中美AI竞赛的真实风险

中美AI竞赛的真实风险 · 颜值笔记

核心判断

竞赛窗口期就在未来2~3~5年

美国校园普遍认为ASI还有5~10~20年，但中国AI实验室的行为方式并不像他们相信ASI近在咫尺。“竞赛条件”会迫使人们做出非理性决策。

“AI行业本身的价值已经超过了美国的GDP。这标志着我们处于一个非常脆弱的位置，经济修正不可避免。”

“如果世界上有竞赛就必须有人赢，但对AI来说，也许合作才是唯一的生存之路。”

关键分歧

中美对ASI时间线的认知差异

1~2年硅谷实验室

5~20年美国学界

10~15年+ 中国多数人

中国的监管行为表明并不认为ASI迫在眉睫：所有大模型需经CAC审查，延迟数周至数月；已实施隐私、数据溯源、透明度、防成瘾等多项法规。

💡 中国绝大多数实验室和监管者把AI看作普通技术，而硅谷认为正处于奇点之中。

结构性差异

政治家的工程师 vs 律师

🇨🇳 中国

80~90% 中央高层领导为工程师出身

🇺🇸 美国

多数政治家为律师出身

“美国的政治家是律师，中国的政治家是工程师。” —— 这决定了两国决策风格的根本差异。

中国创业者说：决定成败的不是商业计划，而是政府下一步关注什么——顺流而游，而非逆流而上。

开源解密

中国开源策略的底层逻辑

DeepSeek初始开源 → 政府批评“为什么开源”

全球影响力与估值暴涨 → 态度逆转

习近平在WIC正式认可开源策略

开源成为默认标准 · Qwen等模型跟进

两大战略逻辑

① 借全球数百万AI研究者的力量改进模型（闭源仅限百人团队）
② 通过全球云厂商托管开源模型，实现推理算力分发，绕过芯片采购限制

“开源是中国在算力封锁下的必然选择：让全世界为你买算力、帮你改模型。”

数据真相

蒸馏“指控”的经济账

蒸馏成本

三家实验室合计约200~300万美元，DeepSeek仅数千美元

训练投入

数十亿美元

Meta支出

每月在Anthropic上花1~2亿美元，未产出有竞争力模型

中国AI论文占全球约一半，真正的创新并非来自蒸馏。DeepSeek、Qwen、Kimi团队的技术水平被认为优于Meta和xAI团队。

“如果你花十亿美元训练一个前沿模型，而别人用几百万美元就能蒸馏复制，整个商业逻辑就不成立了。”

意外后果

芯片管制的真实影响

训练已转向国际数据中心（香港、台湾、欧洲）

完成后通过约3TB权重文件，约一小时传回中国

中国本土GPU公司（摩尔线程、沐曦、壁仞）被“拯救”——此前落后两三代无人购买，如今所有数据中心被迫采购

能源成本优势

中国电力约2~3美分/千瓦时，比美国部分地区便宜10~15倍；特高压传输每千英里损耗不足1%；每年新增能源产能约为美国10倍。

“出口管制确实减缓了中国，但也制造了创新的必要性——直接拯救了中国的GPU初创企业，反而创造了未来的竞争对手。”

产业现状

机器人与制造业真相

90% 机器人组件来自中国

150~200家中国仿人机器人公司

50%+ 全球部署工业机器人在中国

80~90% 全球仿人机器人出货量来自两三家中国厂商

全球制造业产能分布：中国约35%，美国约15%，未来5~10年中国预计升至40~45%。许多工厂已成“黑暗工厂”。

具体厂商正转向无腿机型：有腿需维护平衡、易损坏，无腿更耐用、成本更低。人类形态并非最优形态。

颠覆常规

小型模型才是最大威胁

阿尔文团队在《Cipher Brief》发表的论文发现：从百万到万亿参数规模，真实世界风险与模型规模无相关性。

M-CAT 95 微软小模型组合攻击评分

83~84 Mythos 攻击评分

1000万~50亿小模型参数即可生成化学武器/病毒设计

英国AISI报告：中国开源模型网络攻击能力约为Mythos和GPT-5.6的一半；在30多个自主攻击层级中，美国模型平均20~25级，中国模型多止步4~5级。

“AI就像一根燃烧的火柴。关键在于它具备自我改进能力，而当前测试方法恰恰忽略了这个维度。”

健康预警

AI体检带来的惊人发现

88% 受检者存在可检测冠脉疾病

23% 软斑块（传统钙化CT无法发现）

50% 心脏病患者无预警信号猝死

CT血管造影 + AI分析，可提前发现软斑块并进行干预。AI驱动的医疗健康是解决全球真实世界问题的重要方向。

🌏 台湾与台积电的地缘风险

· 美国最关心的是在危机前将台积电先进制程复制到本土（芯片法案已投入数千亿美元）

· 中国统一台湾是政治历史动机（1949年内战延续），而非芯片；全球190多国承认一个中国政策

· 即使攻台也无法获得可用产能——晶圆厂依赖全球供应链

· 美国优先保障1000名台积电工程师撤离，推动亚利桑那州建厂

“如果任何人攻击台湾，那里没有任何可用的晶圆厂产能可获取。”

💥 AI泡沫与债务警示

· 主要超大规模厂商表外债务达1.6~1.7万亿美元（对比安然时代仅2亿美元）

· Anthropic年化收入约70亿美元，但前两季度总收入不到20亿，却承担数千亿美元债务

· 私有信贷泡沫——美军用其资助数据中心建设

· 中国曾经历三年房地产通缩30%，成功软着陆（住房拥有率70% vs 美国不足50%）

观点精选

值得记住的一句话

“竞赛条件会迫使人们做出非理性决策。”

“美国正在把焦虑误认为是野心。”

“真正的权力不在于拥有最好的模型，而在于拥有最好的生态系统。”

“全球化这个精灵已经回不了瓶子了。”

“我们是在根据几家公司的野心制定国家战略，这是非常危险的。”

行动建议

应如何应对

控制前体物质和DNA/化学合成设备，而非仅靠模型规模管控

安全评估需考察模型在自主攻击自主性方面的表现

推进中美AI安全对话（9月24日），聚焦非国家行为体与长期风险

建议美国推行“AI马歇尔计划”——输出AI数据中心与技术，建立盟友关系

企业AI部署中80~90%障碍是组织问题而非技术问题（仅6%部署真正有效）

💡 中国法律：公司不得因AI取代岗位而解雇员工，须另行安排工作。

写在最后

中美各自认为自己在为未来做准备——硅谷认为奇点将至，中国认为这只是又一种技术迭代。但双方都无意让ASI颠覆现行体系，这个共同利益是对话的基础。

全球稳定意味着各国都应能访问这项技术。超级大国之间的相互依存，是社会稳定的首要保障。

也许合作才是唯一的生存之路。