中国靠市场，美国靠政治：中美AI竞争的下一个阶段是什么？ | 地缘科技「平」论 x 黄平

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地缘科技

vol. 17 no.17

「平」论

2026/07/15

JULY

美国企业正在广泛使用中国人工智能。

第17期

总第17期

编者按

PREFACE

日本经济新闻网近日报道，美国企业调用中国AI模型的比例已从去年上半年的4.5%飙升至今年最高的46%。与此同时，美国国会仍在就企业使用中国AI模型的安全风险展开调查，市场与政治两股力量的对抗已经明晰。

本文指出，中国AI模型凭借性能和价格的双重优势，已在大众市场取得胜利。然而，美国AI模型仍在高端市场遥遥领先，美国的政治工具也尚未全力出手。参照华为的遭遇，实体清单、长臂管辖、盟友施压等手段随时可能被复制到AI领域。面对这一预期中的封锁，中国更务实的应对之道，是以开源生态的全球嵌入、本地化部署、新兴市场布局以及产业链深度绑定为路径的“曲线救国”，为自身争取尽可能长的战略缓冲期。

7月7日，日本经济新闻网发表了一篇标题朴素、但分量极重的报道：美国企业正在广泛使用中国人工智能。这个消息，既在意料之外，又完全在情理之中。

在意料之外，是因为这发生在中美关系高度紧张、美国社会对中国AI充满敌意和恐慌叙事的背景下，就在几个月前，Anthropic还在指控中国模型靠“蒸馏”美国技术投机取巧，白宫也在酝酿各种限制措施。但即便如此，从今年2月开始，美国企业调用中国AI（以DeepSeek、智谱GLM为代表）的比例开始持续攀升，从去年上半年最低点的4.5%飙升至今年最高的46%。

说它在情理之中，是因为这是最朴素的市场逻辑，面对昂贵到离谱的美国模型账单，哪怕是最忠诚的美国企业客户，也会用脚投票。

但美国政府几乎是同步做出了反应。美国国会国土安全委员会和中国特别委员会今年4月联合启动调查，要求AI开发工具公司Cursor及住宿预订平台Airbnb评估它们使用中国AI模型所带来的国家安全与网络安全风险。6月，Coinbase通过内部网关将智谱的GLM 5.2及月之暗面的Kimi设为了工程师的默认AI模型，成功将内部AI支出削减近半，引发科技界巨大反响。一边是国会山连夜发调查信，一边是硅谷企业公开为中国AI模型叫好，这场横跨太平洋的技术路线之争，正在被推向沸点。

两组力量的对抗已经清晰可见：一个是市场的力量，一个是政治的力量。这篇文章想剖析的，正是在这两组力量的博弈之下，中美人工智能竞争的下一个阶段会是什么？

智谱在6月发布新模型后，迅速在美国的软件开发人员中流行开来（图源：纽约时报）

01

中国正在靠市场力量冲垮

美国的政治力量？

性能追上、价格击穿：

市场竞争力的双重维度

要理解这场博弈的起点，必须先看清中国AI产品的市场竞争力到底有多强。这种竞争力体现在两个维度上。

第一是性能维度。以DeepSeek、智谱GLM为代表的中国头部大模型，与美国顶尖模型之间的性能差距正在持续缩小，在多项任务测评上已经被广泛认为具备与Anthropic、OpenAI旗舰系统相当的竞争力。这不是营销话术，而是被越来越多美国企业自己在实际业务中验证过的判断。

第二是价格维度，这才是真正的杀手锏。2026年6月DeepSeek V4正式发布并开源，由于DeepSeek V4的API完全兼容OpenAI，开发者仅需修改两处配置即可切换模型，但成本仅为其1/90。受上述成本因素影响，旧金山一家25人规模的AI初创公司Lindy，在今年6月做出了一项令硅谷业界震动的决定：将全部业务流量从Anthropic Claude迁移至DeepSeek V4。创始人Flo Crivello的理由十分直白：原有的API调用费用甚至已经超过了公司全体员工的薪资总成本；完成迁移后，整体推理成本直接下降95%。

在纯市场逻辑下，这样的价格落差和逐渐逼近的性能，是任何一个理性的商业机构都无法拒绝的。

市场是分化的：大众市场的胜利，

不等于高端市场的胜利

但这里必须点明一个容易被忽视的关键前提：上文所说的“市场”，指的是市场中的一个特定细分，同时追求性能和性价比的B端或C端大众市场。AI的需求本身是分化的。

这部分市场追求的是日常场景下的稳定使用，即文本处理、客服支持、代码辅助、常规数据分析。中国AI既能满足这些功能需求，又叠加极高的性价比，自然具有极强的市场竞争力。这正是Coinbase、Lindy.ai等公司做出选择的底层逻辑。

但我们也应该客观地看到，还有一部分高端市场，情况完全不同。正如笔者在此前一篇文章中提到的（详见），在Agent能力、复杂长任务处理等前沿场景下，即便很多测评显示中国模型分数领先，但在真实用户体验层面，美国模型，特别是Anthropic Claude的Fable 5，仍然遥遥领先。这两个市场的分化，本身就说明了一个道理：中国AI赢下的是“够用且便宜”的战场，而不是“最强”的战场。

市场力量正在压过政治叙事

尽管如此，这一局的胜负已经足够清晰。

值得注意的是，在这场市场胜利发生的同时，来自美国政治和舆论层面的敌意从未缺席。OpenAI向白宫提交政策提案，建议禁止DeepSeek等中资背景的AI模型在美国及盟友市场使用，理由是中国法律强制要求企业配合政府数据请求，可能威胁国家安全。美国国会6月推出的《禁用对抗性人工智能法案》（No Adversarial AI Act），禁止联邦机构在未获批准的情况下部署中国等对手国家相关的AI模型。

但耐人寻味的是，这些政治动作的实际效果，恰恰起到了反作用。美国Anthropic按照政府指示暂停向境外用户提供先进模型“Mythos”期间，越来越多的美国企业转向中国AI。在美国本土，中国AI的使用量今年年初尚不足美国AI的一半，2月以后多次反超，进入6月更是迅猛增长，一度超过美国AI使用量的78%。

这意味着：在大众市场，中国AI的市场力量已经在某种程度上冲垮了美国目前的政治叙事和限制手段。企业的账本，比国会的调查信更有说服力。

位于杭州的阿里巴巴数据中心，阿里巴巴已成为人工智能领域的重要力量（图源：纽约时报）

02

市场的胜利只是暂时的：美国

政治力量尚未真正出手

显然，现在中式的市场逻辑正在主导中美AI在美国和全球市场的竞争，而美国目前采取的政治力量，似乎并没有从根本上阻挡这一趋势。但笔者认为，这种压制很可能只是暂时的。原因有二。

能力尚未穷尽：

美国的政治工具箱还有大半没打开

对内而言，目前针对性使用中国AI的美国企业，可以被轻而易举地纳入更严厉的管控框架。《禁用对抗性人工智能法案》目前只约束联邦机构，但这套立法框架完全可以被扩展至更广泛的关键行业企业，金融、医疗、能源等涉及国家安全概念的领域，都可以被纳入类似的强制审批机制。国会目前的调查行动，本质上就是在为下一步更严厉的立法铺垫舆论和证据基础。

对外而言，美国对全球盟友圈的影响力和执行工具，远比目前展现出来的更强大。回顾美国对华为的封锁路径就能看清这一点：2025年5月13日，美国商务部工业与安全局宣布在全球范围内禁止使用华为昇腾AI芯片，明确表态“世界任何地方使用昇腾芯片均违反美国出口管制规定”，并警告使用美国AI芯片训练中国模型的企业可能面临制裁。美国联邦通信委员会（FCC）今年6月进一步扩大禁令范围，连华为、中兴的旧款设备也被纳入禁止进口和销售的清单。

这套“长臂管辖+全球封杀+连坐追溯”的组合拳，已经在硬件领域被验证是可行且有效的。将同样的工具移植到AI模型和软件服务领域，在技术上和法律上都没有实质性障碍。美国目前的克制，是选择问题，不是能力问题。

意志充分：

美国有足够强的动因动用政治工具

从意志层面看，美国有两个核心动因，决定了它几乎不可能对中国AI的崛起坐视不理。

其一，AI预期已经成为美国经济增长和资本市场的核心支柱。无论当下是否存在AI泡沫，现实是：美国经济增长的相当一部分，以及美股二级市场的绝大部分涨幅，都建立在对AI持续高速发展的预期之上。这意味着，只有AI叙事持续被兑现，即美国AI企业持续保持全球领先、持续获得海量收入，这个预期才能不破裂。一旦中国AI在全球市场（哪怕只是大众市场）持续蚕食美国AI企业的份额，这不只是一个商业问题，更是会同时冲击美国金融市场和实体经济的双重压力源。

其二，AI被视为下一轮科技革命最核心的底层技术，谁赢得这场竞争，谁就将定义未来全球科技产业和政治秩序的领导权。这是作为守成霸主的美国绝不可能主动让渡的战略制高点。

能力充分、意志充分，这意味着美国无论对内还是对外，大概率都会尽全力对中国AI形成系统性封杀。因此，现阶段中国式市场力量的阶段性胜利，大概率是短暂的。

2026年6月，美众议员跨党推出法案，旨在阻止中国通过租用美国云计算服务获取先进AI芯片（图源：网络）

03

下一个阶段：美国的“华为式

封杀”和中国的“曲线救国”

对美国而言，被中国市场力量突破防线的现象，已经引起了充分的重视和警觉。美国自然不会坐以待毙。下一个阶段，大概率会看到美国集合政治、外交、法律、技术等多重力量，对中国AI展开一场“华为式”的全球封杀。

华为封杀剧本回顾：

美国用过哪些工具？

回顾美国对华为长达数年的全球封锁，可以清晰地梳理出一套完整的工具箱：

其一，实体清单与出口管制。将目标企业列入商务部实体清单，切断其获取美国技术、软件和设备的渠道。

其二，长臂管辖（外国直接产品规则）。即便相关产品完全不在美国境内生产，只要使用了美国的技术、设备或软件，就可以被纳入美国的管辖范围——这正是当年掐断华为芯片供应链的核心武器，如今在AI芯片领域被复刻：任何地方使用昇腾芯片均违反美国出口管制规定。

其三，对盟友的施压。通过外交渠道和情报共享体系的杠杆，迫使英国、日本、澳大利亚等传统盟友在5G网络建设中排除华为设备。

其四，设备准入的持续收紧。FCC近期将管制范围从新款设备扩大到已获认证的旧款设备，显示这套封锁体系具有不断“打补丁”、堵住执行漏洞的持续性。

其五，金融与资本市场的联动制裁。限制被制裁企业使用美元结算体系和国际资本市场融资渠道的能力。

对中国AI，美国可能采取的方式

按照这套工具箱的逻辑推演，美国对中国AI企业和模型的下一步动作，大概率会包括：

实体清单的扩大适用。目前DeepSeek等企业暂时被商务部“暂缓”列入实体清单，但这种“暂缓”更可能是策略性延迟，而非放弃。

API调用层面的长臂管辖。借鉴昇腾芯片的逻辑，未来完全可能出现“任何企业调用中国AI模型API均需审查”或“使用美国云基础设施部署中国开源模型需要额外合规”的规定，从而在事实上抬高美国企业使用中国AI的门槛和法律风险。

对盟友圈的政策输出。推动欧盟、日本、韩国等盟友同步限制中国AI模型在政府和关键行业的使用，将双边施压升级为多边协同封锁。

云服务和支付基础设施的联动限制。限制中国AI公司通过美系云服务商（AWS、Azure、GCP）分发模型，或限制其接入国际支付清算体系，从而增加其全球化运营的隐性成本。

中国的“曲线救国”：

以柔克刚，抢占时间窗口

面对这套几乎可以预见的封锁剧本，中国需要提前准备。但必须清醒地认识到：在中国现有硬实力和软实力尚不足以直接对抗美国政治工具箱，正面硬碰硬绝非上策。真正务实的路径，是“曲线救国”式的迂回应对。

其一，抢在封锁落地前，加速开源生态的全球嵌入深度。一旦中国大模型已经通过开源协议被全球开发者广泛集成进自己的产品和基础设施，这种“嵌入”本身就构成了一种反封锁的粘性——正如美国已经在昇腾芯片和硬件领域证明的，封锁一个“已经在用”的技术，比封锁一个“即将要用”的技术，政治成本和执行难度要高得多。开源赛道的领先，本质上就是在与时间赛跑，抢占那些一旦形成路径依赖就难以逆转的市场份额。

其二，推动本地化部署，降低“调用中国API”的政治敏感性。与其让美国企业直接调用中国云端API（这种模式最容易被“数据安全”叙事攻击），不如更大力度推广开源权重的本地化私有部署。企业下载模型权重后在自己的服务器上运行，数据不出境、不经过任何中国服务器，这种模式在法律和舆论层面都更难被简单地扣上“国家安全风险”的帽子，也更契合美国企业追求成本和自主可控的现实诉求。

其三，警惕对等反制可能带来的战略被动。值得注意的是，据路透社报道，中国政府正在与阿里巴巴、字节跳动和智谱等国内头部大模型企业磋商，探讨限制外国获取国内最先进模型的可能性。这个动向需要审慎权衡——如果中国因为担忧美国“以子之矛攻子之盾”式的技术反向利用，而主动收紧自己最强模型的对外开放，这实际上是在协助而非对冲美国正在推动的“AI铁幕”叙事。真正的曲线策略，应当是保持开源开放的战略定力，而非因噎废食。

新加坡前外交部长杨荣文（右）在一场炉边对话会上说，中国选择开源是一件好事，此举是要推动人工智能迅速普及到中国经济的各个领域，过程中能惠及像新加坡这样的小国（图源：联合早报）

其四，聚焦南方国家和新兴市场，构建美国封锁难以触及的第二增长曲线。在美国及其传统盟友圈层之外，广大的全球南方国家和新兴市场，尚未被完全纳入美国的政治动员体系。在这些市场加速布局，既能对冲美国封锁可能带来的市场收缩，也能通过实际使用规模的积累，反向增强中国AI在全球叙事中的既成事实地位。

其五，用产业链的深度绑定，替代单一产品的浅层竞争。单一产品的封杀相对容易，但深度嵌入当地基础设施、教育体系、产业升级链条的综合解决方案，封杀的政治和经济成本会大大提高。中国AI的出海策略，应当尽可能与算力基础设施、终端硬件、产业应用场景捆绑推进，而非仅仅停留在模型API这一个最容易被切断的单点。

04

结语

日经网7月7日的这篇报道，记录的不只是一个商业现象，而是一场正在发生的结构性博弈的缩影：市场的逻辑追求效率和性价比，政治的逻辑追求控制和垄断，这两种逻辑在AI这个兼具商业属性和战略属性的领域里，正面碰撞。

眼下，市场逻辑暂时占了上风，中国AI用真实的性能和无可辩驳的价格优势，在美国的大众市场撕开了一道口子。但这场胜利建立在美国政治工具尚未全力出手的前提之上。华为的历史已经写好了剧本的大致轮廓：实体清单、长臂管辖、盟友施压、设备连坐，这些工具随时可能被复制到AI领域。

中国当下最需要的清醒认识是：这场比赛的下半场，不会再是简单的价格战，而是一场关于时间窗口、生态嵌入深度和曲线突围智慧的综合较量。在硬实力尚未形成对等抗衡能力之前，用开源的深度、本地化的巧劲和南方市场的广度，为中国AI争取尽可能长的战略缓冲期，这或许才是眼下最务实的答案。

本文作者

黄平：香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授、助理院长，前海国际事务研究院副院长。

DeepSeek V4 Pro：深度求索公司开发的第四代生成式预训练变换模型。

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校对 | 李 征

排版 | 许梓烽

初审｜王炳云‍

终审｜冯箫凝‍‍‍