
中国因素既是推动特朗普2.0时期人工智能政策转型的原因，也是竞赢的对象。面对美国持续封锁，中国人工智能依旧取得了巨大突破，并探索出一种中国式人工智能发展模式。这不仅引发美国的战略焦虑，也促使美国对华人工智能博弈目标与手段持续升级加码。这一阶段中美人工智能竞争所体现出的特点与美国人工智能政策中的"美国优先"原则、创新优先与监管最小化逻辑，以及地缘政治思维高度呼应。
2.1中美竞争态势转变：差距缩小引发美国目标转变
中国在大模型领域的快速追赶与技术突破加剧了美国的战略焦虑。自2023年以来，中国在生成式人工智能领域展现出令人瞩目的技术跃升，能力已接近国际先进水平。更为关键的是，DeepSeek、通义千问等新兴企业推出的开源模型在参数效率和推理性能上实现了显著突破。其中，DeepSeek-R1模型以仅相当于GPT-4训练成本1/20的算力投入，在数学推理、代码生成和科学问答等关键基准测试中逼近甚至超越西方基础模型的性能，展现了中国在"算力约束下的模型优化"方面的独特技术路径。《自然》杂志对DeepSeek-R1的专门报道指出，该模型以极低算力逼近西方旗舰性能，成为中国人工智能技术突围的标志性案例，并引发国际学术界对中国技术追赶速度的重新评估。同时，中国在人工智能基础设施建设方面也展现出强劲的发展势头，华为昇腾、寒武纪等自主人工智能芯片逐步缩小与英伟达产品的性能差距，阿里云、腾讯云等平台在大模型训练和推理服务上的技术积累日益深厚，逐步形成了相对完整的人工智能产业生态链条。面对中国大模型技术的快速进步，美国战略界和政策制定者产生了前所未有的恐慌。哈佛贝尔弗中心发布的《关键和新兴技术指数报告》中明确警告，美国在人工智能领域的技术优势正在快速缩小，特别是在大模型的参数效率、训练成本控制和开源生态构建方面，中国已展现出与美国并驾齐驱甚至局部领先的能力。
在此背景下，特朗普2.0时期对华人工智能的战略目标发生了显著变化，由"继续领先"转向"锁死差距"，呈现出明显的相对优势向绝对主导的跃迁轨迹。其政策转向的根本动因在于，当技术差距从代际优势缩小至性能相当时，维持相对领先已不足以确保战略优势，必须通过系统性技术封锁和资源垄断来构建不可逾越的技术壁垒。为了应对中国的技术追赶，美国在预算投入和技术封锁两个维度同时发力。《2025财年国防预算》将生成式模型、自主系统与C4I列为"前沿威慑"重点，相关研发经费增幅居所有技术之首；同时商务部不断扩大对华人工智能技术出口管制清单，试图通过"卡脖子"策略阻断中国在关键人工智能技术领域的发展。由此，美国的竞争目标已不再满足于保持技术差距，而是意图通过行政令、预算投入及对华技术封锁，把差距固化为无法逾越的结构鸿沟。这一战略转向标志着中美人工智能竞争已进入激烈博弈的新阶段，构成了当前中美人工智能博弈中最为突出的态势信号。
2.2美国手段升级：从技术管制到全面封锁
在绝对主导目标牵引下，特朗普2.0时期的对华手段已从早期"小院高墙"扩容为覆盖实体、金融、算力与人才的"大院深墙"。美国不断增加对华科技制裁的范围和领域。截至2025年9月29日，仅美国实体清单就已涵盖3 163个实体，其中中国实体在关键技术领域占较大比重。此外，美国在2025年9月还制定了新规，"若母公司持有50%及以上控股，其子公司将自动被纳入实体清单管控"，从而进一步扩大制裁清单的覆盖面。这些制裁清单体现出美国对华技术管制不断向纵深推进。
2025年3月，美国商务部将云端算力、模型权重与高端算法一并纳入许可管控范围，意在切断中国获取训练资源的外部通道。更令人惊讶的是，将人工智能研究论文、学术交流、人才流动纳入管控范围，意在构建全方位的"人工智能防火墙"。美国国务院与国土安全部宣布撤销关键STEM签证并设立"算法专家"敏感类目，招致学界对"签证武器化"的普遍担忧。2025年4月，美国又追加规则将英伟达（NVIDIA）H20、超微半导体公司（AMD）MI308等新品芯片出口中国一律改为"推定拒绝"（presumption of denial），对中国获取关键硬件资源上施加严格限制。值得注意的是，进入2025年中期，美国在保持封锁框架的同时出现了策略性松动。7月，H20与MI308芯片在附加条件下恢复对华出口，但厂商需向美政府上缴约15%的营收分成，并接受"位置验证"（location verification）和第三国转运限制等额外管控。此举表面上放宽，却在实质上通过增加交易成本和强化追踪手段，既在中国市场挤压华为等本土芯片的份额，又确保美国政府在商业与安全层面双重受益，体现了国家安全与产业利益之间的动态平衡。
不仅如此，美国通过在多边框架中加强对关键技术的控制，进一步扩大对全球技术供应链的排他性约束。特别是"芯片四方联盟""印太经济框架"（IPEF）等协议内施压盟友，试图把在阿斯麦（ASML）的EUV光刻机、光刻胶等关键设备、标准与供应链节点锁入排他性同盟，从外层钳制中国技术体系。整体来看，特朗普2.0时期的政策手段已超越单一硬件禁运，转向"封算法、控算力、断人才、圈盟友"的全域封锁，中美人工智能竞争因而迈入制度化、联盟化的深度对抗阶段。
2.3中国应对策略转变
从美国表现出来的政策取向来看，中美人工智能领域的"脱钩"趋势难以在短期内回转。在面对美国技术围堵的战略升级时，中国的应对策略已从应对封锁，缩小差距转向构建自主生态、推动开源路径及以全球合作为抓手的人工智能发展体系。
在政策层面，中国大力发展自主可靠的人工智能生态体系，以应对美国不断加大的"脱钩"举措。2025年1月，国务院和发改委联合设立国家级人工智能专项基金，重点支持国产大模型、国产芯片、基础算力平台、人工智能人才培养和算力节点体系建设。多省市也相继设立专项产业基金，重点扶持本土大模型研发与开源平台建设。2025年4月，在美国将DeepSeek等人工智能企业纳入实体清单的政策讨论之际，中共中央政治局第二十次集体学习上，习近平总书记强调"面对新一代人工智能技术快速演进的新形势，要充分发挥新型举国体制优势，坚持自立自强，突出应用导向，推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展。"2025年世界人工智能大会上，近10家龙头芯片与大模型企业共同发起"模芯生态创新联盟"，谋求实现行业内软硬件统一标准建设，推动国产互操作体系构建。
在技术路径上，中国通过以开源为主的发展模式，探索一条不同于美国闭源模式的创新路径，"换道超车"成为最可行的应对策略。开源模式不仅可以吸收来自全球的知识贡献，规避美国政府的封锁打压，还能在技术和政策层面对中国人工智能发展产生积极影响。在实践中，DeepSeek-R1开源模型以有限的算力一度超越西方前沿模型的性能，充分证明开源模式的可行性。阿里巴巴的通义千问系列自2023年发布以来衍生至Hugging Face上万余模型，在多语言响应和扩展上下文处理方面具有显著优势，广泛被全球开发者采用。开源代码的数字化分发无需依赖硬件出货，天然规避了"GPU禁运"与"权重封锁"。长期来看，开源模型将会成为中国构建开放式全球人工智能生态的指导理念和技术基础。
在全球合作层面，特朗普2.0时期的竞争政策使联合国多边平台呈现"战场化"倾向，削弱了合作氛围并加剧了分裂，直接导致全球治理进程中的协调性不足。为应对美国日益强化的制度排斥，中国采取了多层次的应对策略。中国在联合国层面积极推动《人工智能能力建设普惠计划》，旨在向"全球南方"国家提供开源模型及技术培训；同时在亚太经合组织（APEC）、上海合作组织等多边平台框架下分别提出《全球数据跨境流动合作倡议》《中国——上合组织国家人工智能应用合作中心建设方案》，为多边合作提供制度参考；此外，中国加强与法国、英国等国家在规则层面的合作，积极派出官方代表团参与布莱切利峰会、巴黎人工智能行动峰会，推动人工智能规则层面的合作；中国还加大与新加坡、马来西亚、阿联酋等关键节点国家的合作，建设数据中心，鼓励模型出海，布局海外发展关键通道。通过能力建设、人才建设和产业合作，中国力求以低成本、可部署的开源模型，帮助"全球南方"国家快速建立人工智能发展所需的基础资源。为了进一步推动全球合作，中国政府还提出设立"世界人工智能合作组织"构想，并发布《全球人工智能治理行动计划》，呼吁联合国、国际组织、各国政府与企业共同构建一个开放、包容、公平、可验证、对发展中国家有利的人工智能治理路径，与美国主导的封闭式体系形成并列之势。
三、中美人工智能竞争的全球影响
中美在人工智能领域的竞争逐步从芯片延伸至整个人工智能生态，持续不断进行升级。现阶段中美在人工智能领域的竞争不仅是技术对抗，更是围绕着制度性权力、技术生态、经济结构、安全范式与治理话语的多重博弈。这种全方位竞争形态，正深刻重塑全球科技、经济与安全体系的运行逻辑和结构。
3.1重创全球科技创新生态
特朗普2.0时期推行的"美国优先"和"技术民族主义"策略不仅加速了全球人工智能创新网络的结构性分化，也导致全球治理机制的规范碎片化与协调困境，使得原本开发合作的协同创新系统面临"选边站队"的压力。当政治因素开始改变技术发展的逻辑，就会导致人才流动、科研合作和创新体系面临持续冲击。由此可见，中美人工智能竞争所引发的不是某一技术维度的局部对抗，而是对全球科技创新体系运行条件的重构。人才流动的区域化、科研合作的安全化、知识生产的阵营化，共同指向一个关键趋势：全球协同创新正从高度互联走向结构分裂。
在特朗普政府持续强化签证限制和背景审查的政策框架下，全球人工智能高端人才自由流动与开放交流的模式正被逐步打破。美国一直依赖全球高端人才维持其在人工智能领域的领先地位。据统计，约70%的美国人工智能研究人员来自海外，其中约38%具有中国背景。然而，在政策收紧与地缘政治风险共同作用下，部分原本流向美欧的人才正向亚洲、拉美与中东等区域回流，带动一批以中国为中心的新兴科研网络逐渐成型。这种转变标志着国际人才流动正逐步从以少数科技强国为主要目的地的集中模式，转向以多个区域为中心的分散流动模式，全球人工智能创新的地理分布也正由集中趋向多元发展。
与此同时，知识生产与科研合作国际机制亦受到所谓国家安全因素的干扰。国际人工智能领域的科研合作多依托于大学联盟、跨国实验室和技术共同体，形成了以信任为基础、以开放共享为原则的协作平台。然而，在美国对华"脱钩"的背景下，这一合作模式遭遇多重障碍。国家科学基金会（NSF）数据显示，2023年美国人工智能研究成果中有近40%涉及国际合作，但这一比例在近两年呈显著下降趋势。人工智能科研合作伙伴的选择也受到制度认同与政治立场的影响，科研项目的审批、基金流向乃至论文的发表渠道，都日益嵌入国家战略考量之中。制度不兼容成为跨国合作的隐性壁垒，原本跨制度运行的科研合作正逐步退化为内部协作，科技信任机制出现结构性塌陷。
这一变化还表现在科研成果的生产模式上。国际主流人工智能会议与期刊中的论文合著网络呈现出阵营化趋势。欧美国家间的合作愈加紧密，而中国与"全球南方"国家间的合作频次快速上升。技术知识的生产与传播正逐步脱离全球化逻辑。这种趋势不仅限制了多元知识体系的融合，也对新兴科技伦理、风险防控与跨文化场景的联动研究带来负面影响，从而弱化了全球人工智能发展的系统适应能力与创新外溢效应。
3.2冲击全球经济体系与产业协同结构
中美人工智能竞争正在从经济和产业结构层面深刻地重塑全球经济体系。以"去风险"为核心的政策导向削弱了全球人工智能产业原本高度融合的协同结构，迫使产业链趋向区域化和分割化的方向演变，进而加剧了全球经济的不平衡性。
过度竞争导致全球人工智能产业生态的碎片化重组。原本基于比较优势和规模效应构建的全球人工智能产业网络，正被迫按照地缘政治边界进行重新配置。美国推动关键技术环节的本土化回流，中国加速构建自主可控的技术体系，这种竞争态势使得全球人工智能产业从高度一体化向区域化集群转变。根据美国战略与国际研究中心（CSIS）测算，相关领域实现本地化后，芯片成本将上涨35%~65%，这种成本上升不仅影响技术普及速度，也削弱了通过规模经济降低创新门槛的传统优势，并在更深层次导致了全球价值链协同机制失效。人工智能作为通用性技术，其发展依赖跨行业、跨地域的广泛协作来实现技术外溢和应用创新。然而，美国对华打压竞争迫使全球企业在不同技术生态间进行站队选择，跨国企业被迫构建平行的技术架构、供应体系和市场策略，导致重复投资和资源浪费。产业分割不仅提高了全球人工智能技术的整体发展成本，还降低了创新效率，进而加剧了全球经济的资源配置不均衡。
同时，竞争进一步加剧了全球经济发展的不均衡性。发展中国家和中小经济体在中美技术竞争中面临"选边站队"的压力，被迫在不同技术标准和产业生态间做出选择。这种选择往往受到政治因素而非经济效率的驱动，导致这些国家难以充分利用全球最优资源组合来推动本国人工智能产业发展。同时，技术标准的分化使得原本能够通过统一标准实现的网络效应和兼容性优势被削弱，进一步提高了后发国家参与全球人工智能发展的门槛。
从长远来看，中美在人工智能领域的激烈竞争将会影响到全球经济的增长潜力。人工智能作为新一轮产业革命的核心驱动力，其潜力的充分释放需要全球范围内的协同创新和应用推广。然而，当前的竞争态势正在限制这种协同的深度与广度，可能延缓全球数字化转型的进程，并最终影响世界经济的整体增长质量和可持续发展能力。中美人工智能竞争推动的经济体系重构，正在从根本上改变全球化的运行逻辑，使技术发展更多地服务于地缘政治竞争而非经济效率优化。
3.3削弱全球战略稳定机制并加剧军事化扩散
中美竞争加剧的背景下，人工智能正加速嵌入国家安全与军事战略体系之中。这种变动不仅重塑了国家对战争与和平边界的认识，也对维持长期战略稳定所依赖的基础条件构成根本性挑战。尤其是在信息透明、能力评估和危机管控这三方面，传统的战略稳定机制正在被逐步削弱，导致战略互信的结构发生动摇，并推动全球军事化进程的不断加深。
首先，军事人工智能部署加剧了信息透明度的下降，削弱了传统大国间以战略互信赖以维系的基本前提。传统军控与战略威慑机制依赖于对手能力与意图的可见性，以支撑互相克制与危机管控。然而，在人工智能驱动下，美国加快在作战管理、情报分析、无人系统等领域部署智能系统，且大多以"国家安全"为由高度保密。例如，美国自2018年起即由美国国防高级研究计划局（DARPA）启动"AI Next""AI Forward"等军用人工智能项目，累计投入超20亿美元，推动可信人工智能系统的军事集成。由于技术敏感性，上述部署深度嵌入网络、算法与数据链路之中，使外部观察者难以准确判断双方的能力边界与运行逻辑，致使传统的信息共享机制与风险预警系统遭到侵蚀。
其次，能力评估机制在人工智能竞争中被进一步削弱，导致战略误判风险不断上升。在缺乏有效沟通与验证机制的背景下，美国强化对人工智能军事系统的自主研发与快速部署，激化了"黑箱模型"带来的不确定性与战略模糊性。与此同时，人工智能系统的非线性演化与自主决策属性，使国家在评估对方军力时更加依赖最坏假设。在此基础上，竞争行为被不断合理化，各自的防御性技术部署被对方视为进攻性信号，从而激化了防御性技术部署的误解和敌意。尤其在生成式模型等快速反应系统的加持下，国家可能绕过人工控制程序，形成决策压缩与应急升级的新型战略逻辑，进一步加剧军事冲突爆发的偶发性与不可控性。
最后，危机管控机制的缺位使军用人工智能领域竞争加剧并引发安全关切，对全球稳定的破坏性外溢更为显著。以往大国间的危机预防依赖于战略沟通、热线联系、联合演习等多边机制，但人工智能系统的行为模糊性与责任归属的难以界定，使得传统危机管理工具在人工智能背景下效能大打折扣。目前，无论是在深度伪造、自动化攻击还是自主武器部署方面，中美之间尚未就行为红线、事故认定和预警通道建立基本规则，这种制度真空加剧了误判风险。而在此竞争示范下，其他国家也加速效仿中美发展人工智能军事系统，导致全球危机应对的复杂性和风险进一步升级，形成"模仿型扩散"的风险叠加。
上述人工智能竞争对抗行为，正在深刻改变全球军事发展逻辑与军控议程。在技术博弈的主导下，以色列、韩国、俄罗斯等国家纷纷以"安全优先"为逻辑推进智能化武器系统的实验部署，使原本脆弱的联合国框架下的多边军控机制进一步承压。关于"致命自主武器系统"（LAWS）的国际谈判近年来多次陷入僵局。2024年，由于核心国家在限制性规则上的严重分歧，致命自主武器系统谈判正式中止。这一事件标志着人工智能竞争已不仅是双边问题，而是导致全球信任体系脆弱的诱因之一。
总体而言，人工智能军事部署上的战略竞争，已显著动摇了全球战略稳定结构性基础。人工智能军事应用在提升作战效率与能力的同时，也重塑了冲突发生与升级的路径，尤其在缺乏透明、评估与控制机制的情况下，技术误读、意图误判与系统误触发的风险日益上升。在全球治理共识尚未建立的背景下，人工智能竞争正日益演化为全球军事化趋势的制度性推动力，对21世纪和平稳定构成深远挑战。
四、中美在人工智能领域的合作前景
特朗普2.0时期推动中美人工智能竞争进入制度化、结构化的深层对抗阶段。这种竞争已超越传统技术领域的比拼，扩展至规则制定、标准设定、价值观输出等制度性权力的全面较量，深刻影响着全球技术秩序的演化路径。然而，人工智能作为一种具有全球外溢性与系统性风险特征的关键通用技术，其发展与治理不可能完全基于"零和博弈"的逻辑。中美作为全球人工智能发展的两个主要驱动力，都肩负着确保技术安全与可持续发展的共同使命。尽管在特朗普2.0时期，两国政府围绕人工智能的高层对话和合作面临挑战，但在竞争不断加剧的同时，最低限度的安全合作与非官方层面的交流空间依然存在，并将在未来全球人工智能治理格局中发挥关键作用。短期内，特朗普政府强化的"选择性脱钩"政策可能加剧全球人工智能生态的制度性分裂；中期来看，技术路径与治理模式的差异将推动全球形成多中心、低协调的治理格局；从长期视角出发，随着治理赤字加深、风险事件增多与全球认知不断同步，尽管政府层面合作困难重重，中美之间在安全、标准与风险治理方面仍具有重构合作框架的可能性。
首先，中美在人工智能引发的国际安全领域依旧有合作空间，尤其是在军事人工智能失控、深度伪造泛滥、关键基础设施智能攻击等高风险情境日益频发的背景下，双方均面临最低限度安全共识的现实需求。在这些高风险领域，技术误判所引发的连锁反应超越了任何一国可控的范围，维持基本战略稳定成为共同责任。即使在大国战略博弈最为激烈的阶段，维持"竞争中的合作"仍具有现实可能性与战略必要性。然而，中美之间在人工智能安全领域加强合作并非易事。人工智能的治理逻辑与传统安全治理存在本质差异。历史上，中美在核威慑、大规模杀伤性武器等领域曾建立起较为稳定的互信与危机管控框架，但人工智能的两用性与不确定性模糊了战争与和平、民用与军用、开发与应用之间的边界，使传统的安全认知和治理范式面临挑战。为此，中美需要构建以互信为核心、以理解为基础、以规则为手段的多层次治理机制。在人工智能安全领域，两国战略界和科技界需要探索并建立安全对话与共识，以降低军事人工智能失控、深度伪造泛滥、关键基础设施智能攻击等高风险情境带来的全球性风险。
其次，中美在人工智能技术安全领域依旧存在较大合作基础。双方应重建基础性技术共识。在生成式人工智能、多模态智能、类脑计算等前沿领域开展联合研究，有助于降低误判风险，并可作为缓和政治对立的"学术桥梁"；双方应明确界定高风险技术的边界，围绕深度伪造、自主武器与智能攻击等领域设立行为红线，构建可预期的技术限制机制；在标准与规则制定方面，双方应寻求"技术性合作"的可能性，例如在数据结构、安全评估、模型测试等技术层面建立互通机制，防止标准体系的割裂式演化；应建立适应人工智能特性的危机沟通机制，借鉴冷战时期的"热线机制"，推动建立常态化的高层沟通渠道和应急对话平台，以降低战略误读风险。
最后，中美之间的合作不应局限于政府层面，学术界、科技企业之间的合作也具有重要价值。在当前官方对话渠道持续收缩、政治信任日益流失的背景下，非政府组织、学术机构与跨国企业的"低政治化"合作机制愈发凸显其战略韧性。回顾特朗普1.0时期，在双边政治关系高度紧张的阶段，哈佛大学、清华大学、微软研究院等机构之间的学术合作始终保持延续，这表明非政府层面的沟通与协作具有较强的抗压能力。由此可见，即便在对抗格局中，保留学术交流类的第二轨道接触仍是维持沟通与合作的关键。
两国领导人曾达成的一系列元首共识是支撑中美人工智能合作可能性的重要政治基础。2023年中美元首旧金山会晤，两国就先进人工智能系统风险与安全问题形成共识；2024年5月召开首次人工智能政府间对话；同年亚太经合组织峰会的"利马会晤"进一步确认在人工智能安全领域保持沟通的必要性。这些共识为对话与合作提供了制度性基础。尽管进入特朗普2.0时期，两国合作空间受到严重挤压，政府层面的合作极难达成，但作为全球人工智能大国，中美在风险应对与技术稳定上的责任，仍为有限而必要的合作保留了可能路径。
五、结 语
人工智能正处于从技术创新向制度建构转型的关键阶段。中美两国作为全球技术体系的关键主导者，必须在激烈竞争中寻求合作空间，在制度分歧中达成最小共识，在共同挑战中展现结构性克制。唯有超越零和逻辑，重建责任共识，方能推动人工智能技术真正服务于人类安全、发展与治理的共同未来。对于中美双方而言，能否在深层博弈中重建治理合作的基础，已成为未来全球人工智能发展秩序的关键变量。美国要维持其技术领导地位，关键不在于加大对华遏制的强度，而在于其是否能在国家安全目标与全球创新活力之间实现制度平衡。中国则应继续加强自身技术能力建设的同时，积极提出兼具包容性与可操作性的治理倡议，在全球人工智能治理体系中塑造新的规范优势。2025年9月习近平主席在上合组织天津峰会上提出的全球治理倡议，正是这一规范优势的集中体现。该倡议以"创新完善"为理念，明确奉行主权平等、遵守国际法治、践行多边主义、倡导以人为本、注重行动导向五大核心原则，与此前的全球发展倡议、全球安全倡议、全球文明倡议形成四维联动格局，为中国在全球治理体系变革中赢得更大话语权与制度性影响力提供了重要支撑，也为人工智能等新兴技术领域的国际合作治理提供了更为完善的制度框架。对于国际社会而言，中美竞争虽具系统性张力，但并不必然导向"选边站队"的对抗结构。欧盟、日本、印度等关键行为体应当在伦理原则、制度协调与标准治理中发挥建设性作用，通过多边平台与区域机制，推动全球人工智能治理向更加开放、多元与协同的方向发展。
本文2025年12月18日首发于《太平洋学报》
