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USCC:中國開放式人工智能戰略或助推工業優勢
USCC:中國開放式人工智能戰略或助推工業優勢USCC:中國開放式人工智能戰略或助推工業優勢
USCC報告：中國開放式人工智能戰略或助推其工業競爭優勢https://t.co/x9W3bnwx2l — 美國之音中文網 (@VOAChinese) March 24, 2026 美國國會轄下的美中經濟與安全審查委員會(USCC)最新發布的壹份研究報告警告說，中國正通過開放式人工智能(AI)發展路徑，加快其模型在全球范圍內的普及，並把這種技術擴散與龐大的制造業基礎結合起來，形成壹種可能在長期內強化中國工業競爭優勢的“反饋循環”(feedback loop)。
這份星期壹(3月23日)公布的報告題為《雙循環：中國產業主導地位如何因其開放式AI戰略而進壹步強化》(Two Loops: How China’s Open AI Strategy Reinforces Its Industrial Dominance)。報告說，中國在人工智能領域已全面押注開放源代碼路徑。報告作者、USCC高級政策分析師梁佳琳(Ngor Luong)指出，多數中國AI實驗室會公開模型源代碼和權重，同時以遠低於國際競爭對手的價格提供高端產品服務。這種做法加快了中國AI模型在全球的采用，並形成“廣泛采用推動模型迭代、迭代再推動進壹步采用”的循環。報告說，截至發表時，阿裡巴巴“通義千問”(Qwen)系列在Hugging Face上已形成最大模型生態，衍生模型超過10萬個。
報告認為，這種開放生態幫助中國在算力仍受限制的情況下，繼續向全球AI前沿逼近。報告說，中國實驗室與西方頂尖大語言模型之間的性能差距已經縮小，同時中國開發者也在壹些關鍵架構和訓練方法上取得進展，其中部分做法已成為行業通行標准。
梁佳琳在報告中指出，中國的AI競爭策略並不只是追求“更大模型”，而是試圖通過開放模型的大范圍部署，在制造業、機器人、物流和科研等場景中不斷積累真實世界數據。報告說，這類由廣泛應用產生的專有數據，可能為中國帶來壹種不同於美國閉源模型的發展路徑，即便美國模型在某些基准測試上仍保持技術領先。
這份報告把中國的AI優勢概括為兩個相互強化的“循環”。第壹個是數字循環，即開放模型快速擴散、被第叁方開發者持續微調和再利用，從而推動技術加速演進。第贰個是物理循環，即AI在中國廣泛的工業體系中落地部署後，持續生成大量高價值、真實世界的數據，再反過來推動模型優化。報告說，正是這兩個循環的疊加，賦予了中國AI戰略“復合型”的競爭動能。
報告還說，中國的開放式AI戰略與其制造業主導地位相互支撐。開放模型降低了企業在工廠、物流網絡和機器人系統中部署AI的成本與門檻，而這些部署又不斷產生新的工業數據。報告援引USCC此前年度報告的說法稱，中國工業基礎正在多個相鄰產業中形成“相互聯動的創新飛輪”。與此同時，北京也在制度層面為這種模式鋪路，包括把數據列為正式生產要素，並允許企業將符合條件的數據資源作為資產計入資產負債表。
梁佳琳的報告認為，這壹趨勢對美國現行政策提出了挑戰。報告說，美國出口管制主要針對“數字循環”，即限制中國獲取用於前沿模型訓練的先進芯片，但並不適合應對“物理循環”——也就是中國制造業體系中由部署驅動的數據生成和積累。隨著開放模型降低有效部署所需的算力，中國通過實體經濟不斷積累專有工業數據的能力，可能日益不再依賴獲得最尖端硬件。
報告特別指出，未來AI競爭的關鍵，可能不只是算力密集的最先進的大模型，還包括能在真實產業環境中執行具體任務的小型、專用模型。報告援引分析稱，這類小模型成本更低、響應更快、錯誤更少，更適合代理式AI系統中的大量實際任務。而開放生態恰恰最有利於這類模型的快速開發和微調，這也是中國當前模式的壹大優勢。
不過，報告也表示，美國企業在若幹重要AI應用領域仍然保持領先，尤其是在聊天機器人、代碼助手、搜索、圖像生成和視頻生成等方面。從報告的判斷看，中國開放模型生態正在迅速擴大影響力，壹些美國研究人員和企業也越來越多依賴中國基礎模型進行贰次開發，這可能帶來長期依賴、內容審查以及安全漏洞等風險。
報告最後警告說，如果中國開放模型成為全球開發者默認采用的基礎設施，北京未來不僅可能在AI應用擴散中占據更大份額，還可能在模型架構、數據格式和安全特征等底層標准上形成更大影響力。報告因此呼吁美國國會與政策制定者重新審視當前AI政策框架，以應對中國在開放生態與工業部署結合下形成的新型競爭優勢。
報告作者提出的其中壹些建議包括：
鑒於中國正在全球建立對其AI技術的依賴性，國會可考慮指示美國有關機構積極主動地參與國際社會制定AI兼容標准等工作。
鑒於目前數據准入的不對稱性有利於中國，國會可考慮是否應將對等要求或透明度標准適用於托管在美國平台上的模型。
美國能源部按照總統行政命令於去年11月啟動“創世紀計劃”(Genesis Mission)，把國家實驗室和龐大的聯邦科學數據集與美國私營部門的研究成果整合到壹個人工智能平台上，以推進科學突破，並注重部署與應用，但是制造業、物流業和工業AI領域並沒有類似努力，國會可考慮是否應擴展或復制Genesis Mission模式，以加速AI在更廣泛工業基礎中的部署。
如果開放式AI的研發重心轉移到中國平台和機構，美國吸引和留住AI人才的能力將受到挑戰，國會可考慮目前美國的教育和培訓系統是否在讓美國勞動力隊伍為融合AI的經濟做好准備。
美中經濟與安全審查委員會是美國國會2000年設立的壹個跨黨委員會。國會立法授權該委員會監測、調查美國與中國雙邊貿易及經濟關系所涉的國家安全影響並向國會提交報告，並就立法及行政行動向國會提出建議。
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這份星期壹(3月23日)公布的報告題為《雙循環：中國產業主導地位如何因其開放式AI戰略而進壹步強化》(Two Loops: How China’s Open AI Strategy Reinforces Its Industrial Dominance)。報告說，中國在人工智能領域已全面押注開放源代碼路徑。報告作者、USCC高級政策分析師梁佳琳(Ngor Luong)指出，多數中國AI實驗室會公開模型源代碼和權重，同時以遠低於國際競爭對手的價格提供高端產品服務。這種做法加快了中國AI模型在全球的采用，並形成“廣泛采用推動模型迭代、迭代再推動進壹步采用”的循環。報告說，截至發表時，阿裡巴巴“通義千問”(Qwen)系列在Hugging Face上已形成最大模型生態，衍生模型超過10萬個。
報告認為，這種開放生態幫助中國在算力仍受限制的情況下，繼續向全球AI前沿逼近。報告說，中國實驗室與西方頂尖大語言模型之間的性能差距已經縮小，同時中國開發者也在壹些關鍵架構和訓練方法上取得進展，其中部分做法已成為行業通行標准。
梁佳琳在報告中指出，中國的AI競爭策略並不只是追求“更大模型”，而是試圖通過開放模型的大范圍部署，在制造業、機器人、物流和科研等場景中不斷積累真實世界數據。報告說，這類由廣泛應用產生的專有數據，可能為中國帶來壹種不同於美國閉源模型的發展路徑，即便美國模型在某些基准測試上仍保持技術領先。
這份報告把中國的AI優勢概括為兩個相互強化的“循環”。第壹個是數字循環，即開放模型快速擴散、被第叁方開發者持續微調和再利用，從而推動技術加速演進。第贰個是物理循環，即AI在中國廣泛的工業體系中落地部署後，持續生成大量高價值、真實世界的數據，再反過來推動模型優化。報告說，正是這兩個循環的疊加，賦予了中國AI戰略“復合型”的競爭動能。
報告還說，中國的開放式AI戰略與其制造業主導地位相互支撐。開放模型降低了企業在工廠、物流網絡和機器人系統中部署AI的成本與門檻，而這些部署又不斷產生新的工業數據。報告援引USCC此前年度報告的說法稱，中國工業基礎正在多個相鄰產業中形成“相互聯動的創新飛輪”。與此同時，北京也在制度層面為這種模式鋪路，包括把數據列為正式生產要素，並允許企業將符合條件的數據資源作為資產計入資產負債表。
梁佳琳的報告認為，這壹趨勢對美國現行政策提出了挑戰。報告說，美國出口管制主要針對“數字循環”，即限制中國獲取用於前沿模型訓練的先進芯片，但並不適合應對“物理循環”——也就是中國制造業體系中由部署驅動的數據生成和積累。隨著開放模型降低有效部署所需的算力，中國通過實體經濟不斷積累專有工業數據的能力，可能日益不再依賴獲得最尖端硬件。
報告特別指出，未來AI競爭的關鍵，可能不只是算力密集的最先進的大模型，還包括能在真實產業環境中執行具體任務的小型、專用模型。報告援引分析稱，這類小模型成本更低、響應更快、錯誤更少，更適合代理式AI系統中的大量實際任務。而開放生態恰恰最有利於這類模型的快速開發和微調，這也是中國當前模式的壹大優勢。
不過，報告也表示，美國企業在若幹重要AI應用領域仍然保持領先，尤其是在聊天機器人、代碼助手、搜索、圖像生成和視頻生成等方面。從報告的判斷看，中國開放模型生態正在迅速擴大影響力，壹些美國研究人員和企業也越來越多依賴中國基礎模型進行贰次開發，這可能帶來長期依賴、內容審查以及安全漏洞等風險。
報告最後警告說，如果中國開放模型成為全球開發者默認采用的基礎設施，北京未來不僅可能在AI應用擴散中占據更大份額，還可能在模型架構、數據格式和安全特征等底層標准上形成更大影響力。報告因此呼吁美國國會與政策制定者重新審視當前AI政策框架，以應對中國在開放生態與工業部署結合下形成的新型競爭優勢。
報告作者提出的其中壹些建議包括：
鑒於中國正在全球建立對其AI技術的依賴性，國會可考慮指示美國有關機構積極主動地參與國際社會制定AI兼容標准等工作。
鑒於目前數據准入的不對稱性有利於中國，國會可考慮是否應將對等要求或透明度標准適用於托管在美國平台上的模型。
美國能源部按照總統行政命令於去年11月啟動“創世紀計劃”(Genesis Mission)，把國家實驗室和龐大的聯邦科學數據集與美國私營部門的研究成果整合到壹個人工智能平台上，以推進科學突破，並注重部署與應用，但是制造業、物流業和工業AI領域並沒有類似努力，國會可考慮是否應擴展或復制Genesis Mission模式，以加速AI在更廣泛工業基礎中的部署。
如果開放式AI的研發重心轉移到中國平台和機構，美國吸引和留住AI人才的能力將受到挑戰，國會可考慮目前美國的教育和培訓系統是否在讓美國勞動力隊伍為融合AI的經濟做好准備。
美中經濟與安全審查委員會是美國國會2000年設立的壹個跨黨委員會。國會立法授權該委員會監測、調查美國與中國雙邊貿易及經濟關系所涉的國家安全影響並向國會提交報告，並就立法及行政行動向國會提出建議。
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