美中AI霸权竞争与中等国家的基础设施依赖风险：对冲战略的条件与局限

摘要

随着AI竞争的轴心从模型性能转向确保数据中心、半导体、电力等基础设施，欧盟、英国、加拿大、日本、澳大利亚等中等国家以及巴西、印度等发展中国家对美技术依赖被重新审视为安全脆弱性。美国凭借在数据中心拥有数量（5427个）和累计民间AI投资（3352亿美元）方面的绝对优势，通过“硅基和平”（Pax Silica）构想，要求盟国做出事实上的阵营选择，而中国则并行推进以WAICO为首的自主生态系统建设和在G20舞台上的合作论述。卡内基国际和平基金会提出的“计算联盟”（Compute Coalition）构想，虽可成为中等国家通过多边方式确保规模经济的替代方案，但在执行阶段却存在最终被重新纳入美国技术标准的结构性风险。即使定于9月举行的美中AI安全对话得以实现，也极有可能仅限于风险管理层面的有限协商，未来局势最有可能的走向是，在仅限于安全相关品类的选择性脱钩中，中等国家在不全面加入阵营的情况下持续进行对冲（概率50-55%）。韩国有必要考虑这一趋势，探讨通过G20等多边渠道参与规范制定，并同时推行半导体和云服务采购多元化的战略。

I. 议题现状分析

中等国家在美中AI霸权竞争中的战略应对探索：议题现状分析

1. 议题背景及经过

AI竞争的重心已从模型性能竞争转向基础设施确保竞争。数据中心、半导体和电力供应能力已成为决定国家间AI能力差距的关键变量[11]。美国运营着5427个数据中心，这一数字是其他任何国家的10倍以上[11]。从2013年到2023年，美国的民间AI投资额达到3352亿美元，而中国的规模则显著低于此[11]。卡内基国际和平基金会（Carnegie Endowment for International Peace）分析认为，正是这种投资差距导致了美国在数据中心基础设施方面的主导优势。

在这种结构性差距中，中等国家的处境成为一个问题。欧盟成员国、英国、加拿大、日本、澳大利亚等在半导体、云服务和尖端AI模型方面，大部分依赖于美国的大型科技公司。巴西、印度等主要发展中国家在核心领域的对外依赖度也很高。在美中技术冲突加剧的背景下，这些国家开始寻求旨在缓解本国脆弱性的政策[12]。塞浦路斯媒体《塞浦路斯邮报》（Cyprus Mail）在“全球经济日益被地缘政治所塑造”这一大趋势下报道此事，并指出中等国家和发展中国家正在制定针对核心领域依赖所产生的脆弱性的政策[12]。安永（EY）的地缘政治分析同样指出，随着新冠疫情暴露出的供应链脆弱性与美中地缘政治紧张局势相结合，产业政策已从各国经济战略的边缘地带转移到了中心位置[8]。

2. 当前状况

卡内基国际和平基金会在其2026年6月的报告中，提出了构建“自由世界”AI基础设施联盟，即所谓的“计算联盟”（Compute Coalition）的构想。该报告警告称，AI基础设施将决定未来的世界权力平衡，留给民主阵营的时间已经不多[2]。德国罗兰贝格（Roland Berger）公司的数据中心产业分析也持有类似的问题意识。报告指出，AI革命正在重塑全球数据中心基础设施，而欧洲在这场竞争中正被拉开差距[4]。从欧洲的立场来看，其面临着双重压力：既要降低对美国云服务和半导体供应链的依赖，又要避免被纳入中国式的替代方案。

与此同时，美中两国层面的动向也在并行发展。中国科学技术部部长阴和俊在G20创新部长会议上，呼吁围绕AI展开国际合作而非竞争。这是在习近平与特朗普举行首脑会谈前夕发表的言论[1]。与此相反，美国则在G20推动“AI监管最小化”原则，即所谓的“卡罗来纳原则”（Carolina Principles）。其内容是，新规制只应在出现“前所未有之事”时才被引入[14]。《日本经济新闻》报道称，尽管存在这些矛盾，美中两国仍在权衡是否在特朗普与习近平的首脑会谈中讨论AI“护栏”问题。报道指出，尽管硅谷相关人士提出了合作构想，但怀疑论依然存在[9]。新加坡《商业时报》（Business Times）报道称，美中两国正准备在9月中旬举行AI安全对话。这场由美国财政部长斯科特·贝森特（Scott Bessent）率领美方代表团的对话，将是特朗普第二任期上台后首次专门讨论AI问题的正式双边协商[17]。

3. 主要行为体及立场

美国正维持其利用AI基础设施优势作为杠杆，要求盟国做出事实上的阵营选择的基调。同时，在G20舞台上，为了维护本国AI产业的自主性，美国主张将国际监管最小化[14]。这是一种在多边舞台上要求“监管最小化”与要求盟国进行基础设施捆绑并行的双重战略。

中国为应对美国的监管控制攻势，正构建以“开放与合作”为核心的替代性论述。阴和俊在G20的发言以及《环球时报》（Global Times）引用的中国专家评论都属于同一脉络。其观点是，美国的关税战略已陷入困境，而AI热潮恰恰要求全球合作而非对抗[18]。这可以被解读为一种旨在对抗美国对华技术管制、稀释将中国排除在外的框架的对外叙事战略。

欧盟、英国、加拿大、日本、澳大利亚等中等国家正在对美国基础设施的过度依赖和被纳入中国阵营之间，探索一条独立自主的路线。卡内基的“计算联盟”构想，是试图将这些国家捆绑成一个基础设施联盟，以巩固以美国为中心的“自由世界”阵营[2]。然而，该构想能否进入实际执行阶段，将取决于各国的财政能力及其对美国的谈判能力。就欧洲而言，正如罗兰贝格的分析所指出的，其数据中心差距已经结构化，因此加入该联盟可能更多地是为了确保对美国基础设施的有条件访问权，而非实现真正的自立[4]。

巴西、印度等发展中国家与发达中等国家有着不同的考量。印度正在并行推进利用本国数字基础设施的自主AI应用模式，例如准备基于UPI的AI代理支付框架[16]。这可以被视为一条既不全面加入美中任何一阵营，同时又致力于提升本国平台竞争力的实用主义路线。

4. 核心争议点

第一个争议点是“计算联盟”构想的实效性。如果该基础设施联盟最终演变为由美国主导的阵营重组，参与国将承担事实上一同制衡中国的负担。EAI的自主分析曾指出，考虑到欧洲的怀疑态度和中国WAICO框架的不完整性，最有可能出现的情况（概率为55-60%）是持续进行仅限于安全相关品类的选择性脱钩，而非阵营的全面固化[11]。

第二个争议点是规范竞争。在美国的“监管最小化”路线与中国的“合作开放”论述在国际舞台上竞争的背景下，中等国家正面临着必须决定加入哪一方规范框架的局面。值得关注的是，G20这一多边渠道正在成为这场竞争的主要舞台[1][14]。

第三个争议点是基础设施差距是否会固化。人们正在提出一个问题：纳米（半导体微缩工艺）和吉瓦（电力及数据中心容量）中，哪一个才是AI竞争的决定性变量？[5]如果后者变得更为重要，那么电力基础设施和资本实力不足的中等国家及发展中国家的谈判能力可能会被进一步削弱。

II. 议题深度分析

中等国家在美中AI霸权竞争中的战略应对探索：议题深度分析

1. 根本原因分析

中等国家面临AI基础设施依赖问题的根本原因在于规模经济。训练和推理AI模型所需的计算资源，其结构是初始投资规模必须超过一个临界值才能实现盈利。从2013年到2023年，美国私营部门的AI累计投资额达到3352亿美元[11]，而中国的规模则显著低于此[11]。这种差距直接反映在数据中心的拥有数量上。美国运营着5427个数据中心，其他任何国家的数量都不到其十分之一[11]。欧盟、英国、加拿大、日本、澳大利亚等中等国家无法以单个国家的身份参与这种规模的竞争。因为无论是在国家层面的财政能力还是在动员民间资本的能力上，它们都远不及美国的大型科技公司。

在此之上，叠加了第二个原因，即半导体制造工艺的地理集中。最尖端的逻辑半导体生产实际上依赖于台湾台积电（TSMC）这一家公司。AI加速器的设计则由英伟达（Nvidia）等少数美国企业寡头垄断。《外交家》（The Diplomat）杂志的分析指出，AI竞争的决胜点正从纳米（半导体微缩工艺）转向吉瓦（电力供应能力）[5]。这意味着，中等国家不仅在半导体领域存在差距，在运营数据中心所需的电力基础设施方面也处于结构性劣势。在云服务层面，亚马逊、微软和谷歌三家公司实际上瓜分了全球市场。中等国家的政府和企业别无选择，只能将本国数据存放在这三家公司的服务器上。

第三个原因是，美中两国已开始将这种依赖结构用作地缘政治杠杆。EAI的报告分析称，“美国正通过‘硅基和平’构想，实际上要求盟国做出二选一的抉择，而中国则以WAICO为首，着手构建自主阵营”[11]。如果说技术依赖在和平时期是一个成本问题，那么在战略竞争的背景下，它就转变为一个安全脆弱性问题。中等国家之所以迟迟才开始寻求基础设施的自立，正是认识到这一转变的结果。

2. 结构性背景

经济结构

正如《塞浦路斯邮报》所报道的，世界经济正在朝着日益受到地缘政治影响的方向重塑[12]。安永的产业政策分析将这一趋势的起源追溯到新冠疫情带来的供应链冲击。其观点是，疫情暴露了全球供应链的脆弱性，加之美中地缘政治紧张局势，使得产业政策从政策议程的边缘地带转移到了中心位置[8]。这一诊断同样适用于AI基础设施。半导体、云服务和数据中心如今正被重新归类为国家战略资产，而不仅仅是纯粹的商业资产。

美国外交关系协会（CFR）的分析将此结构置于经济安全竞争的框架内进行解释。其观点是，拥有经济和金融资源的国家也更有能力实现其国家安全和地缘政治目标[15]。拥有AI基础设施的国家可以将其用作外交杠杆，而租用基础设施的国家则会受制于这一杠杆。德国罗兰贝格的分析指出，这种不对称性在欧洲尤为明显。报告警告称，欧洲在新建数据中心的竞争中正落后于美国，如果无法缩小这一差距，其在AI时代的整体产业竞争力可能会下降[4]。

政治与外交结构

美国的对外路线采取了一种双重战略：既要维护其基础设施优势，又要在规范制定方面尽量减少干预。在G20创新部长会议上，美国技术顾问迈克尔·克拉奇奥斯（Michael Kratsios）向各国提出了以“AI监管最小化”为核心的“卡罗来纳原则”[14]。该原则主张，新规制只应在出现前所未有之事时才被引入。这被解读为意在为美国大型科技公司的海外业务扩张创造有利环境。与此同时，美国在基础设施供应方面，并行施加压力，要求盟国做出事实上的阵营选择[11]。

中国则运用了相反的修辞。科学技术部部长阴和俊在G20舞台上呼吁围绕AI展开合作而非竞争[1]。这是在习近平与特朗普首脑会谈前夕发表的言论，可以看作是中国为对抗美国主导的排斥战略而提出的开放型合作框架的外交辞令。《环球时报》（Global Times）指出，美国贸易逆差的扩大源于AI热潮导致的计算机和半导体进口激增，并主张在AI产业依赖全球供应链和跨境合作的背景下，美国回归本土制造的尝试正遭遇瓶颈[18]。这形成了美国的对华制衡论述与中国的合作论述在G20这一同一舞台上同时竞争的格局。

安全结构

AI基础设施问题也正与传统的安全概念相结合。美中两国正准备在9月中旬举行关于AI安全的对话。这将是特朗普第二届政府上台后首次专门讨论AI问题的正式双边对话，美方将由财政部长斯科特·贝森特主导[17]。这表明AI基础设施竞争已超越纯粹的产业政策领域，上升为国家安全对话机制的议题。布鲁金斯学会（Brookings Institution）的分析指出，在2026年夏季，随着G7峰会（埃维昂）、联合国相关会议等一系列活动接连讨论AI议题，美中之间的分歧反而正在扩大[6]。这形成了一个悖论结构：讨论合作的对话渠道在增加，但实质性分歧却未能缩小。

3. 历史先例及类似案例比较

当前的“计算联盟”构想，在结构上与冷战时期的巴黎统筹委员会（COCOM）体系，即西方阵营对共产主义国家的出口管制协调委员会有相似之处。但存在一个决定性的差异。巴统是西方为维护技术优势而协调“不提供什么”的体系。而“计算联盟”则是在西方内部也存在基础设施差距的情况下，探索“如何共同建设”的体系。欧盟、日本、加拿大和澳大利亚更接近于依赖美国基础设施的客体，而非控制的主体，这一点与巴统时期西方阵营内部的等级结构不同，内含着一种新的紧张关系。

在半导体产业政策层面，美国的《芯片法案》（CHIPS Act）和欧盟的《芯片法案》（Chips Act）已经提供了类似应对措施的先例。这些法案旨在以疫情期间半导体供应短缺为契机，试图扩大本国国内的生产能力。然而，正如安永所指出的，这类产业政策无法摆脱政府干预扩大和市场扭曲的批评[8]。AI基础设施联盟构想同样需要各国政府的补贴和税收支持才能具备实效性，因此有可能重蹈《芯片法案》的覆辙。

能源安全领域的先例也值得参考。20世纪70年代石油危机后，西方国家成立国际能源署（IEA），建立石油储备和共同应对体系，这一案例展示了当对特定资源的外部依赖转变为安全危机时，多边合作机制形成的典型模式。AI计算资源被比作“21世纪的石油”，其背景也正在于此。但不同之处在于，石油的替代供应源多元化相对容易，而最尖端的半导体制造能力则受限于台湾台积电这一单一瓶颈，替代起来要困难得多。

4. 议题发展的关键变量

第一个变量是特朗普与习近平首脑会谈的结果。《日本经济新闻》报道称，两国正在权衡是否讨论AI“护栏”相关问题[9]。如果在首脑会谈中能就最低限度的安全合作渠道达成协议，那么对中等国家而言，面临全面阵营选择的压力可能会有所缓解。反之，如果谈判破裂或出口管制进一步加强，中等国家将面临加快基础设施自立步伐的压力。

第二个变量是欧洲的态度。EAI的分析预测，“考虑到欧洲的怀疑态度和北京框架的不完整性，最有可能出现的情况（概率为55-60%）是持续进行仅限于安全相关品类的选择性脱钩，而非阵营的全面固化”[11]。欧洲是全面加入美国主导的“计算联盟”，还是并行推进自主扩建数据中心的路线，将成为影响其他中等国家选择的基准点。

第三个变量是印度、巴西等发展中国家的动向。印度已经拥有相当可观的自主数字基础设施建设能力，例如在其本国支付网络UPI中引入AI代理支付功能[16]。这表明，即使在发展中国家内部，其基础设施自立能力也存在很大差异。像印度这样拥有自主数字公共基础设施的国家，与不具备此能力的国家相比，在能否走上一条不依附于美中任何一阵营的第三条道路上，将表现出差异。

第四个变量是电力供应能力。正如《外交学人》（The Diplomat）所指出的，如果人工智能竞争的胜负关键正从半导体微工艺转向电力供应能力[5]，那么即使是没有半导体制造能力的中等强国，也有可能通过扩充电力基础设施，在确保计算资源的竞争中占据相对有利的位置。这对包括韩国在内的能源基础设施强国而言是机遇因素，而对电网薄弱的发展中国家而言，则可能成为额外的制约因素。