中美人工智能竞争，越来越不能只用“谁的模型更强”来概括。中国的应对是一套横跨技术、产业、外交与军事的组合策略：在国际上倡导开放与数字主权，在供应链上保有关键矿产筹码，并推动解放军的“智能化”建设。与此同时，顶尖中美模型之间的差距已收窄到很小的范围，呈现出一种鲜明反差：美国资本投入遥遥领先，但模型层面的竞争却异常接近。3650

核心叙事：AI不应由一个阵营主导

中国在国际场合提出，人工智能是应由各国共同参与发展的技术，不应被单一国家垄断，也不应被划入彼此对立的阵营。2025年，国务院总理李强提出建立全球人工智能合作组织，并表示中国愿参与协调AI监管、分享自身发展成果。37 2026年7月，习近平在世界人工智能大会上倡导开源技术和由中国推动的AI合作框架，与美国主导的AI规则影响力形成竞争。36

对正在选择技术生态、云服务、标准和治理安排的国家而言，这并非抽象口号。中方也主张尊重各国“数字主权”，反对在AI竞争中被迫选边站。34

开源或开放权重模型为这一政治表述提供了实际工具：模型可以被下载、适配和部署，不必完全依附于美国企业的专有平台。但“开放”不等于已经实现技术自主。先进芯片、半导体设备、云基础设施和资本的获取，仍是另一场影响深远的竞争。

稀土：供应链中的反向筹码

美国对华限制的重点，集中在先进半导体及相关技术。中国相对更有力的反制支点，则位于产业链的另一端——关键矿产及其加工能力。

中国在2025年4月和10月先后推出两轮稀土出口管制。欧洲议会研究服务处指出，第二轮措施已暂停至2026年11月。1 这些措施并不能让中国掌控AI软件或前沿模型研发，却可能影响高技术和国防产业的供应链，因为稀土及永磁材料是其中的重要投入品。

因此，矿产更像是广泛技术准入博弈中的谈判筹码。美国国会美中经济与安全审查委员会的一份报告警告，有针对性的中国出口限制可能扰动包括AI和数据中心基础设施在内的高技术行业。2 关键不在于哪一方拥有绝对的“卡脖子”能力，而在于芯片与关键矿产都已成为相互施压的工具；两国竞争加剧，但经济与产业链仍高度交织。

解放军“智能化”：争夺信息优势

军事层面的关键词是“智能化”——在机械化、信息化基础上整合AI能力。解放军的2027年现代化目标之一，就是加快机械化、信息化、智能化融合发展。18

解放军的相关思路将信息优势视为战役成功的基础。关于中国军事AI的研究将这种以信息为中心的思路，与“体系破击战”联系起来：通过干扰或打击通信网络、传感器、指挥系统等关键节点，使对手部队作为一个体系难以运转。20

公开研究和采购资料显示，当前的重点方向包括：

• 情报、监视与侦察；
• 智能或自主车辆；
• 预测性维护与后勤；
• 信息战与电子战；
• 仿真与训练；
• 指挥控制辅助；
• 自动目标识别。17

美国国防部同样评估称，中国正优先发展AI赋能能力，原因是其认为AI将引发新一轮军事变革，同时也在寻求利用商业领域的技术进展。19

“AI赋能目标作战”能说明什么，不能说明什么

AI可以支持军事目标作战，但这不代表它会独立决定是否使用武力。实际应用可能包括处理传感器数据、识别潜在目标、进行信息优先级排序、辅助指挥员决策、调配资源，以及优化规划或仿真。

现有材料能够支持的结论是：解放军在这些方向上有相关 doctrine、采购、研究和支撑性应用。它们不能证明解放军已经部署了成熟的、端到端自主运行的杀伤链，也不能证明致命攻击决策已交给AI。这个区分很重要：军事现代化确实在推进，但仍属于持续转型，而非完全自主作战能力已获验证的证据。171820

为什么模型竞赛比投资竞赛更接近

斯坦福大学《2026年AI指数报告》体现了中美AI竞争中的一个反差。2025年，美国私人AI投资达到2859亿美元，中国为124亿美元，前者超过后者23倍。报告同时指出，若只统计私人投资，可能低估中国的AI总投入，因为这未包含政府引导基金等资金。50

然而，顶尖模型的差距并未按这一投资比例拉开。报告称，自2025年初以来，中美模型曾多次交替领先；2025年2月，DeepSeek-R1一度追平最强美国模型。到2026年3月，领先的美国模型优势仅为2.7%。50

这说明前沿模型层面正在快速收敛，但不代表两国AI体系已经对等。美国在私人资本和重要模型产出方面仍有明显结构性优势：2024年，美国机构产出40个重要AI模型，中国为15个。49

基准榜单接近，不等于全栈实力对等

模型排名只是国家AI能力的一层。更完整的竞争还包括：

• 模型与应用：包括开放模型的供给和采用；
• 算力与半导体：包括先进芯片和制造技术的可得性；
• 产业供应链：矿产和材料可能成为施压杠杆；
• 军事系统：尤其是情报、指挥辅助、仿真、后勤和精确规划工具；
• 全球治理与基础设施：各方都在争取标准、合作伙伴与部署影响力。

因此，更适合将中国的策略理解为：一方面降低对以美国为中心的技术体系的依赖，另一方面使中国成为AI研发与治理中可供选择的合作伙伴。开源AI话语、稀土管制和军事AI议程服务于这一总体目标，但三者的作用周期和现实边界并不相同。

竞争加剧，形成相互强化的安全困境

双方都把自身限制措施描述为防御性的，同时将对方行为视为胁迫或破坏稳定。其可预见后果是更强的自主化倾向：加大本土技术开发、分散供应链、强化联盟，以及把商业AI进展更多纳入军事体系。

对企业和政府而言，持久的判断标准不应只是比较最强模型。2.7%的性能差距确实显示出竞争压力，但它既没有抹去美国在投资和模型产出上的优势，也没有消除中国通过产业供应链影响技术获取、并推进AI赋能军事现代化的能力。4950

中美人工智能竞争，越来越不能只用“谁的模型更强”来概括。中国的应对是一套横跨技术、产业、外交与军事的组合策略：在国际上倡导开放与数字主权，在供应链上保有关键矿产筹码，并推动解放军的“智能化”建设。与此同时，顶尖中美模型之间的差距已收窄到很小的范围，呈现出一种鲜明反差：美国资本投入遥遥领先，但模型层面的竞争却异常接近。3650

核心叙事：AI不应由一个阵营主导

中国在国际场合提出，人工智能是应由各国共同参与发展的技术，不应被单一国家垄断，也不应被划入彼此对立的阵营。2025年，国务院总理李强提出建立全球人工智能合作组织，并表示中国愿参与协调AI监管、分享自身发展成果。37 2026年7月，习近平在世界人工智能大会上倡导开源技术和由中国推动的AI合作框架，与美国主导的AI规则影响力形成竞争。36

对正在选择技术生态、云服务、标准和治理安排的国家而言，这并非抽象口号。中方也主张尊重各国“数字主权”，反对在AI竞争中被迫选边站。34

开源或开放权重模型为这一政治表述提供了实际工具：模型可以被下载、适配和部署，不必完全依附于美国企业的专有平台。但“开放”不等于已经实现技术自主。先进芯片、半导体设备、云基础设施和资本的获取，仍是另一场影响深远的竞争。

稀土：供应链中的反向筹码

美国对华限制的重点，集中在先进半导体及相关技术。中国相对更有力的反制支点，则位于产业链的另一端——关键矿产及其加工能力。

中国在2025年4月和10月先后推出两轮稀土出口管制。欧洲议会研究服务处指出，第二轮措施已暂停至2026年11月。1 这些措施并不能让中国掌控AI软件或前沿模型研发，却可能影响高技术和国防产业的供应链，因为稀土及永磁材料是其中的重要投入品。

因此，矿产更像是广泛技术准入博弈中的谈判筹码。美国国会美中经济与安全审查委员会的一份报告警告，有针对性的中国出口限制可能扰动包括AI和数据中心基础设施在内的高技术行业。2 关键不在于哪一方拥有绝对的“卡脖子”能力，而在于芯片与关键矿产都已成为相互施压的工具；两国竞争加剧，但经济与产业链仍高度交织。

解放军“智能化”：争夺信息优势

军事层面的关键词是“智能化”——在机械化、信息化基础上整合AI能力。解放军的2027年现代化目标之一，就是加快机械化、信息化、智能化融合发展。18

解放军的相关思路将信息优势视为战役成功的基础。关于中国军事AI的研究将这种以信息为中心的思路，与“体系破击战”联系起来：通过干扰或打击通信网络、传感器、指挥系统等关键节点，使对手部队作为一个体系难以运转。20

公开研究和采购资料显示，当前的重点方向包括：

• 情报、监视与侦察；
• 智能或自主车辆；
• 预测性维护与后勤；
• 信息战与电子战；
• 仿真与训练；
• 指挥控制辅助；
• 自动目标识别。17

美国国防部同样评估称，中国正优先发展AI赋能能力，原因是其认为AI将引发新一轮军事变革，同时也在寻求利用商业领域的技术进展。19

“AI赋能目标作战”能说明什么，不能说明什么

AI可以支持军事目标作战，但这不代表它会独立决定是否使用武力。实际应用可能包括处理传感器数据、识别潜在目标、进行信息优先级排序、辅助指挥员决策、调配资源，以及优化规划或仿真。

现有材料能够支持的结论是：解放军在这些方向上有相关 doctrine、采购、研究和支撑性应用。它们不能证明解放军已经部署了成熟的、端到端自主运行的杀伤链，也不能证明致命攻击决策已交给AI。这个区分很重要：军事现代化确实在推进，但仍属于持续转型，而非完全自主作战能力已获验证的证据。171820

为什么模型竞赛比投资竞赛更接近

斯坦福大学《2026年AI指数报告》体现了中美AI竞争中的一个反差。2025年，美国私人AI投资达到2859亿美元，中国为124亿美元，前者超过后者23倍。报告同时指出，若只统计私人投资，可能低估中国的AI总投入，因为这未包含政府引导基金等资金。50

然而，顶尖模型的差距并未按这一投资比例拉开。报告称，自2025年初以来，中美模型曾多次交替领先；2025年2月，DeepSeek-R1一度追平最强美国模型。到2026年3月，领先的美国模型优势仅为2.7%。50

这说明前沿模型层面正在快速收敛，但不代表两国AI体系已经对等。美国在私人资本和重要模型产出方面仍有明显结构性优势：2024年，美国机构产出40个重要AI模型，中国为15个。49

基准榜单接近，不等于全栈实力对等

模型排名只是国家AI能力的一层。更完整的竞争还包括：

• 模型与应用：包括开放模型的供给和采用；
• 算力与半导体：包括先进芯片和制造技术的可得性；
• 产业供应链：矿产和材料可能成为施压杠杆；
• 军事系统：尤其是情报、指挥辅助、仿真、后勤和精确规划工具；
• 全球治理与基础设施：各方都在争取标准、合作伙伴与部署影响力。

因此，更适合将中国的策略理解为：一方面降低对以美国为中心的技术体系的依赖，另一方面使中国成为AI研发与治理中可供选择的合作伙伴。开源AI话语、稀土管制和军事AI议程服务于这一总体目标，但三者的作用周期和现实边界并不相同。

竞争加剧，形成相互强化的安全困境

双方都把自身限制措施描述为防御性的，同时将对方行为视为胁迫或破坏稳定。其可预见后果是更强的自主化倾向：加大本土技术开发、分散供应链、强化联盟，以及把商业AI进展更多纳入军事体系。

对企业和政府而言，持久的判断标准不应只是比较最强模型。2.7%的性能差距确实显示出竞争压力，但它既没有抹去美国在投资和模型产出上的优势，也没有消除中国通过产业供应链影响技术获取、并推进AI赋能军事现代化的能力。4950