今年10月初，美国在AI领域可谓是动作频频。先是美国财政部长贝森特对外放话，声称美中拟寻求建立中美AI沟通渠道，共同防范AI被滥用。紧接著，特朗普就高调宣布成立超级智能特别工作组，统筹联邦AI政策、产业沟通与安全评估，直接向特朗普汇报。在此之前，特朗普还要求用“超级智能”取代“人工智能”的叫法。

几乎同时，华盛顿智库科技与治国方略中心发布报告，直指中国正在加速囤积浸没式DUV光刻机，截至今年第一季已进口343台，说是中国占ASML浸没式DUV出口比重从2022年26%飙升至2024Q1至2026Q1约60%–70%，因此呼吁美国及盟友全面禁止对华出口这类设备，并收紧备件和维修服务。

美国为什么一边谈合作一边加紧封锁？这是因为AI本质上已经不是普通技术了，而是引发新一轮科技革命的通用技术，谁越早抢占制高点，未来的战略主动权就越大。特朗普对此心知肚明，这才会反覆强调AI与数据中心将成为有史以来最强劲的经济发展引擎，影响力超过石油、黄金、钻石乃至互联网，不能把领先地位输给中国。而在美国国内，Anthropic首席执行官阿莫代伊、OpenAI首席执行官奥尔特曼、xAI创始人马斯克三大巨头，在今年9月罕见集体发声，警告AI模型在自主操作、网络利用、生物风险上可能会威胁人类，Anthropic对齐科学负责人甚至判断未来10年AI导致人类灭绝概率超10%，一时间，AI威胁人类、要求加强监管的舆论甚嚣尘上。

这些AI巨头之所以主动呼吁监管，一方面是因为模型能力跃升后，AI确实已经能自主操作计算机、突破隔离环境，甚至出现智能体抱团建“地下论坛”的失控事件，安全研究速度跟不上模型迭代；另一方面则是出于商业考量，毕竟监管标准越严，就越是头部企业才能达标，中小公司承担不起合规成本，这样就能筑起行业壁垒，从而固化他们的垄断地位。而在特朗普看来，AI发展是绝对优先级，虽说监管归监管，但任何拖慢美国步伐的监管都要谨慎，还要把有竞争力的对手摁下去，而这个最强劲的对手正是中国。

今年以来，宇树科技上市首日大涨460%，中国人形机械人上半年出货量全球占比97%，长江存储NAND二季度市占率跻身全球前三，种种迹象表明，中国在AI相关硬件和应用领域快速追赶的步伐已经明显加快。大模型方面，连美国财政部长贝森特都承认中国模型已达美国80%到90%水准，实际上，中国AI大模型甚至开始反向输出，被包括美国企业在内的全球开发者广泛使用，比如DeepSeek、通义千问等开源模型凭藉较低API价格与接近前沿的表现，在Hugging Face等平台下载量长期位居前列，大量美国开发者和中小企业都直接将其集成进产品服务。

AI芯片方面，华为升腾910C已在多家国内大模型推理及部分训练任务中部署，配合升思MindSpore和飞桨PaddlePaddle等框架能有效降低对英伟达CUDA的依赖，产能正在持续爬坡；应用方面，中国有全球最大制造业体系、最丰富场景和最庞大数据，工程化迭代极快。美国领先优势正在缩小，于是用出口管制拖延追赶速度成了最直接手段。由于AI训练需要海量高端芯片，高端芯片需要先进制程，先进制程又离不开高端光刻机，虽然DUV比EUV落后，但仍可制造7纳米级逻辑芯片和先进存储芯片，供AI处理器使用。根据华盛顿智库报告显示，中国进口的343台DUV中，有270台NXT:1980，而一台NXT:1980i每年可支持生产超10万颗华为升腾910C等效晶片。所以，在他们看来，只要禁运光刻机，就能卡住中国AI芯片产能，掐住了中国AI算力扩张的脖子，拖延中国AI追赶的步伐。

至于美国到底会不会彻底禁止光刻机对华出口，其实并不太重要。众所周知，EUV早就对华禁运了，中国根本就买不到，所以焦点就是浸没式DUV。荷兰从2023年起就要求NXT:2000i及更先进机型出口需许可证，到2024年时，又扩大到NXT:1980i。虽说智库呼吁全面禁止并收紧备件维修，但真要做到难度极大。毕竟ASML是荷兰公司，中国市场占其DUV出口70%，美国要想推行全面禁运，还需要荷兰配合，而面对如此巨大的利益切割，相信荷兰肯定也会细细斟酌。再者，中国是全球最大芯片消费市场，如果搞一刀切的全面禁运，那不仅对全球产业链冲击巨大，更会因为中国国产光刻机在中低端成熟制程已具备替代能力，此举就等于是给国产光刻机让出了市场空间，所以到现在这都还处于智库建议的阶段。

值得注意的是，特朗普不喜欢按套路出牌，类似贸易战加关税的做法说变就变，很有可能会为了展示对华强硬或国内政治需要而突然来一下全面禁运，不过这样的话一般不会长期维持，主要是因为全球半导体产业链深度绑定，全面禁运最终肯定是杀敌一千、自损八百，历史也多次证明，技术封锁往往会加速被封锁方的自主研发投入，所以，全面禁运必然会倒逼中国加速自主突破。

面对愈演愈烈的中美AI博弈，美国的优势壁垒还都相当扎实。在基础模型上，OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列，目前在推理深度、复杂编程、多步任务规划等核心能力上仍处于全球第一梯队，全球大量开发者和企业的AI应用，都直接构建在它们的API之上，这就相当于基础设施的锁定效应，而且Transformer架构、RLHF对齐技术、思维链等关键创新大多源自美国实验室，所以说，美国的原创性技术优势还是非常明显的。在算力生态上，英伟达GPU占据全球AI训练市场绝大部分份额，更关键的是CUDA编程生态。须知，全球开发者十几年来积累的代码、库和工具链，几乎都绑定在CUDA上，要想换硬件就相当于推倒重来，这种软件生态壁垒比硬件本身更难撼动。在基础研究和人才方面，麻省理工、斯坦福、卡内基梅隆等顶尖高校，持续输出AI理论成果和顶尖工程师、OpenAI、Anthropic等头部企业又汇聚了全球最优秀的AI科学家，形成了从高校到实验室，再到企业的完整人才循环，短期内其他国家还难以超越。

中国的优势则更多体现在落地和规模上。应用场景上，中国制造业体量全球第一，拥有全球最完整的工业体系，31个制造业大类全覆盖，AI质检、预测性维护、智能排产等，在工厂里有海量的落地空间；中国是全球最大的电商和移动支付市场，推荐算法和智能客服早已深度嵌入日常交易，消费端应用创新，短视频、直播电商、移动支付等场景全球独步，AI商业化落地速度和规模都能领先全球；同时，中国的智慧城市、智慧交通建设规模全球领先，城市级AI调度有真实试验场。产业链上，中国拥有从芯片设计、晶圆制造到封装测试的完整半导体配套，传感器、伺服电机、减速器、执行器等机械人核心部件国产化率快速提升，AI硬件制造成本和量产能力全球领先。工程化上，相比美国具身智能和机械人大多停留在实验室阶段，中国已实现规模化量产和场景落地，四足机械人在安防巡检配送领域大规模部署，人形机械人进入汽车工厂做装配测试，仅2026年上半年，中国人形机械人出货就超4万台，全球占比97%，远超美国同行。而且国家已经把AI列为战略重点，北京、上海、深圳等地纷纷出台算力补贴和产业扶持政策，“东数西算”工程统筹布局全国算力枢纽，资源集中投放的执行力是其他国家难以比拟的。

具体来看未来走向，在短期两到三年，美国仍会守住基础模型和高端算力的领先身位，但中国会在两个方向实现局部反超：一是具身智能，依托完整制造业链和量产能力，中国人形机械人可能率先实现工厂级规模化部署，而美国受限于制造成本和产业链外迁，这一点短期内很难追上；二是AI芯片自主生态，华为升腾搭配国产框架正在国内形成替代CUDA的闭环，一旦大模型厂商完成适配，国内AI训练对英伟达的依赖会显著下降。中期四到六年，中美大模型能力差距大概率会缩小到可用层面，中国模型在中文理解、代码生成、企业级应用上可能与美国并跑，竞争焦点会转向谁的物理AI更强，届时美国可能从技术领先转向规则锁定，推动盟友建立AI版瓦森纳协定，在高端芯片、模型出口、数据流动上设墙，中国则会用主打物理AI落地应用，把AI能力打包成机械人、智能设备、行业解决方案输出到全球，这种把AI能力物化为可大规模复制的实体产品的能力，会成为中国差异化竞争的核心壁垒。长期看，AI不会像芯片那样出现一方通吃的局面，更可能形成基础创新在美国，大规模产业化在中国，各守一方、彼此牵制的格局，双方在不同层面竞争，同时在AI风险治理等全球议题上保持有限合作。

（本文作者为香港中通社特约科技领域研究员，文中图片为作者提供，本网获独家授权刊发，转载请注明出处）

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