6月23日，布鲁金斯学会约翰·桑顿中国中心围绕“美中是否真的处于AI竞赛中”这一主题，邀请专家进行了对比分析^[1]。专家指出，中美“AI竞赛”是一种过度简化的定义，但这一叙事框架在美中两国均被使用，而它恰恰掩盖了双方在目标与路径上的本质差异。

1、在战略目标上，美国AI产业呈现出对通用人工智能（AGI）的近乎虔诚的追求，前沿实验室以开发AGI乃至人工超级智能（ASI）为驱动力，持续投入巨额算力。相比之下，中国对AGI的追求相对淡化，战略核心是将AI广泛整合并应用于实体经济、政府服务等各类场景，力求实现AI的无处不在。美国正在追逐奖项，而中国则在布置工厂车间。对中国而言，AI的扩散才是真正决定其地缘经济影响力的关键所在。

2、在技术路径上，中美呈现显著分化。中国的DeepSeek、阿里巴巴等公司积极发展开源或开放权重模型，以低成本优势吸引全球开发者和市场份额，降低对美国前沿模型的依赖。美国则主要依靠头部公司主导的闭源模型，力求保持技术代差。然而，出于成本考虑，许多美国企业已开始私下采用中国的开源模型，构成了潜在的战略风险。

3、在关键制约因素方面，AI竞赛已演变为能源竞赛。美国面临电网申请排队漫长、新建核电缓慢等结构性制约，新建数据中心经常依赖天然气发电；而中国在能源增量的建设速度与规模上拥有显著优势，为AI长期部署提供了更坚实的物理基础。在芯片领域，美国的出口管制短期内确实限制了中国AI训练算力的增加，但从长远看，这正刺激中国以前所未有的力度追求整个半导体供应链的自给自足，并倒逼其在模型效率和芯片制造替代路径上进行创新。

4、在国家安全层面，专家认为AI加速了两类风险：一是加速了网络攻击等既有威胁的“恶性”扩散；二是压缩了危机决策的时间窗口，增大了误判与冲突风险。同时，美中AI生态之间仍存在深刻的相互依赖，这为两国关系增添了复杂性与脆弱性。

基于此，专家建议美国政策制定者应超越“竞赛”叙事，更关注AI在实体经济和关键基础设施中的实际应用与扩散速度，并在保护本国产业竞争力与防范技术依赖之间寻求长期平衡。       

 （李永干）