美国AI出口管制的悖论：中国AI军事化应对战略的有效性与多边治理挑战

全在成 EAI院长，首尔大学教授

分类: 当前关注
发布日期: 2026年7月5日

总体摘要

总体摘要 (Executive Summary)

美国加强AI出口管制，是在安全需求与产业政治动机交织下临时性措施的累积，而Anthropic的最高性能模型被禁止美国人访问后不久，中国初创公司Z.ai便推出了性能相当的模型，没有任何限制，这象征性地表明了当前管制体系未能有效遏制中国AI能力的发展，反而削弱了美国企业的全球竞争力。未来最有可能出现的局面是，美国的出口管制在一定程度上保持有效，同时中国的自主研发加速，形成一种分裂的竞争格局，任何单一战略都无法同时解决所有风险，这种复杂结构将固化。因此，美国政府迫切需要从阻止临时性模型访问转向构建基于风险差异化的监管体系，并将其与盟友的多边AI治理框架相结合，实现战略转型。盟国政府则应采取双重战略，在被动纳入美国主导体系的同时，积极构建本国的AI主权能力。全球企业则应将地缘政治分裂视为不可逆转的结构性变化，通过供应链多元化和技术组合重组，提前构建可在任何情景下运行的、有韧性的商业模式，这才是核心生存战略。

第一阶段：议题情况分析

美国AI模型出口管制加强与中国AI军事化应对：议题情况分析

1. 议题背景及经过

人工智能（AI）已超越单纯的技术创新领域，成为决定国家安全、军事力量和经济霸权的战略资产。历史上，每一次技术革命都从根本上改变了地缘政治竞争的性质，AI时代也不例外，除了领土、人口、军事力量等传统权力指标外，谁能更快地学习、创新和适应，已成为国家竞争力的核心变量^[5]。在此背景下，美国和中国围绕AI技术主导权，在半导体供应链、模型开发能力、军事应用、国际标准制定等方面展开了全方位的竞争。

美国基于对AI技术可能被中国用于加强军事和安全能力的担忧，逐步收紧了出口管制。初期主要集中在限制高端半导体，特别是英伟达（Nvidia）的高性能GPU的出口，随后范围扩大到AI模型本身。美国政府通过行政命令要求AI开发公司在发布前向政府提供早期访问权限，并在此基础上正式启动了关于模型发布标准和允许海外访问范围的自愿性标准谈判^[2]。在此过程中，也有分析认为，美国AI行业的部分关键参与者故意夸大与中国的冲突，试图为自己营造有利的监管环境，而美国国内AI竞争呈现“赢者通吃”（winner-takes-all）的格局，中国政策文件中的这种性质则相对不那么突出，这一点也值得关注^[1]。

2. 当前形势（最新动态）

目前，美国政府正以国家安全为由，实施阻止外国人访问最强大AI模型的措施。具体而言，特朗普政府指示禁止非美国人访问Anthropic的最高性能模型Fable 5和Mythos 5^[7]，此举旨在阻止可能被军事和安全领域滥用的高风险能力，如网络安全漏洞检测。然而，该措施实施仅几天后，中国初创公司Z.ai就推出了一款性能接近Anthropic模型的AI，并且具有价格竞争力，却没有任何访问限制，这加剧了人们对出口管制有效性的质疑^[9]。中国网络安全公司360也发布了号称可与Mythos匹敌的AI工具“图龙凤”^[12]，这表明美国的管制措施可能适得其反，反而加速了中国的自主研发。

在半导体出口管制方面，走私问题也日益突出。随着中国对英伟达AI服务器的需求爆炸式增长，阿里巴巴、腾讯等中国企业不惜任何代价购买，AI服务器供应链中走私行为层出不穷^[13]。为此，英伟达正加强对AI服务器的检查，但由于供应链的复杂性，完全阻止走私几乎不可能。与此同时，大型语言模型市场的格局也在迅速变化。根据2026年AI产业报告，OpenAI的ChatGPT在全球AI助手市场的份额首次跌破50%^[4]，这表明包括中国在内的众多竞争者正在迅速缩小差距。

在技术标准竞争方面，中国也表现积极。中国发布了7项关于AI代理互联的国家标准，构建了一个关于AI代理如何识别、发现、协作以及利用外部工具的统一框架^[15]。这被解读为中国为应对出口管制，率先确立自身AI生态系统的标准，从而加强技术自主权的战略一环。

3. 主要参与者及其立场与利益

美国政府将AI技术的军事化应用视为最大威胁，并将出口管制和模型访问限制作为核心手段。然而，其临时性和零散性的措施面临批评，认为这可能刺激中国自主研发，并削弱盟友的信任^[3]。美国战略的核心挑战在于如何在维持技术优势和加强盟友合作这两个目标之间取得一致性。

美国AI企业（Anthropic、OpenAI等）在政府加强监管和自身商业利益之间采取复杂立场。根据政府的出口限制命令，Anthropic已禁止其最高性能模型访问海外^[7]，但这导致其全球市场份额的损失。一些AI企业被指责夸大中国威胁论以争取有利的监管环境，这表明它们的利益可能并非完全与国家安全论调一致^[1]。

中国政府及AI企业将美国的出口管制作为加强本国技术自主权的契机，并加速构建独立的AI生态系统。中国计划在未来五年内投资约2万亿元人民币（2950亿美元）用于AI数据中心基础设施建设^[17]，这是其长期技术独立战略的一部分。此外，中国还通过国务院令第837号加强了对海外投资技术转让的国家管控^[6]。中国AI企业纷纷推出性能媲美美国模型且成本更低的开源模型，不断扩大其在全球市场的份额^[9]^[12]。

盟国及第三方国家正在寻求在美中人工智能冷战中获得独立的人工智能主权，同时追求不依附于任何一方的战略自主性。加拿大和法国已宣布加强自身的人工智能自主能力^[4]，印度则将此视为美国限制措施的直接影响下重新制定其人工智能主权战略的契机^[7]。日本东京的初创公司Sakana AI推出其独立模型Fugu，也可以在此背景下理解^[12]。全球南方国家面临着因人工智能可及性差距和监管能力不足而依附于美国或中国人工智能生态系统的风险^[16]，因此也提出了建立非结盟人工智能合作体系的必要性^[8]。

全球企业用户为应对美国政府加强出口管制，正加速转向中国开源模型作为替代方案。根据瑞银（UBS）报告，企业在非必要的高级闭源模型任务上，正明显转向使用阿里巴巴的千问（Qwen）系列等成本更低的中国开源模型^[10]。这表明美国的出口管制可能无意中助推了中国AI企业的全球扩张，产生了适得其反的效果。

4. 核心议题梳理

第一，出口管制的有效性问题是核心议题。在美国阻止Anthropic最高性能模型访问的同时，中国企业推出了性能相当的模型，这引发了对管制措施是否能有效维持技术差距的根本性疑问^[9]^[12]。正如彼得森国际经济研究所（PIIE）警告的那样，临时性措施反而可能刺激中国的自主研发，从长远来看对美国不利。

第二，开源模型无法控制性暴露了出口管制体系的结构性局限。一旦中国企业以开源形式发布高性能模型，美国的任何访问限制措施都难以发挥实质性作用。全球企业为降低成本而转向中国开源模型的现象，充分说明了这一问题的严重性^[10]。

第三，与盟国的协调一致性问题。美国单方面且急剧的访问限制措施侵犯了盟国的AI访问权，刺激它们追求独立的AI主权路线^[4]^[7]。卡内基基金会提出的构建自由阵营AI计算联盟是解决此类问题的一种替代性方法，但协调盟国的利益本身就是另一项挑战。

第四，中国的AI军事化与技术标准竞争。中国人民解放军战略支援部队在人工智能领域的创新活动表明，人工智能的军事应用已取得相当大的进展，中国率先发布人工智能代理国家标准，反映了其通过抢占技术标准来扩大其在全球人工智能生态系统中影响力的战略意图^[15]。通过抢占6G频谱以确保无线基础设施优势的尝试，也是与人工智能军事化息息相关的关键议题^[14]。

第五，全球AI治理的缺失。在中美两国各自构建技术生态系统并加强出口管制和技术转让限制之际，全球南方国家因AI可及性差距和监管能力不足，面临被任何一方支配的风险^[16]^[8]。正如联合国独立国际科学专家小组的初步报告所指出的，AI惠益分配不均和发展中国家监管能力不足，仍然是AI治理的根本性挑战。

第二阶段：议题深度分析

美国AI出口管制加强与中国AI军事化应对：议题深度分析

1. 议题根本原因分析

美国加强AI出口管制，表面上是为了防止技术泄露，但其根源在于更复杂结构性不安。最核心的原因是AI已超越单纯的商业软件范畴，被视为国家安全基础设施的认知转变。AI蕴含着广泛的军事应用潜力，如网络攻击自动化、情报收集与分析、自主武器系统、军事决策支持等，美国政府尤其认为，一旦能够自动检测软件漏洞并用于攻击的前沿AI模型落入敌对势力手中，将可能引发不对称安全威胁^[20]。这种认知导致了对Anthropic的Fable 5和Mythos 5等最高性能模型实施非美国人访问禁令^[7]。

然而，深入探究这一根本原因，会发现美国的出口管制政策并非仅能用单纯的安全逻辑来解释。剑桥大学学报上即将发表的一项研究提出分析认为，美国AI行业的部分关键参与者故意夸大与中国的技术冲突，试图为自己争取有利的监管环境和政府支持^[1]。也就是说，出口管制的加强不仅源于纯粹的安全需求，也与美国AI企业在“赢者通吃”格局下，试图通过制度化手段巩固竞争优势的产业政治动机有关^[1]。从这个角度看，出口管制既是安全政策，也是产业政策，两者相互强化。

另一个根本原因在于AI技术本质特性带来的控制可能性局限。与具有物理形态的半导体硬件不同，AI模型作为数字信息，易于复制和传播，并且可以通过开源生态系统绕过控制界限。事实上，在美国禁止访问Anthropic模型后不久，中国初创公司Z.ai就推出了性能相当的模型，且没有任何访问限制^[9]，中国网络安全公司360也发布了号称可与Mythos匹敌的AI工具图龙凤^[12]。这表明美国的控制措施未能有效遏制中国的自主研发能力，反而为中国企业在不受限制的情况下进军全球市场打开了空间，产生了适得其反的效果。

2. 结构性背景

政治结构

在政治层面，美国的AI出口管制暴露了行政主导的临时性措施在缺乏中长期战略框架下累积的结构性脆弱性。特朗普政府通过行政命令要求AI开发公司在发布前向政府提供早期访问权限，并推动关于模型发布标准和允许海外访问范围的自愿性标准谈判^[2]。然而，这一过程依赖于行政命令，缺乏立法基础，导致政策的连贯性和可预测性不足。此外，美国政府将Anthropic和OpenAI等私营企业视为监管对象和国家安全伙伴的双重关系，进一步加剧了政策设计的复杂性^[3]。

相比之下，中国则在推进一项长期而系统的国家主导AI战略。中国国务院令第837号自2025年7月1日起生效，规定了中国企业在海外投资时可转移的技术范围、派遣人员以及可共享的知识产权，国家对此进行严格管控^[6]。这表明中国正在完善技术泄露防范和战略技术保护的制度性措施，一方面应对美国的出口管制，另一方面加强自身的技术主权。此外，中国还发布了7项关于AI代理互联的国家标准，加速了本国AI生态系统的标准化和互操作性建设^[15]。技术标准的抢占不仅是技术问题，更是决定未来全球AI基础设施支配格局的政治行为。

经济结构

在经济层面，美国的出口管制内含着自我限制本国AI产业全球竞争力的结构性困境。在美国限制最高性能AI模型海外访问的同时，中国的开源模型却能不受限制地渗透全球市场。瑞士瑞银证券的分析显示，在全球企业对于非必要的高级闭源模型任务上，正明显转向使用阿里巴巴的Qwen系列等成本效益高的中国开源模型^[10]。这意味着美国的管制措施可能适得其反，促进了中国AI模型的全球市场份额扩张。

中国的AI投资规模也是理解经济结构的重要变量。中国正推进一项雄心勃勃的计划，将在未来五年内投入约2万亿元人民币（约合2950亿美元）用于AI数据中心基础设施建设^[17]，这已超越了单纯的企业投资，而是国家层面的战略基础设施建设。如此大规模的投资，与中国寻求在AI计算基础设施上实现自立，并逐步降低对美国半导体出口管制的依赖的长期战略相吻合。事实上，英伟达AI服务器在中国需求爆炸式增长，导致走私行为在整个供应链中蔓延^[13]，这表明出口管制并未抑制中国获取技术的欲望，反而可能催生地下经济，产生负面效应。

安全结构

在安全层面，该议题的核心在于AI的军事应用潜力及其不对称应对结构。中国人民解放军战略支援部队的AI创新活动是美国安全界重点分析的对象，AI正迅速成为网络战、电子战、情报战、自主武器系统等军事作战的核心要素。中国基于AI的网络安全能力也在快速提升，有评估认为这正在侵蚀美国的网络优势^[11]。在这种安全环境下，美国的出口管制作为短期威胁阻断手段具有一定意义，但考虑到中国自主研发能力的提升速度，其效果注定会随着时间推移而迅速减弱，这是一种结构性局限。

6G无线基础设施竞争也构成了AI安全结构的重要层面。美国国土安全部前副部长保罗·罗森茨维格警告称，如果美国在6G频谱分配上落后于中国，移动AI竞争力将严重削弱^[14]，这表明AI霸权竞争已从模型开发和半导体扩展到无线基础设施。中国正通过长期规划和系统性投资在6G领域建立早期优势，这预示着AI与通信基础设施的融合将成为未来军事力量的核心基础^[14]。

3. 历史先例与类似案例比较

冷战时期 کۆคอม (CoCom) 的教训

美国的AI出口管制在结构上与冷战时期针对苏联的技术出口管制体系 کۆคอม (CoCom, Coordinating Committee for Multilateral Export Controls) 有相似之处。 کۆคอม成立于1949年，是一个多边体系，西方盟国共同管制向苏联及东方集团出口战略技术。 کۆคอม的核心教训有两个。第一，出口管制的有效性在没有盟国共同参与的情况下根本上是有限的。即使美国单方面禁止某项技术出口，如果盟国出口同项技术，管制效果也会大打折扣。在当前AI出口管制的背景下，日本的Sakamana AI推出了可与Mythos媲美的模型Fugu^[12]，这再次印证了这一教训，即盟国企业正在美国管制范围之外开发类似能力。第二， کۆคอม未能完全遏制苏联自主技术开发，反而促使苏联在某些技术领域加强了自主能力。这与当前美国AI管制措施可能产生中国自主开发加速的悖论性结果的分析完全一致。

半导体出口管制的先例：日本半导体产业案例

1980年代美国对日本半导体产业的施压以及1987年的东芝事件提供了另一个类似先例。东芝非法向苏联出口可用于军事的精密机床事件暴露了通过盟国企业泄露技术的脆弱性，并导致了出口管制体系的加强。然而，该案例也同时表明，出口管制可能导致盟友关系紧张，并加强被管制国的自主开发动机。在当前AI出口管制的背景下，印度在面临美国AI出口管制措施导致无法访问Anthropic模型后，重新认识到加强本国AI主权的需求^[7]，这暗示了这一历史模式正在重演。

与核技术防扩散体系的比较

核不扩散条约 (NPT) 和核供应国集团 (NSG) 是控制双重用途技术扩散的另一个历史先例。核不扩散体系通过建立国际协议和核查机制来阻止技术被军事用途化，这与AI出口管制有着相似的目的。然而，核技术与AI技术之间存在根本差异。核技术需要高度专业化的物理基础设施和稀有材料，而AI技术作为数字信息，其复制和传播本质上是容易的。这种差异意味着将核不扩散方式的管制应用于AI必然存在结构性局限。卡内基基金会提出建立自由世界AI计算联盟的必要性，可以被解读为认识到这些局限并试图通过多边途径提高管制实效的尝试。

互联网治理分裂的先例

2010年代以来围绕互联网治理的中美冲突，作为AI标准竞争的先例具有重要的启示意义。正如中国以“网络主权”为由，朝着将本国互联网生态系统与全球标准分离的方向发展一样，在AI领域，中国也在朝着建立独立的国家标准和AI代理互联体系的方向迈进^[15]。这增加了AI生态系统像互联网一样分裂为美国主导的全球标准体系和中国主导的独立标准体系的可能性，在这种情况下，出口管制的有效性将进一步减弱。

4. 议题发展中的关键变量

变量1：开源AI模型的扩散速度

未来议题发展中最具决定性的变量之一是开源AI模型性能提升的速度。目前，ChatGPT在全球AI助手市场的份额首次跌破50%^[4]，大型模型市场正迅速从单一巨头垄断转向多方竞争格局。中国开源模型的性能追赶美国顶级闭源模型的速度越快，美国的出口管制就越失去实际意义。特别是，如果全球企业为降低成本而转向中国开源模型的趋势加速^[10]，美国的管制措施可能只会削弱本国AI企业的全球市场地位。

变量2：盟国的AI政策一致性

美国的出口管制要想有效，核心盟国的政策一致性是必不可少的。然而，目前加拿大、法国等西方国家已宣布建立自主AI能力^[4]，印度在面临美国管制措施导致访问受限后，正在寻求加强本国AI主权^[7]。在AI冷战中提出不结盟运动的必要性^[8]表明，全球AI治理可能不会趋同于美国主导的单一体系。卡内基基金会提出的自由世界AI计算联盟能否真正具体化，以及在此过程中如何协调盟国的利益，将成为关键变量。

变量 3：中国半导体自给自足能力获取速度

美国出口管制的有效性最终取决于中国何时能够获得先进半导体自主生产能力。目前，中国甚至动用走私来获取英伟达AI服务器^[13]，这表明其对半导体的依赖度仍然很高。然而，如果中国在投资2万亿元人民币建设AI数据中心^[17]的同时持续努力实现半导体自主化，美国的硬件出口管制将随着时间的推移而失效。这一变量是决定出口管制“有效期”的关键因素。

变量4：AI军事化的速度和透明度

中国人民解放军AI军事化的速度及其透明度水平也是议题发展的重要变量。随着AI在军事领域的应用加速，其真实面貌日益清晰，美国及其盟友加强出口管制的压力将增大。反之，如果AI军事化的真实面貌模糊不清或被证明是夸大的，出口管制的正当性基础将减弱，产业界的反对声音将增大。这一变量决定了出口管制政策的政治可持续性。

变量5：全球AI标准竞争的结局

最后，围绕AI技术标准的竞争结局是一个重要变量。如果中国率先建立AI代理国家标准^[15]并成功将其推广为国际标准，美国的出口管制将因标准体系本身的分裂而进一步削弱其有效性。反之，如果美国与盟国共同抢占AI技术标准和治理体系的先机，出口管制与标准设定的协同效应将可能实现更有效的技术霸权维持。这一标准竞争的结局将成为决定未来十年全球AI生态系统格局的最重要结构性变量。

3阶段：情景分析

美国AI模型出口管制加强与中国AI军事化应对：情景分析

序论：情景分析的前提

当前中美AI技术竞争呈现出出口管制有效性、中国自主开发能力、盟国合作一致性这三个核心变量相互作用的复杂系统结构。美国的AI出口管制能否实质性地遏制中国军事AI的应用，还是反而加速中国自主化，目前仍是一个悬而未决的问题。以下将系统梳理这些不确定性，分别提出乐观、基本和悲观情景，并分析各情景对全球经济及产业的连锁效应。各情景的概率估计基于当前可获得的公开信息和结构性分析，并假定其可能随着事态发展而动态变化。

1. 乐观情景（估计概率：15~20%）

发展方向

乐观情景设想，即美国及早认识到临时性出口管制的局限性，并通过与盟友合作，构建结构性、协调一致的人工智能治理体系。具体而言，设想美国将卡内基基金会提出的“自由阵营人工智能计算联盟”构想实质性制度化，形成一个民主盟友共同采纳出口管制标准和人工智能安全标准的、多边性的框架。在此过程中，美国超越行政命令层面的零散措施，制定具有立法基础的中长期人工智能战略，并对人工智能模型的风险进行精密分类，建立严格管制高风险军事转用能力、同时允许对商业应用采取灵活措施的差别化监管体系^[2]。与此同时，日本、韩国、欧盟等核心盟友在半导体供应链和人工智能模型准入标准上采取与美国协调一致的立场，从而实质性地阻断中国通过迂回途径获取尖端人工智能能力的路径。

在此情景下，由于技术瓶颈，中国AI军事化的速度将显著放缓。高性能AI训练所必需的先进半导体走私渠道，因英伟达加强供应链监控和盟国合作执行而被有效切断^[13]，中国人民解放军战略支援部队的AI创新活动将面临计算资源不足的物理制约。此外，中国自主开发的AI模型在缩小性能差距方面也显示出局限性，美国的技术优势将在军事和安全领域得以维持。

乐观情景的影响

如果此情景得以实现，美国AI产业将在短期承担监管负担的同时，长期巩固其作为全球AI标准制定者的地位并从中获益。随着盟国被纳入美国主导的AI治理体系，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind等美国AI企业将能够利用整个民主阵营作为事实上的国内市场。相反，中国AI企业将面临进入全球市场的结构性劣势，这可能导致中国AI产业生态系统在国内市场孤立化。然而，此情景实现的可能性之所以被低估，是因为美国国内产业界与政府之间的利益冲突、盟国之间不同的经济利益以及AI技术的本质扩散性这三个结构性障碍仍然很高^[1]^[3]。

2. 基本情景（估计概率：50~55%）

发展方向

基本情景的发展方向是，美国的出口管制保持目前的临时性特征并逐步加强，但其有效性仍停留在有限的水平。美国政府将持续增加诸如禁止非美国人访问Anthropic的Fable 5、Mythos 5等个别措施，并朝着规范自愿模型公开标准的方向发展^[2]^[7]，但这些措施仍无法摆脱在行政命令层面运作的结构性局限，缺乏立法基础。与盟国的合作将取得部分进展，但正如半导体出口管制所示，由于各国经济利益的差异，无法实现完全的一致性。

在此情景下，中国将采取持续加强自主AI开发能力的路径来应对美国的管制措施。Z.ai、360等中国企业将接连推出性能接近美国前沿模型的产品^[9]^[12]，中国政府将通过推进2万亿元人民币（约合2950亿美元）的AI数据中心建设计划来推动计算基础设施的自主化^[17]。中国还发布了7个关于AI代理互操作性的国家标准，并加速推进本国主导的AI生态系统标准化^[15]。半导体走私问题将持续存在，美国加强供应链监控与中国规避策略之间的猫鼠游戏将反复上演^[13]。

在此过程中，最值得关注的悖论是，美国的出口管制反而为中国AI企业提供了竞争优势。当美国企业受制于政府监管时，中国的开源模型可以毫无限制地进入全球市场^[9]，而具有成本竞争力的中国模型正在蚕食美国企业的市场份额。事实上，ChatGPT在全球AI助手市场的份额首次跌破50%的数据就充分说明了这一趋势^[4]。与此同时，根据UBS的分析，企业转向成本更低的中国开源模型的趋势日益明显^[10]，这对美国AI企业的盈利能力也构成了结构性压力。

基本情景的影响

在基本情景下，全球AI产业将朝着实际上分裂为两个并行生态系统的方向发展。美国主导的闭源高性能模型生态系统与中国主导的开源低成本模型生态系统将并存，各国企业和政府将被迫在这两个生态系统之间做出战略选择。特别是，全球南方国家可能更倾向于选择中国模型，因为其成本可及性和技术主权^[16]，这可能导致中国在长期AI标准竞争中影响力扩大。印度等国家在面临美国AI企业访问限制后，将更加深刻地认识到构建自主主权AI能力的需求^[7]。在此情景下，韩国、日本等美国盟国的企业将在依赖美国技术生态系统但又要维持中国市场准入的双重压力下，战略不确定性将增大。

3. 悲观情景（估计概率：25~30%）

发展方向

悲观情景的发展方向是，美国的临时性出口管制未能遏制中国的AI军事化，反而损害了美国自身的AI产业竞争力。此情景的核心机制是，美国政府加强对AI企业的监管，从而减缓了创新速度^[3]，而中国则在不受限制的情况下加速AI的开发和部署，形成不对称的格局。正如法国媒体所指出的，当美国用监管束缚住其AI巨头时，北京、上海、深圳的中国AI企业可能会乐见其成并扩大竞争优势^[3]。

在此情景下，中国AI军事化将比预期更快地推进。中国人民解放军战略支援部队在利用AI进行网络攻击自动化、信息战、自主武器系统开发方面将取得实质性能力提升，美国的网络安全优势将逐渐被侵蚀^[11]。特别是，中国AI模型在软件漏洞检测方面取得了接近Anthropic的Mythos的性能，这一研究结果支持了此情景的现实性^[11]。半导体走私问题也将扩散到无法控制的程度，在阿里巴巴、腾讯等中国企业不惜一切代价的意愿下，走私渠道将遍及整个供应链^[13]。

在6G无线基础设施竞争中，中国也将获得先发优势，从而在美国的AI与无线基础设施结合这一新战线上加剧战略焦虑^[14]。正如美国前国土安全部副部长所警告的，中国早期获得6G频谱可能从根本上削弱美国在移动AI竞争中的能力^[14]，这将导致AI军事化的物理基础设施基础朝着有利于中国的方式重塑。更糟糕的是，加拿大、法国等盟国对美国的AI出口管制表示反对，并着手建立自主AI能力^[4]，导致美国主导的AI联盟格局出现分裂。

在悲观情景下，另一个核心风险因素是，AI技术竞争呈现“AI冷战”的性质，而非盟国寻求独立的第三条道路^[8]。全球南方国家拒绝完全纳入任何一个中美AI阵营，将导致AI治理的碎片化加剧，并可能导致国际AI安全标准的制定实际上变得不可能。正如联合国独立国际科学家小组的AI预备报告所指出的，全球南方与全球北方之间的AI利益分配不平衡加剧^[16]，AI技术作为地缘政治冲突的新断层线的结构将固化。

悲观情景的影响

在悲观情景下，对全球经济和产业的影响将是多层次和广泛的。首先，美国AI产业将因监管负担和市场分割的双重压力而导致全球竞争力受到结构性削弱。OpenAI的ChatGPT份额跌破50%的现象^[4]可能不是暂时调整，而是结构性下降的起点，中国开源模型将以成本竞争力为优势，加速蚕食企业市场^[10]。英伟达等半导体企业将面临出口管制导致中国市场准入受限和走私问题带来的品牌风险的双重困境^[13]。

在安全方面，中国AI网络能力成为对美国数字基础设施的实质性威胁的可能性增加^[11]。这不仅限于军事威胁，还可能扩散到金融系统、能源基础设施、供应链管理等整个民用经济领域的脆弱性。韩国、日本、台湾等美国盟国企业将因中美技术脱钩加剧而面临供应链重组和市场准入限制的双重冲击，特别是在AI半导体和AI服务器领域，全球供应链的结构性重组将不可避免。

4. 各情景对全球经济·产业的影响分析

AI半导体及硬件产业

在所有三种情景下，AI半导体产业都将处于地缘政治风险的最前沿。在乐观情景下，随着通过盟国合作实现的供应链重组，台积电、三星电子、SK海力士等盟国半导体企业将作为美国主导生态系统的核心供应商获得稳定的需求。在基本情景下，英伟达对中国市场的准入受到部分限制，而华为的Ascend系列等中国自主AI半导体将继续蚕食中国国内市场。在悲观情景下，走私问题将扩散到无法控制的程度^[13]，全球AI半导体供应链的可靠性将整体受损，产业结构将朝着各国更加集中于本国半导体生产能力的方向重组。

AI软件及模型开发产业

在AI模型开发产业中，各情景影响的分水岭取决于开源与闭源模型竞争格局如何发展。在乐观情景下，美国主导的高性能闭源模型将在安全·军事领域保持溢价，从而保护Anthropic、OpenAI等的盈利能力。在基本情景下，中国开源模型将以成本竞争力为优势，在中国企业市场蚕食美国企业的市场份额^[10]，美国AI企业将不可避免地战略性地专注于高附加值专业市场。在悲观情景下，美国AI企业将因监管负担和市场分割的双重压力而导致创新速度减缓^[3]，而中国AI企业将不受限制地进入全球市场，技术差距被逆转的风险将成为现实。

网络安全产业

网络安全产业处于AI军事化的直接影响范围，威胁环境将根据情景而显著变化。在基本和悲观情景下，中国AI模型在软件漏洞检测能力上的提升^[11]将加速网络攻击的自动化和复杂化，这将从结构上增加全球企业对网络安全投资的需求。特别是金融、能源、国防等核心基础设施领域的企业，将面临构建防御性AI能力以应对AI驱动的网络威胁的巨大投资压力。从这个角度来看，网络安全产业可能成为AI技术竞争加剧的悖论性受益者。

新兴国家及全球南方经济

新��国家和全球南方国家受到的影响在不同情景下差异最为明显。在乐观情景下，美国主导的AI治理体系可以设计成在一定程度上保障新��国家对AI的访问，但在基本和悲观情景下，新��国家将更加依赖成本高昂的中国AI模型，形成一种结构性依赖^[16]。这虽然在短期内降低了新��国家使用AI的成本，但长期来看，却蕴含着对中国AI生态系统在技术上的依赖和数据主权被侵犯的结构性风险。随着AI技术被视为战略基础设施的趋势^[20]，新��国家将在构建自身主权AI能力与外部依赖之间面临日益尖锐的困境^[7]。

结论：情景分析的战略启示

综合三种情景分析，即使在目前看来最有可能发生的基本情景下，美国的AI出口管制也存在结构性局限，难以完全实现其预期目标。AI技术的内在扩散性、中国自主研发能力的提升以及盟友利益的分化相互交织，使得出口管制更可能成为暂时调整技术竞争速度的有限工具，而非遏制中国AI军事化的有效手段。这一分析与PIIE所警告的、临时性的AI模型管控措施反而可能使中国受益的担忧不谋而合。在此不确定性下，企业迫切需要建立一个能够跨越多种情景保持韧性的灵活战略组合，而非过度依赖某一特定情景的战略。

第四阶段：对策分析

应对美国加强AI模型出口管制和中国AI军事化：对策分析

序言：对策分析的框架

在美国加强人工智能（AI）出口管制和中国加速AI军事化的双重压力下，相关行为者面临着根据自身利益和能力选择不同应对路径的局面。先前情景分析得出的乐观、基本和悲观三种路径，超越了单纯的未来预测框架，能够作为规定各行为者在何种条件下应做出何种选择的战略态势图。下文将围绕美国政府、盟国政府和全球企业这三个层级的行为者，提出各情景下的应对选项，并系统评估各选项的优缺点和可行性。分析的重点并非单纯的回避风险，而是置于高度不确定的环境中，最大化战略灵活性的方向。

1. 乐观情景下的对策

提出应对选项

乐观情景，即美国通过与盟国的合作建立结构性和一致性的人工智能治理体系的路径得以实现时，各个行为者可选择的应对选项相对明确。在美国政府层面，卡内基基金会提出的“自由阵营人工智能计算联盟”构想的制度化成为核心应对选项。这包括将行政命令层面的零散措施转变为具有立法基础的中长期人工智能战略，精细分类人工智能模型的风险程度，对高风险军事专用能力实施严格控制，而对商业应用则允许灵活的接入，从而引入差异化的监管体系^[2]。在盟国政府层面，积极融入美国主导的人工智能治理框架，同时以保护自身人工智能主权和产业利益为条件的参与策略成为有效选项。类似于印度推动的“主权人工智能”战略，在盟国体系内建立自主的人工智能能力的双重战略也符合这一点^[7]。在全球企业层面，主动顺应美国主导的人工智能标准体系成为民主阵营整体的事实标准，构建符合该标准的产品和服务组合的战略成为核心选项。

优缺点分析

此情景下的应对选项普遍具有长期稳定性和可预测性等优点。如果美国政府建立具有立法基础的一致性AI治理，企业将摆脱监管不确定性，制定长期投资计划，盟友则可在共同标准下深化技术合作。特别是差异化监管体系将为美国AI企业提供结构性优势，使其能够将整个民主阵营视为事实上的国内市场。然而，这些选项也同时包含显著的缺点和风险。要吸引盟友的自愿参与，美国需要投入大量外交资源，而各国在AI主权和产业利益上的敏感性可能会限制合作的范围和深度。加拿大和法国宣布加强AI自主能力，表明盟友不会无条件地纳入美国主导的框架^[4]。此外，实施差异化监管体系的前提是具备准确评估AI模型风险的技术和制度能力，而这是目前任何国家都未能充分具备的能力。

可行性及风险评估

乐观情景下的应对选项在可行性方面属于中等难度。美国国内政治两极分化以及行政与立法部门之间的立法合作缺失构成了结构性障碍，而协调盟友利益则需要大量时间和外交资源。核心风险在于此情景实现过程中产生的转型成本。在美��AI企业承担短期监管负担的同时，不受限制地进入全球市场的中国AI企业可能会扩大市场份额^[9]，这可能导致短期内侵蚀旨在实现长期技术优势的乐观情景基础，产生悖论。

优先应对措施

在乐观情景下，最高优先级的应对措施是尽早建立AI模型风险分类体系。这对于为差异化监管奠定技术基础至关重要，能够在最小化过度管制造成的产业损害的同时，实现安全目标。第二优先事项是制度化与盟友的AI治理合作渠道，这对于阻止中国通过单独接触盟友来分裂联盟的战略至关重要。

2. 基本情景下的对策

提出应对选项

基本情景设想了美国临时性的出口管制与中国自主研发加速并行，双方技术差距逐步缩小的结构性竞争状态持续存在的路径。在此情景下，美国政府的核心应对选项是加强现行出口管制体系的执行力，同时推行旨在弥补其局限性的并行战略。具体而言，包括加强对英伟达AI服务器供应链的监控以切断走私渠道^[13]，同时扩大对美国AI研究生态系统的公共投资以深化技术优势本身。鉴于中国正雄心勃勃地推进一项投资2万亿元人民币（约合2950亿美元）用于AI数据中心基础设施的计划^[17]，美国也应通过战略性投资于计算基础设施来维持差距，这是该选项的逻辑基础。

在盟友政府层面，在维持与美国的合作的同时，构建本国AI能力的独立基础，这种双重对冲战略成为现实的应对选项。日本东京的AI初创公司Sakana AI推出了自主AI模型Fugu，这表明盟友正朝着减少对美国模型依赖并增强自身能力的方向发展^[12]。在全球企业层面，在战略性利用中国开源AI模型的成本竞争力，同时在安全敏感领域维持美国模型，这种投资组合多元化战略是有效的。事实上，根据UBS的分析，企业已开始出现将非高性能封闭式模型所需的任务转向中国开源模型（如阿里巴巴的Qwen系列）的趋势^[10]。

优缺点分析

基本情景下的应对选项在现实可行性方面具有优势。加强供应链监控和提高执行力可在现有制度框架内推进，而双重对冲战略则为盟友在维持与美国关系的同时保护本国利益提供了灵活性。企业层面的投资组合多元化也具有同时实现成本效益和风险分散两个目标的优点。然而，这些选项的根本缺点在于它们仅仅管理而非解决结构性问题。切断走私渠道在技术上不可能完全实现，并且在减缓中国发展自身半导体技术方面也存在局限性。双重对冲战略存在削弱与美国同盟信任的风险，而企业投资组合的多元化则会因对中国AI模型的依赖性增加而暴露于安全风险的悖论。特别是，随着AI冷战的加剧，广泛使用中国开源模型的企业可能会面临更严格的监管^[8]。

可行性及风险评估

基本情景下的应对选项总体上可行性较高，但其可持续性受到质疑。加强供应链监控在短期内能有效遏制走私，但随着中国规避策略的日益复杂，执行成本将呈指数级增长。核心风险在于美国的出口管制可能产生加速中国自主研发的悖论效应，正如PIIE所警告的，临时性管控措施反而可能使中国受益的担忧在此情景下最为现实^[1]^[3]。此外，如果AI冷战加剧引发不结盟运动，导致全球南方国家寻求不偏向中美任何一方的第三条道路^[8]，那么美国主导的AI治理体系的普遍性本身就可能受到挑战。

优先应对措施

在基本情景下，最高优先级的应对措施是“双轨战略”，即精细化出口管制执行机制，同时扩大对美国AI研究生态系统的公共投资以深化技术优势本身。仅靠管制无法阻止中国的追赶，因此，美国保持技术领先者的地位从长远来看是更有效的威慑手段。在企业层面，建立明确区分AI模型用途和安全敏感性的内部治理体系，成为核心优先事项。

3. 悲观情景下的对策

提出应对选项

悲观情景假设美国的临时性出口管制加速中国的人工智能自立，导致盟国因反对美国的单边措施而追求独立的人工智能战略，从而加深分裂。在这一情景中，美国政府的应对选项大致分为两类。第一类是维持现行出口管制基调，同时进一步加强执行的“强硬持续”选项；第二类是承认出口管制的负面效应，转向以盟国合作为中心的多边接入的“战略修正”选项。前者短期内政治成本较低，但存在加剧结构性问题的风险；后者短期内则伴随对美国单边措施的信任损害，但从长远来看可以开启更可持续的路径。

在盟友政府层面，随着美国单方面AI出口管制措施给本国企业和研究人员带来的成本日益显现，对自主AI能力建设的政治压力也随之增加。加拿大和法国宣布加强AI自主能力，表明已开始朝着此方向发展^[4]，印度的主权AI战略也应在此背景下理解^[7]。在此情景下，盟友的核心应对选项是“战略自主化”，即在形式上维持与美国的合作，但实质上构建独立的AI生态系统。在全球企业层面，为应对AI冷战加剧导致全球单一市场分裂为美国阵营和中国阵营的局面，构建两个阵营各自独立的产品和服务体系的“双轨结构化”战略，成为不可避免的选择。

优缺点分析

悲观情景下的应对选项普遍面临高成本和有限效果的困境。“强硬持续”选项虽然短期内具有维持政治一致性的优点，但会产生加速中国AI自主化和加剧盟友离心力的结构性负面效应。事实上，美国在禁止访问Anthropic的Fable 5和Mythos 5后，中国初创公司Z.ai立即推出了性能相似的模型，这清晰地表明加强管制会提高中国自主研发的激励^[9]^[12]。“战略调整”选项虽然长期更有效，但伴随着短期内损害现有措施可信度和国内政治反对的成本。

盟友的“战略自主化”选项虽然能带来发展本国AI产业的积极效果，但存在与美国技术合作渠道弱化，从而容易受到中国分裂战略攻击的风险。全球企业的“双轨结构化”战略是维持市场准入的现实途径，但运营成本的急剧增加以及同时满足两个阵营的监管要求所带来的复杂性，构成了严重的负担。特别是，随着中国正朝着国家层面制定本国AI代理标准并构建互操作性生态系统的方向发展^[15]，企业将面临同时适应两个不同技术标准体系的双重负担。

可行性及风险评估

悲观情景下的应对选项在可行性方面具有最大的不确定性。“强硬持续”选项短期内可行，但随着结构性负面效应的累积，其可持续性将急剧下降。“战略调整”选项需要同时具备政治意愿和制度能力，而美国国内的政治环境是否允许尚不确定。盟友的“战略自主化”对于拥有充足财政能力和技术人才的国家来说是可行的，但对其他国家而言则难以成为现实选择。全球企业的“双轨结构化”对大型跨国公司而言是可行的，但对中小型企业而言则几乎不可能。核心风险在于，一旦悲观情景固化，扭转它将需要巨大的成本和时间，特别是AI技术标准的��裂一旦形成，将对全球技术生态系统产生长达数十年的结构性重塑^[20]。

优先应对措施

在悲观情景中，优先级最高的应对方案恰恰是为了防止该情景实现而采取的先发制人的措施，即尽早识别出口管制的负面效应，转向以盟国合作为中心的多边接入的“战略修正”。如果已经进入悲观情景，最小化损失的“损失限制”战略成为核心。具体而言，恢复与盟国的人工智能治理对话，为企业提供对监管环境变化的充分可预测性成为首要任务。在企业层面，构建在任何情景下都能生存的“情景中立”投资组合，即避免对特定技术阵营的过度依赖，同时内化核心能力的战略成为最现实的优先事项。

4. 综合评估：贯穿各情景的战略原则

综合对三种情景下对策的分析，可以得出几个贯穿各情景的战略原则。第一，在任何情景下，仅靠出口管制都难以实质性遏制中国AI能力的发展，这一结构性局限性在所有情景中都得到确认。美国管制措施的加强越是刺激中国自主研发的动力，这种悖论在三种情景下都发挥作用，这表明出口管制应作为补充手段而非独立战略^[1]^[3]。第二，盟友合作的一致性是决定美国AI战略实效的关键变量，这一点在所有情景中都得到确认。除非盟友共享美国的出口管制标准，否则中国可以利用盟友作为绕行路径，这从根本上限制了管制的实效。第三，企业必须认识到，无论哪种情景发生，确保AI技术环境的快速变化具有战略灵活性是最重要的任务。过度优化于某一特定情景的战略将带来巨大的转型成本，因此，通过内化核心能力和投资组合多元化来确保“稳健性”是所有情景下普遍有效的战略原则^[5]^[20]。

第五阶段：最终推荐对策

应对美国加强AI模型出口管制和中国AI军事化：最终推荐对策

1. 综合判断及推荐对策

对当前形势的综合判断

综合前述议题情况分析、深度分析、情景分析和对策分析，可以得出结论：当前中美AI技术竞争处于一种复杂的结构中，任何单一行为体的单独战略都难以实现最优结果。美国的出口管制是安全需求与产业政治动机混杂的临时性措施的累积，导致政策的一致性和实效性同时受损。Anthropic的Fable 5和Mythos 5模型禁止非美籍人士访问的措施实施后不久，中国初创公司Z.ai便推出了性能相似且不受任何限制的模型^[9]，这象征性地表明，现行出口管制体系未能实质性遏制中国AI能力的发展，反而削弱了美国企业的全球竞争力，产生了悖论效应。中国网络安全公司360发布的号称可与Mythos媲美的“图灵��”^[12]也应在此背景下解读。

在此情况下，最有可能发生的情景是基本情景，即美国的出口管制保持部分实效，同时中国自主研发并行加速，形成一种分割竞争的格局。在这种格局下，任何单一应对战略都无法同时消除所有风险，因此，要求各行为体以灵活性和适应性为核心原则，采取组合型应对战略。AI已不再仅仅是软件，而是被视为战略基础设施^[20]。以此为出发点，各行为体应均衡追求技术优势维持、供应链韧性保障和盟友合作深化这三个支点。

核心推荐对策

基于综合判断，本报告向三个层面的行为者分别推荐差异化的核心应对方案。首先，对于美国政府，建议其摆脱临时性模型的应对，建立基于风险的差异化监管体系，并将其与盟国的多边人工智能治理框架相结合的战略转型。其次，对于盟国政府，建议其不仅被动融入美国的出口管制体系，而是积极构建自身的人工智能主权能力，并主导参与卡内基基金会提出的自由阵营人工智能计算联盟构想的双重战略^[7]。最后，对于全球企业，建议其接受地缘政治分裂为不可逆的结构性变化，通过供应链多元化和技术投资组合重组，构建在任何情景下均可运作的韧性商业模型。

2. 短期/中期/长期执行计划

短期执行计划（0-6个月）：最小化风险暴露与即时适应

短期内最紧迫的任务是最小化当前出口管制措施不确定性所带来的运营风险。美国政府应正视Anthropic模型访问禁令造成的市场空白正被中国企业迅速填补的现实^[9]^[12]，并迅速明确现行措施的范围和标准。具体而言，应尽快建立AI模型风险等级分类体系，将军事用途高风险能力、双重用途中风险能力和商业低风险能力区分开来，并公布各等级适用的访问控制标准，使企业和盟友能在可预测的环境中做出决策^[2]。

盟友政府应在短期内迅速评估美国出口管制措施对其本国企业和研究机构的影响，并启动外交沟通渠道以最小化损害。对于像印度这样，美国AI模型访问限制直接影响其AI主权战略的国家^[7]，应立即通过与美国的双边协商，确立作为可信赖伙伴的地位并谈判访问例外条款。同时，应密切监测中国低成本开源模型（如阿里巴巴的千问系列）在中国企业中迅速普及，成为美国模型的替代品^[10]的现象，并评估其对供应链依赖和数据安全的影响。

全球企业应在短期内对当前使用的AI模型和服务的地缘政治风险暴露程度进行内部审计。特别是要识别依赖美国政府出口管制措施所涉模型的业务领域，并提前准备替代选项，进行应急规划。此外，鉴于AI服务器供应链中走私问题日益突出^[13]，检查本公司供应链是否存在卷入制裁违规的可能，并加强合规体系建设，也应纳入短期任务。}]}```json json```json{

中期执行计划（6个月至2年）：结构性调整与战略定位

中期来看，需要超越短期风险管理，进行结构性调整以适应不断变化的技术格局。美国政府应致力于将行政命令层面的零散措施，转化为具有立法基础的中长期人工智能战略。在此过程中，应实质性地落实卡内基基金会提出的自由世界人工智能计算联盟构想，建立一个多边框架，使民主盟友能够采纳共同的出口管制标准和人工智能安全标准。鉴于中国已发布七国人工智能代理互联标准，并正在推动以自身为中心的人工智能生态系统标准化^[15]，如果美国不与盟友一起率先建立替代性标准体系，将面临在技术标准竞争中失去主导权的风险。

中期内，盟友政府应大力投资于本国人工智能主权能力的建设。正如加拿大和法国已宣布要确保人工智能自主能力^[4]一样，中期目标应是制定一项战略，摆脱对美国模式的过度依赖，转而建立本国或盟友基础的人工智能基础设施。这并非放弃与美国的合作，而是提高谈判能力并降低对单一供应商依赖性的一种战略对冲。特别是考虑到已有警告称，中国正在6G频谱分配等与人工智能竞争力直接相关的基础设施领域取得先发优势^[14]，盟友应尽快制定该领域的投资计划。

全球企业在中期应实施人工智能供应链的地理多元化。在日益加剧的美中技术脱钩的背景下，完全依赖单一技术生态系统的商业模式可持续性较低。因此，企业应建立并行使用美国基础模型和欧洲或盟友基础模型的双重供应链体系，并构建一种结构，以减轻特定地区监管变化对整体业务的影响。同时，应内化人工智能相关的合规能力，建立能够快速响应出口管制规定变化的组织能力。

长期执行计划（2年以上）：在新技术秩序下确保可持续竞争力

长期来看，核心目标是建立一种结构，无论当前的美中人工智能竞争如何稳定下来，都能在此过程中保持可持续竞争力。美国政府应将重心更多地放在加强自身的人工智能创新能力上，而不是过度依赖出口管制这一防御性手段，以维持长期的人工智能技术优势。鉴于中国正计划投资2万亿元人民币（约合2950亿美元）用于人工智能数据中心基础设施^[17]，美国也应通过公共-私营部门的合作投资，以相当的规模加强计算基础设施和人工智能人才生态系统。仅靠出口管制无法永久阻止中国的追赶，最终，创新速度的优势将成为技术霸权的关键决定因素^[5]，这一点应作为长期战略的出发点。

长期来看，盟友政府应将人工智能冷战中的“不结盟运动”作为一种战略选择。如果美中人工智能竞争固化为一种迫使包括全球南方国家在内的广泛行为体选择阵营的结构，那么，中小国家在不完全依附任何一方的情况下最大化自身利益的战略自主性，将成为一项重要的长期任务^[8]。为此，本国的人工智能主权能力需要达到一定水平以上，这为长期投资提供了正当性。

全球企业应制定一项战略，主动适应人工智能技术本身的发展方向。人工智能模型的性能差距正在迅速缩小^[9]^[11]，开源生态系统正作为封闭式模型的替代方案兴起，这些趋势从长远来看会削弱对特定模型进行垄断性依赖的经济合理性。因此，企业应长期构建能够灵活利用各种模型的技朧架构和组织能力，以减少对特定人工智能模型或供应商的依赖。

3. 监测指标与触发点

核心监测指标

在当前不确定的环境中，为了有效执行战略，必须建立一个系统的监测体系，以便及早发现环境变化并调整应对方向。将监测指标分为技术、政策和市场三类进行管理是有效的。

在技术指标方面，首先，中国人工智能模型的性能差距趋势最为重要。Z.ai、360、阿里巴巴等中国企业发布的模型与美国前沿模型之间的性能差距缩小速度，是判断出口管制有效性的关键尺度^[9]^[12]。其次，是中国获取人工智能训练用计算资源的情况。通过追踪先进半导体的走私查获数量和中国自主半导体开发的进展，可以评估硬件瓶颈是否构成实质性制约^[13]。第三，6G频谱分配和人工智能基础设施建设中美之间的差距变化，也应作为衡量长期技术优势的先行指标^[14]。

在政策指标方面，首先，美国人工智能出口管制措施的立法化及其范围是关键。如果仅停留在行政命令层面，政策的一致性和可预测性将保持较低水平；但如果通过国会立法实现制度化，政策的持续性和与盟友的协调性将提高^[2]。其次，是卡内基基金会提出的自由世界人工智能计算联盟的实质性进展。盟友是否采纳共同的出口管制标准，还是各自根据自身利益采取分散的应对方式，将决定多边人工智能治理的可行性。第三，是中国加强人工智能相关对外投资监管的趋势。随着中国国务院令第837号的生效，中国企业海外投资的技术转移受到国家更严格的管控^[6]，必须持续追踪该规定对中国人工智能企业的全球扩张战略产生的影响。

在市场指标方面，首先，以ChatGPT为代表的美国人工智能服务的全球市场份额变化至关重要。ChatGPT在全球人工智能助手市场份额首次跌破50%预示着竞争格局的根本性变化^[4]，这一趋势是否持续将成为衡量美国人工智能产业全球竞争力的晴雨表。其次，是中国开源模型在全球的采用率。阿里巴巴的“通义千问”系列等中国开源模型在中国企业中因成本节约目的而被采用的现象正在扩散^[10]，这一趋势发展到何种程度，将成为衡量出口管制实际效果的间接指标。

触发点与应对转换标准

触发点被定义为从当前基本情景转向乐观或悲观情景的关键事件。预示转向乐观情景的触发因素包括：第一，美国与主要盟友签署了包含共同人工智能出口管制标准的多边协定；第二，中国自主开发先进半导体遭遇技术瓶颈，导致人工智能训练能力出现实质性制约；第三，中国人工智能模型的性能提升速度显著放缓，与美国的差距再次拉大。

相反，预示转向悲观情景的触发因素包括：第一，中国人民解放军部署了人工智能驱动的自主武器系统，或发生了利用人工智能的大规模网络攻击；第二，美国的出口管制措施引发了盟友的反对，导致多边合作体系分裂；第三，中国人工智能企业在全球市场取代美国企业的速度超出了预期，导致美国的技术标准制定能力显著削弱。一旦发生这些触发事件，各行为体应立即启动预先准备的应急计划，转换应对战略。

4. 总结与结论

美国加强人工智能出口管制与中国应对人工智能军事化所带来的双重压力，不仅仅是技术竞争问题，更是新科技秩序形成过程中结构性转型的信号。美国当前的做法过度依赖于临时性的模型访问限制，未能有效遏制中国的自主研发，反而削弱了美国企业的全球竞争力，造成了悖论^[1]^[9]。为解决这一悖论，必须平衡推进出口管制的精细化、盟友合作的多边化以及本国创新能力的强化这三个方面。

从全球企业的角度来看，核心信息是必须将地缘政治分裂视为结构性变化而非暂时性混乱，并立即构建一个在任何情景下都能运作的、具有韧性的战略。人工智能供应链的多元化、合规能力的内化以及技术组合的灵活性，已不再是可选项，而是生存的必要条件。中国开源模型因成本节约而在美国企业中被采用的现实^[10]，表明技术的地缘政治边界正随着市场逻辑不断被重新塑造，这与政策制定者的意图无关。

最终，这场竞争的胜负将取决于谁能更快地学习、创新和适应，而不是谁能更有效地阻止对方的技术获取^[5]。出口管制可以争取时间，但如果将这些时间用于加强创新能力，则会失去战略意义。这正是美国及其盟友，以及身处这场竞争漩涡中的所有全球企业所面临的最根本的战略挑战。