算力与新世界秩序：人工智能时代的地缘政治

执行摘要

我们正处在一个由计算能力——即“算力”——定义的新时代黎明。高性能计算资源，特别是用于训练前沿人工智能（AI）模型的GPU集群，已从商业工具演变为与石油同等重要的地缘战略资产。然而，与消耗性的石油不同，算力是一种生成性资源：它将数据转化为智能，进而创造更大的经济与科技优势，形成赢家通吃的自我增强循环。算力指数与国家GDP和数字经济规模的强正相关性，已证实其作为核心生产要素的地位 ¹。

当前，全球算力格局呈现三足鼎立之势。美国凭借私营科技巨头（微软、谷歌等）每年数千亿美元的巨额投资和政府的前瞻性项目（如“星际之门”）维持着无可争议的领导地位，其目标是继续主导全球技术并率先实现通用人工智能（AGI） ²。

中国则在国家战略引导下，全力推进“自主可控”的替代路径，旨在构建一个独立于美国技术的完整AI生态系统，以应对技术封锁 ³。

欧盟已然觉醒，意识到其“技术消费者”的地位岌岌可危，正通过“投资AI”等计划投入数千亿欧元，力图夺回技术主权，将全球算力份额提升至20% ²。

这场竞赛的核心冲突，体现为美国对华实施的“扼喉战略”。通过不断升级的出口管制，美国已将半导体供应链武器化，精准打击从先进芯片（如GPU）、制造设备、设计软件到先进封装（如HBM）的整个技术堆栈 ⁵。其法律工具，特别是“外国直接产品规则”（FDPR），将全球供应链伙伴裹挟进其战略轨道，意图系统性地迟滞中国的AI发展。然而，这一战略正催生一个深刻的悖论：短期内它成功地拉大了技术代差，但长期看，它正以釜底抽薪的方式，倒逼并加速了一个完全独立于美国、且在成熟制程领域占据主导地位的中国半导体产业的崛起 ⁷。

在此背景下，全球联盟正在经历深刻的锻造与分裂。美国的《芯片法案》利用其补贴和“护栏”条款，迫使盟友企业在巨额补贴与中国市场之间做出选择，加速构建一个排他性的“硅基围栏” ⁸。这使得高端GPU成为“新货币”，获取算力成为维护“主权AI”的核心议题 ¹⁰。作为回应，

非对称反击正在涌现。除了中国自上而下的产业脱钩，一场以全球开源社区为主导、自下而上的运动正试图通过发布强大的开源模型（如DeepSeek、BLOOM）来消解“算力霸权”的根基，用“认知主权”挑战资本密集型的技术壁垒 ¹¹。

展望未来，算力竞赛将世界推向一个充满不确定性的十字路口。新的冲突领域（如对海底光缆等关键基础设施的威胁）正在浮现，而全球治理体系在解决核心的算力分配不均问题上存在明显鸿沟。世界可能走向三种未来情景：一个被“硅基围栏”分割的两分数字世界；一个在激烈竞争中维持有限合作的算力大国协同竞争；或是一个因技术失控扩散而导致的混乱碎片化格局。本报告的结论是，所有行为体——无论是国家、企业还是国际组织——都必须将地缘政治风险置于核心，在对抗与合作中寻求战略平衡，并积极探索更具韧性和包容性的全球技术治理新范式，以应对这个由算力定义的新世界秩序。

第一部分：算力时代的黎明：重新定义战略资产

历史的演进表明，每一个时代都由其关键的生产要素所定义。正如土地定义了农业社会、煤炭和钢铁驱动了工业革命，以及石油塑造了20世纪的地缘政治格局，我们正进入一个由计算能力——即“算力”——定义的新时代。高性能计算资源，特别是用于训练前沿人工智能（AI）模型的图形处理器（GPU）集群，已从一种商业工具和科研设施，演变为一种基础性的战略资产。它不仅是数字经济的核心生产力，更是衡量和决定国家综合实力的关键指标。本节将深入剖uc析算力的战略内涵，阐明其作为新时代关键生产要素的经济逻辑，并论证其为何是通往未来技术制高点的唯一路径。

1.1 从石油到硅基：新的命脉资源

算力，通俗地讲，是对数据的处理能力，但其现代战略内涵远超于此。它是一个集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力综合体 ¹⁴。在当前的技术竞赛中，算力可被细分为三种类型：面向基础通用计算的

基础算力；用于科学与工程计算等尖端领域的超算算力；以及支撑人工智能技术和产业发展的智能算力 ¹⁵。其中，智能算力，特别是大规模GPU集群提供的并行计算能力，是训练和部署前沿AI模型的“最优解”，也因此成为大国博弈的焦点 ¹⁵。

将算力比作“新石油”，有助于理解其战略重要性。20世纪，控制石油的生产和运输路线意味着掌握了工业经济和军事机器的命脉。今天，拥有和控制大规模算力基础设施，则意味着掌握了驱动数字文明的核心引擎。然而，这个类比存在一个根本性的区别，也恰恰揭示了算力更为深刻的战略价值：石油是一种消耗性资源，其价值在使用中被消耗；而算力是一种生成性资源。它并不直接被消耗，而是作为一种催化剂，将“新石油”——海量数据——提炼和转化为具有巨大价值的智能系统和服务。这些智能系统反过来又能创造更多的数据、优化现有流程、催生新的发现，从而形成一个强大的、自我增强的价值创造闭环。这种生成性特质使得算力的领先优势具有滚雪球效应，能够持续不断地放大一个国家的经济、科技和军事潜力。

1.2 霸权的经济学：作为生产要素的算力

算力的战略价值并非停留在理论层面，而是有着坚实的经济数据支撑。它已不再仅仅是信息技术（IT）部门的支出，而是与土地、劳动力、资本和技术并列的新型生产要素 ¹⁵。算力对经济的驱动作用是直接且可量化的。《2021—2022全球计算力指数评估报告》对全球15个主要经济体的分析显示，一个国家的计算力指数与其数字经济发展和国内生产总值（GDP）的走势呈现出显著的正相关性。数据显示，算力指数平均每提高1个点，该国的数字经济规模将增长千分之3.5，GDP将增长千分之1.8 ¹⁵。

这一关系揭示了一个深刻的经济现实：算力已成为衡量国家经济发展健康度和未来潜力的关键指标 ¹⁵。随着数字技术向社会各领域的全面渗透，数据已经成为经济活动的基础。然而，原始数据本身价值有限，只有通过强大的算力进行处理、分析和应用，才能有效激发数据要素的创新活力。一个国家拥有的算力规模和质量，直接决定了其将数据转化为现实生产力的效率和能力。这包括催生新技术、孵化新产业、创造新业态和新模式，最终为数字经济与实体经济的深度融合提供核心动力 ¹⁵。因此，对算力基础设施的投资，尤其是“适度超前”的布局，被视为一项事关全局的长远战略，其对经济发展的效能具有放大、叠加和倍增的作用 ¹⁵。

这种经济逻辑正在驱动一场全球性的投资竞赛。各国政府和企业都意识到，在数字经济时代，算力的落后将直接转化为经济的落后。预计未来几年，全球对算力的需求仍将以每年超过20%的速度快速增长，其中智能算力的占比将大幅提高 ¹⁵。这不仅是一场技术竞赛，更是一场关乎未来数十年经济领导权的争夺战。

1.3 科学发现的引擎：前沿AI的绝对前提

如果说算力是数字经济的燃料，那么对于前沿人工智能的发展而言，它就是不可或缺的引擎。现代AI，特别是深度学习和大型语言模型（LLM）的突破，其本质上是一场由计算规模驱动的革命。模型的性能与用于训练它的计算量之间存在着可预测的“标度律”（Scaling Laws）。这意味着，要获得更强大的AI能力，目前最可靠甚至唯一的路径就是投入更大规模的计算资源。

这一现实在近年来最先进的AI模型开发中得到了充分体现。例如，OpenAI的GPT-4模型，其参数量据估计是其前身GPT-3的数百倍。为了完成训练，据报道使用了大约2万至3万张英伟达（Nvidia）的A100 GPU，持续运行了约一个月的时间。训练一次拥有1750亿参数的GPT-3模型，就需要约3640 PFlops-day的算力，相当于1024块A100 GPU连续运行34天。这些数字清晰地表明，前沿AI的研发门槛已经提升到了万卡级别的GPU集群，这不仅需要巨额的资本投入，还需要在网络互联、存储、冷却以及软件优化等多个层面进行复杂的系统工程。

这种对大规模算力的依赖并不仅限于语言模型。在科学发现领域，算力同样扮演着关键角色。例如，科学家们利用大规模分子动力学模拟，借助强大的计算能力来计算新材料的热导率，从而构建起从量子级别到宏观器件的多尺度模型，解决了过去无法企及的复杂工程问题。无论是药物发现、气候模拟还是材料科学，大规模算力都是推动科学边界向前拓展的绝对前提。

更值得注意的是，随着生成式AI应用的爆发式增长，用于模型“推理”（Inference）阶段的算力需求也在急剧膨胀。与一次性的模型训练不同，推理是持续的、高并发的，其累计消耗的算力当量在未来很可能将远远超过训练阶段。这意味着，对算力的战略控制，不仅关乎能否创造出最先进的模型，更关乎能否大规模部署这些模型并从中获取持续的经济和战略价值。

从这个角度看，拥有和控制大规模、高效的GPU集群，已经不再是一种优势，而是参与下一代科技革命的入场券。缺乏这种能力的国家或实体，不仅无法独立研发前沿AI，甚至连有效利用他人开发的先进模型都将面临巨大挑战，最终在全球科技格局中被边缘化。

一个自我强化的反馈循环正在形成，它有可能在国家之间造成结构性的、加速扩大的差距。这个循环的逻辑链条如下：首先，如前所述，只有拥有大规模算力基础设施的国家才能研发出最前沿的AI模型。其次，这些AI突破能够显著提升生产力、创造全新的产业，从而有力地推动经济增长 ¹⁵。再次，更强劲的经济实力（更高的GDP）使得国家和企业有能力进行更大规模的再投资，进一步建设和升级其算力基础设施，吸引顶尖人才。最终，这种增强的算力又使其能够研发出下一代更强大的AI，从而开启新一轮循环。

这个过程对领先者而言是良性循环，但对追赶者则是恶性循环。算力上的微小差距，经过这个反馈机制的多次放大，可能在短短几年内演变为经济和技术实力上的巨大鸿沟。这解释了为何各国都将算力基础设施建设提升到国家战略高度。这不仅仅是为了追赶一项技术，而是为了避免被锁定在一个永久性的、结构性的不利地位上。这种潜在的国家发展轨迹分化，是算力竞争背后最深刻的战略动因。

与此同时，算力竞赛还催生了一个新的战略瓶颈：能源。AI数据中心是众所周知的“电老虎”，其巨大的能源消耗使得算力与能源安全紧密地捆绑在一起 ¹⁴。随着模型参数和复杂度的不断提升，数据中心的能耗需求也在急剧增长 ¹⁴。这带来了一个新的地缘政治和经济挑战：算力基础设施（数据中心）的地理分布，往往与能源资源的分布不匹配。例如，在中国，算力需求主要集中在东部沿海地区，而可再生能源潜力巨大的地区则在西部 ¹⁴。这是一个全球性的普遍问题。

因此，主要大国正在制定明确的国家战略，将算力网、通信网和电网的协同发展作为一个整体来规划 ¹⁴。中国计划在未来六年内向国家电网投资超过8000亿美元，欧盟通过现代化基金更新其能源系统，美国也需要投入万亿级别的资金进行电网现代化改造。这些行动的目标是实现“数据流与能量流”的协同，确保能源供应能够支撑起国家AI战略的雄心。这也意味着，一个国家的能源结构、电网稳定性和绿色能源技术，将直接成为其发展算力霸权的使能因素或制约瓶颈。未来，围绕能源安全的竞争，以及对建设绿色能源基础设施所需关键矿产资源的争夺，都将成为算力地缘政治中不可或G分割的一部分。

第二部分：全球算力格局：三足鼎立的霸权之争

随着算力成为国家力量的核心要素，一场围绕其控制权的全球竞赛已经全面展开。这场竞赛的版图并非均匀分布，而是呈现出高度集中的三极格局：以美国为首的领先集团，以中国为代表的战略追赶者，以及力图捍卫技术主权的欧洲联盟。三方在投资规模、战略路径和发展模式上表现出显著差异，这些差异深刻地反映了它们各自的地缘政治定位和战略意图。与此同时，中东主权财富基金等新兴力量的入局，也为这场竞赛增添了新的变数。

2.1 美国利维坦：私营部门主导，政府催化

美国在全球算力竞赛中占据着无可争议的领导地位。其战略模式的突出特点是：以私营科技巨头的巨额资本支出为主要驱动力，辅以政府在关键领域的前瞻性催化和引导。根据统计，2023年全球算力规模中，美国以41%的份额高居榜首，遥遥领先于中国的31%。这一优势在代表前沿AI能力的智能算力（美国占43%，中国占33%）和代表科学计算巅峰的超算算力（美国占54%，中国占20%）领域尤为明显 ¹⁷。全球最顶尖的超级计算机，如El Capitan、Frontier和Aurora，均为美国所有，彰显了其在高性能计算领域的深厚积累。

驱动这一领先地位的核心力量，是美国科技巨头近乎天文数字的投资。预计在2025年，仅微软、亚马逊、谷歌和Meta这四家公司，就计划在AI及相关基础设施领域投入高达3200亿美元的资本支出，较2024年的2300亿美元有显著增长。具体来看，微软计划在2025财年投入800亿美元建设AI数据中心；亚马逊计划投资超1000亿美元用于AI基础设施；谷歌的资本支出将增至750亿美元；Meta也预计投入600亿至650亿美元。这些私营部门的投资规模，已经超过了大多数国家的国家级战略计划。

在私营部门的狂飙突进之外，美国政府通过公私合作（PPP）模式，在更具前瞻性和战略性的项目上发挥催化作用。其中最引人注目的便是白宫联合软银、OpenAI和甲骨文等公司启动的“星际之门”（Stargate）项目。该项目首期投资即达1000亿美元，总投资预计超过5000亿美元，目标是打造全球最大的AI算力中心，并力争在2030年前实现通用人工智能（AGI）的技术突破。美国政府在AI研发方面的直接投入也在持续增长，2024财年的预算达到31亿美元，创下历史新高 ⁹。

美国的战略目标清晰而明确：维持并扩大其在人工智能领域无可匹敌的全球主导地位 ⁹。这种由私营部门的庞大资本和市场活力与政府的战略远见相结合的模式，构成了美国算力“利维坦”的强大基础。

2.2 中国的自立之路：国家引导与生态聚焦

面对美国的领先地位和日益收紧的技术封锁，中国选择了另一条发展路径：在国家战略的强力引导下，聚焦于构建一个安全可控、自主创新的AI生态系统。中国的目标不仅是提升算力规模，更核心的是实现算力底座的“自主可控”，摆脱对美国技术的依赖，特别是对高端GPU的依赖 ⁵。截至2023年底，中国算力总规模位居全球第二 ¹⁵，占全球份额的31% ¹⁷。

为实现这一目标，中国采取了多项举措。在国家层面，设立了国家级AI基础设施专项基金和地方性算力建设基金，以引导和加大对算力基础设施的投入 ¹⁸。一个新成立的国家级投资基金承诺投入600亿元人民币（约82亿美元）。同时，政府正在推动建设国家级AI数据共享平台，以整合各类数据资源，为AI发展提供高质量的“燃料”¹⁸。战略的核心是加速国产自主算力芯片的规模化应用，构建安全可控的算力底座 ¹⁸。

在企业层面，中国的科技巨头如华为、阿里巴巴、百度、腾讯和字节跳动等，正在进行大规模的、但相对低调的布局 ⁹。与美国巨头专注于提供云算力服务不同，中国企业更倾向于构建从自研芯片、多模态大模型到海量C端应用（如字节跳动旗下月活用户达7500万的AI聊天工具“豆包”）的生态闭环 ⁹。虽然字节跳动否认了“1500亿元AI基建投资”的传闻，但其近年在AI领域的实际投入据估计已达800亿元，与百度、阿里、腾讯的总和相当 ⁹。这种聚焦于应用场景和完整生态的策略，旨在通过庞大的国内市场和数据优势，探索出一条与美国不同的、以应用驱动的AI发展道路。

2.3 欧洲的主权求索：奋起直追的觉醒

欧洲在全球算力竞赛中处于一个尴尬而危险的位置。欧盟领导层清醒地认识到，在生成式AI的赛道上，欧洲“已被中美甩在身后” ¹⁹。目前，欧洲仅占全球算力的3%至5%，这使其在很大程度上沦为了一个“技术消费者”，其数字经济的未来严重依赖于外部、主要是美国的技术供应商 ⁹。

为了扭转这一局面，重塑技术主权，欧盟发起了雄心勃勃的追赶计划。欧盟委员会主席冯德莱恩宣布启动名为“投资AI”（Invest AI）的倡议，旨在通过公共和私人投资相结合的方式，向欧洲AI产业注入总额高达2000亿欧元的资金 ⁹。其中，欧盟将直接贡献500亿欧元。法国作为欧盟内部的积极推动者，其总统马克龙也宣布了一项总额1090亿欧元的国家投资计划，以加强法国的AI基础设施 ⁹。

这些投资的核心战略目标是将欧洲在全球算力中的份额从目前的3-5%提升至20% 。具体举措包括建设所谓的“AI超级工厂”，这些工厂将配备最新一代的AI芯片，为欧洲的初创企业和科研人员提供强大的计算能力，以开发自己的大模型 ⁹。欧盟希望通过开放公共超级计算机资源等方式，营造一个“开放、合作和吸引优秀人才”的AI发展环境，确保AI的发展能够“造福人类” ⁹。然而，欧盟的努力也面临内部挑战，例如去年生效的《人工智能法案》因其严格的监管限制，引发了部分业界人士对可能束缚创新的担忧。

2.4 新兴力量：资本入局与差异化竞争

算力竞赛的参与者并不仅限于中美欧三方。一些拥有雄厚资本或特定地缘优势的国家，也开始将其视为战略布局的重点。

印度首富安巴尼旗下的信实工业已宣布计划投资200亿至300亿美元，建设全球最大规模的数据中心之一。该战略不仅着眼于满足印度本土市场的庞大需求，更意图在东南亚和非洲市场抢占先机，与中美企业形成差异化竞争 ⁹。

更值得关注的是来自中东的主权财富基金。这些资本巨鳄正在利用其雄厚的财力，直接采购最顶尖的算力资源，以快速建立“主权AI”能力。例如，沙特阿拉伯与英伟达和AMD达成了价值数十亿甚至上百亿美元的协议，旨在建设大规模的AI基础设施。这些新兴力量的入局，不仅为全球算力市场注入了新的资本，也可能改变传统的科技联盟格局，创造出新的合作与竞争动态。

一个显而易见的事实是，各方在投资规模上存在着惊人的差异。欧盟雄心勃勃的2000亿欧元公私联合投资计划，虽然数字巨大，但将其与美国私营部门的投入进行对比，则显得相形见绌。仅微软、亚马逊、谷歌和Meta四家美国公司在2025年一年的计划资本支出就高达3200亿美元。这种年度投资速度已经超过了欧盟整个多年期战略计划的总额。这并非简单的差距，而是一个结构性的鸿沟。它表明，如果欧洲不采取更激进、更具革命性的策略，其将全球算力份额提升至20%的目标将极难实现，其“技术消费者”的地位恐将进一步固化。

此外，各方明确的战略目标本身就是其地缘政治姿态的直接体现。美国的目标是“继续主导”并实现AGI，这是典型的全球霸权为维持其领先地位而设定的前沿目标 ⁹。中国的目标是构建“安全可控的算力底座”以摆脱外部依赖，这是战略挑战者为打破技术封锁、实现自主生存而制定的防御性反击目标 ¹⁸。而欧盟的目标是摆脱“技术消费者”的地位，这是意识到自身落后并为争取技术主权和全球话语权而进行的追赶目标 ⁹。因此，分析这些投资计划的言辞和目标，就如同打开了一扇观察未来全球权力格局演变的窗口。

表1：全球AI算力投资快照（美国 vs. 中国 vs. 欧盟）

特征	美国	中华人民共和国	欧洲联盟
关键倡议	“星际之门”项目（公私合作）；巨额私营资本支出	国家AI基础设施基金；国产芯片应用加速计划	“投资AI”倡议；“AI工厂”；法国国家计划
主导实体	微软、谷歌、亚马逊、Meta、英伟达、OpenAI	国家引导基金、华为、阿里巴巴、百度、腾讯、字节跳动	欧盟委员会、成员国政府（法国、德国）、私人风投（General Catalyst）
已宣布投资	私营： 3200亿美元（四巨头2025年资本支出）。公私合作： 1000亿-5000亿美元（星际之门）。公共研发： 31亿美元（2024财年）	国家：约82亿美元新国家基金。企业：未完全公开但规模巨大（如字节跳动近年约800亿元）	总动员资金： 2000亿欧元（投资AI）。欧盟公共资金： 500亿欧元。法国国家计划： 1090亿欧元
战略目标	维持霸权；在2030年前实现通用人工智能（AGI）	实现自力更生；构建安全可控的生态系统；追赶并超越美国	获取技术主权；将全球算力份额提升至20%
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第三部分：扼喉战略：半导体供应链的武器化

面对中国在AI领域的迅速崛起，美国采取了一种前所未有的经济和技术遏制战略。该战略的核心，并非在AI应用层面展开竞争，而是上溯至技术供应链的最顶端，通过精准且不断升级的出口管制，试图扼住中国获取先进算力的“咽喉”。这一战略将半导体供应链——这一全球化合作的典范——彻底武器化，其目标是系统性地迟滞中国的AI发展步伐。本节将深入剖析美国出口管制措施的精细结构、其防止规避的法律架构，以及由此产生的复杂影响。

3.1 管制解剖：一种多层次的禁运体系

美国商务部工业与安全局（BIS）实施的《出口管理条例》（EAR）构成了这一扼喉战略的法律基础。其管制措施并非简单粗暴的“一刀切”，而是一个精心设计、多层次、覆盖整个技术堆栈的复杂体系。

目标芯片（成品）： 管制的核心直接指向用于AI训练和推理的高性能计算芯片。通过设立出口管制分类编码（ECCN）3A090，美国定义了受管制的芯片范围。其技术指标并非针对特定型号，而是基于性能阈值，如总处理性能（TPP）和互连带宽，旨在动态地将当前及未来可用于大规模AI计算的加速器都纳入管制范围 ⁸。
目标设备（制造工具）： 美国决策者清醒地认识到，仅仅禁运芯片成品是不足的，因为这会刺激目标国家自主生产。因此，管制措施向上游延伸，覆盖了制造先进芯片所必需的关键半导体制造设备（SME）。这包括先进的光刻机、外延生长设备、刻蚀设备、薄膜沉积设备等，这些设备本身也被赋予了特定的ECCN编码（如3B001、3B002）并施加严格的出口限制 ²¹。
目标软件与IP（设计蓝图）： 管制网络进一步向上延伸至芯片设计的源头。对电子设计自动化（ECAD）软件的管制是其中的关键一环。这类软件是设计复杂芯片不可或缺的工具，限制其出口，意在从根本上扼杀目标国家的自主芯片设计能力。最新的管制甚至细化到可以解锁硬件更高性能的软件“密钥”，防止通过软件升级绕过硬件性能限制 ²¹。
目标封装（系统集成）： 随着芯片设计向Chiplet（小芯片）等方向发展，先进封装技术变得至关重要。美国管制当局也意识到了这一潜在的规避路径——即通过将多个性能较低的芯片与高带宽存储器（HBM）进行先进封装，来拼凑出高性能的计算系统。因此，最新的管制规则已明确将HBM以及实现2.5D/3D先进封装所需的技术和软件纳入限制范围，试图封堵这一漏洞 ²¹。

3.2 法律构架：防止规避的全球天网

为了确保上述多层次管制能够有效执行并防止被规避，美国建立了一套复杂的法律架构，其核心在于最大化其法律的域外管辖权。

外国直接产品规则（FDPR）： 这是美国实现其全球技术管辖权的最核心工具。该规则规定，即使一件产品完全在美国境外制造，但如果其生产过程使用了特定的美国原产技术或软件，该产品仍将被视为受美国EAR管辖。美国已将针对先进计算的FDPR适用范围扩大，不仅覆盖目的地为中国的物项，还包括总部位于中国的实体在全球范围内的活动。这一规则有效地将全球主要芯片代工厂（如台积电）等非美国实体纳入了其管制体系，迫使其遵守对华禁令 ²¹。
“最低含量”规则及其例外： 一般情况下，一件外国产品如果含有的美国原产受控物项价值低于一定比例（如25%），则不受EAR管辖。但为了实现精准打击，美国在特定情况下设置了“无最低含量”（no de minimis）规则。例如，在向特定受限实体提供某些半导体制造设备时，只要该设备含有一个美国原产的特定集成电路，无论其价值多低，整台设备都将落入EAR的管辖范围。这极大地扩大了管制的覆盖面 ²¹。
实体清单与FN5指定： “实体清单”是美国进行精准打击的传统工具，被列入清单的公司（如华为）在获取受EAR管辖的物项时将面临“推定拒绝”的许可审查政策 ²³。在此基础上，BIS又创新性地设立了“脚注5”（FN5）实体类别。这是一种更具外科手术刀色彩的工具，专门用于标记那些BIS认为具备先进制程半导体制造能力的关键晶圆厂。一旦被指定为FN5实体，与之相关的交易将受到更严苛的直接产品规则和最低含量规则的约束，意在定点清除中国半导体产业中的关键节点 ²¹。

3.3 影响评估：短期扰动与长期后果

这一系列雷厉风行的管制措施，在短期内确实对中国的AI产业和半导体行业造成了巨大冲击。有分析将其形容为对中国先进芯片制造商的“毁灭性打击” ³。美国芯片公司也因此蒙受了巨大的商业损失，例如英伟达曾因出口管制在一个季度内损失高达55亿美元的潜在收入。

然而，从更长远和更复杂的视角看，这一战略正在催生一系列意想不到的二阶和三阶效应。美国的扼喉战略，如同强大的外部压力，反而成为了中国加速发展自主技术的最强催化剂。面对高端设备和芯片的断供，中国企业一方面在禁令生效前“尽其所能地购买所有能买的东西”，大量囤积半导体制造设备 ³；另一方面，则以前所未有的决心和速度转向国内供应商。

数据显示，这一转变是真实而迅速的。中国大陆晶圆厂商的半导体设备国产化率，从2021年的21%跃升至2022年的35% ⁶。到2023年，国内主要晶圆厂生产线中，国产设备的采购中标比例更是达到了惊人的47% ⁶。这意味着，在不到三年的时间里，美国的技术封锁迫使中国半导体产业的国产化进程完成了过去可能需要十年才能走完的路。

因此，这一战略的长期影响呈现出深刻的两面性。在短期内，美国成功地在最尖端的AI芯片领域（如3纳米及以下制程）迟滞了中国的步伐，拉大了技术代差。但从长期看，美国正在以其自身的政策为代价，亲手催生一个完全独立于美国技术、拥有完整产业链的强大竞争对手。这个新兴的非美技术生态一旦成熟，不仅将永久性地侵蚀美国企业在全球市场的份额，更将使美国未来再也无法通过类似的技术出口管制来影响中国的发展。这是一个具有深远历史讽刺意味的潜在后果。

美国出口管制体系的演变，清晰地揭示了这不是一项静态的政策，而是一个动态的、不断学习和适应的战略过程。华盛顿的决策者并非设定了一套规则后就一劳永逸，而是在主动观察、评估北京的规避策略，并据此不断调整和升级管制措施。这个过程宛如一场高科技领域的“猫鼠游戏”。例如，当美国最初在2022年10月限制高端GPU（如A100/H100）对华出口时，一个显而易见的规避策略就是中国企业可以采购性能稍低的“合规”芯片，然后通过先进封装技术（如Chiplet和HBM）将它们集成为一个高性能系统。预见到这一点，美国在2024年的规则更新中，就精准地将HBM和用于2.5D/3D先进封装的ECAD软件也纳入了管制范围，甚至增加了对软件激活密钥的限制，以封堵漏洞 ²¹。这种持续的攻防迭代表明，未来的管制只会变得更加复杂、更加全面，并更深地嵌入到从材料、软件到最终产品的整个技术堆栈中。

这种演进也揭示了美国战略的另一个核心特征：对整个技术堆栈的全面控制。美国的战略思维已经超越了简单地控制最终产品（芯片）。它正在系统性地尝试控制价值链中的每一个关键输入环节。这个战略可以被看作一个层层递进的“全栈式统治”：第一层，控制成品AI芯片（ECCN 3A090）；第二层，控制制造芯片的设备（ECCN 3B系列）；第三层，控制设计芯片的软件（EDA/ECAD）；第四层，通过“美国人”条款控制关键知识和人才的转移 ⁸；第五层，控制系统集成所需的先进封装部件（HBM）。这种策略体现了一种深刻的理解，即现代技术实力并非源于单一组件的领先，而在于对整个复杂生态系统的掌控。其战略目标，已不再是简单地禁运一种产品，而是要系统性地削弱对手在整个领域内进行自主创新的根本能力。

表2：美国对先进计算和半导体的关键出口管制措施

类别	目标	关键法规 / ECCNs	法律机制	战略目标
先进AI芯片	高性能GPU和AI加速器	ECCN 3A090	基于性能的技术阈值	剥夺对最先进训练硬件的直接获取
芯片制造	半导体制造设备 (SME)	ECCN 3B系列 (如 3B001, 3B002)	最终用途和最终用户管制；针对先进工具的特定ECCN	阻止先进节点芯片的自主生产能力
芯片设计	电子设计自动化 (ECAD/TCAD) 软件	ECCN 3D992, 3D993	针对先进芯片设计的最终用途限制	在设计源头扼杀创新；切断对核心设计工具的获取
先进封装	高带宽存储器 (HBM)	ECCN 3A090.c	带宽密度阈值	封堵“小芯片”规避路径；阻止高性能系统集成
关键企业	特定晶圆厂和科技公司	实体清单；“脚注5” (FN5) 实体指定	许可证审查的“推定拒绝”政策	对中国科技生态系统中的关键节点进行“精准打击”
全球覆盖	使用美国技术/软件的外国制造物项	外国直接产品规则 (FDPR)；“无最低含量”规则	主张域外管辖权	强制盟友及全球供应链伙伴（如台积电）遵守
知识转移	美国工程师和科学家的活动	“美国人 (U.S. Person)” 限制	限制对中国先进晶圆厂的支持活动	防止关键隐性知识和专业技能的转移
主要数据来源	²¹

第四部分：新的地缘政治棋局：联盟的锻造与分裂

对算力制高点的争夺，正以前所未有的深度和广度重塑全球地缘政治格局。它不再是单纯的商业竞争或技术竞赛，而已演变为国家间联盟关系的核心议题。商业决策被赋予了地缘政治含义，技术标准成为划分阵营的界线，传统的盟友关系也在这场竞赛的压力下面临新的考验。美国正积极利用其产业和金融政策构建一个排他性的“硅基围栏”，而其他国家则在寻求新的战略定位，导致全球科技联盟正在经历一场深刻的锻造与分裂。

4.1 构建“硅基围栏”：《芯片法案》作为联盟管理工具

美国的《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act）是理解当前联盟重塑的关键。表面上看，这是一项旨在通过提供超过520亿美元的巨额补贴，吸引半导体制造业回流美国的国内产业政策。但其更深层次的战略意图，是将其作为一种强有力的国际联盟管理工具，以巩固和重组由美国主导的全球半导体供应链。

该法案的核心在于其“护栏”（guardrails）条款。这一条款明确规定，任何接受《芯片法案》资金补贴的企业，在未来十年内，被禁止在“受关注国家”（特指中国）进行任何涉及实质性扩大半导体制造能力的“重大交易” 。这一规定如同一副“金手铐”，迫使全球半导体巨头——如台湾的台积电和韩国的三星——在美国的巨额补贴与它们在中国这一全球最大市场的未来发展之间做出非此即彼的选择。

通过这种方式，美国利用其强大的市场和金融杠杆，有效地将其地缘战略目标（即与中国在先进技术领域脱钩）施加于其盟友的核心企业之上，从而加速全球半导体供应链的阵营化分离 ²³。此外，为了进一步协调盟友的步伐，该法案还设立了一个5亿美元的“国际科技安全与创新基金”，专门用于与外国政府合作伙伴协调，共同支持安全可信的半导体供应链建设。这一系列操作的最终目的，是在全球范围内构建一个以美国为中心、将中国排除在外的“硅基围栏”。

4.2 “主权AI”与“作为新货币的GPU”

美国的出口管制和供应链重组战略，无意中将先进AI芯片提升到了一种前所未有的战略高度。由于人为制造的稀缺性，获取高端GPU不再仅仅是企业发展的需要，而已上升为关乎国家技术主权和未来发展权的战略问题。

美国银行的一份分析报告精准地捕捉到了这一变化，明确指出AI芯片已成为“地缘政治贸易谈判中的‘新货币’” 。这是一个深刻的转变，意味着芯片的流向开始越来越多地由地缘政治考量而非纯粹的市场逻辑所决定。拥有和分配这些稀缺资源的能力，成为了一种新的国家权力。

这一动态最清晰地体现在“主权AI”（Sovereign AI）概念的兴起。许多国家，特别是拥有雄厚资本但技术基础相对薄弱的中东主权国家，正投入巨资建设完全由自己掌控的AI算力基础设施，以确保其在AI时代的战略自主。沙特阿拉伯与英伟达达成协议，计划采购1.8万块其最顶尖的Blackwell芯片，并与AMD签署了价值100亿美元的合作协议，这些都是“主权AI”的典型例证。据估计，这类“主权AI”交易每年可能在全球AI基础设施市场中占据超过500亿美元的份额。这些交易远非简单的商业采购，它们是国家主权在地缘技术时代的宣示，是国家力量在数字领域的战略投射。

4.3 竞争性技术集团的出现

在算力竞赛的驱动下，全球创新格局正经历从过去由美国主导的单极体系，向一个多极化、阵营化的新格局转变 ¹⁰。围绕算力的控制权和技术标准，不同的、相互竞争的技术集团正在加速形成。

第一个集团是以美国为核心，由其“硅基围栏”盟友构成的技术联盟。荷兰和日本等在半导体设备领域具有关键地位的国家，已经在美国的推动下，使其本国的出口管制政策与美国的步调基本保持一致，从而形成了一个协同的、针对中国的技术封锁网络 ⁸。

第二个集团则围绕中国构建自主可控技术生态的努力而逐渐凝聚。面对外部封锁，中国正致力于打造一个从硬件到软件、从模型到应用的全链条非美技术体系，并可能吸引那些不愿完全依附于美国技术体系的国家参与其中。

在这两大集团之间，其他力量也在试图开辟自己的道路。欧盟力图通过大规模投资成为独立的第三方力量，而东盟等区域性组织则可能在全球技术供应链的重构中扮演新的角色，形成多元化的“磁极” ²⁴。这场由技术竞争驱动的格局重塑，其核心战场不仅在于芯片和算力本身，更在于对未来5G通信、量子技术以及AI治理等领域国际标准的制定权之争。谁能主导这些标准，谁就将在未来的技术治理格局中占据主动 ¹⁰。

《芯片法案》虽然是美国管理其联盟体系的有效工具，但对盟友而言，它更像是一个“带毒的圣杯”。一方面，法案提供的巨额补贴对台积电、三星等企业极具吸引力 ²⁵。但另一方面，“护栏”条款迫使这些企业必须限制其在中国——这个它们最大、也往往是利润最丰厚的市场——的现有业务和未来扩张计划。这直接在这些企业的商业利益、其母国的经济战略与美国的地缘政治目标之间制造了深刻的矛盾。美国实际上是在利用其市场和金融实力，将其外交政策强加于盟友的关键产业之上。这种做法虽然在短期内能够有效迫使供应链脱钩，但从长远来看，可能会在盟友内部埋下怨恨的种子，并促使它们寻求发展不依赖于美国的技术路径，以重新获得战略自主权。这是一种高风险、高回报的经济治国方略。

与此同时，“GPU作为新货币”的现实，赋予了一家非国家行为体——英伟达——前所未有的地缘政治影响力，使其成为一个关键的、准国家级的参与者。逻辑链条非常清晰：首先，美国的出口管制人为地制造了最先进AI芯片的全球性稀缺 ²¹。其次，英伟达在这一领域占据着近乎垄断的地位（据报道在某些AI服务器市场份额接近90%）¹⁷。再次，世界各国现在普遍将获得这些芯片视为维护国家主权和未来发展的核心利益。因此，英伟达向谁出售芯片、以何种条件出售、何时交付，这些纯粹的商业决策，都不可避免地带上了浓厚的地缘政治色彩。其首席执行官黄仁勋也因此成为各国领导人竞相拉拢的对象。英伟达已不再仅仅是一家公司，而是全球权力网络中的一个关键节点。它的行为虽然由股东价值驱动，却能产生直接的地缘政治后果，这模糊了企业战略与国家外交之间的界限。美国政府影响或指导英伟达销售决策的能力，也因此成为一种强大而微妙的外交政策工具。

第五部分：非对称回应与开源的博弈

面对美国以控制先进算力为核心的扼喉战略，被针对的国家和全球技术社群并沒有坐以待毙，而是发展出了一系列非对称的应对策略。这些策略兵分两路：一路是以中国为代表的、自上而下的国家级行动，旨在通过举国体制加速技术脱钩和自主创新；另一路则是自下而上的、以全球开源社区为载体的新兴运动，试图通过改变游戏规则来消解“算力霸权”的根基。这两股力量共同构成了对现有技术秩序的有力挑战。

5.1 大脱钩与加速的国内创新

中国对美国“扼喉战略”最直接、最核心的回应，是一场全面加速的、旨在实现全产业链自主可控的“大脱钩”运动。这已不再是一个远景政策目标，而是正在发生的、有数据支撑的产业现实。美国的外部压力，反而成为了中国内部技术革命最强大的催化剂。

这场自主替代运动的成果是显著的。在芯片制造领域，由于获取最先进的设备和技术受阻，中国的资本和产业力量正大规模涌入相对不受限制的“成熟制程”（28纳米及以上）领域。据预测，到2027年，中国大陆在全球成熟制程芯片产能中的份额将达到惊人的39% ⁶。虽然在最尖端的3纳米竞赛中暂时落后，但中国正在快速成为全球经济的基石——即绝大多数工业、汽车和消费电子产品所依赖的成熟芯片——的 undisputed leader。

更具战略意义的转变发生在半导体设备领域。面对美国及其盟友的设备禁运，中国晶圆厂被迫转向国内供应商。这一转变的速度超出了许多观察家的预期。数据显示，国内半导体设备的采购中标比例从2022年的30%大幅提升至2023年的47% ⁶。这意味着，一个庞大且充满活力的国内半导体设备产业生态正在被“倒逼”出来。虽然这些国产设备在性能上可能仍与国际顶尖水平有差距，但它们正在通过国内市场的海量应用快速迭代和完善。

这种由外部封锁驱动的内部创新，形成了一个深刻的悖论。美国试图通过技术封锁来阻止中国成为半导体领导者，但其结果却可能是在无意中帮助中国建立了一个不受美国控制、且在关键领域（成熟制程）占据主导地位的强大产业。

5.2 开源的反击叙事：对霸权的挑战？

与国家主导的产业政策并行，一场更具颠覆性的、非对称的反击正在全球开源社区中酝酿。这场运动的核心思想是，通过开放和共享来挑战少数科技巨头凭借其封闭的、专有的算力集群所建立的技术霸权。

民主化模型获取： 以中国的“深度求索”（DeepSeek）和欧洲多方参与的BigScience（其成果为BLOOM模型）为代表的项目，正在将能力与顶尖专有模型相媲美的大型语言模型完全开源。这意味着全球任何地方的开发者、研究人员和中小型企业，都可以在无需拥有或租用数万张GPU的情况下，免费获取、修改和部署这些强大的AI模型。
重塑权力动态： 开源运动的目标，是用“认知主权”（cognitive sovereignty）来取代“算力霸权”（compute hegemony）²⁶。其逻辑是，如果代表“智能”的模型本身可以被自由获取和分发，那么仅仅拥有能够训练这些模型的庞大算力集群的战略价值就会被稀释。竞争的焦点将从资本密集型的模型训练，转移到更能发挥创造力和领域知识的应用、微调和生态系统构建上。这为那些在算力竞赛中处于劣势的参与者，提供了一个“换道超车”的可能性。这种开放、协作的生态系统，被认为有潜力在创新速度上超越封闭、孤立的巨头实验室。
夯实数据基础： 开源AI运动的蓬勃发展，离不开大规模、高质量开源数据集的支撑。像LAION-5B这样包含超过58亿个图文对的巨型数据集，为全球研究者提供了在大型科技公司的“围墙花园”之外训练强大模型所需的“数字石油” 。

5.3 超越传统计算：长期愿景

从更长远的时间维度看，当前围绕GPU集群的算力竞赛可能只是一个过渡阶段。一些处于研发前沿的新型计算范式，有潜力从根本上改变游戏规则。

例如，神经形态计算（Neuromorphic Computing）模仿生物大脑的结构和信息处理方式，其目标是将AI计算的能耗降低到现有水平的百分之一甚至更低。光学计算则利用光子代替电子进行计算，有望实现超高速、超低功耗的并行处理。虽然这些技术目前尚不成熟，但一旦取得突破，就可能极大地降低获取强大AI能力的门槛，使得当前各国不惜血本构建的、依赖巨大能源供应的超级数据中心变得过时。这将从根本上重塑算力的战略价值和地缘政治格局。

美国的出口管制政策正在引发一个“反噬”效应，这构成了一个深刻的战略悖论。其初衷是阻止中国在半导体领域取得领导地位，但实际行动（限制先进节点技术）却导致中国的资本和人才大量涌入不受限制的成熟制程领域 ⁶。结果是，中国正迅速成为全球经济不可或缺的基础芯片的主要供应国，并在此过程中被迫建立起一套完整的、不依赖美国的国内设备和材料供应链 ⁶。因此，美国在试图阻止中国成为

先进芯片领导者的同时，却可能在无意中巩固了其作为基础芯片领导者的地位，并催生了一个未来美国无法再用出口管制来影响的独立技术体系。

与此同时，开源AI运动已不仅仅是一种技术哲学或社区文化，它正在被巧妙地用作一种地缘政治工具，以对抗美国的技术主导地位。对于在专有模型和算力规模上难以与美国匹敌的中国和欧洲而言，支持开源是一种典型的非对称战略。通过发布像DeepSeek或BLOOM这样强大的开源模型，它们实际上是在将AI技术栈中最有价值的“智能”层进行商品化。当一个世界级的模型可以免费获得时，拥有一个性能略好但价格极其昂贵且专有的模型的竞争优势就被大大削弱了。这将竞争的重心从美国占优的、资本密集的模型训练领域，转移到了应用创新和生态构建等更广阔的领域，从而为其他参与者创造了更公平的竞争环境。这是一种经典的、旨在改变自己正在输掉的游戏的规则的战略博弈。

第六部分：未来情景：冲突、竞争与全球治理

综合前述分析，全球围绕算力的竞争正将世界推向一个充满不确定性的未来。旧的秩序正在瓦解，新的冲突形式、竞争规则和治理挑战正在浮现。本节将探讨算力竞赛可能引发的新型冲突领域，评估当前全球治理体系的不足，并勾勒出未来十年可能出现的三种宏观情景。

6.1 新的冲突领域：从代码到动能

算力竞争引发的对抗，其范围已远远超出了经济和技术层面，并开始显现出向物理和军事领域蔓延的潜力。新的冲突爆发点正在形成。

关键基础设施的脆弱性： 全球数字经济高度依赖少数物理基础设施。其中最关键的是承载了全球超过95%数据流量的海底光缆网络。这些深埋于海底的缆线，其铺设和维护需要考虑复杂的地理和政治因素，使其成为地缘政治博弈中的物理节点 ²⁷。在冲突时期，对这些海底光缆进行窃听、破坏甚至切断，将对一个国家的经济乃至整个社会造成灾难性后果，使其成为极具吸引力的攻击目标。
核类比的局限性： 有人将当前的AI算力竞赛比作冷战时期的核军备竞赛，以凸显其高风险和战略重要性 ⁴。这一类比在捕捉竞赛的激烈程度上不无道理，但其内在缺陷更为深刻。核技术，特别是武器级核材料的提炼，需要庞大、显眼且易于被卫星等手段监控的设施，这为核查与军控协议提供了物理基础。然而，AI技术截然不同。它的核心是算法和数据，研发过程可以在任何地方进行，人的大脑本身就是一个“实验室”，这使得对AI系统的开发和部署进行有效监管和核查变得极其困难 ⁴。此外，AI技术具有高度的扩散性、军民两用性以及快速迭代的特点。这意味着，未来世界不太可能出现类似核武器“相互确保摧毁”所带来的恐怖稳定，而更可能陷入一种持续的、低烈度的、难以归因的网络和信息冲突状态，这种状态下的战略稳定性将非常脆弱。

6.2 全球治理的鸿沟

面对AI技术带来的巨大机遇和潜在风险，国际社会已启动了多项治理倡议。经济合作与发展组织（OECD）、七国集团（G7）的“广岛AI进程”以及全球人工智能伙伴关系（GPAI）等，都在积极推动制定关于AI公平性、安全性、透明度和以人为本的共同原则和标准。

然而，这些努力存在一个根本性的、结构性的缺陷。它们主要集中在所谓的“软法律”层面，即讨论AI系统应该如何被负责任地使用。但是，它们几乎完全回避了当前地缘政治竞争的核心——即AI系统由谁来建造，以及建造AI所需的核心战略资源（即先进算力）应该如何分配的问题。

当前的全球治理现状是，一方面，国际组织在日内瓦和巴黎的会议厅里讨论着高尚的伦理原则；另一方面，大国正在通过出口管制、产业补贴和技术封锁等“硬实力”工具，进行着一场争夺算力控制权的零和博弈。虽然有建立全球AI基金、促进发展中国家能力建设的提议，但在大国战略竞争的现实面前，这些提议缺乏政治动力，难以落地。

这种“治理错配”是当前AI全球治理面临的最大挑战。国际社会正在试图为一个资源冲突问题（对算力的争夺）开出一张行为规范的药方。这种做法无法触及冲突的根源，因此很可能在遏制大国竞争、确保全球AI发展普惠性方面收效甚微。

6.3 2035年的三种情景

展望未来十年，全球算力地缘政治的演化路径充满了不确定性。基于当前的趋势和驱动力，可以构想出三种可能的未来情景：

情景一：两分的数字世界。 在这一情景下，全球被一道“硅基围栏”分割为两个基本隔离、相互竞争的技术生态系统。一个由美国主导，囊括其在欧洲和亚洲的紧密盟友；另一个由中国主导，致力于构建完全自主的技术体系。在这两个体系之间，数据流动、技术标准、供应链和人才交流都受到严格限制。技术标准的兼容性被武器化，成为地缘政治对抗的工具。全球市场被割裂，跨国企业被迫在两个阵营中“选边站队”，全球化遭遇严重逆转。
情景二：算力大国的协同竞争。 在这一情景下，世界进入一个紧张但相对稳定的多极均衡状态。主要行为体（美国、中国、欧盟等）认识到，在AI安全、防止自主武器失控等关乎人类共同生存的领域，无限制的对抗是危险的。因此，它们在这些特定领域建立了有限的合作机制、风险通报渠道和信任措施。然而，在这种“底线共识”之外，经济、技术和意识形态领域的激烈竞争依然是常态。世界格局呈现出一种“合作与竞争并存”的复杂动态。
情景三：混乱的扩散与碎片化。 在这一情景下，技术的发展速度完全超出了治理的能力。强大的开源AI模型不受控制地在全球扩散，被各种国家和非国家行为体用于良性和恶意目的。由于算法和模型的普及，算力的战略重要性被部分削弱，但拥有强大AI能力的行动者数量急剧增加。这导致全球权力格局变得更加分散和碎片化，恐怖组织、跨国犯罪集团甚至个人都有可能获得过去只有国家才能拥有的颠覆性能力。世界因此变得更加不可预测，充满了低烈度但高频率的冲突和混乱。

第七部分：战略建议

基于以上分析，本报告为身处这场全球算力竞赛不同位置的关键行为体，提供以下战略性建议。这些建议旨在帮助决策者在驾驭当前复杂局势的同时，为未来的不确定性做好准备。

7.1 对国家决策者的建议（如美国、欧盟、中国）

寻求战略平衡，规避“反噬”风险： 对于美国而言，必须清醒地认识到，以出口管制为核心的“扼喉战略”是一把双刃剑。在短期内迟滞对手的同时，长期来看正在催生一个完全独立的、不受其影响的技术生态系统。决策者应精细化评估每一项管制措施的长期“反噬”效应，避免为了战术上的胜利而导致战略上的孤立。应在“战略性否认”（denial）和“选择性合作”（selective cooperation）之间寻找更精妙的平衡点，特别是在不直接涉及国家安全核心的商业领域。
投资于“韧性供应链”，而非仅仅是“在岸供应链”： 各国应将供应链安全的重点从单纯的“回流”或“在岸制造”（onshoring）转向构建更具韧性的多元化网络。这意味着不仅要投资于本国制造能力，还应通过“友岸外包”（friend-shoring）和多边合作，与价值观相近的盟友共同建立多个、相互备份的生产节点。对于欧盟而言，这意味着必须超越国家界限，建立真正泛欧的、统一的半导体和AI研发及制造体系，以形成规模效应。
积极开展“算力外交”： 算力已成为一种新的外交资源。各国应将算力援助、技术合作和人才培养纳入其外交政策工具箱。对于领先国家，可以通过提供算力资源和技术支持来巩固联盟、影响发展中国家。对于追赶国家，可以通过积极参与和主导开源项目、推动建立更公平的国际数据和算力共享机制，来提升自身的国际话语权和“软实力”。

7.2 对企业战略家的建议（如科技跨国公司、半导体企业）

地缘政治风险管理置于核心： 在一个日益分裂的世界中，企业必须将地缘政治风险评估提升到与市场和技术风险同等重要的位置。这意味着需要建立专门的团队来追踪和分析各国的出口管制、产业政策和联盟动态，并将其纳入投资决策、供应链布局和市场准入的核心考量。
实施“双循环”或“多循环”战略： 面对全球市场可能被分割为多个技术生态的风险，跨国公司应考虑构建更加灵活和区域化的“多循环”运营模式。这可能包括在中国设立基本独立于全球总部的、旨在服务中国市场的“中国为中国”的研发、生产和供应链体系，以隔离地缘政治冲突带来的冲击。
拥抱与塑造开源生态： 开源不再仅仅是技术人员的兴趣社区，而是一个具有巨大商业和战略潜力的生态系统。企业应制定明确的开源战略，决定在哪些领域贡献代码、在哪些领域利用开源成果、以及如何通过主导开源项目来建立事实上的技术标准。在当前环境下，积极参与开源是企业对冲地缘政治风险、保持技术相关性的重要策略。

7.3 对国际社会的建议（如联合国、OECD、GPAI）

弥合“治理鸿沟”，直面算力不平等问题： 国际治理机构必须超越单纯的伦理原则讨论，将算力资源的公平获取问题正式纳入议程。可以探讨建立一个由多方出资的“全球AI基础设施基金”，专门用于帮助发展中国家和欠发达地区建设基础的数据中心和网络设施，并为它们的科研人员提供对全球主要超算中心的访问凭证。
建立风险监控与危机沟通机制： 鉴于AI技术的快速迭代和潜在的颠覆性，国际社会亟需建立一个跨国界、跨阵营的AI安全风险监控和预警网络。应在主要技术集团之间（特别是中美之间）建立可靠的、高层级的危机沟通热线，专门用于处理可能由AI系统误判或失控引发的紧急事态，防止偶发事件升级为重大冲突。
聚焦共同的生存风险，寻求合作底线： 尽管战略竞争是现实，但AI也带来了全人类共同面临的生存性风险，如无法控制的超智能、致命性自主武器系统等。国际社会应将这些领域作为寻求合作的“最大公约数”。可以借鉴核不扩散领域的经验，推动达成一项关于禁止研发和部署特定高风险AI应用的国际公约，以此作为维系全球战略稳定的底线。

引用的著作

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2025年07月16日