中国特稿:中国缩小与美国前沿差距引恐慌 华盛顿祭出防堵大招 硅谷AI罕见降价应战

美国加州洛杉矶的华人创业者李嘉年,把中国AI企业智谱开放下载的GLM-5.2部署到本地服务器,取代AI编程软件Claude Code的部分任务。他说,对七成左右的日常工作,智谱的完成度与Claude“已不相上下,不须要全部都用最贵的模型”。

大洋彼岸的中国四川成都,视频创作者程潇(化名)却在为另一件事苦恼——他的Claude账户又被封了。

他日常混用不同模型,但遇到复杂的编程任务,仍觉得Claude“更聪明”,但其母公司Anthropic不向中国提供服务,他得保证电脑处于VPN(虚拟专用网络)环境下,还得找中介代为充值,被封号了之后,他转向了OpenAI的编程工具Codex。

在中美科技竞争白热化之际,两国用户都在把对方的模型放进自己的工具箱,有人追求性价比,也有人需要更强的那一个。 

当前,Claude系列的Fable 5仍然是多个排行榜第一的模型,但智谱GLM-5.2、月之暗面Kimi K3和阿里巴巴Qwen3.8-Max近期相继发布,多个任务表现逼近Claude,价格也更便宜。

智谱GLM-5.2每百万输出Token(词元)收费4.4美元,Claude的Sonnet 5为10美元。

OpenRouter统计,截至星期五(8月14日)的过去一个月,Token处理量最高的十大语言模型中,两款来自美国,其他来自中国。不过,中国模型用量多,美国模型仍吸引更多支出。近30类任务中,仅七类由中国模型占据支出份额首位,其余多数仍由ChatGPT、Claude等领先。 

策纬咨询公司(Trivium China)数字研究主管凯娜(Kendra Schaefer)受访时指出,企业和用户混用各种模型是常态,用户对性能、价格和数据安全各有侧重,“不同模型因此会进入不同的市场区间,而非由一个‘最强模型’通吃所有需求”。 

她说,目前美国在“价格低、可自主控制、本地部署”这一市场区间缺乏有竞争力的产品,是中国开放权重模型能够进入美国开发者工具链的重要原因。

但随着中美两边的管制边界越发清晰,按需调用模型的状态还能持续多久,没有肯定的答案。

美国用户担忧,随着中国模型越发受到关注,华盛顿或会对使用中国模型施加限制。美国此前已以信息安全为由,在部分机构的政府设备上禁用DeepSeek模型。

美国财政部长贝森特7月公开表示,美国政府将审查中国开放模型是否涉及知识产权盗用,并称如果侵权得到证实,可考虑实施金融制裁并列入实体清单。

中国也开始讨论是否继续毫无保留地开放先进模型。据路透社报道,北京正考虑限制海外获取先进AI模型,中国官媒玉渊谭天也发文称,“支持开放AI模型不意味着所有能力都无条件扩散”。

程潇说,即便申诉成功,拿回Claude账号,不排除中国官方未来某天主动禁用。今年7月,中国工信部提示Claude编程软件内置监控,会回传敏感信息,存在严重安全后门隐患。

李嘉年开玩笑地说:“搞不好,我们以后也要‘翻墙’下载最新中国模型了。”

这种担忧或者还早,但种种迹象表明,中美在AI领域的竞争已进入了新的阶段。

美科企巨头担忧 开源模型冲击商业模式

过去,美国科技巨企大量投入算力,目标是通用人工智能(AGI),中国则在算力受限下,强调低成本、开放权重和应用落地,被视为后来的追赶者。

但中国AI模型的快速进步,让美国意识到即使中国尚未在最前沿全面赶超,也可能凭借低成本、开放权重和广泛扩散,动摇美国原有的技术和生态优势。

美国布鲁金斯学会约翰·桑顿中国中心研究员陈凯欣今年4月曾以专家证人身份参与美国众议院中国问题特别委员会关于中美AI竞争的听证会。

他对《联合早报》说,华盛顿对美中模型差距缩小有两重担忧:一是能力相近的中国模型若广泛流通,美国的AI监管框架可能被绕开;二是强大的开源中国模型可能冲击OpenAI、Anthropic等企业的商业模式,让它们难以为此前的巨额投入自圆其说。

南洋理工大学校长讲席教授、南洋商学院副院长丛林则进一步指出,大语言模型的商业护城河有内在弱点,即它是一种会不断“教育”竞争者的产品,即使模型权重不公开,大量输出也可能成为其他模型学习的素材。

这正是美国企业和官员多次指责中国企业进行的“蒸馏”。丛林说,如果模型能力能通过蒸馏转移,那么支撑高估值和高投入的技术领先优势,就没有想象中稳固。

陈凯欣说,中美AI竞争比预想的要复杂、混乱。华盛顿开始意识到技术广泛扩散、应用的重要性,也有越来越多声音提出,美国需要强大的开放模型去和中国竞争。

华盛顿去年开始推动“全栈美国AI技术包”出口计划,打包大模型、晶片、服务器、数据中心等一系列AI产品,向盟友出口。这被视为是针对中国近年来向全球南方输出技术路径的一次对标回应。 

今年,特朗普政府则试图通过施压盟友,在中美两个AI体系中“二选一”,减少中国与美国盟友开展供应链和技术合作的机会。据路透社星期六(8月15日)报道,美国拟致信数十个AI联盟“硅和平”倡议成员,不可加入北京主导的“世界人工智能合作组织”,否则将被排除在“硅和平”外,警告“试图加入所有阵营,等于一无所有”。“硅和平”专注于AI供应链合作。

美国智库战略与国际研究中心(CSIS)未来实验室副主任兼数据研究员阿塔兰(Yasir Atalan)受访时指出,不排除华盛顿将来会加码对中国模型的出口管制,但眼下更关注如何建立机制,推动美国AI技术走向海外。

企业也开始在开源和价格上发力。OpenAI上月底宣布GPT-5.6的Luna和Terra分别降价80%和20%;本周,Anthropic也宣布取消Sonnet 5涨价计划,永久维持初始优惠价。Meta和英伟达公司则发布了新的开源模型。

中美AI起点不同,美国投入算力追逐超级智能,中国在算力限制下靠开源和性价比突围,但目标却越来越像:既要金字塔顶端的最强模型,也要覆盖更多市场。

业务扩张推高算力成本 中国模型低价优势承压

在表述上,中国政府鲜少提及AGI,但这不意味着中国无意争夺AI最前沿,DeepSeek创始人梁文峰更曾直言,实现AGI才是公司的真正目标。

南洋理工大学教授丛林说,中国前沿AI企业正把规模推向现有硬件的极限。以Kimi K3为例,参数规模达到2.8万亿,“这并非一个满足于低成本应用扩散的生态系统会有的行为”。在他看来,实验室追求最前沿能力,而政府更强调技术扩散和产业应用,两者可以同时成立。 

新加坡亚洲数字经济科学院院长陈柏珲认为,中国AI战略有两个层次:一是推动AI落地应用,与真实生产场景相结合,把AI培育成新的经济增长引擎;二是不放弃最前沿模型的竞争,通过大模型开源扩大影响力。

但要继续向前沿推进,算力仍是一道难以绕开的约束,部分中国模型的低价优势也开始承压。由于业务扩张带来的算力服务费增加,智谱今年以来多次上调价格;月之暗面推出Kimi K3后,也因需求超过算力承载能力一度暂停新订阅。

中国人发挥所长——“在战斗中学习战斗”

限制下的中国企业一边提高训练效率、扩大应用,一边不断缩小与最前沿模型的差距。陈柏珲形容,这是“无奈”的选择,也是中国人擅长的“在战斗中学习战斗”。

他指出,模型能力关乎未来的国家实力。科研、军事等领域,仍需最强模型,否则将与美国形成战略实力差距。“就如同核武器,必须同时拥有,才能形成力量平衡。”

阿塔兰持相似看法。他说,“足够好”的模型能完成大量商业任务,重点在于把它们融入企业业务;最强模型则有助于在科学、数学等高难度问题上实现突破,进一步影响经济和军事能力。

“谁在技术前沿领先,谁就更有可能把自己的AI技术栈销往全球。”

对模型能力的不同需求,正把中美AI竞争推向不同层次:在大多数商业和日常应用中,“足够好”的开放模型继续跨境流动;而处于能力最前沿的模型,则成为受保护的战略资产。 

这也是一场难以停下来的竞争。丛林指出,分层边界并非固定不变。今天仍属于最前沿的能力,随着开放模型追赶、成本下降和技术扩散,可能很快下沉为普通企业可以获得的基础能力,新的战略边界会不断向前移动。

AI若也成为战略资产 中美恐难开展安全对话

中美作为全球两大AI强国相互竞争催生出更强大、可能也更危险的模型。公开报道显示,7月以来,AI模型在沙盒测试中找到漏洞“越狱”入侵真实系统的案例,已发生至少七起。

国际上呼吁建立AI安全规则的声音越来越高。中美也正筹划于9月举行官方AI对话,讨论前沿模型的安全风险,但外界仍不确定,在当前竞争状态下,双方能分享多少信息、达成多少共识。

长期关注全球技术变革的卡耐基国际和平基金会研究院马特·希恩(Matt Sheehan)发文称,中美两国不会在AI安全问题上步调一致,目前也很难达成有真正约束力、且能够有效执行的共同协议。但两国能从自身安全利益出发,提高各自模型的安全性,然后进行最低限度的沟通。 

他说,如果了解对方究竟采取了哪些安全措施,就能减少因信息不足而产生的“对方正不顾一切冲刺”的最坏假设。

丛林指出,未来中美都会面临同一个治理难题,即如何防止最危险的前沿能力失控扩散。

前沿模型权重一旦广泛传播,无法收回,就可能被用于加速网络攻击、生物设计等高风险活动。因此,企业依商业考量发布最先进模型,就与政府控制敏感能力扩散的目标互为矛盾。 

让AI参与关键军事决策 必增误判和战略动荡风险

丛林说,如果AI接近超级智能,这一矛盾会变得非常突出;在这种情况下,“中美在‘验证和对话上’,存在少数真正重叠的利益”。

阿塔兰则警告,如果中美在缺乏共同框架和信心机制的情况下,各自把越来越强的AI整合进军事系统,可能改变双方原有的战略计算。一旦某一方开始让AI参与关键军事决策,对手就不得不调整自身的威慑逻辑,误判和战略不稳定的风险随之上升。 

不过,即使中美都意识到前沿能力扩散的风险,究竟应通过“开放”还是“封闭”降低风险,仍没有简单答案。

近期一宗案例改变了部分人的看法。OpenAI模型潜入美国AI社区Hugging Face的生产数据库搜寻测试答案,后者使用西方主流大模型溯源受阻,最终部署智谱GLM-5.2完成防御阻断。

陈凯欣说,美国安全界对开源的态度很复杂,一些人担心,对在本地部署的开源模型难以实施监管,但也有人认为,开源模型能增强被攻击方的防御能力。“目前特朗普政府倾向将开源模型视为安全资产,并未把它纳入监管范围”。

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