“蒸馏”改变人工智能竞争范式

2026年，全球人工智能（AI）领域进入一个关键转折期，最引人注目的新动向是“蒸馏技术”（Knowledge Distillation）从实验室的工程优化方法迅速外溢成为产业竞争、供应链博弈、国际规则制定乃至地缘战略角力的核心焦点。

所谓“蒸馏”，本质上是通过教师—学生模型架构，将大型基础模型中蕴含的丰富知识、推理模式和复杂能力，系统性地迁移到参数规模更小、计算需求更低的学生模型中，从而在边缘设备、低算力环境乃至发展中国家有限基础设施条件下实现高性能复现。在技术实践层面，以轻量化模型（如MobileLLM、Phi系列）、端侧部署模型（On-device AI）和开放权重体系（Open Weights）为代表的新一代架构正借助蒸馏机制快速迭代和普及。

AI竞争逻辑已变

早期AI竞争高度依赖资源密集型赛道，即谁掌握更庞大的算力集群、更海量的高质量数据和更大规模的参数模型，谁就占据压倒性领先优势，呈现典型的“赢者通吃”格局。然而，随着蒸馏技术的成熟与工程化，前沿模型的核心能力可通过多轮蒸馏、量化压缩和知识迁移快速注入中小型模型，传统意义上的“大模型—高算力—高门槛”刚性壁垒被打破，AI能力得以以更低的边际成本实现复制、迁移和规模化部署，原本被少数科技巨头和大国垄断的前沿智能以前所未有的速度向更广泛主体扩散。与此同时，开源社区的协作创新、工程优化实践以及特定领域的数据微调能力正成为可以决定实际落地效果和应用价值的关键变量。

由此，AI竞争的焦点从“模型中心竞争”加速转向“生态系统竞争”。在国家层面，竞争的关键变量也发生重要迁移，即不再局限于单纯的技术封锁或资源投入，而是转向对整个技术扩散路径的系统性塑造能力，包括产业链组织协同能力、垂直应用场景的深度整合能力、制度规则与技术发展的适配能力，以及人才与创新网络的培育能力。这意味着，未来的AI竞争本质上是一场全要素的体系能力竞争，单一技术点上的突破已难以决定长期胜负。

在大国科技竞争的宏大格局中，蒸馏技术的扩散效应需要在战略层面引起高度重视。近年来，美国持续强化对高端芯片（GPU）、先进算力设施以及关键大模型能力的出口管制，战略意图十分清晰，即通过“能力锁定”延缓主要竞争对手中国追赶前沿技术的节奏，维持自身技术代差优势。然而，一旦基础模型的深层能力被成功蒸馏并广泛迁移，能力的扩散速度和广度有可能实质性超越传统出口管制的控制节奏，单一节点或少数企业的技术优势更难长期维持。

这并不意味着出口管制政策完全失效，而是表明整个竞争逻辑正在发生结构性调整，从强调“技术控制能力”转向更加注重“技术扩散管理能力”。在新的框架下，一个国家的竞争优势不再仅取决于是否率先拥有最先进的基础模型，更取决于其能否高效地将AI技术深度嵌入本国产业体系、治理体系、社会服务体系和创新生态中，即实现从“拥有技术”到“组织技术”、从“技术领先”到“体系领先”的跃升。美国部分领先科技企业正强烈指责竞争对手通过海量API调用、提示工程和合成数据生成等方式大规模“提取”其闭源前沿模型的隐含知识，并用于训练本土或开源模型体系，涉嫌“知识产权侵害”与“不公平竞争”。

深刻重构全球规则体系

蒸馏技术的广泛扩散更对现有全球治理框架提出严峻挑战。工业时代国际规则主要围绕商品贸易、资源分配和关税体系构建，互联网时代则重点转向数据跨境流动、网络安全与数字主权治理。而在AI时代，一个全新且更具根本性的治理难题浮现：当智能能力本身可以被低成本、高效率地复制、迁移和普惠扩散时，国际社会应当如何科学界定其治理边界与责任归属？

这一难题直指AI治理的核心，即开放共享与国家安全、创新激励与风险监管、全球普惠与战略控制之间的动态平衡。发展中国家普遍期待通过蒸馏等机制降低技术门槛，加速数字化转型与能力建设，坚定主张蒸馏与后续再训练是AI技术演进的天然路径，属于公开知识领域的常规创新，不应被过度安全化、政治化或以出口管制为名进行限制。

▲2026年6月下旬，中国AI大模型周调用量达20.39万亿Token，环比增长8.4%，连续五周实现增长

在联合国框架下推进的“全球人工智能治理对话机制”已进入实质性阶段，各方围绕模型能力扩散边界、基础模型治理、算法透明度、数据主权以及全球南方能力建设等议题展开激烈讨论。尽管各方在具体规则路径、执行机制和优先顺序上仍存在明显分歧，但一项基本共识正在凝聚：AI已超越单纯的产业或技术议题，成为塑造21世纪国际秩序的关键公共产品与战略变量。谁能在这一轮规则制定进程中掌握更大话语权，谁就更有可能在未来的全球智能秩序中占据有利位置。

人的作用如何重置

当AI在逻辑推理、创造性内容生成、复杂模式识别、科学发现辅助乃至情感模拟等多个领域快速逼近、甚至在特定场景下超越人类平均水平时，一个更为本源的哲学与社会问题不可避免地浮现：人类的独特性与存在意义应当如何重新界定？事实上，马斯克多年前就已在公开讨论中提出类似问题：“当人能做的事机器都能做，人存在的意义又是什么？”

如果单纯将人与机器的关系简化为能力层面的零和竞争，人类在长期博弈中显然难以维持绝对优势，因为机器可以在海量数据驱动下提供更优答案、优化复杂路径、模拟多种选择。不过，机器目前仍无法真正完成三件事：一是决定什么问题是值得解答的（价值排序），二是确立追求什么方向的目标（方向选择），三是为最终后果承担道德与法律责任（责任归属）。

从蒸汽机驱动的工业革命，到互联网重塑的信息时代，每一次划时代的技术突破都深刻伴随着国际权力结构、经济规则和社会组织的重构。AI及其蒸馏技术所代表的远不止于算力与算法的进步，更是能力生产与扩散方式的根本性变革，以及由此引发的全球权力格局再平衡。历史反复证明，技术发展的速度固然重要，但真正决定文明走向的是社会如何理解、驾驭、组织并赋予技术以符合人类长远福祉的价值导向。AI时代最深刻的挑战或许并非技术对人类的替代，而是人类社会价值结构、意义体系与责任机制的深刻重组，未来全球竞争的核心议题可能从“谁拥有更强大的AI”扩展到“谁能更好地定义AI的使用边界、伦理规则与发展方向”，一场关于“智能秩序”的深层竞争将深刻影响世界形态与人类命运走向。

原文标题《朱帅：“蒸馏”改变人工智能竞争范式》，文章转载自公众号“世界知识”，作者朱帅，工信部赛迪研究院研究员。

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