2026战略竞争与模式选择：中美通用人工智能发展比较研究报告-上海国际问题研究院-202605.pdf
这份报告深入对比了中美两国在通用人工智能（AGI）领域的不同发展路径和治理模式，指出两国的差异并非简单的技术竞赛或地缘政治对抗，而是由各自创新体系、产业结构和资源禀赋塑造的“现实选择”与“模式竞争”。报告核心内容如下：
**一、 AGI的定义与国家治理的介入**
当前产业界与技术界对AGI的定义存在分歧。产业界倾向于结果导向，将AGI定义为“能完成绝大多数具经济价值认知任务”的系统，依赖“规模定律”；技术界则更审慎，强调系统在泛化能力和认知机制上的本质突破。鉴于AGI的高投入和高不确定性，国家在其中的角色正从“外部支持者”转变为“关键协调者”，通过制度性协调来整合技术路径、组织形式与资源配置。
**二、 美国：模型中心主义路径**
美国采取了以**“前沿模型”**为核心的发展路径：
1. **技术路线：** 聚焦前沿基础模型的性能跃升，强化规模扩展法则，将AGI视为关乎国家安全、军事优势和全球技术领导权的关键战略能力。
2. **组织机制：** 采用“全政府、全社会”动员模式。白宫统筹战略，商务部、财政部等跨部门协同，建立“美国科学与安全平台”以整合高校、企业和国家实验室的科研力量。
3. **资源配置：** 从市场驱动向战略集中转型。通过“星际之门”（Stargate）项目建设国家级超大规模算力集群，通过“创世纪计划”强制整合各联邦部门的数据与算力。
**三、 中国：通用基础设施路径**
中国则采取了以**“应用扩散”**和**“基础设施化”**为核心的路径：
1. **技术路线：** 坚持应用驱动，强调AI赋能千行百业，实现与实体经济的深度融合。通过“风险对冲机制”，支持大模型、具身智能、类脑计算等多种路线并行，避免过早锁定单一路径。
2. **组织机制：** 依托跨部门协调与央地联动机制，设立国家数据局等专门机构统筹规划。在科研端通过国家实验室体系和新型研发机构，推行“科学家负责制”以激发创新活力。
3. **资源配置：** 推动算力与数据的“基础设施化”。通过“东数西算”等工程将算力转化为普惠公共产品，降低中小企业和科研院所的调用门槛；政府作为“首席需求方”开放应用场景，为AI提供大规模试验空间。
**四、 结语与治理挑战**
中美两国的路径分化反映了两种不同的制度协调逻辑，并各自面临独特的治理挑战：
* **美国模式**在前沿技术路线集中度、资源投入规模和国际规则影响力上领先，但资源和算力的高度集聚放大了系统性单点失败的风险，去监管化的政策也削弱了早期风险识别能力。
* **中国模式**在风险对冲和应用推广上优势明显，但技术嵌入社会的速度远快于治理机制建设，导致数据隐私、算法偏见和关键基础设施的安全风险被系统性放大。
中美的AGI竞争是组织创新与风险管理模式的竞争。未来两国关系既不会走向全面合作，也不会彻底技术脱钩，而是将处于竞争与有限协调并存的长期复杂状态。
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