原文標題：2028年：全球人工智慧領導地位的兩種情境
原文作者：Anthropic

編者按：人工智慧競爭正在從模型能力爭奪，進入更複雜的系統性競爭。

本文討論的是 Anthropic 對中美人工智慧競爭的最新判斷。作者認為，未來兩到三年將是前沿人工智慧格局形成的關鍵窗口期：一方面，美國及其盟友仍在先進晶片、模型能力、資本投入和全球技術棧上佔據優勢；另一方面，中國人工智慧實驗室也憑藉人才、數據、工程效率和快速追趕能力，正在持續接近前沿。

基於此，Anthropic 認為當前的核心任務，是守住自身在算力和模型能力上的領先優勢。這既包括持續強化先進晶片出口管制，也包括限制海外資料中心、晶片轉移、模型蒸餾等技術外溢路徑。否則，中國人工智慧企業可能通過算力獲取和模型能力複製，在 2028 年前進一步縮小與美國前沿模型之間的差距。

這篇文章也呈現了一個更大的行業判斷：當人工智慧進入能力加速期，競爭的重點已經不只是「誰擁有最強模型」，而是誰能把模型能力轉化為基礎設施、產業效率、全球市場和治理規則。人工智慧技術越接近通用能力，其背後的晶片供應鏈、資本投入、政策工具和全球分發網絡，就越會成為決定未來格局的關鍵變量。

以下為原文：

我們發布了一篇新論文，闡述我們對中美人工智慧競爭的看法。

美國及其盟友需要在人工智慧領域保持相對於中國等主要競爭對手的領先優勢。隨著人工智慧能力快速提升，這項技術很快將深度影響社會治理、國家安全和國際力量格局。與此同時，人工智慧的發展速度正在不斷加快，留給各方設定競爭規則、管理技術風險、塑造全球治理框架的時間窗口並不寬裕。正是在這一背景下，我們提出了確保美國保持領先所需採取的措施。

發展人工智慧最重要的要素之一，是獲得用於訓練模型的計算晶片，也就是「算力」。由於最先進的晶片主要由美國及其盟友體系內的企業開發，美國政府目前通過出口管制，限制中國獲得相關晶片。近期經驗表明，這些管制措施已經產生明顯效果。事實上，中國人工智慧實驗室之所以能夠開發出接近美國水平的模型，主要依靠其人才優勢、對出口管制漏洞的利用，以及大規模模型蒸餾行為——即通過提取美國模型輸出和能力，快速複製部分技術成果。

在本文中，我們提出了兩個關於 2028 年世界可能走向的情景。我們預計，到那時，具有變革意義的 AI 系統將已經出現。

在第一種情景中，美國成功守住了自身的算力優勢。政策制定者進一步收緊出口管制，減少中國通過模型蒸餾等方式獲取美國前沿能力的空間，並加速美國及其盟友對 AI 的採用。在這個世界裡，美國主導的技術生態能夠更大程度地影響 AI 的規則、標準和治理框架。也正是在這種情景下，美國更有可能與中國圍繞 AI 安全展開有效溝通；在可行範圍內，我們對此持支持態度。

在第二種情景中，美國沒有採取足夠行動。政策制定者未能堵住中國獲取先進算力的渠道，中國 AI 企業迅速利用這些空間，追趕上 AI 前沿，甚至在部分領域實現反超。在這個世界裡，AI 的規則和標準將由更多國家共同爭奪，最先進模型也可能被用於更大規模的社會治理、網絡行動和安全能力建設。即使這種局面建立在美國算力和美國技術外溢的基礎之上，也並不符合美國及其盟友的長期利益。

美國及其盟友是以較強優勢進入 AI 競爭的。AI 主導權所需的關鍵工具，是由美國及其盟友體系內高度創新的企業生態建立起來的。過去的成功意味著，當前最重要的任務，很大程度上是避免浪費既有優勢：不要讓中國更容易追趕上來。

2028 年中美 AI 競爭的兩種情景

摘要

AI 的開發與部署，將決定未來全球技術規則、產業標準和治理框架的走向。誰能在 AI 領域保持領先，誰就更有可能塑造這些系統的運行方式。

目前，美國及其盟友在算力方面擁有顯著領先優勢。算力是開發前沿 AI 模型最重要的要素之一。這一領先優勢來自美國及其盟友的技術創新，也來自美國兩黨共同支持的出口管制政策。但在模型智能水平上，中國 AI 實驗室已經並不遙遠。我們關注中國的 AI 發展，並不是為了否認中國人民和中國 AI 社區的能力與貢獻，而是因為中國是除美國之外，唯一擁有充足資源和頂尖人才、並正在系統性追趕前沿 AI 的國家。

中國已經在資訊審查、社會治理、網絡安全與軍事能力建設等領域應用 AI 技術。中國 AI 實驗室擁有世界級人才。真正限制它們繼續追趕的，是算力約束。中國實驗室之所以能夠保持接近前沿的位置，部分原因在於它們利用了美國出口管制政策中的漏洞，並通過大規模模型蒸餾獲取美國模型的部分能力，從而加快自身模型訓練和能力追趕。

隨著算力供給迅速擴大，AI 也越來越多地被用於增強新模型訓練，我們正在進入一個 AI 能力高速加速的時期。所謂「數據中心裡的天才之國」——也就是我們所理解的具有變革意義的 AI 智能水平——可能已經近在眼前。這種加速讓政策行動變得更加緊迫。

迄今為止，由於出口管制規避和模型蒸餾等問題仍然存在，中國 AI 體系得以持續貼近前沿曲線推進。但如果美國及其盟友現在採取行動，同時解決算力獲取和模型能力外溢這兩個問題，仍有可能在前沿能力上鎖定 12 至 24 個月的領先優勢。到 2028 年，這樣的領先幅度將具有重要戰略意義。這樣的優勢也將增強美國與中國 AI 專家圍繞 AI 安全與治理展開溝通的能力，而我們支持這種接觸。但鎖定這一領先優勢的機會窗口不會一直存在。

在這裡，我們提出 2028 年中美 AI 競爭狀態的兩種可能情景。第一種情景是，美國及其盟友在模型智能、應用採用和全球分發方面建立顯著領先優勢。如果政策制定者現在採取行動，收緊對中國實驗室先進算力的管制，減少其通過蒸餾美國最佳 AI 模型來追趕的空間，並加速美國及其盟友對 AI 的採用，這一情景就可能實現。

第二種情景是，中國在接近前沿的位置上具備競爭力。如果政策制定者沒有在現有領先優勢上繼續推進，或者放鬆中國企業獲取先進算力的限制，這一情景就會出現。

美國國會和特朗普政府中已有許多人支持出口管制、遏制模型蒸餾攻擊，以及推動美國 AI 技術棧出海。隨著這些政策推進，我們希望美國及其盟友能夠在 2028 年前確保顯著領先優勢，避免兩年後與中國陷入高度接近的並跑競爭。

保持領先的必要性

我們預計，前沿 AI 將在未來幾年對經濟和社會產生深遠影響，正如《Machines of Loving Grace》和《The Adolescence of Technology》中所描述的那樣。我們的使命，是確保人類能夠安全且有益地度過向變革性 AI 過渡的階段。我們相信，成功的過渡將帶來醫學、發明和經濟增長方面的重要突破。

AI 發展中的安全與治理風險

這一過渡能否順利進行，部分取決於最強大的系統首先由哪些技術生態構建出來。最先進 AI 所處的產業體系、監管環境和治理框架，將塑造這項技術開發與部署的規則。反過來，這些規則也將影響這項技術是否安全、它保護誰的安全，以及它最終服務於哪些利益。

如果 AI 前沿主要由將其用於軍事優勢、網路行動、社會治理和資訊控制的體系所設定，那麼這場技術轉型將面臨更高的不確定性和安全風險。

從歷史上看，大規模治理和監控能力往往受到人力執行成本的限制。強大的 AI 系統可能降低這種成本，使自動化治理、識別和決策能力以更大規模展開。因此，中國在 AI 領域取得領先，可能會對全球 AI 治理和安全格局產生重要影響。

中國掌握著龐大的經濟、軍事和國家治理資源。它也是除美國之外，唯一擁有資源充足、人才高度集中的 AI 實驗室，並正在追趕前沿的國家。此外，中國高度重視將自身打造為領先的 AI 強國。北京已經向中國 AI 和半導體產業投入了數百億美元。

中國已經在資訊審查、社會治理、網路行動和安全能力建設等領域應用 AI 系統。相關技術在部分地區的部署，包括面部識別、生物識別數據採集和通訊監控，也顯示出 AI 在大規模治理中的應用潛力。前沿 AI 系統將使這些能力的維護成本更低、覆蓋範圍更廣、自動化程度更高。隨著相關技術向海外擴散，AI 也可能被更多國家用於強化治理和監控能力。由中國主導的 AI 前沿，可能會顯著改變全球範圍內的技術使用方式和治理模式。

AI 是一種軍民兩用技術

前沿 AI 將塑造未來的軍事力量平衡。中國已將 AI 視為未來戰場的重要變數，並正在推進軍事體系的智能化建設。中國軍方的戰略制定者將軍事力量的「智能化」視為追趕並最終提升自身軍事能力的重要路徑。中國軍方已經開始採購中國商業化開發的 AI 系統並用於軍事目的，其中包括部署 DeepSeek 模型來協調無人載具集群，並增強網路行動能力。

這些能力不會緩慢擴散。當一個新模型在自主瞄準、漏洞發現或集群協同等方面達到新的能力水平時，掌握它的一方可以在數周內將其投入實際應用，而不是數年。

風險還會進一步疊加，因為前沿 AI 將成為其他關鍵技術的加速器。先進 AI 模型將能夠壓縮半導體、生物技術和先進材料領域的研發周期。前沿 AI 領域的領先，將使一個國家在整個國家安全技術棧中不斷擴大優勢。

如果一個中國 AI 實驗室先於美國實驗室開發出達到 Claude Mythos Preview 水平的模型，中國就將首先獲得一個能夠自主發現並串聯軟件漏洞的系統，並可能利用它進一步提升網路行動能力。未來模型的能力將呈指數級提升，因此也會對美國和其他國家的安全利益產生更大影響。

並跑競爭可能削弱負責任 AI 的激勵

中美 AI 實驗室之間的並跑競爭，可能會讓行業和政府主導的安全與治理努力變得更加困難。如果中國實驗室緊隨美國模型之後，或者與美國模型處於同一水平，美國和中國的私營 AI 公司都可能感受到更大壓力，在尚未完成充分部署前安全評估的情況下，更快發布新模型和產品。各國政府也可能因為擔心落後，而不願出台鼓勵負責任 AI 開發與部署的政策。

雖然中國 AI 實驗室和政策界中越來越多的研究人員開始關注 AI 安全風險，但這種趨勢尚未轉化為與美國實驗室相當的安全實踐。截至去年，中國 13 家頂級 AI 實驗室中，只有 3 家發布過安全評估結果，沒有一家披露過化學、生物、放射性和核風險（CBRN）評估。AI 標準與創新中心（CAISI）發現，在一種常見越獄技術下，DeepSeek 的 R1-0528 模型會響應 94% 的明顯惡意請求，而美國參考模型的這一比例為 8%。這種模式在最近發布的模型中仍在延續。例如，今年 4 月發布的一項針對 Moonshot 的 Kimi K2.5 的獨立評估發現，與美國前沿模型相比，該模型未能拒絕 CBRN 相關請求的比例更高。

更嚴重的是，中國實驗室經常以開放權重形式發布具備軍民兩用能力的模型。一旦模型開放權重，既有的安全防護措施就可能被移除，使任何國家或非國家行為體都能將該模型用於惡意目的，包括網路攻擊和 CBRN 濫用，而這些防護措施原本正是為了防止此類濫用而設計的。

我們的政策目標：為美國及其盟友創造並維持領先優勢

我們支持美國和其他國家採取政策，在智能水平、國內採用和全球分發方面，建立並維持相對於中國的安全、近期領先優勢。這一領先對於保護美國及其盟友的國家安全利益、避免 AI 技術被不當使用至關重要。這樣做也是確保美國及其盟友能夠在未來全球 AI 治理中獲得有利位置的基本前提。

Anthropic 深切尊重中國人民，也尊重中國 AI 社區取得的成就。我們希望中國與世界保持和平關係。我們的擔憂，具體指向的是任何強大國家體系在獲得前沿 AI 系統後，可能給全球安全與治理帶來的風險。

AI 安全接觸的機會

在可行情況下，Anthropic 支持與中國 AI 專家開展國際 AI 安全對話。無論 AI 在哪裡開發和部署，世界都對安全 AI 擁有共同利益。前沿 AI 系統可能帶來一系列風險，這些風險需要美國和中國之間展開溝通。識別共同挑戰、推動相關理念以準備和緩解這些風險，符合雙方共同利益。

當美國保持巨大能力優勢時，建設性接觸的前景最好。以負責任的方式在最先進 AI 的開發和部署方面建立領先優勢，將增強美國影響中國及其他地區 AI 安全實踐的能力。

Mythos Preview 帶來的警醒

Mythos Preview 是我們今年 4 月作為 Project Glasswing 的一部分向部分合作夥伴發布的模型。它表明，一個能力加速期已經到來，這也讓政策行動變得更加緊迫。獲得該模型訪問權限後，Firefox 在上個月修復的安全漏洞數量，超過了其整個 2025 年修復數量的總和，幾乎是其 2025 年月均安全漏洞修復數量的 20 倍。針對這一模型，一位中國網路安全分析師寫道，中國「還在磨刀，對方卻突然架起了一挺全自動加特林機槍」。

前沿 AI 能力將迅速接近「數據中心裡的天才之國」這一變革性 AI 圖景。這種加速將由擴展定律的邏輯推動：隨著算力和數據輸入增加，模型性能會可預測地提升；同時，AI 本身也越來越多地被用於加速新模型的開發。

我們很可能在未來回看時認為，2026 年是美國 AI 實現突破性領先的機會窗口。美國實驗室擁有最先進的 AI 模型，在推動前沿所需的先進 AI 晶片數量和質量上都擁有巨大領先優勢，並且憑借收入和融資擁有龐大的資本優勢，足以支持相關投資。中國實驗室確實具備真實優勢：世界級的創新人才、充足且廉價的能源，以及大量數據。這些都是發展前沿智能所需的條件。但它們並沒有足夠的國內算力來競爭，也沒有足夠的收入和資本為這場競爭提供資金。

競爭的四條戰線

美國和中國正在圍繞 AI 等前沿技術展開一場爭奪戰略優勢的競爭。來自北京和華盛頓的公開表態都反映了這一判斷。將這場競爭稱為一場「競賽」，可能會給人一種誤導性的印象：彷彿存在一條終點線，一旦越過，某一方就能徹底鎖定勝利。但實際上，這將是一場持續進行的優勢爭奪。未來究竟由民主國家，還是由非民主國家更成功地塑造 AI 時代的價值、規則與規範，仍取決於這場長期競爭的走向。

這場競爭正在四條戰線上展開：

智能能力：哪些國家能夠開發出能力最強的 AI 模型。
國內採用：哪些國家能夠最有效地將 AI 融入商業部門和公共部門。
全球分發：哪些國家能夠部署支援全球經濟運作的 AI 技術棧。
韌性：哪些國家能夠在經濟轉型過程中維持政治穩定。

在這四條戰線中，智能能力是最重要的。我們預計，前沿模型能力將對地緣政治競爭產生最深遠的影響。模型能力也是推動市場採用和全球分發的核心因素。

但僅有智能能力並不足夠。如果中國能夠更快、更有效地將接近前沿的 AI 系統整合進其經濟體系和安全體系，並推動低成本、帶補貼的 AI 在全球範圍內被採用，那麼即使在模型智能上存在差距，中國也可能獲得足以抵消這種差距的優勢。北京的「AI+」行動以及對「具身智能」的重視，正體現出其高度重視將前沿智能融入經濟和國家體系的政策方向。特朗普政府的 AI 行動計畫，以及其中關於「推動美國 AI 技術棧出口」的重點，也同樣說明了推動全球採用所帶來的戰略優勢。

雖然本文不會重點討論「韌性」這一戰線，但我們認為，它將成為 AI 競爭中的重要方面。在這一時期維持穩定、凝聚力和良好政策制定能力，將是一項關鍵優勢；反過來，對無法做到這一點的國家而言，也會成為一種脆弱性。

當前競爭格局

算力——也就是訓練和部署前沿 AI 所需的先進半導體——是上述每條競爭戰線上的關鍵投入。全球 AI 領導權之爭，在很大程度上就是算力之爭。過去十多年裡，模型能力一直隨著算力規模提升而增強，歷史上 AI 能力的大部分性能提升，主要來自更大規模地使用算力。

此外，算力不僅用於訓練新模型，也用於支援用戶使用 AI，也就是所謂的「推論」能力。無論是訓練最智能的模型，還是將這些模型部署到商業和國家安全領域，算力都至關重要。頂尖人才、大量數據和關鍵算法突破，當然也都對智能競賽非常重要；但如果算力不足，這些投入都難以真正發揮作用。

目前，民主國家正在贏得算力領導權之爭。有人擔心，出口管制可能會加速中國發展本土先進芯片供應鏈的努力，但幾乎沒有證據表明，中國的自主化努力能夠挑戰美國及其盟友在先進算力技術上的領先地位。早在出口管制實施之前，北京就已經向中國芯片產業投入了大量資源，並推出了「中國製造 2025」和國家集成電路產業投資基金等重大產業政策。儘管有這些國家支持的投入，中國 AI 實驗室和芯片製造商仍然受到美國及其盟友對先進芯片和半導體製造設備出口管制的制約。

結果是，算力差距似乎正在擴大。一項對華為和 NVIDIA 產品路線圖的分析發現，從總處理性能來看，華為在 2026 年只能生產出相當於 NVIDIA 總算力 4% 的產品，到 2027 年這一比例為 2%。更重要的是，NVIDIA 只是美國及其盟友算力生態的一部分。Google 和 Amazon 也正在加快生產各自的芯片，即 TPU 和 Trainium，以滿足美國前沿 AI 實驗室及其客戶的需求。

進一步加劇中國算力短缺的是，中國在半導體供應鏈中多個技術最複雜的環節進展有限。如果無法獲得極紫外光刻（EUV）技術，尤其是在政策制定者進一步堵住深紫外光刻（DUV）技術及其服務維護漏洞的情況下，中國芯片製造商將難以生產出足夠數量和質量的芯片來挑戰美國的算力領導地位。中國無法大規模製造高頻寬存儲器，也進一步擴大了這一差距。一項研究估計，如果美國加強對中國獲取美國算力能力的限制，美國可獲得的算力將大約是中國 AI 產業的 11 倍。

民主國家如何建立領先：商業創新與有效公共政策

算力領先主要來自兩個原因。

第一個原因，是 NVIDIA、AMD、Micron、TSMC、Samsung、ASML 等企業在美國、日本、韓國、中國台灣、荷蘭等民主經濟體中的持續創新。正是這些企業共同構建了全球最先進半導體中所需的獨特技術。沒有這些工程突破，以及幾十年來持續的研發投入，今天的 AI 成就不可能出現。

第二個原因是過去三屆美國政府採取了具有前瞻性和決斷力的政策行動。兩黨共同推動的政策行動，通過限制受中國管轄的企業獲取美國 AI 技術棧，保護了美國及其盟友的創新引擎。我們的 CEO 也曾公開評論出口管制的重要性。過去幾年，這些管制限制了最高端 AI 晶片和半導體製造設備向中國銷售，即便北京向該領域投入了大量國家資源，中國前沿 AI 的發展仍受到制約。如果不採取行動限制中國獲得美國算力，中國原本可能具備開發出與美國相當甚至更強 AI 的全部條件。

一些觀察者擔心，限制算力獲取會迫使中國 AI 實驗室在其他方向上創新，從而削弱美國的領先優勢。中國實驗室確實在創新，但到目前為止，這些創新還不足以彌補其算力缺口。算法改進既是算力的函數，也是算力的倍增器，而不是算力的替代品。發現這些算法進步本身也是高度依賴算力的過程：更多算力意味著實驗室可以運行更多實驗，從而發現更多算法改進。隨著前沿模型越來越多地參與 AI 研發，這一循環還會進一步收緊，前沿模型將幫助構建自己的下一代。簡言之，算力優勢會進一步轉化為算法優勢，並最終轉化為 AI 本身的持久領先。

目前，美國前沿系統在智能水平上被估計至少領先中國頂級模型數個月，儘管這類估計不可避免地存在不確定性。儘管中國開放權重模型獲得了不少關注，但它們在企業採用方面仍落後於閉源前沿模型，並且公開市場投資者已經開始關注其商業化問題。此外，中國 AI 實驗室似乎正在遠離開源路線，轉而選擇將最好的模型保持為私有。

中國 AI 領域的領導者也確認了出口管制的影響，以及對美國晶片的關鍵需求。中國頂級 AI 實驗室的高管曾表達擔憂，認為中國會因算力限制而進一步落後。中國頭部實驗室將算力稀缺列為加速模型能力提升的主要約束，並將出口管制視為造成這一約束的原因。一位中國大型雲廠商高管表示，向中國供應受出口管制的美國晶片將產生「巨大，真的巨大」的影響，並補充稱，任何供應缺口都會嚴重影響中國 AI 發展；他同時駁斥了「進口美國晶片會減緩中國自主化努力」的擔憂。中國內部主張「出口管制無效」的主要聲音，似乎更多來自官方表態和國有媒體，其目的可能是影響美國政策制定者。

中國如何保持競爭力：政策漏洞仍然存在

儘管出口管制在形成當前優勢方面是有效的，但其力度仍然不夠。儘管中國無法在國內製造足夠多的先進晶片，也無法在海外合法購買這些晶片，但中國 AI 實驗室仍然通過兩種變通方式，在模型智能上保持接近前沿的位置。

第一種方式，是規避性算力獲取，包括將 AI 晶片直接走私進入中國，或者訪問海外數據中心。第二種方式，是非法模型訪問，即通過對美國前沿模型進行蒸餾攻擊，並將這些模型作為工具，加速自身 AI 研發。

中國規避美國出口管制已是公開秘密。例如，美國聯邦檢察官曾指控一名 Supermicro 聯合創始人和另外兩人，將價值 25 億美元、包含先進美國晶片的伺服器轉移到中國。根據美國政府和媒體報導，DeepSeek 使用被禁止向中國銷售的先進美國晶片訓練了其最新模型。《金融時報》報導稱，阿里巴巴和字節跳動如今在位於東南亞的數據中心中，使用受出口管制的美國晶片訓練其旗艦模型。當前管制之所以無法覆蓋這一路徑，是因為美國出口法主要管制晶片銷售，而不是對晶片的遠程訪問。美國出口管制體系正在艱難應對中國 AI 實驗室獲取美國先進算力的問題。

蒸餾攻擊是另一種被用於追趕美國同行、削弱出口管制影響的手段。在這種做法中，中國實驗室會創建大量虛假帳戶，以繞過美國 AI 模型的訪問控制，並系統性收集這些模型的輸出，用於複製前沿能力。這種做法使相關實驗室能夠搭便車，利用美國數十年的基礎研究、數十億美元投資，以及全球頂尖工程師共同開發出的前沿模型成果。其結果是，中國可以以極低成本獲得接近前沿的能力，而這一成本實際上由美國補貼。從長期國家安全利益角度看，這相當於對關鍵技術的系統性產業情報獲取。OpenAI、Google、Anthropic 和 Frontier Model Forum 都已公開譴責蒸餾攻擊行為。

中國 AI 專家也公開承認蒸餾攻擊對中國 AI 發展的規模和重要性。一篇國有媒體近期文章將針對美國模型的蒸餾攻擊形容為中國 AI 實驗室依賴的「後門」，並稱其是商業模式的核心組成部分。一位前字節跳動研究人員表示，中國 AI 實驗室使用蒸餾作為訓練模型的捷徑，從而避免投入建設自己的數據管線。

美國政策制定者已經迅速採取行動應對這一威脅。白宮科技政策辦公室發布了關於蒸餾攻擊的備忘錄。白宮、美國戰爭部以及國會成員中的高級官員也對這一問題表達關注。近期，美國眾議院外交事務委員會提出的相關立法，旨在應對蒸餾攻擊，並已在委員會中獲得一致通過。

如果美國及其盟友的政策制定者能夠堵住支援中國 AI 模型發展的這兩條通道——規避性算力獲取和非法模型訪問——那麼我們就有可能獲得一次罕見的、足以鎖定領先優勢的機會。

2028 年的兩種情景

下面，我們描述兩種假設性的未來情景，以說明今天採取的政策行動將如何塑造 2028 年的競爭格局。

情景一：美國及其盟友擁有壓倒性且不斷擴大的領先優勢

美國的算力優勢依然穩固。儘管中國對半導體產業加大國家支持，但中國晶片製造商仍然落後美國及其盟友數年，部分原因在於它們無法獲得先進半導體製造設備、相關服務和維護。隨著美國及其盟友晶片製造能力上線，以及先進晶片製造商繼續開發更高效、性能更強的晶片，中美算力差距正在擴大。

與此同時，美國政策制定者採取行動，堵住美國經濟安全工具中的漏洞。隨著執法資源更加充足，將晶片走私進入中國、以及在境外數據中心訪問受出口管制晶片的努力，越來越難以實現。

因此，美國 AI 模型在智能能力上領先 12 至 24 個月，並且領先優勢還在擴大。少數 AI 實驗室以最智能、最強大、性能最優的模型處於前沿位置，而這些實驗室全部位於美國。「數據中心裡的天才之國」已經在網路安全、金融、醫療健康和生命科學等關鍵行業成為現實。

當美國前沿實驗室在 2028 年發布實現能力階躍式提升的新模型時——類似於 2026 年 4 月 Mythos Preview 所產生的相對影響——中國要到 2029 年或 2030 年才可能獲得類似 AI 能力。這將為民主國家制定前沿 AI 系統的規則和規範爭取關鍵緩衝時間。

美國 AI 成為全球經濟的基礎設施，推動新的經濟和科學活力。特朗普政府推動國內 AI 採用、促進美國 AI 出口的努力取得成效，強大 AI 在國內外被廣泛採用，由此帶來的收益正在推動前所未有的經濟增長和技術進步。美國 AI 的全球採用率大幅上升。民主國家在能力和算力上的領先，意味著中國 AI 企業只能在少數國家市場之外難以競爭全球市場份額。世界頂級前沿 AI 系統由民主價值塑造，也使某些國家更難利用 AI 系統侵犯權利和公民自由。

網路安全和其他國家安全優勢進一步擴大。公共部門和私營部門的網路安全人員使用先進 AI 系統，縮小美國和其他民主國家的攻擊面，並削弱中國在相關系統中獲得和維持網路 foothold 的能力，從而使國家安全資產、知識產權和通訊網路更加安全。美國壓倒性的 AI 優勢，也成為遏制外部風險的重要力量。

一個自我強化的循環將進一步鞏固民主國家的領導地位。壓倒性的 AI 優勢使美國及其盟友成為更具吸引力的合作夥伴。這種結盟關係擴大了美國 AI 的市場，也擴大了制定全球 AI 規範的聯盟。反過來，這又促進了安全、可靠並保護公民自由的 AI 系統的開發和部署。世界頂尖技術和科學人才繼續流向前沿技術的建設中心。美國也因此獲得重要籌碼，可以在 AI 治理、戰略競爭和貿易等關鍵問題上推動與北京合作。

這一循環會不斷自我強化：領先優勢加強聯盟，聯盟又加強領先優勢；由民主國家主導的國際秩序，也將在向變革性 AI 過渡的過程中得到錨定。

情境二：中國控制下的 AI 生態與美國並跑

中國開發和部署的 AI 在模型智能上接近前沿。儘管半導體生產能力較弱，中國 AI 實驗室訓練出的模型只比美國模型落後幾個月。持續進行的蒸餾攻擊、海外算力訪問、薄弱的半導體製造設備出口執法，以及對美國半導體出口管制的放鬆，都幫助了中國的追趕。持續獲得美國前沿 AI 用於 AI 研發，也使中國 AI 實驗室能夠縮小差距，接近美國同行。

商業和國家層面的採用快速推進。北京通過「AI+」政策推動全國範圍內的國內採用。即便中國 AI 模型能力稍遜於美國模型，中國推動採用的努力也已經取得成效。因此，中國能夠在經濟、軍事和技術領域更有利地部署接近前沿的 AI 能力，從而使力量平衡向中國傾斜。

中國的 AI 賦能網路能力成為嚴重威脅。中國將 AI 賦能的網路能力整合進原本已經高度成熟的網路力量體系，使中國軍方繼續成為具有威脅性的網路競爭者。相關網路行為體獲得了對美國以及世界多數國家關鍵基礎設施和軍民兩用基礎設施的更多訪問能力，使其能夠干擾關鍵國家安全和社會功能。隨著 AI 更深地融入最關鍵系統，即使民主國家率先開發了這項技術，也無法在 AI 安全上對中國形成優勢。

北京正在凭借成本和本地化部署灵活性赢得全球采用。华为和阿里巴巴的数据中心在全球范围内广泛存在，尤其是在全球南方的低成本市场，但并不局限于这些地區。這些數據中心基於較舊晶片擴展能力，而中國之所以能夠出口這些晶片，是因為其國內市場可以通過獲得出口許可購買美國晶片、走私進入中國的晶片，或者遠程訪問海外數據中心來滿足需求。這些數據中心承載由中國實驗室生產的二線模型，雖然不屬於最頂級，但價格更低，且仍然有效。

類似華為過去「便宜且夠用」的打法，中國接近前沿的模型和硬件支撐起全球經濟中一個不可忽視且快速增長的部分。這種基礎設施優勢，將讓中方在相關市場中獲得重要影響力。

如何保持領先

為了確保最終走向第一種情景，我們支持以下政策行動方向。

堵住漏洞：走私晶片、海外數據中心訪問，以及半導體製造設備。
目前，中國實驗室通過走私和海外數據中心獲得受出口管制的美國晶片，同時半導體製造設備管制中的缺口也在加速其自主化努力。收緊管制並增加執法預算，有助於堵住這些支撐中國 AI 生態的漏洞。這將降低中國的算力上限，並相應放緩其 AI 進展，從而維持並擴大民主國家的 AI 領先優勢。需要注意的是，較低的算力上限也可能實質性削弱蒸餾攻擊，因為中國 AI 實驗室仍然需要達到一定算力門檻，才能有效進行非法蒸餾。

保護我們的創新：限制模型訪問，遏制蒸餾攻擊。
美國國會和行政部門的政策制定者可以繼續支持相關政策行動，懲罰並抑制來自中國實驗室的蒸餾攻擊，同時採取措施，幫助美國實驗室自身發現和阻止蒸餾攻擊。這些措施可以包括通過立法明確蒸餾攻擊屬於非法行為，並推動美國同行實驗室之間、以及實驗室與美國政府之間的威脅情報和技術共享。遏制此類行為，可以在未來數月和數年中實質性延長民主國家的領先優勢。

推動美國 AI 出口。
隨著全球公共部門和商業部門越來越多地採用 AI，特朗普政府應繼續推動由民主原則開發和塑造的可信 AI 硬件與模型在全球範圍內被採用。現在鎖定可信的美國基礎設施，可以防止中國 AI 生態在未來獲得其進行成本和採用競爭所需的全球立足點。

結論

美國及其盟友已經開發出全球能力最強的前沿 AI 模型，也掌握了全球最先進的 AI 關鍵投入。這帶來了顯著優勢。如果我們能夠守住對這些技術的優先獲取權，這一優勢就可以繼續擴大。但如果這些技術被直接交給競爭對手，這一優勢就會喪失。政策制定者今年所做出的決定，將決定變革性 AI 的未來。我們支持那些致力於確保美國及其民主盟友在 2028 年繼續保持領先的人。

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