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翟东升：《AI时代的中美战略竞争》

来源： 名家讲堂 日期：2026-01-05 点击：1197 属于：大咖观点

作者：翟东升（中国人民大学区域国别研究院院长，教授）

如果有哪个事件在人类经济史上堪称革命，那么只有工业革命可当此殊荣。但在工业革命开启的两百年之后，人工智带给世界经济乃至整个人类文明形态带来的冲击，至少不亚于工业革命。十年过去，在5G竞争中，美国已然处于下风；而在人工智能领域，当前竞争格局仍是美方略占优势，中国紧随其后，中美两国已将世界其他国家远远甩在身后。

一、人工智能发展路径的中美之别

在人工智能的发展路径与侧重点上，中美两国呈现出鲜明对比，令人联想到武功修炼中的内功与外功之别。美国发展人工智能，恰似修仙悟道，他们信奉通用大模型的“顿悟”，期待一朝“修炼成仙”。他们不少人相信，AI发展过程中应当存在一个突破性的“奇点”——一旦实现“顿悟”，AI大模型便能“超凡入圣”，即在每一个细分领域都达到甚至超越全球顶级专家的水平；再加之不同学科的融会贯通，这样的超级智能体自身就能走出加速进化的曲线，对全人类形成“降维打击”之势。因此，美国人既担忧中国率先实现超级通用人工智能，又将赢得对华战略竞争的希望，寄托于自己比对手更早突破这一“奇点”。
而从骨子里就不信“神”的中国人，自古以来便秉持务实精神，走的是一条“人工智能+”的发展道路。这是一条自下而上、积少成多，如同修炼十八般兵器般的“硬功苦功”路径。中国有大量人工智能相关企业，都是针对一个个具体的垂直应用场景，研发特定领域的人工智能。这些企业的现金流，主要不是依赖在资本市场上“讲故事”、一轮轮融资获取，而是从创立之初就着力实现盈利，靠客户付费获得现金流。例如，在道路、矿山、建筑、港口、车间、医院、酒店乃至战场等不同使用场景中用人工智能改进原先的流程与工具，以此实现效率提升或成本控制。中国的人工智能并非“无所不知、无所不精”的“神仙”，而是在一个个特定细分领域里经验丰富、做事可靠、持续精进的“老师傅”。
当然，中国也有部分企业跟随美国同行涉足通用人工智能领域，深度求索（DeepSeek）便是其中的典型代表。二者的核心差别在于：美国企业基本采用闭源路径，即便原本主张开源的企业，如今也在转向闭源；而中国企业则全部选择开源路径。若我的理解无误，中国在通用人工智能领域的这一做法，客观上相当于持续解构美国同行的垄断企图——通过鼓励全世界免费“搭中国的便车”，让更多国家与开发者站到中国大模型这边，最终在全球AI发展进程中实现“农村包围城市”的布局。如果能与前文所述的垂直领域人工智能发展相结合，这无疑是一套极具竞争力的“组合拳”策略。

二、人工智能与泡沫消长

泡沫是新事物兴起的正常过程。按照GARTNER曲线的逻辑，重要的新科技从出现到普及，通常会有一个先热炒后冷却的泡沫期，之后才能进入稳步发展的阶段：先是大量的资本和人才被动员进入这个充满希望和想象的新行业，但是由于行业早期的现金流和盈利能力远远不足以支撑其狂热的估值，所以必然会出现泡沫化的现象，并在某些机缘下进入估值大幅回调、资本大规模撤出的冷却期。繁华落尽之后，才能迎来果实成长的渐进而实在的过程。
那么，中美两国当下的人工智能热潮，处于GARTNER曲线的什么阶段？离泡沫破灭还有多远？下图是GARTNER自己提供的评估，仅供参考。此时此刻的人工智能泡沫，让我联想起1999-2001年的互联网泡沫。当时互联网的泡沫也从美国的加州和华尔街溢出到了北京的中关村，据说中关村大街上有70亿美元的“疯投”在寻找可以拿到资本市场上讲故事的项目，网页的点击量可以在资本市场上换钱。
当时的互联网也是划时代的科技与经济创新。其扩散过程为美国经济带来巨大的优势和红利，全世界都在高价购买美国的互联网软硬件设备和服务，那几年的美国经济增长不靠债务拉动，而是真的靠科技拉动，克林顿政府甚至实现了年度财政盈余。当然，资本的动物精神总是热情过头。2001年，美国经历了互联网泡沫的破灭过程，纳斯达克指数自高点下跌逾70%。
如今这轮的科技泡沫主要表现在人工智能和数字货币领域，相关的投资狂热获得了很大力度的政治加持。以硅谷彼得·蒂尔为代表的科技右翼势力，压倒了华尔街与美联储，成为特朗普政府的最主要金主和高官来源。美国西海岸正在靠总统权力加持，压倒东海岸的华尔街金融资本，近期的稳定币法案便是征兆。
这一轮热潮的泡沫化程度可能已经接近1999年的水平：除了“卖铲子”的英伟达，各家知名AI企业至今难以看到在人工智能上切实的盈利希望；有企业发现用人工智能写代码，其综合效率居然低于传统码农手搓；近期美国众多企业流行的投资是借钱买入数字货币而不是发展主业；英伟达与主要大客户之间形成债务、估值和订单支撑的资金闭环，这些都是泡沫高涨时期的典型现象。美国科技界所期望的那个“顿悟”“成仙”的奇点也许永远无法到来，真实的AI能力增长轨迹也许是一条无限接近于理想目标却又永远无法相交的曲线。超级人工智能的梦想，真正的功能也许是让美国科技界在面对中国同行的残酷竞争和全面赶超过程中口服加外抹的一剂安慰剂而已。如果市场共识有朝一日意识到这一点，那么，这一轮的泡沫就可能迎来破灭的时刻。
当然，不是所有泡沫都会立刻破灭。考虑到美元货币政策即将进入宽松周期，这一轮人工智能和数字货币的泡沫周期也许还会坚挺一段时间。我的判断是，“十五·五”时期，恰逢人工智能及其附带的数字货币热潮到达癫狂，然后泡沫破灭调整的时期。如果这个判断大体正确，那么从近期开始，人工智能与数字货币领域的投资者就应该逢高减仓，转向持有真金白银和人民币现金；等到过几年潮水退去，水落石出，再以合理价格投资那些经得起寒冬考验的项目不迟。

三、人工智能与制度演进

制度是不断迭代演进的。马克思主义说，生产关系与生产力必须相互适应，人工智能大大推进生产力的发展，恰恰导致原有的生产关系和分配体系难以支撑这一生产力的大跃进。无论是美国的、中国的还是世界其它国家的制度，都面临系统性重构的压力。
人工智能的进步正驱动整体生产力向马克思主义经典理论家们所设想的共产主义阶段加速发展。人类经济史上持久的匮乏和通胀，正在被丰裕和通缩取代；而劳动则被资本和科技取代。这导致人类本身正在被分为两类：一类是掌控人工智能的人，另一类则是被人工智能掌控的人。前者寿命长，智商高，活得理性、健康而真实；后者贫愚病夭，活在被精心设计的虚妄之中。一个国家的制度究竟是货真价实的社会主义，还是赤裸裸的资本主义，抑或假冒伪劣的社会主义，评价标准一目了然：那就是上述两个群体的分化程度和生活距离。
工业化时代的到来，产生了巨大的就业重置效应：许多传统的工种消失了，但是工业设备的出现需要更多具有很好训练和知识的人来操作和使用。比如马车被汽车取代，原来的马车夫会被汽车司机取代，而汽车的普及使得驾驶员的工作岗位远多于古代马车夫的工作岗位，更何况还创造了大量的修车工和高速公路相关的就业。但是人工智能与此前的工业化不同，人工智能让大量的工作岗位湮灭而非转移，无论文科、社科还是理科、工科，许多专业所对应的岗位都会被人工智能和机器人取代，但很难创造出新就业岗位来，因为制造和维修机器人的也将是机器人。
回到上文所说的中美人工智能竞争问题，美国的通用人工智能，能够写文作诗画画拍电影写代码，取代的基本都是文科生的工作（码农的工作其实可以视为用计算机语言写作）。而中国的人工智能，虽然也能写诗作画编稿子，但是更大的效果是取代掉理工科毕业生的工作。最近国内舆论场流行一种认知，认为学文科以后很难找工作，还是得学理工科。以我对人工智能行业的理解，这个流行认知可能肤浅了。我的猜想是，全球的高等教育泡沫即将破灭，未来在大学无论学什么专业都难找到工作，因为基本上各种知识积累所能带来的溢价都会被人工智能对冲掉。能力将比知识更值钱，如果你学到的是如何跟人打交道的能力，如何为客户提供情绪价值的技巧，没准还能活得体面些。
因此，在人工智能时代，就业既不是一种生存的基本权利，也不是成年人的基本义务，而是一种特权，因为就业能为人们带来生命的意义感和对社会事务的主导权，但真实的就业岗位一定变得越来越稀缺。而绝大部分无法真实就业的人口，对于社会的贡献主要在于其消费。许多人参与分配的主要技能，在于为他人提供情绪价值，为原本平凡的事物赋予意义感等等。多数人的所谓创新，在于他们能创造性地消费他人的产品和消耗自己的生命，也就是能玩出新花样来。
人工智能时代的社会秩序，我估计会更加冲突而非和谐。马克思主义经典作家曾经设想过，物质极大丰裕之后，人类社会应按需分配；但是在我看来，这可能低估了人性的幽暗面。当大部分人的劳动不再被需要，而人性又不变的话，大概率的局面是“按闹分配”：谁能让统治集团担忧恐惧、头痛不已，谁就能获得更多补助、福利和特权。这恐怕是未来各国社会内部博弈策略演进的大趋势。
因此，在人工智能时代，各国之间、尤其是大国之间的竞争，可能需要比拼谁的制度更有弹性、韧性，谁能通过一系列制度创新和快速迭代以适应技术带来的潜力和冲击。在人工智能时代到来之际，世界史上一个近乎永恒的制度辩论，再次呈现在世人的眼前：究竟是自下而上的自由表达与竞争的制度逻辑更合理，还是自上而下的有效操控与管制的体制基因更合适？抑或在两者之间，如何允执其中？

四、如何赢得中美AI竞争

中美之间的AI竞争，包括算力，算法和数据等不同的方面。目前的竞争焦点在算力上，算力扩张的背后是高端芯片和电力供应。此前数年，主要是美国试图利用其芯片产业链上的优势地位卡我们的脖子，但是因为制裁方法不当，不但没有把中国卡死，反而刺激我们发展出一整套替代性的本土供应链。2017年以来的态势，是美国在芯片领域发起战略进攻而中国不得不战略收缩。最近中国官方拒绝英伟达阉割版芯片，说明双方已经进入战略相持阶段，中国的本土替代供应链已经初具实力。
未来借助雄厚的人才基础和新型举国体制，估计五年之内我们将在芯片领域转入战略反攻阶段。而美国的算力发展，其实也存在着瓶颈，那就是电力供应的制约。如图所示，美国的电力供应多年来增长缓慢，如何打开美国的电力发展空间，民主共和两党的偏好大不相同。特朗普的说法是“drill baby drill”，使劲开挖页岩油气资源，而民主党则主张大力发展太阳能、风能和储能电池。如果走民主党的能源路线，则美国算力未来将被中国的新能源产业链卡住脖子。
算法的基础在于人才，算法的竞争其实是人才的竞争。算力的弱势地位，刺激我们发挥数学上的“种族天赋”，靠算法的创新来弥补，最典型的就是deepseek在2025年春节的逆袭。奥数竞赛的获奖者照片和人工智能核心研发团队的合影，暗示着这样一个在美国不太“政治正确”的道理：AI算法之于华人，如同短跑和篮球之于黑人一般，老天爷冥冥之中已经为不同族群做了某种分工安排。近期的一系列并购案例说明，人工智能顶级开发者的天赋可以在繁荣的资本市场上获得惊人的估值，已经明显超过NBA顶级球员的转会费。
这里的一个潜在挑战是，我们的数学和人工智能天才向美国的流失，可能关乎中美人工智能竞争最终的胜负。由于两边存在收入水平上的巨大价差，中国的顶级人才很容易流向美国，从而破坏我们自身的竞争力。用美国的一位战略家的原话讲，21世纪的美国将主要依靠美国华人来战胜中国人。所以，在未来的一段时期内，中美双方在算法的竞争上，美国的人才数量少但质量高，中国的人才质量稍逊一筹，不过“替补板凳”更长。
最终的胜负决定性力量，可能是在数据和现金流上。中美两国之外的60多亿人的数据并入谁家的AI，谁家的AI能从尽可能多的人口中获得现金流，谁家的AI迭代演进就更快。因此，抢夺世界市场空间的中间地带，将是双方长期科技竞争的胜负手。
我们必须从这种战略全局来谋划，比如，在前期的竞争中，我们应动用国家补贴，金融支持，外交施压等各种方式，动员尽可能多的国家使用中国的人工智能，包括自动驾驶汽车，家政机器人，整体智能家居，教育辅助系统，智能诊断与手术，乃至军工作战体系等等。要用跑马圈地的心态去做这件事，在前期尽可能低价乃至倒贴的方式去拿下中间阵营的市场空间。我们应该不断鼓励中国的大模型团队面向全世界搞开源和免费，并提供整体性的解决方案，性能不差，价格亲民。
如果说中国制造业在过去三十年里为全世界提供了工业制成品的价格革命，那么未来三十年，我们就要在人工智能领域为全世界提供价格革命。

作者介绍：

翟东升：中国人民大学区域国别研究院院长、中国人民大学国际关系学院副院长，教授、博士生导师，中国人民大学国际货币所特聘研究员。兼任新兴经济体研究会副会长、世界经济学会理事、中国国际金融学会理事等职。翟东升长期从事货币与金融的国际政治经济学、中国对外经济关系、美国政治经济等方向的研究与教学。先后有数十篇中英文学术论文在中国、欧洲、俄罗斯、拉美、东亚等地发表，出版了《中国为什么有前途》《货币、权力与人》《大国货币》《平行与竞争》等专著。经常参与发改委、外交部、工信部、中联部、中组部等部委的政策研讨和出访活动，同时与美国、欧洲、俄罗斯、东南亚多国智囊机构保持着深入的学术交流和广泛的人脉关系，从而为中国对外经济政策和外交政策的二轨交流做出贡献。多年来，翟东升教授受邀参与了多个省部级单位的授课、座谈和专题策划，包括国家发改委、中央外办、外交部、中联部、外宣办、统战部、工信部、海洋局、中央党校、团中央、军科院等重要部门。

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