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美国不装了！有记者当面质问布林肯：“你不允许其他大国在人工智能领域制定规则？”布林肯张口就放狂言：“没错，AI领域的规则，就该由美国来定义！”为了保住霸权，美国还对中国大搞技术封锁，可他们忘了，AI巨头李开复早就发出警告：中国AI早已在特定领域，领先美国了！这话可不是空穴来风。早在2023年，布林肯就和商务部长雷蒙多一起在《金融时报》发了篇联名文章，字里行间都在说一件事——AI的规矩，得由美国来定。文章先铺垫了一堆AI的好处和风险，话锋一转就说美国“有能力也有责任引领AI治理”，还要拉着G7一帮盟友搞小圈子，把他们的标准包装成“国际规则”。说白了，就是想把当年互联网时代的老路再走一遍，规则我来定，好处我先占，别人只能跟着玩。光定规矩还不够，手上的封锁也没闲着。这两年美国对中国AI的卡脖子，是一轮比一轮狠。最开始是禁售高端芯片，像英伟达的H100、H200这些AI训练的核心硬件，直接不让卖到中国来。后来发现中国企业绕了个弯，在新加坡、阿联酋这些地方注册子公司买芯片，美国立马又补了一刀。今年5月底，美国商务部直接改了规则——不管你公司注册在哪，只要最终控制权在中国手里，想买先进AI芯片，都得先拿美国的许可证。等于把审查标准从“货送到哪”改成了“钱是谁出的”，连海外绕道的路都给堵死了。按美国人的算盘，只要掐住算力这个命门，中国AI就跑不快，规则制定权自然就握在自己手里。可问题是，算盘打得响，现实未必跟着走。李开复在旧金山的TEDAI大会上就直接给美国泼了盆冷水，说在AI硬件和机器人制造这块，美国正在被中国超越。这话不是随便说说，背后是两条完全不同的发展路线在较劲。美国走的是精英路线，把钱都砸在大模型研发上，OpenAI、Anthropic这些公司烧着天量的资金，堆着最顶级的芯片，追求模型性能的极限。这条路确实厉害，纯比大语言模型的天花板，美国现在还是领先的，李开复自己也说，顶尖模型层面美国大概领先十几个月。但这条路有个问题，就是贵，而且离普通人远，大多用在企业服务和科研上。中国走的是另一条路，不跟你死磕单一模型的极限，而是把AI往实处落，往硬件里装，往老百姓的生活里塞。你卡我高端芯片，我就优化算法，用更少的算力干更多的事；你闭源搞垄断，我就走开源路线，大家一起迭代。就说开源模型这件事，现在全球前十的开源大模型，基本全是中国团队做出来的。像DeepSeek、阿里这些团队推出的开源模型，性能已经追上甚至超过了Meta的Llama系列。开源这东西就像当年的安卓系统，用的人越多，改进得越快，生态起来了，后劲就足。李开复说得很直白，开源模型是国家级AI主权的关键，你美国模型再强，别人不敢用、用不起，慢慢就成了孤家寡人。再看AI硬件和机器人，这更是中国的主场。宇树科技的四足机器人，优必选的人形机器人，不光技术上跟得上，价格还能压到美国同类产品的几分之一。为什么？因为中国有全世界最完整的制造业供应链，从芯片封装到电机、传感器，全链条都能自己搞定，迭代速度快，成本还低。美国机器人公司研发一款产品可能要两三年，中国公司半年就能迭代一次，这种速度差，时间长了差距自然就拉开了。消费级应用就更不用说了。字节跳动、阿里、腾讯这些公司，早把AI深度揉进了短视频、电商、社交的每一个角落。你刷抖音的推荐算法，淘宝的商品搜索，微信的各种小程序功能，背后全是AI在跑。美国的Meta、YouTube反应速度根本比不了，很多新玩法都是中国先玩出来，美国再跟着学。还有工业领域，AI在中国工厂里落地的速度也快得惊人。生产线的缺陷检测，设备的预测性维护，物流的智能调度，这些场景美国不是没技术，而是落地成本太高，工人贵，改造贵，推进起来慢。中国不一样，制造业基数大，场景多，企业愿意试，改造成本也低，很快就能铺开。像浪潮的工业AI平台，已经服务了上千家工厂，晶圆检测准确率能做到99%以上，这种落地规模，美国企业比不了。很多人没看明白，美国着急定规则，本质上是心里没底了。以前信息技术革命，从芯片到操作系统再到互联网，全是美国主导，规则自然是他说了算。现在AI不一样了，中国不是跟在后面追，而是在很多赛道上并排跑，甚至有些地方已经跑到前面去了。美国想靠封锁把中国摁住，结果反而倒逼出了中国的自主路线。你不卖高端芯片，我就搞国产算力，华为昇腾这些年进步飞快；你搞技术壁垒，我就走开源生态，拉着全世界开发者一起玩；你守着你的高端模型，我就把AI撒到千行百业里去。真等到中国的AI硬件、开源生态、产业应用全都连成一片了，到时候谁定义谁的规则，还真不一定。

美国不装了！一名记者问道：“你不允许其他大国在人工智能领域制定规则？”布林肯口出狂言：“是的，AI领域应该由美国来定义规则！”为此，美国还对中国实施封锁策略，殊不知，AI巨头李开复警告：“中国AI早已在特定领域领先美国！“这句话像一把刀子，把华盛顿这几年在AI问题上的真实想法剖开了给人看。过去美国谈人工智能治理，总要包装成“全球合作”“共同标准”这类漂亮话，但布林肯这次连包装都省了，赤裸裸地告诉世界：规则这件事，美国说了算，其他大国别想插嘴。和布林肯站在同一战壕的，还有前商务部长雷蒙多。两人此前在多个场合反复强调一个观点：AI的未来取决于使用技术的人，核心问题不在于是否使用AI，而在于如何正确地利用这项技术。听起来像是在讨论技术伦理，但话锋一转，他们就亮出了真正的底牌——美国必须引领AI的治理，不仅要制定规则，还要主导这项技术的发展方向，把人工智能的霸权位置牢牢攥在手里。这套逻辑其实不新鲜。当一个国家在某个领域拥有绝对优势时，它通常会高喊“自由竞争”“市场开放”；可一旦感受到威胁，立刻就会换成“规则主导”“安全优先”的剧本。美国在AI赛道上的焦虑，恰恰说明它意识到自己的领先优势正在被快速蚕食。为了维持这种优势，华盛顿对中国AI产业下的手越来越重。美国商务部已经出台禁令，不许向中国出口高性能人工智能芯片产品，同时还禁止中国企业利用美国的云计算服务来训练和运行AI模型。雷蒙多说得更直白，她要通过“釜底抽薪”的方式，从根子上掐断中国人工智能技术发展的养分供应。这个“薪”，指的正是芯片和算力基础设施。但封锁的效果似乎并不如华盛顿预想的那般立竿见影。中国AI产业在过去几年里走出了一条让外界意外的路。在太空AI这个细分领域，北斗卫星导航系统借助AI算法实现了自主导航调度，精度已经在某些指标上反超了美国的GPS系统。这种能力不是实验室里的演示，而是实实在在部署在轨运行的系统。放到智慧城市、金融风控、工业制造这些应用场景里，中国的落地速度和规模正在把硅谷甩在身后。道理很简单：中国有全球最大的工业门类和最丰富的应用场景，数据量大、迭代速度快，AI模型在实际业务中打磨出来的效果，往往比实验室跑分更有说服力。更让华盛顿坐不住的是底层硬件差距的快速缩小。2025年的行业实测数据显示，中美AI芯片之间的性能差距，已经从三年前的“两到三代”缩短到半代以内。在一些特定场景下，双方芯片的响应时间差距只能用“几纳秒”来衡量。纳秒是什么概念？人眨一次眼大概需要三亿纳秒，这点差距在实际应用中几乎可以忽略不计。这说明，封锁策略非但没有锁死中国AI的进步空间，反而倒逼出了一条替代路径。那些被禁止出口的芯片，成了中国半导体行业加速自研的催化剂。DeepSeek这类国产大模型的崛起就是一个信号：即便在算力受限的条件下，通过算法创新和架构优化，依然可以训练出性能跻身全球第一梯队的模型。颇具讽刺意味的是，就连白宫方面也在不同场合表达过“中国AI是推动人类进步的正向力量”这类评价。这当然有外交辞令的成分，但也从侧面承认了一个事实：中国在AI领域的贡献已经不是谁想否认就能否认的。从学术论文的发表数量和质量，到开源社区的代码贡献，再到实际产业应用的规模，中国AI的存在感摆在那里，绕不开也躲不掉。马斯克对这个趋势有着相当清醒的判断。他多次在公开场合表示，美国在AI领域的优势正在逐渐丧失，而中国的崛起势头已经不可逆转。这个判断来自一个在AI和电动汽车两条赛道上都跟中国企业正面交过手的人，分量自然不一般。回过头看布林肯那句“规则由美国定”，更像是一种力量对比发生变化时的应激反应。真正有底气的时候，不需要喊这么大声。当封锁越来越严、喊话越来越响，往往意味着对手已经追到了让领先者感到不舒服的距离。AI领域的竞争，最终比的不是谁嗓门大，而是谁能在核心技术上持续突破，谁的应用能真正创造价值。这个道理，华盛顿嘴上不承认，但行动上已经说明了一切。信源：台海网