（编者按：当人工智能、半导体与关键矿产深度交织，中美科技关系告别了传统的单向围堵，演变为一场在高度相互依存下的复杂角逐。华盛顿极力渲染的“脱钩”与“全面威慑”的说法，正面临着两国企业在开源生态、商业应用落地以及上游供应链反制等现实角度的双向绞杀。为了透视中美科技竞争的真实本质，《中美印象》专访了全球顶级科技政策专家、DGA-阿尔布赖特石桥集团（Albright Stonebridge Group）合伙人兼技术政策负责人保罗·特里奥洛（Paul Triolo）。特里奥洛先生基于其美国政府高级情报分析与全球科技政策咨询的资深背景，刨析了政治口号掩盖下的“脱钩幻象”，系统性解构这场正在重组全球地缘格局的技术博弈。）
埃玛·布里格纳尔（Emma Brignall，以下简称“问”）：围绕中国科技发展的诸多政治叙事，其核心都聚焦于大国竞争。我们是如何走到这一步的？在您看来，中美科技领域面临的是“零和博弈”的挑战，还是存在更多交流与合作的机遇？
保罗·特里奥洛（以下简称“答”）： 中美两国在人工智能（AI）领域的竞争（或者说军备竞赛），实际上已经酝酿了相当长的一段时间。我是在2016年离开政府部门的。我最初接触这类议题是在5G和现代电信系统领域，当时人们普遍感觉到中美正在争相部署5G网络。在那个阶段，虽然大家探讨的也是一些相似的问题——比如数据访问权，但那完全是一个截然不同的世界。当时的核心论点其实是：以美国和欧洲国家为代表的西方阵营，不应在电信设备上过度依赖中国，以免面临潜在的间谍活动风险，或者防止中国在长期威胁中直接切断这些设备。不过，考虑到当时已经拥有能够降低和化解风险的技术手段，我认为这两种担忧在当时明显被夸大了。
然而，随着时间推移，到了2020至2021年前后，AI开始作为一种新兴技术脱颖而出。而在更早的2017年，也就是在 ChatGPT 诞生很久之前，我就曾与中国 AI 领域的重量级投资人李开复共同撰写过一篇报告，探讨中美如何在人工智能领域展开竞争。
在当时那篇报告中，我们将 AI 划分为几个细分领域：其一是当时已被广泛应用的网络推荐算法，尤其是被阿里巴巴等中国互联网巨头熟练掌控的技术；其二是与物流相关的 AI，用于优化物流网络和供应链；其三是感知 AI，这在当时的中美互动中因面部识别等技术而引发了巨大关注，进而导致部分中国企业因技术被用于警务与监控而较早地面临了出口管制；最后则是自主 AI。那时，我们通过这些大类来解构 AI，并试图评估哪些国家的哪些企业正处于领先地位。
时间快进到2022年，随着 ChatGPT 的问世，AI 领域的焦点瞬间变成了所谓的“生成式人工智能（Gen AI）”。自2022年以来，我们见证了前几轮 AI 竞赛中未曾出现过的现象——这项技术在如此多的垂直领域中呈现出惊人的爆发式演进速度。这使得生成式 AI 在网络安全、生物安全以及“失控风险”等领域的国家安全影响，以更快的速度显现出来。因此，当前在 AI 领域的角逐要复杂得多。
其复杂性在于，生成式 AI 从本质上讲，是一种经典的“通用技术”。人们常说它是“军民两用（双用途）”技术，但这种说法其实有些误导性，因为生成式 AI 未来绝大部分的部署和应用都将发生在民用领域。诚然，任何足够先进的技术都会延伸出军事及其他领域的应用，但如果看看美国和中国私营企业投入的资金体量就会发现，压倒性的绝大部分投资都在驱动商业化应用的落地。
因此，AI 呈现出了一种双重特质：一方面，它是一种极其普适的底层技术，有人甚至将其比作“电力”，意味着未来它将无处不在——我自己每天在手机和电脑上也会使用 AI；但另一方面，它又带有类似“核武器”的色彩，也就是说，一旦被用于特定方式，它可能会带来极具毁灭性的国家安全后果。这种特性在所谓的军民两用技术中是极其罕见且独特的：它既能在宏观上支撑整个国家的经济腾飞，又能在微观上颠覆性地增强军事实力。
另一个关键的区别在于，AI 还伴随着一种关乎人类存亡的长期威胁，即对这些大模型失去控制的风险，或者说模型可能无法与人类的价值观保持对齐（Alignment）。我们甚至可能面临人类灭绝的危机。核武器确实具备这种毁灭能力，但我们日常普遍使用的其他通用技术（比如电力）绝不会置我们于死地，可人们现在却普遍感知到 AI 具备这种危险。这使得 AI 成了中美关系中一个更为棘手和复杂的议题，两国以及两国的企业都在各自的商业应用和技术栈中开足马力，加速部署。
我认为，理解这一问题需要理清竞争的多个维度。目前引发地缘紧张局势、并直接催生了诸如出口管制和投资限制的深层竞争，其核心逻辑在于这样一种认知：任何一方只要率先触及极高阶的人工智能水平，就在某种程度上“赢得了全局”，并能利用这种超凡的能力在国际地缘政治格局中转化为自身的战略优势，甚至以此来迫使对方进行政权更迭。
例如，Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）最近发表了他的第三或第四篇系列随笔。达里奥在这些议题上是一位极具开创性的深度思考者。在美国所有主流 AI 实验室的 CEO 当中，他对 AI 涉及的安全与国家安全影响的研究是最为深刻的。然而在另一面，Anthropic 和达里奥本人都极其坚定地支持美国对华实施出口管制及其他限制措施，他将这场博弈定性为一场几乎关乎人类生死存亡的斗争——一场在“民主的人工智能”与“威权的人工智能”之间展开的较量。
我个人的感觉是，那种（将 AI 竞争视为民主与威权生死存亡之战的）定性是错误的。因为如果我们接受了这种叙事框架，未来中美两国在围绕高级人工智能设置“安全护栏”时，将很难展开实质性的合作。而就在前不久，双方刚刚结束了美中元首峰会后举行的首次真正的“一轨对话”——即政府间的人工智能官方对话。我认为，这大概是5月峰会达成的最重要的一项成果。
然而，如果继续将这项技术渲染为民主阵营与威权政府之间“争夺谁先触及高阶 AI”的拉锯战和军备竞赛，这种叙事定性是极为不妥的，因为它会直接提前宣判中美合作的破产。美国和中国的企业是这一领域的绝对领头羊，因此，如果中美两方无法在某种程度上达成协同，共同为这项前沿技术设立安全边界，那么达成任何全球性共识和协议的概率都微乎其微。
问：我想进一步了解人工智能，特别是中国本土开发的 AI。我们看到，深度求索（DeepSeek）已经拿出了一个可以替代 ChatGPT 的方案，同时马纳斯（Manus）、通义千问（Qwen）和夸克（Quark）也是新一代的中国 AI 智能体（Agent）和网页浏览器。随着腾讯近期宣布可能在其国民级应用“微信”中内置 AI 智能体，目前中国在人工智能领域的进展与美国相比究竟如何？这种发展又会带来哪些深远影响？
答： 你提到了一些具体的企业。我想在开始时先强调一点：我们在探讨这个问题时，应该尽量避免使用“美中对抗”这种宏大的国家叙事，因为本质上，真正处于竞争最前线的是两国的具体企业和生态系统。
从宏观维度来看，AI 在这两国的发展轨迹其实各有侧重、略有不同。在日本和欧洲等海外观察者眼中，中国的 AI 产业主要是由“应用端（Applications）”驱动的，也就是倾向于思考如何利用 AI 去切实解决某个具体问题，或者缓解某个行业痛点。在过去几个月里，我在中国与几乎所有顶尖的 AI 公司都进行了交流。同时，我也走访了许多正在将 AI 嵌入自身商业模式的企业——从初创公司、时尚服饰企业，一直到行业巨头。这是一种高度关注“实际应用落地”的部署路径。
相比之下，美国则呈现出另一种生态。人们普遍感觉到，像 Anthropic、OpenAI，以及在一定程度上的 Meta、xAI 和谷歌等美国顶级 AI 实验室，都在开足马力、一路狂奔，试图率先触及某种极高阶的人工智能形态，从而让自己的模型成为“终极赢家”。
两国的另一个重大分歧在于，绝大多数美国公司倾向于采用闭源模型（Closed-source）或不公开模型权重（Closed-weight）。换句话说，它们的接口是专利私有的，这些公司很大程度上依赖于出售 API 访问权限给其他企业来攫取巨额利润。但核心的模型权重对外界而言是个“黑盒子”。
而在中国，特别是在 DeepSeek 横空出世之后，除了字节跳动（ByteDance）以外，几乎所有主流的中国 AI 实验室都转型成了开源权重模型（Open-weight）的开发者。其余的重量级玩家——阿里巴巴、腾讯、百度、DeepSeek、月之暗面（Moonshot）、MiniMax、步天歌（StepFun）以及智谱（Zhipu），这些在中国极具技术实力的企业，都在不同程度上采用并向市场释放开源权重模型。
这也导致了两国的成本结构和商业逻辑走向了完全不同的分化。在美国，像 OpenAI 和 Anthropic 这样的企业正通过这些闭源模型，特别是通过面向企业端（Enterprise）的部署来创造极其惊人的营收。如果看看它们过去一年的收入增长曲线，那简直是陡峭得令人不可思议。这也是为什么它们正积极筹备在今年晚些时候进行首次公开募股（IPO）——目的就是撬动这笔营收红利，并在资本市场上募集更多资金，以用于疯狂扩建数据中心和算力集群。
另一个此前稍显不同（尽管我认为这种差距正在缩小）的方面在于，美国的金融市场和资本市场深度与广度极其惊人，在关键时刻能够迅速跟进。因此，只要企业想要扩大算力，它们就能轻易融到海量资金。
目前，整个行业正在经历一场疯狂的技术拐点：我们正在从过去“模型训练占80%，推理部署占20%”的旧模式，快速向“训练占20%，推理部署占80%”的新阶段过渡。随着各大企业逐渐发现这些模型在实际业务中越来越有用，用户发起的大量即时请求需要海量的计算能力来维持运转。所有这一切，都极大地引爆了市场对算力（Compute）的刚性需求。
在美国，企业可以通过股票和债券市场源源不断地抽调资本来疯狂扩产，从账面数字上看，这些资金体量是天文数字。然而，美国现在面临的真正瓶颈变成了能源（Energy）。而中国企业恰恰在能源这一关键环节点上拥有极强的话语权。正如黄仁勋所提出的 AI“五层蛋糕”模型所揭示的那样——整个 AI 产业由底至顶依次包含：能源、模型、网络（Networking）、网际互联（Internetworking）以及最顶层的应用。在所有这些垂直细分领域中，都能看到中国企业的深度参与。甚至在其中的某些核心链条上，美国企业还不得不高度依赖中国的供应商或是中国庞大的工业基础。
因此，尽管模型与模型之间存在烈度极高的竞争，但这种竞争早已超越了简单的国界线。在中国本土，由于美国模型未被获准入华（中国政府并未批准 OpenAI 或 Anthropic 在境内落地），中国本土的模型占据了绝对的主导地位。即便如此，不少中国企业总能找到各种路径去绕过限制，使用 Claude Code 等前沿工具，行业内的策略渗透可以说是无孔不入。而在美国，同样有大量的科技企业正在基于中国公开的优质开源模型，去搭建属于它们自己的上层商业应用。
在某种意义上，竞争确实存在，尽管它不是那种剑拔弩张的正面交锋，而更多是企业之间一种暗流涌动的隐性竞争。许多竞争将发生在海外市场，比如非洲和拉美。这些地区的国家没有自己的大模型开发商，本土的基础设施也可能非常有限。在这种情况下，一款对硬件配置要求较低、运行成本更低的中国模型（例如 DeepSeek），显然要比支付巨额费用去获取 Anthropic 的 API 来运行模型更具吸引力。因为许多企业根本不需要最顶尖的极限模型，它们只需要一套“足够好用”的方案，而中国的模型恰恰做得相当不错。
如果你关注一下美国人工智能安全研究所（U.S. AI Safety Institute）旗下的“AI标准与创新中心”，它在几周前发布了一份评估报告，分别将美方模型和中方模型放在不同的坐标轴上进行了对比。从差距来看，是的，中国模型确实还处于落后位置。至于中国模型能否缩小这一差距，很大程度上取决于算力获取等因素。但实际上中国大模型并没有落后太远。
请不要忘记，美国自2022年起对先进算力实施出口管制已经有将近四年的时间。在这种背景下，中国 AI 模型在各项基准测试（Benchmarks）中的表现，在许多情况下依然能做到几乎媲美西方主流模型，这其实是一件非常了不起的事。由于整个行业正在向推理阶段过渡，加之美国出口管制对中国企业施加了重重限制，而中国政府正在努力思考如何破解这一困局，导致当前的整体环境变得极其错综复杂。
问：您认为中国开发的 AI 能在美国市场取得成功吗？这其中是否存在与国家安全或情报监控相关的潜在风险？
答： 首先，我们得把“监控”这一疑虑彻底排除掉。由于这些中国模型是开源的，当它们在美国被使用时，其实是托管在微软或谷歌等主流的超大规模云服务商（Hyperscalers）平台上，或者托管在 Hugging Face 和 GitHub 等社区。
我给你举个切身的例子：我最近下载了 DeepSeek 的一款模型并在我自己的台式电脑上运行。我是从 GitHub 下载了该大模型及其权重文件，并完全在本地电脑上进行离线运行。整个过程中没有任何数据会被传回中国，因此 DeepSeek 根本无法窥视我在电脑上做了什么。这正是目前美国企业使用中国开源模型的普遍方式。
要精确评估中国开源模型目前在美国的使用范围有多广，确实是一件很微妙的事。我的直觉是它已经被运用得相当广泛，但主要分为不同的使用类别。比如科研人员，他们需要使用运行成本相对低廉的模型，因此很可能会倾向于选择阿里巴巴的通义千问（Qwen）、DeepSeek 或者是月之暗面（Moonshot）等大模型。Kimi 当前非常火爆，其他中国开源模型也同样大受欢迎，因为它们触手可得、品质极高，且运行成本低廉。
如果你是一家科研实验室，你显然不会愿意向 Anthropic 或 OpenAI 支付昂贵的费用来通过 API 调用模型。相反，你会直接下载一个非常优秀的中国模型，然后在其基础上搭建自己的上层应用。在这一过程中，同样没有任何信息会倒流回中国。你很可能要么在本地运行它，要么将其托管在谷歌、微软或亚马逊（AWS）等超大规模云平台上。
许多美国巨头企业其实也在这样做。例如，爱彼迎（Airbnb）就已经宣布在其一款客户服务应用中采用了通义千问（Qwen）。Perplexity 同样在调用中国的开源模型。
事实表明，许多公司可能不太愿意公开承认自己正在使用中国的开源模型，这正是出于你刚才提到的那些顾虑，以及担心这些模型内部是否对特定敏感词设有“内置审查”。然而我的发现是，对于像 DeepSeek 这样的模型，很多所谓的关键词过滤和审查都发生在“运行时（Runtime）”。如果你不是在绑定了这些额外审查机制的中国本土服务器上运行这些模型，而是将其部署在美国的服务器上，你就不会遇到这种审查。
诚然，这些模型在训练时所采用的数据集，相较于美国的数据而言可能受到了一定程度的过滤。但如果审视它们所接受训练的整体数据集总量，真正被过滤的数据比例其实是微乎其微的。根据你所执行的任务（无论是编写代码还是其他工作），中国模型在训练时是否包含了一小部分被过滤的数据，其实根本无伤大雅。况且，许多中国模型都引入了检索增强生成（RAG）技术，这使得它们能够实时检索互联网上的最新信息并加以利用，其中也包括那些未被过滤的信息。因此，这个审查问题在很大程度上被外界放大了。
真正更为核心的问题是，美国政府在未来将如何看待中国的开源模型。因为无论是在中国海外市场还是更广泛的范围内，这场竞争的一大维度就是争夺围绕这些大模型的“人心/思想份额（Mindshare）”。
如果中国大模型未来在美国占据了主导地位，将会演变成一个奇特的局面：美国的顶级实验室虽然在最前沿的技术研发上保持领先，但它们模型的商业调用成本对多数企业而言过于高昂，导致这些企业最终集体倒向并使用中国的模型。目前，包括英伟达（NVIDIA）在内的许多美国企业正在不遗余力地开发属于自己的开源模型，谷歌也在做同样的尝试。在未来一年里，关键的风向标将是看中国模型能否持续升级，以及在市场上出现几乎同样优秀的替代模型时，美国企业是否还会继续依赖和选用中国的模型。
就目前而言，在开源模型这一层面上，中国模型似乎正处于领先美国模型的地位。前几天小米推出了一款非常出色的小模型；而腾讯在今年早些时候也从 OpenAI 挖来了一位技术大牛来执掌其模型开发业务，他们最新推出的混元3（Hunyuan 3）表现非常抢眼，吸引了业内的广泛关注。
当你审视中国境内的这一动态时会发现，每家巨头都有着截然不同的商业模式，这些模式在如何将 AI 融入自身业务的方式上也各有侧重。就像在美国一样，中国的科技版图也分为两类公司。一类是超大规模云服务商，在中国包括阿里巴巴、百度和腾讯，这类似于美国的谷歌、微软和亚马逊。这些企业不仅拥有庞大的云计算基础设施，同时也在开发供内部业务、自身产品以及更广泛生态使用的大模型。这些巨头的优势显而易见，因为通过将模型部署在自建的基础设施上，它们能够形成极强的成本控制能力。
而另一类则属于纯粹的模型开发商，在中国以月之暗面和 DeepSeek 为典型代表。这些公司并不是云巨头，它们的业务重心高度聚焦于大模型本身的研究开发，并且各自瞄准了不同的利基市场（Niche markets）来推广其产品。这在定位上更类似于美国的 Anthropic 和 OpenAI，彼此的运作逻辑如出一辙。
举个例子，我本人就拥有一部字节跳动的“智能体手机”（Agentic Phone）。就在去年12月，字节跳动推出了一款非常酷炫的智能手机，它在底层设计上就完全植入了原生 AI 智能体功能。你可以直接对手机说：“帮我在成都订一家酒店，再订一张机票或火车票。”手机里的 AI 智能体就会直接代表你完成所有这些高难度的跨平台操作。
但这在去年12月的中国市场引发了一个巨大的争议，因为这个智能体需要获取该智能手机上微信、支付宝等所有其他应用程序的访问权限。而那些巨头公司最初直接屏蔽了字节跳动智能体的接入。直到最近，腾讯才开始逐步对该手机的用户界面开放了一定程度的智能体访问权限。不过由此可以看出，字节跳动的重心非常明确地放在了这种“应用落地”上：即如何最大化地提升用户体验。TikTok、抖音以及所有让字节跳动名声大噪的应用，本质上全都是由 AI 驱动的，这正是它深耕人工智能的初衷。字节跳动其实并不打算在“谁拥有最顶尖的极限大模型”这一赛道上盲目硬拼。
在这个领域，每家企业通常都有其独特的“利基优势”，这主要取决于它们能获取什么样的训练数据。例如在中国，百度拥有长达20年的沉淀搜索数据，阿里巴巴坐拥所有的物流和电商数据，而字节跳动则垄断了海量的视频数据。所有这些巨头在数据端都各有胜场，因此在如何落地 AI 应用上，它们也持有完全不同的理念。
微信和腾讯在部署 AI 时则显得极为审慎。毕竟，微信拥有高达14亿的庞大用户群，它们绝不想破坏现有的用户体验。因为当下个月我前往中国旅行时，我的手机里必须依靠微信和支付宝，它们绑定了我的网约车、共享单车以及在中国生活所需的一切场景。腾讯和微信要确保这种极其成熟的生态体验绝不会因 AI 的草率介入而被打乱。
但从另一方面来看，市场对 AI 能力的渴求又是全方位引爆的。与美国消费者不同，中国的消费者对获取更酷、更炫的 AI 应用展现出了极其浓厚的兴趣。
这里面存在一个非常有趣的“两极分化”现象：在中国，大约有80%到90%的消费者渴望拥抱 AI、并期待更多的 AI 创新。但在美国，社会舆论却在朝相反的方向发展——公众普遍对 AI 产生恐惧、抵触心理，并强烈呼吁对 AI 进行严格监管。这种近乎“八二开”的民意对比在两边刚好调了个头，是一个非常值得玩味的动态。
总体而言，中国消费者倾向于将技术进步视为一种绝对的正向推动力。在过去20年里，他们亲眼见证了科技如何以一种曾几何时难以想象的方式彻底改善了他们的生活。因此，他们对 AI 没有天然的抗拒，中国国内也没有像美国那样，被“AI 最终是否会毁灭全人类”这种宏大的“末日论”（Doomer）思辨所主导。虽然这种担忧在中国部分圈子里确实存在，但它绝非主流声音。
反观美国，像达里奥·阿莫代（Dario Amodei）和萨姆·奥特曼（Sam Altman）这样的行业领袖一直在公开宣扬 AI 在引发大规模失业等层面的长远风险。这直接导致了美国公众对 AI 的整体认知非常负面。相反，中国的 AI 掌门人们往往在向外界传递一种更积极、更乐观的信号，他们不会去吓唬中国的消费者。虽然最近中国社会也开始对失业问题给予了更多关注，但由于中国特有的人口结构和人口下滑趋势，这个问题在境内的舆论走向与美国截然不同。
问：英伟达（NVIDIA）近期一直在全力推动对华芯片销售。黄仁勋在不久前的特习首脑峰会期间现身北京，美国商务部也早在1月份就批准了将其 H200 芯片销往10家中国企业的申请。然而据报道，由于出于扶持本土半导体产业等核心考量，中方至今尚未下单采购。您如何看待美中之间这种技术贸易密度的提升，以及为什么这一进程在两边都陷入了停滞状态？
答： 我们必须把视线拉回到去年12月总统在 Truth Social 上发表的那条帖子，那其实是整个局势发生剧变的分水岭。那次政策破冰直接源于黄仁勋在华盛顿与总统以及白宫顾问大卫·萨克斯（David Sacks）进行的深度游说。
他们当时抛出了一个非常微妙且极具说服力的论点：美国应当允许向中国出口一部分性能稍低的英伟达 GPU，以此来防止中国在硬件源头上彻底走向全面“自给自足”。这个逻辑极其具有战略前瞻性，因为大卫·萨克斯和黄仁勋的核心意思是：“我们必须让中国的开发者继续留留在美国的硬件生态和工具链中，否则一旦逼得他们全盘转移，美国将彻底失去对这批开发者的掌控。”
黄仁勋曾指出，全球几乎有一半的 AI 开发者都扎根在中国，他绝不想将这批庞大的人才红利拱手让给一套纯粹由中国自主研发的 AI 技术栈。因此，当时的辩论焦点在于，美国应该在管制上稍微松绑，允许向中国销售 H200 级别的 GPU——尽管这在技术上已经比最尖端的极限芯片落后了几年。
然而，目前在中国的瓶颈在于，中国政府对此持有完全不同的战略算盘。北京的终极愿景非常明确，那就是让绝大多数中国本土企业最终全面倒向并彻底使用国货。尽管美国近期在政策上做出了微调、释放了 H200，但由于技术更迭实在太快，加之目前的特朗普政府尚未勾勒出一套清晰的长远对华科技政策，未来的风向完全是个未知数。
中方企业面临的巨大不确定性在于：这究竟只是一个“一次性”的权宜之计——让中国企业买到这批 H200 之后就永远与未来更先进的英伟达芯片绝缘？还是说，美方未来会设立一个明确的技术阈值或时间表，届时最尖端的美国技术仍可获准对华出口？
由于政策缺乏透明的预期，这使得中国政府在战略上极度警惕，绝不愿让本土企业继续对美国的技术产生“路径依赖”。这是一个极其拉锯的利益权衡，因为中国绝大多数的 AI 开发者正是通过英伟达的硬件以及 CUDA 软件生态培养起来的。CUDA 是一套门槛极高、极其复杂的开发环境，一旦工程师彻底熟练掌握了这套生态，他们在主观上是极不情愿轻易切换到另一套完全陌生的底层环境中的。
但残酷的现实是，随着美国持续施加技术绞杀，一部分中国企业现在已经做出了清醒的战略误判和切割：它们认定无论通过走私还是远程访问，自己未来都不可能再百分之百指望获得稳定的美国硬件供应。
当然，目前的博弈中还存在另一个复杂变量，即中国企业目前依然可以通过“远程租用”部署在海外的 GPU 来维持运转。例如，它们可以访问位于日本或东南亚数据中心里的 GPU 集群，这些基础设施要么是它们自己的海外实体运营的，要么是由第三方托管的。这也是目前美国国会部分对华硬派正试图全力堵截的“灰色政策漏洞”。
但这其实深刻暴露了美国现有出口管制机制的滞后性——这套机制在设计之初，根本没有预料到如今这种可以通过“远程云端”去访问那些本属于管制硬件的复杂场景。说到底，这是因为美国今天在使用一套最初为了围堵大规模杀伤性武器（WMD）、核技术和化学武器而量身定制的冷战工具，去试图套用并解决 AI 研发这样一个性质完全不同、也复杂得多的前沿课题。
美国真正想要遏制和掌控的其实是中国的“计算工作负载”（Workloads）。但由于走私渠道的猖獗以及大量游走在法律灰色地带的转口交易，硬件本身的物理跨国流通是极难被完全锁死的。市场、中国企业以及各种中介机构总能嗅到商机，并想方设法去满足中国本土庞大的算力刚需。美国的政策严管，在设计之初就从未真正具备全面预防这些灵活绕道策略的能力。
当前的半导体大局之所以扑朔迷离，是因为我们正处于一个关键的权力交接期：在未来两到三年内，绝大多数中国企业大概率将不得不全盘转向一套完全“以中国为核心”的 AI 技术栈。这套生态将由华为的处理器，以及来自壁仞（Biren）、摩尔线程（Moore Threads）和燧原（Enflame）等其他本土新贵设计的 GPU 来共同承载。
值得注意的是，这些中国本土初创芯片企业的创始人，许多此前都曾任职于英伟达和 AMD，这使得它们在硬件设计和生态兼容性上，天生就与英伟达的硬件及 CUDA 软件有着极高的衔接度。
当前，我们正卡在这个“美中硬件生态全面分化”的奇特转型期中。每一家中国企业在如何将算力分配给模型训练、如何分配给推理部署，以及如何在这些庞大的工作负载中切分计算容量上，都有一套各自为战的算盘。它们在这场战略转型中其实都走得颇为吃力，因为与那些能够无忧无虑规划未来的美国同行不同，中国大模型企业根本无法预知两年后自己究竟还能否拿到先进的算力支持。它们可能彻底买不到英伟达的硬件，而中国本土的产业链届时也未必能百分之百释放出足够庞大且稳定的高阶芯片产能。这直接导致它们在规划未来的技术路线图时，普遍陷入了一种极其被动和焦虑的战略进退两难之中。
问：台湾至今牢牢占据着全球半导体产业链的最前沿，这引发了国际社会的极大担忧：一旦中国大陆试图对台启动军事统一，全球的顶尖技术演进都将面临全面停摆的危机。在您看来，台湾应当如何利用好手中这张分量极重的“技术底牌”？而美国又该如何在与中国大陆及台湾的半导体贸易中精准掌舵？
答： 我们必须先从宏观上认清美中台三边关系目前所处的总体格局，然后才能准确评估半导体问题在其中产生的深远冲击。从传统层面上看，这一三边关系几十年来一直维系在四十多年前——甚至有些是五十多年前——美中台三方达成的一系列历史性文件之上。这其中包括广为人知的《中美三个联合公报》，以及美国国内法层面的《台湾关系法》和“六项保证”（其中一项明确规定美国不会就对台军售问题与北京进行事前谈判）。在当年炮制这些文件时，各方都极度渴望能让美中关系在一个良好的起点上破冰。因此，台湾问题以及国共内战引发的历史遗留问题，本质上被采取了“搁置争议、向后推延”的冷处理方式。而自1982年（甚至更早）以来，这个皮球就被这样一路踢了下来。
然而，自1982年至今，台海局势却演变出了当年任何人都无法预料的戏剧性翻转。回望1982年，台湾只是一个重要但体量相对微小的岛屿。当时它甚至还未走向民主化，依然处于蒋氏政权的戒严独治之下。它虽然是美中关系中的一个敏感火药桶，但随着双方达成协议，更广泛的双边关系开始全面铺开，台湾问题逐渐退居为美中交往中的次要议题。
可当你一觉醒来切换到2022年，台湾已经摇身一变成了全球信息技术（IT）经济的绝对震中。张忠谋在20世纪80年代末创立的半导体代工厂——台积电（TSMC），如今已成为全球制造和封装高阶 AI 硬件的核心命门。在1982年，谁能孵化出这样的狂想？根本没有人，对吧？
而到了2026年的今天，正如我此刻在屏幕上所看到的，美国及全球各大证券交易所中数十万亿美元的资本支出与市场市值，如今全盘系于台湾能否作为一个稳定的实体继续存在，全盘指望台积电能够7×24小时全天候运转、源源不断地吐出先进芯片。与1982年的底层逻辑相比，这已经变成了一个不可思议的全新局面。
然而，问题恰恰在于，上述那些古老的关系框架和历史文件，至今依然是外界在探讨这一议题时的教条基石。政客们总是指着这些文件说：“一切都没有变。美国的政策没有变，北京的政策没有变，台湾的政策也没有变。”但是，心照不宣的事实是，其赖以生存的周边外部环境早已发生了颠覆性的彻底巨变。
我一直坚持的论点是，我们迫切需要一套全新的思维模型来重新审视这一难题。因为在1982年，把皮球继续往后踢是完全可行且代价可控的；但时至今日，当我们为企业进行诸如“台湾遭受全面封锁”等推演时，其引发的骨牌效应是灾难性的。一场全面的军事冲突对全球经济而言将是毁灭性的打击，在技术上根本不存在任何“去风险”（De-risk）的避风港。
哪怕是退一步看那些相对不那么极端的场景——比如中国大陆仅仅将台湾海峡及台湾上空封锁两周——即使这样，也足以给全球经济带来立竿见影的重创。部分严谨的研究报告评估认为，根据特定衍生因数的计算方式不同，这可能给全球经济造成高达15万亿美元的巨额损失。就在几天前，我还听到有人引用了8万亿美元这一数字。但在我看来，这显然大大低估了其真实杀伤力。因为正如我经常指出的，单单英伟达（NVIDIA）一家公司目前那高达约6万亿美元的庞大市值，就百分之百寄生在台湾的防务安全之上。如果台湾明天突然消失，英伟达的股价推测将直接归零，而全美无数退休人员的养老基金也将连带遭到毁灭性重创。
而人工智能（AI）这一维度的接入，让本就错综复杂的局势变得更加诡谲。正如我前面提到的，Anthropic 的首席执行官达里奥·阿莫代（Dario Amodei）最近发表了一系列随笔，其核心论调竟然是：美国必须全力以赴率先赢得高阶 AI 的军备竞赛，其部分终极目的在于促成威权国家的“政权更迭”——这里他暗示的其实就是中国。
试想一下，如果你坐在北京的权力中枢，看到全球最具指标性的 AI 巨头掌门人公然宣称，他们研发高阶 AI 的目的就是为了强行颠覆中国的政权；而讽刺的是，这家公司赖以生存的所有 GPU 硬件，恰恰全部是在一个被中国视为自身领土的省份（或根据西方视角所称的国家）制造出来的。坐在北京的决策者看到这里，心里无疑会想：“这真是一个极其讽刺且危险的转折。”我此前曾公开论证过，这正在极大地推高地缘风险，因为这很可能会逼迫中国大陆重新评估并调整其对台政策的战略总算盘。
当然，局势的复杂性在于，半导体并不是中国领导层在定夺如何处理台湾问题时所权衡的唯一指标。海峡两岸之间还交织着根深蒂固的历史沿革、台湾自身的政治定位、统独走向的底线，以及大陆在处理两岸关系时的政治观感等综合变量。因此，半导体、台积电和 AI 如今已经深度楔入了这道方程式，但整个台湾问题的复杂程度，远远超越了其中任何单一维度的总和。然而，可以笃定的是，这些新兴技术变量至少在客观上大幅拉高了台海的引信风险。
另一个推波助澜的变量是美国的出口管制。华盛顿全面施加的技术绞杀，强行将台湾与台积电拽入了这场大国对抗的漩涡。随着美国管制法令的触角向海外实施“长臂管辖（Extraterritoriality）”，其直接后果是，大量中国顶尖的科技巨头再也无法将设立在台湾的台积电作为其芯片的代工基地。对于北京的领导层而言，当看到本土企业被强行剥夺去使用一个他们认为是本国领土之上的制造基地时，这在战略上显然是绝对无法接受的。
由此可见，我们迫切需要一种完全跳出既定窠臼的全新危机处理机制。目前，华盛顿传统的建制派外交精英们抛出的核心解药，无非是源源不断地武装台湾、并极限推行所谓的“军事威慑”政策。但在我看来，这种企图通过武装台湾来吓阻中国大陆的思维，简直幼稚得令人感到危险。因为台湾不是乌克兰，中国更不是俄罗斯，两者的底层逻辑完全没有可比性。其历史渊源大相径庭，且台湾在战略地理上其实是“无从防守”的。
只要你亲自去一趟台湾，实地看看那些星罗棋布在西海岸的晶圆厂，坐上高铁从新竹一路切入台南，你就全明白了。那条极其狭长的地带，就是统治当今世界 AI 命脉的震中。它不像乌克兰，乌克兰好歹拥有广袤的战略纵深可以充当缓冲区，并能够组织起有效的本土防御。在台湾面对绝对的军事压制时，这种防御模式在战术上根本无法复制。
当然，我不否认地缘上确实需要维持某种形式的威慑，但我更想强调的是，威慑必须与“战略保证”（Assurance）并轨而行。台湾问题绝不存在任何军事层面的终极解药。如果你仔细核算过各方的推演数据，就会发现所谓的军事解决方案，本质上就等同于亲手引爆全球经济的末日炸弹。这绝不应该成为政策选项。
遗憾的是，当前华盛顿的决策思维完全被死死禁锢在传统“威慑”的冰冷框架里，根本无法进行建设性的逆向思考。我此前曾提议过，各方或许需要共同构思并达成“第四个联合公报”。我们需要探讨是否可能与中国大陆、台湾达成某种全新的战略共识，将台湾塑造为一个“全球公地”（Global Commons）。这在操作上无疑会极其棘手，因为这意味着美国必须全面松绑那些出口管制法令，而且各方必须在 AI 领域达成某种制度性互信，从而彻底将“美国将台湾作为硬件基地来颠覆中国政府”这一具有高度威胁性的危险企图从谈判桌上拿掉。同时，两岸及中美之间也需要配套推行大量的信任构建措施（CBMS）。
我深感忧虑的是，按照目前各方相互试探、切香肠的危险走向，我们很可能会被裹挟着推向一场围绕台海的正面冲突，随之而来的将是难以估量的巨大经济灾难、政治动荡、军事对抗以及社会撕裂风险。
最理想的结局应当是让科技变量本身——即 AI 革命以及台湾在其中所占据的核心枢纽地位——反过来充当促进台海问题和平解决的催化剂。在最优方案下，海峡两岸及国际社会应当达成一种清醒的共识：台湾由于太过珍贵，各方根本承受不起为了它而大打出手、乃至将其彻底毁灭的代价。任何试图用导弹彻底摧毁新竹那些晶圆厂的疯狂念头，在理智上都是极其荒谬的。同样，正如华盛顿部分极端鹰派在私底下所叫嚣的那样——宣称一旦局势走向特定结局，美国应当主动炸毁台积电晶圆厂——这种所谓的“焦土策略”在我看来同样荒谬绝伦，且天真得令人发指。你竟然要去炸毁支撑你本土所有顶尖科技巨头存活的台湾芯片命脉，这究竟能换来什么战略回报？难道仅仅是为了防止中国大陆获取先进半导体吗？
目前在这一议题上，决策层显然缺乏足够打破常规的逆向思维，导致我们被死死扣在了当前的危险死循环里：北京频繁举行军事演习，台北见招拆招做出防御部署，美国国会疯狂叫嚣提供更多武器，而华盛顿的对华鹰派则不断为极限威慑推波助澜。这种螺旋上升的对抗链条是极其危险的。然而不幸的是，目前政坛上几乎听不到任何呼吁改弦更张、寻求替代路径的理性声音。
我们现在迫切需要的，是美中台三方对当前陷入死胡同的现状进行全盘的颠覆性重构，并深度评估半导体与人工智能对这道地缘方程式所产生的决定性变数。在绝大多数时候，这些科技命门总是被主流政治辩论视为微不足道的次要细枝末节；传统的政策博弈习惯性地忽略了我们今天所探讨的核心——即深藏在地缘危机底层的半导体维度。而我相信，如果我们继续在台海局势的宏大叙事中对此类战略盲区视而不见，其最终引发的恶果，将是整个国际社会都无法承受之重。
问：我很好奇这种博弈将如何延伸到美中之间的相互依存关系上。随着关税战的打响，我们看到了对全球化和相互依存效应的骤然抵制，尤其是在稀土和关键矿产领域，这也让人们意识到美国市场在中国拥有多么庞大的利益裹挟。在关税政策的后续余波以及现任政府的治下，您认为美中关系正在发生怎样的转变？这对未来几届政府的相互依存关系又将产生什么影响？
答： 稀土问题确实彻底暴露了美国方面存在的一个巨大战略盲区。如果你打算开始将供应链“武器化”——这一趋势始于拜登政府，并在第一任特朗普政府时期也初见端倪——那么问题就变成了：这种武器化的终点在哪里？终极目标是什么？你又该如何防止局势走向失控？
显而易见，中国政府深知本土企业在稀土领域的绝对主导地位，并曾在2010年短暂对日本使用过这一杠杆。然而，直到美国在2022年10月祭出极其严厉的出口管制法令之前，北京其实并未真正下定决心全面武器化这一能力。美方当时的那轮管制是具有毁灭性扫荡效果的，因为它们直接锁死了半导体行业的核心命门——不仅针对 GPU 芯片，还切断了制造半导体所需的关键设备。
在北京的视角来看，这已经不再是单纯的国家安全争端，而是剥夺了中国赖以生存的“经济发展权”。事实上，习近平主席在2024年4月与拜登总统会晤时，以及同年晚些时候的 APEC 峰会上，都曾将此明确划为一条不可逾越的红线。他严正论证道，中国的经济发展权是一条与台湾问题具有同等分量的红线。这就是中国对美国出口管制做出的核心战略回应。
自那之后，我们见证了中方对关键矿产实施了密集的追加管制，并配套出台了一系列法律利器，包括《反外国制裁法》和《阻断办法》。随后在2025年4月，中国全面落地了针对重稀土的广泛出口许可制度，产生了巨大的震慑效应。到了2025年10月，中方对稀土的监管再度升级，其法令触角甚至延伸实施了“长臂管辖”，全面覆盖了稀土、关键矿产以及相关加工设备。而在今年（2026年）早些时候，国务院更相继推出了第834号、835号和837号行政指令，从更高层级构建了一套系统性的战略框架，用以全面对冲其眼中西方对全球供应链的武器化围堵。这些指令实际上为中国反制这类制裁措施提供了坚实的政策制度支撑。
时至今日，我们已经走到了一个双方都有能力对彼此经济造成重创的危险临界点。当中国在去年4月悍然收紧稀土出口时，底特律一家福特汽车（Ford）工厂的磁体在短短几个月内就宣告断供，导致其明星车型福特探险者（Ford Explorer）直接被迫停产。在过去一年里，双方在稀土问题上陷入了拉锯式的博弈，因为中方在发放出口许可证时显得极其审慎，虽然发放了大量许可证，但在速度和广度上都卡得非常严格。中方正在精准掌控诸如“钇（Yttrium）”这类对航空发动机和半导体制造设备至关重要的稀缺材料。同时，它们也在严格控制钴基磁体（Cobalt-based magnets）的出口，而这是从汽车工业到军工防务系统等无数核心应用中绝不可或缺的命脉。我们正处于这种双方都将供应链作为武器相互绞杀的奇特困局中。这场博弈究竟要在哪里收尾？我们又该如何跳出这个恶性循环的怪圈？
这种绞杀甚至已经开始波及到 AI 供应链。路透社（Reuters）最近发表了一篇关于“磷化铟（Indium phosphide）”的深度报道，在此之前几乎没有人关注过这种材料。而我们因为长期在这个领域深耕，早就洞察到了这一风险。磷化铟属于那种极其生僻、极少有人能真正搞懂的冷门技术，但它偏偏是光子学（Photonics）供应链中无可替代的核心环节。
美国目前正执念于构建一套全盘自主可控的“美中脱钩版 AI 技术栈”，但现实是，这套技术栈的硬件骨架事实上横跨了台湾、韩国、日本和中国大陆，其中大量的核心上游原材料百分之百源自中国。这些投入品既包括光子学不可或缺的特种材料（如磷化铟），也包括大量看似不起眼但同样致命的基础部件——比如变压器、功率半导体和涡轮叶片，这些产品的供应链中都流淌着极高含量的中国工业血统。我们残酷地发现，华盛顿政客鼓吹的“美国可以与中国彻底脱钩、并凭空打造出一套完全独立的科技栈”的宏大叙事，在现实中不过是一场虚无缥缈的幻市蜃楼。一旦你把台湾的变量也加进来，这场幻景就会变得更加脆弱不堪。
不可否认，将一部分制造业“回流（Onshoring）”到美国本土是有益的，这确实能创造部分就业岗位，并在一定程度上稀释对台湾防务的过度依赖。但这根本无法从根本上解决全球供应链深度“相互依存”的底层顽疾，而稀土问题正是这一顽疾最典型的活标本。
事实证明，高阶半导体的出口管制根本算不上真正的“绝对死穴”，因为它的封锁效率在现实中打折得厉害——大概只有50%到60%的拦截率；相反，中国牢牢扼杀着全球90%以上的稀土及关键矿产供应链，这才是真正一剑封喉的终极卡脖子武器（Chokepoint）。美国在政坛上率先点燃了将“战略死穴武器化”的引信，但放眼全球，只有中国手里才握有真正能够让对方窒息的绝杀王牌。
然而，华盛顿的不少政客至今仍未能清醒地接受这一现实，决策层内部依然弥漫着某种程度的病态否定与逃避心理。我们的一位大客户近期与几位美国政府的高层官员进行了深度闭门会谈，令人震惊的是，哪怕是在地缘对抗已经演进到如此严峻的晚期阶段，这些高官竟然对美国在这些关键材料上对华的深度依赖一无所知。这让我感到匪夷所思。
这恰恰无情地暴露了一个事实：华盛顿高层普遍处于一种虚妄的抗拒状态中，满脑子寄希望于美国能在短短一两年内彻底戒断对中国稀土的依赖，这在工业常识上是完全脱离实际的痴人说梦。中美两个大国必须找到一种共存之道。任何一方都不可能在短期内将其整个半导体产业链或稀土关键矿产供应链做到百分之百的彻底剥离与去风险。强行推进这种切割将燃尽天文数字般的财富，耗费整整十年甚至更久的时间，并造成极其恐怖的资源浪费。
在此期间，全球的企业被迫陷入了极其煎熬的夹缝之中，因为它们往往根本毫无选择。要么在中国国境之外根本找不到任何可替代的稳定供货源，要么中国大陆随时一个法令就能彻底斩断它们目前赖以生存的唯一血脉。
举一个真实的案例：一家极度依赖中国进口钨粉（Tungsten powder）的日本企业，由于中国近期为了对冲美国制裁而全面收紧了出口严管，这家日企已经连续几个月无法获得任何钨粉原材料。而日本之所以被无端卷入这场无妄之灾，很大程度上是因为其首相此前在台湾问题上发表了一些越界的政治言论。这家日本企业恰恰是台积电、三星（Samsung）和 SK 海力士（SK Hynix）等全球顶级晶圆厂的核心上游供应商。就在本月晚些时候，该公司已经正式向这些芯片巨头发出紧急通报，警告称其用于制造高阶半导体必不可少的核心衍生产品即将面临彻底断供。
我们必须对这种“在完全看不到战略终局的情况下、盲目滥用并依赖‘卡脖子’技术绞杀”的自残政策进行全盘的颠覆性反思。我和许多有识之士一直在积极奔走，试图为当前的僵局寻找一条体面的退路，但现实极其举步维艰，因为两边的政治对抗烈度已经烧得太高了。美中之间如今几乎毫无政治互信可言，中日之间的信任资产也同样荡然无存。
事实无情地证明，一旦你踩上了这条由大国对抗驱动的自残跑步机，想要在半途安全抽身将变得异常困难。我们迫切需要在全线引爆更大规模的连带附随损害（Collateral damage）之前，共同构思出一条紧急刹车的可行路径，把各方从这台疯狂运转的战争机器上解救下来。
