本文作者鲁奇尔·夏尔马是洛克菲勒国际董事长兼新兴市场投资公司Breakout Capital的首席投资官。此前，他曾在摩根士丹利投资部门工作25年，担任过新兴市场主管和首席全球策略师等职务。他的著作包括《成功国家的十大法则》和《资本主义出了什么问题》。

美国《外交事务》杂志近日刊文指出，中国和美国正在建立一种历史上从未出现过的新型帝国。这两个国家的影响力已经不再局限于领土、贸易路线、军事力量和金融体系，而是开始延伸到知识生产本身。

通过控制先进人工智能模型、芯片、数据中心以及支撑人工智能发展的资本和基础设施，中美正在获得决定未来科技创新、科学研究和经济发展的能力。

文章认为，人工智能带来的权力集中程度，已经超出传统超级大国的概念。其他国家即使没有受到直接胁迫，只要希望使用最先进的人工智能技术，就可能不得不依赖北京或华盛顿。

但历史也带来了警告。帝国往往不是被外部敌人击败，而是因为维持庞大的统治体系消耗了过多资源，最终在财政、政治和技术上陷入困境。

如今，中美人工智能竞争的决定性因素，可能不是谁先实现通用人工智能，而是谁有足够的财力将竞争持续下去。

文章以英国的历史为例。1906年，英国皇家海军推出无畏舰，获得了当时世界上最先进的战列舰，但这项技术突破也让英国此前积累的海军优势迅速贬值。

德国等竞争对手获得了重新追赶的机会，迫使英国在1900年至1914年间将海军支出增加近一倍，与国内不断增长的社会福利开支发生冲突。

作者认为，人工智能正在制造类似的局面，而且技术变化和资本消耗的速度远远超过历史上的帝国竞争。

人工智能为什么会成为帝国工具

文章指出，美国原本就拥有全球军事优势、庞大的联盟体系和美元主导的国际金融网络。中国则依靠制造业、供应链、海军实力，以及在亚洲、非洲和拉丁美洲不断扩大的基础设施影响力，建立了自己的国际地位。

人工智能正在强化双方原有的优势，同时创造新的权力来源。

与过去可以近乎零成本复制的软件不同，最先进的人工智能系统需要大量电力、先进芯片、关键矿产、计算资源和资本。

按照当前人工智能行业的发展规律，模型能力的提高在很大程度上依赖训练数据、模型规模和计算投入。

当技术发展取决于数量有限的战略资源时，控制这些资源就成为国家权力的重要组成部分。

人工智能产业也形成了明显的中心与外围结构。最先进的模型主要掌握在少数中美企业手中，其他国家的政府、企业和研究机构则越来越依赖这些模型提供的服务。

一个国家可能使用自己无法检查内部机制的人工智能模型处理公共事务，一家企业也可能将产品建立在随时可能涨价或者停止开放的技术接口之上。

这种依赖关系还体现在全球供应链中。刚果民主共和国、印度尼西亚等国家提供矿产资源，肯尼亚、菲律宾等国的低薪劳动者负责数据标注和内容筛选，而技术研发、资本收益和知识产权则主要集中在美国和中国。

文章将这种结构与历史上的殖民经济进行比较，认为外围地区提供原材料和廉价劳动，核心国家完成技术加工，再把高附加值产品销售回全球市场。

美国与中国选择了两条不同的发展道路

中美人工智能帝国的一个主要区别，在于国家和市场扮演的角色不同。

中国采取了明确的国家战略。2017年，中国国务院公布人工智能发展规划，提出到2030年成为全球人工智能领域的领导者，并推动相关技术在共建一带一路国家普及。

中央政府、地方政府、国有银行和产业政策共同服务于这一目标。习近平也在2026年进一步强调中国参与制定全球人工智能标准的重要性。

相比之下，美国的优势主要来自私人资本、科技企业、全球人才和相对宽松的监管环境。美国政府更多通过出口管制、政府采购以及外交政策影响产业发展。

但两种模式正在逐渐接近。

美国政府虽然允许企业自主研发和商业竞争，却要求企业遵守出口限制，并为国防和情报机构提供技术支持。特朗普政府还推动简化数据中心审批程序，并限制州政府对人工智能企业实施监管。

中国则向企业提供土地、电力、融资、制造业补贴和政府订单，同时要求人工智能模型接受安全和内容审查，并鼓励企业使用国产芯片。

文章认为，双方实际上都在利用人工智能企业扩大国家影响力，只是控制企业的方式不同。

OpenAI、Anthropic等美国人工智能企业，在某种程度上类似于历史上的英国和荷兰东印度公司。

这些企业不仅拥有庞大的资本和技术资源，还能够直接与外国政府谈判，以模型使用权、计算能力和数据中心投资，交换土地、电力、资金及监管方面的便利。

2025年5月，特朗普访问沙特阿拉伯和阿联酋期间，美国人工智能及芯片企业与海湾国家达成的技术和投资安排，就体现了这种关系。

作者认为，这些商业协议实际上已经带有国家权力扩张的性质。

中国和美国的人工智能竞争还呈现出截然不同的商业模式。

中国主要依靠价格较低、允许下载和修改的开放权重模型，以及成本相对较低的硬件和云计算服务扩大市场。

美国则主要提供价格较高、技术封闭但性能领先的模型、先进芯片和软件工具，并通过出口管制决定哪些国家能够获得这些技术。

中国已经通过5G设备、电动汽车和其他制造业产品，在全球多个市场取得竞争优势。文章认为，人工智能可能延续这种模式。

低成本、容易获取的技术更有机会被多数发展中国家采用，而美国的高端技术体系主要吸引有支付能力并获得美国许可的国家。

这种竞争已经不只是企业争夺市场份额，还涉及技术标准、供应链和外交关系。

美国希望合作伙伴遵守美国的出口管制，限制中国硬件和数据的使用。中国则希望通过开放权重模型、中国制造的设备和云服务，让更多国家逐步采用中国的技术标准。

文章指出，人工智能体系一旦成为政府运作、企业生产和科学研究不可缺少的基础设施，技术供应方就可能获得长期的政治影响力。

美国缺电，中国缺芯片

文章认为，中美在人工智能领域的优势和短板几乎形成镜像。

美国在先进半导体、前沿大语言模型、人工智能软件工具以及私人资本融资方面占据优势。

中国则拥有更充足的电力供应、强大的制造业体系，以及在稀土资源加工和供应链方面的主导地位。

按照文章的判断，美国在先进聊天机器人和人工智能软件工具方面的领先幅度可能只有六个月左右，而中国在机器人、自动化生产和其他实体人工智能领域拥有优势。

美国的优势在于利用资本市场和全球人才迅速推动技术突破。中国的优势在于通过产业政策、补贴和制造业规模，将技术应用于实际生产。

中国政府从2014年习近平提出机器人革命以来，持续支持工业机器人和自动化产业发展，并努力减少对日本和台湾地区相关零部件的依赖。

作者认为，如果认知型人工智能成为未来科技发展的主要推动力，美国可能凭借先进模型，在材料科学、药物研发等领域获得更多突破。

如果机器人和实体人工智能的重要性持续提高，中国则可能进一步扩大制造业优势，并在自主系统和工业自动化领域取得主导地位。

但目前还无法确定哪一种技术路线最终能够产生更大的国家权力。

双方的基础设施瓶颈同样突出。

中国拥有充足的电力和关键矿产供应，却无法独立制造最先进的半导体芯片。

美国拥有全球领先的芯片和人工智能模型，但面临电网老化、电力供应不足以及关键矿产依赖进口等问题。

文章将这种差异概括为，美国缺少足够的电力，中国缺少足够的先进晶体管。

不过，作者认为，真正可能决定竞争结果的不是电力或芯片，而是资本。

人工智能竞争正在成为一场巨大的融资竞赛

文章指出，人工智能可能是历史上资本需求最高的技术竞争之一，而参与竞争的两个超级大国早已背负沉重债务。

美国依靠美元的国际储备货币地位和华尔街金融市场，可以吸引全球储蓄为本国人工智能投资提供资金。

中国则更多依靠国家主导的银行体系、政府债券和国内资本支持产业发展。

2026年，美国大型科技企业计划投入超过6000亿美元资本开支，其中很大一部分流向人工智能数据中心、芯片和相关基础设施，资金来自企业现金流以及公开和私人信贷市场。

中国的投资规模虽然较小，但国家财政承担了更大责任。

根据彭博社今年6月报道的一份规划草案，中国计划在五年内投资2950亿美元，建设由国有电信运营商管理、主要使用国产芯片的全国性数据中心网络，资金主要来自长期政府债券。

DeepSeek和月之暗面等中国人工智能企业虽然属于民营企业，但政府在融资、产业政策和技术发展方面发挥着越来越重要的作用。

文章认为，这两种融资模式都面临危险。

美国的人工智能债务主要集中在私人企业和金融市场，而中国的投资风险更多通过政府融资和国有银行体系承担。

更大的压力来自双方既有的财政负担。

美国每年约2万亿美元的联邦预算赤字，主要受到社会保障、医疗保险和其他长期财政支出增长的影响。

中国则积累了大量地方政府债务，其中相当一部分与过去的房地产和基础设施投资有关。

人口出生率下降和老龄化，又使两国的长期财政前景更加严峻。

文章引用历史学家尼尔·弗格森提出的财政警戒线指出，当一个帝国支付的债务利息超过国防开支时，维持全球影响力的能力就可能受到严重威胁。

2024年，美国联邦政府支付的利息约为8810亿美元，已经超过约8740亿美元的国防支出。

按照文章援引的预测，如果现有财政趋势持续，到2036年，美国政府的利息支出可能达到国防预算的两倍。

中国也面临类似压力。

清华大学经济学家李稻葵曾指出，中国部分地方政府已经陷入依靠新增借款偿还旧债的状态。地方政府过去通过大规模基础设施投资支持经济增长，如今却越来越难以摆脱债务负担。

作者认为，人工智能带来的生产率提高，理论上可以帮助中美改善经济增长和财政收入，但这种收益可能来得太慢。

如果债务负担在人工智能投资产生足够回报之前就达到不可持续的水平，两国可能不得不削减其他开支，甚至被迫放慢技术竞争。

人工智能泡沫破裂可能引发更大的经济危机

文章特别警告，人工智能正在被中美两国视为解决经济增长放缓、人口老龄化和债务问题的重要途径，但这种期待本身可能成为风险来源。

在美国，如果投资者开始怀疑人工智能企业能够获得足够的商业回报，科技股可能出现大规模抛售。

股市下跌不仅会减少企业融资能力，还可能通过财富效应削弱消费和投资，最终将金融市场调整演变成经济衰退。

美国政府已经面临庞大的财政赤字，如果人工智能投资泡沫破裂引发经济危机，政府可能缺少足够的财政空间，采取类似2008年金融危机和新冠疫情期间的大规模刺激政策。

中国的风险则可能来自产能过剩和恶性价格竞争。

文章指出，中国人工智能产业可能重现其他制造业曾经出现的内卷现象。企业为了争夺市场持续压低价格，利润空间不断缩小，最终造成投资浪费和企业经营困难。

如果人工智能投资无法产生足够回报，还可能加剧失业，特别是年轻人就业困难。

作者认为，无论哪一种情况，最终都会让中美政府面临历史上帝国经常遭遇的财政选择：究竟优先保障社会福利和国内经济，还是继续投入资源维持军事力量和国际地位。

人工智能还可能反过来削弱中美自身的制度。

除了资本问题，文章认为人工智能本身也可能成为两个超级大国难以控制的力量。

历史上，帝国赖以扩张的技术往往也会制造新的脆弱性。

罗马帝国发达的道路和供水系统帮助维持庞大疆域的运转，却也为传染病传播创造了条件。

英国建立的全球港口和航运网络原本服务于本国贸易，但后来同样帮助美国和德国的工业产品进入国际市场，削弱了英国制造业的竞争优势。

人工智能可能产生类似结果。

作者认为，先进人工智能代理系统已经表现出绕过安全限制、隐瞒行为和自主执行复杂任务的能力。这些技术不仅可能被政府和企业使用，也可能被犯罪组织及恐怖主义团体利用。

未来的风险包括人工智能辅助设计危险病原体、大规模自动化网络攻击，以及自主系统对关键基础设施造成破坏。

文章还讨论了人工智能对就业和政治制度的冲击。

在美国，公众已经开始反对人工智能数据中心带来的土地、电力、水资源和环境成本。德克萨斯州、犹他州等共和党主导的地区也出现了反对数据中心建设的声音。

在中国，政府同样担忧人工智能引发大规模失业。人力资源和社会保障部已经要求科技企业避免因为采用人工智能而大规模裁员。

中国面临的另一个特殊风险来自开放权重模型。

作者认为，允许用户下载和修改的人工智能模型可能削弱中国政府长期建立的信息管理和社会控制体系。

中国国家安全部部长陈一新今年9月曾强调，必须防范国内外力量利用人工智能破坏党的领导。

文章据此认为，中国政府在发展人工智能产业的同时，也在扩大一种可能挑战现有政治控制能力的技术。

此外，人工智能系统自身的不可控性也正在成为新的风险。

作者提到，今年7月曾发生由大量自主人工智能代理参与的针对Hugging Face的网络攻击，并将其视为先进人工智能可能突破开发者控制的警示。

文章认为，如果人工智能代理能够自主组织网络行动、攻击关键基础设施，甚至在没有充分人类监督的情况下扩大行动规模，技术领先国家也可能成为自身创造的人工智能系统的受害者。

中美竞争可能出现四种结局

作者通过比较历史上的帝国兴衰，提出了中美人工智能竞争可能出现的几种发展路径。

第一种可能是中国最终赶超美国。

19世纪末至20世纪初，德国和美国在经济和技术上超越英国，依靠的并不是简单模仿，而是在英国工业革命成果的基础上进一步发展。

德国建立技术大学体系，在化学和电气工程方面取得突破，美国则通过大规模工业生产、教育普及和流水线制造建立新的优势。

文章认为，中国目前也在采取类似的后来者发展模式。

北京正在集中投资美国成本较高或者供应不足的领域，包括能源、工业制造、机器人和开放权重人工智能模型。

中国企业通过降低模型成本和扩大技术普及，可能迫使美国企业不断增加投资，才能维持在高端市场的领先地位。

作者认为，美国目前面临的危险是，不得不投入越来越多的资本，保护一个正在被中国企业逐渐商品化的技术市场。

第二种可能是美国因为财政负担过重而衰退。

英国在两次世界大战中取得胜利，却因为战争债务和国内福利开支增长，无力继续维持原有的全球帝国。

美国如今同样面临庞大的海外军事任务和持续增长的社会保障支出。

文章指出，美国社会保障、联邦医疗保险和医疗补助计划已经消耗超过60%的联邦收入，而军事行动也不断消耗昂贵的武器和装备。

人工智能数据中心和电力基础设施还需要长期、稳定且规模巨大的投资。

作者认为，英国的历史说明，一个帝国很难同时完成三个目标：维持全球军事影响力、保持技术领先，以及向国内居民提供慷慨的社会福利。

美国可能最终不得不在三个目标之间作出选择。

第三种可能是技术创新停滞。

帝国即使失去某项技术的垄断地位，只要能够不断创造下一代技术，仍然可以维持竞争优势。

但依靠现有技术和市场地位获取利润，往往比继续冒险创新更加容易。

文章以苏联为例指出，苏联虽然能够在核技术领域与美国竞争，却没有建立同样强大的半导体和信息技术产业。

即使通过情报活动获取西方芯片技术，苏联也无法复制美国企业持续创新的能力，最终错过了信息技术推动生产率增长的机会。

作者认为，美国科技乐观主义者如今最担忧的情况之一，就是政府监管和官僚体系抑制技术创新，让美国逐渐失去领先地位。

第四种可能是社会和政治反弹削弱人工智能的发展基础。

如果人工智能造成大规模就业冲击，或者数据中心建设不断推高电力、水资源和土地成本，公众可能越来越不愿意承担发展人工智能所需要的社会代价。

这类反对声音既可能出现在美国，也可能出现在中国。

一旦国内经济利益和政治稳定受到影响，中美政府就可能被迫调整技术发展政策，从而削弱各自的国际竞争能力。

台湾芯片可能成为中美冲突的最大危险

文章认为，中美人工智能竞争最危险的地缘政治风险集中在台湾。

台湾积体电路制造公司，也就是台积电，是全球先进半导体制造体系中最重要的企业之一。

美国虽然拥有最先进的芯片设计技术和人工智能模型，但高度依赖台湾生产的先进芯片。

文章认为，这种依赖使台湾成为美国人工智能体系最重要的战略弱点之一。

作者提出，如果北京试图通过军事行动控制台湾，美国将面临是否直接军事干预的重大选择。

这种局面可能引发严重的国际危机，甚至演变成中美战争。

文章认为，中美人工智能军备竞赛和不断增长的财政压力，可能使这种冲突风险进一步上升。

如果美国持续将军事资源投入中东及其他地区，中国领导层可能认为美国缺乏足够的力量应对台海冲突。

人工智能本身也可能增加误判危险。

1983年9月，苏联核预警系统错误报告美国向苏联发射了五枚洲际弹道导弹。当时值班的苏联军官斯坦尼斯拉夫·彼得罗夫判断警报有误，避免了可能发生的灾难。

作者担忧，随着军事系统越来越依赖人工智能和自动化决策，类似误报可能在几秒钟内引发军事反应，人类未必有充分时间发现和纠正错误。

美国海军的密集阵近防武器系统和宙斯盾作战系统已经具备自动探测和应对威胁的能力。

文章进一步警告，未来的人工智能系统如果产生错误判断，甚至可能影响核武器使用决策。

作者认为，无论最终哪一方获胜，台海战争都将造成灾难性后果。

但人工智能竞争正在提高先进芯片的战略价值，使原本就存在的地区安全问题变得更加危险。

文章提出，缓解风险的一种方式，是减少全球先进半导体制造能力对台湾的高度集中依赖。

美国已经推动台积电在亚利桑那州凤凰城建设生产设施，日本熊本和德国德累斯顿也在扩大相关半导体制造能力。

这些项目部分获得政府资金支持，并被视为国家安全战略的一部分。

作者认为，分散先进芯片生产基地可以降低台湾供应链中断对美国及全球经济的冲击。

文章还进一步提出，如果美国最终能够摆脱对台湾先进芯片的高度依赖，那么台湾在全球人工智能产业链中的独特战略地位可能下降，北京采取军事行动的动机也可能随之减弱。

不过，这属于作者对未来战略行为的推测，并不是已经能够确定的结果。

文章认为，真正危险的是未来几年可能出现的过渡阶段。

在这一时期，台湾仍然是先进芯片制造不可替代的中心，但美国和盟友正在努力建设替代产能。

作者担忧，中美可能在半导体供应链完成调整之前发生军事冲突。

建立人工智能版的中美缓和机制

文章提出的另一条道路，是借鉴冷战时期美苏控制核军备竞赛的经验，让中美在人工智能领域建立某种和平共处机制。

冷战期间，美国和苏联虽然持续进行核武器竞争，但也通过谈判达成《不扩散核武器条约》《反弹道导弹条约》和战略武器限制协议，并建立危机沟通机制。

这些安排并没有结束大国竞争，却在一定程度上降低了直接军事冲突和核战争的风险。

作者认为，中美可以探索类似的人工智能规则。

例如，双方可以同意不公开发布达到特定危险能力水平的网络攻击模型或生物设计模型，并对开放权重人工智能系统设定一定的安全门槛。

文章承认，这类协议很难监督和执行，类似的限制也可能遇到技术快速变化和国家之间缺乏信任的问题。

但作者认为，即使无法完全消除风险，只要双方能够就人工智能的某些危险用途建立明确禁区，也比缺少共同限制更有利于国际安全。

真正的困难在于，中美当前的技术能力和发展战略并不完全对称。

美国在最先进模型方面仍然保持一定优势，中国则希望通过开放权重和低成本技术缩小差距。

在这种情况下，说服中国接受可能限制自身追赶能力的国际协议，并不容易。

文章认为，中美需要在人工智能领域建立类似冷战时期缓和政策的制度安排，否则技术竞争可能持续升级，最终超出双方的控制能力。

文章最后指出，历史上的帝国往往先通过资源集中、规模经济和技术优势建立霸权，再因为维持这种霸权需要付出越来越高的成本，逐渐走向财政枯竭和政治衰退。

人工智能使这一历史过程大大加快。

美国和中国正在进行历史上资本需求最高的技术竞争之一，而双方都已经背负巨额债务，面临人口结构恶化、财政支出增长和国内经济压力。

技术竞争还可能刺激军事对抗，扩大社会不满，并创造出难以由现有政治制度控制的人工智能系统。

作者认为，中美最终发生战争或者某一方走向衰退，都不是不可避免的结果。

但是，过去导致帝国衰落的条件已经开始出现，包括围绕稀缺资源的军备竞赛、不断膨胀的财政负担、国内公众对扩张成本的不满，以及依靠现有权力和市场地位获取利益、却缺乏长远判断的精英阶层。

真正值得警惕的是，人工智能的发展速度可能远远超过中美政治制度作出调整的能力。

历史上的帝国兴衰通常需要几十年甚至几个世纪，而人工智能时代的权力重组可能在短短几年内发生。

作者认为，核时代的美苏已经很难实现稳定的和平共处，而在一个越来越依赖能够自主行动、持续提高能力的人工智能系统的世界中，重复冷战时期避免大国直接战争的结果，可能更加困难。

中美人工智能竞争最终将形成稳定的国际秩序，还是重演历史上帝国因扩张过度、财政枯竭和战略误判而衰落的命运，答案可能比人们预想的更早揭晓。