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近期，中國國家主席習近平與美國總統特朗普在華盛頓舉行峰會，發佈了常規外交公報，但對人工智能（AI）關注寥寥。雙方未簽署任何具有約束力的人工智能協議，但在溝通層面有所改善：兩國將建立雙邊熱線，以應對人工智能相關突發危機。
雙方還將建立正式的中美對話磋商機制，儘管華盛頓使用的是“超級智能”，而北京更傾向於使用“人工智能”。此外，雙方還探討了基本護欄和防止核武庫採用自動化指揮與控制系統的問題，考慮到近期有關先進人工智能系統行為特徵的披露，這一步意義重大。
但特朗普與習近平未能達成任何約束性框架，以限制前沿人工智能模型的能力。事實上，兩國領導人都不願限制、也不願協商放緩先進模型的研發，這場爭奪當代數字制高點的結構性、系統性競賽仍在繼續。兩國都清楚，這場競爭的勝者將主導全球經濟生產力、科學進步以及主權安全和大國力量的底層形態。在地緣政治視角下，這場競爭被視作一場贏家通吃的博弈。
然而，就在最近數月乃至數周，這場全面競爭呈現出新的面貌。能力越來越強的模型，一旦接近遞歸自我改進，或將自主重寫自身代碼、訓練下一代模型架構。按照這一邏輯，到那時技術演進的速度將脫離人類掌控。
想要理解當下這種態勢如何變得如此不可預測，需要回溯當代人工智能的底層架構。2022年末ChatGPT公開發布，極大加速了這一領域的發展。該模型展示了大語言模型的湧現能力，但即便在早期階段，一些看似長期存在的結構性缺陷就已顯現，那就是幻覺問題。
早期的大語言模型並不能像人類一樣“知曉”事實，而是基於統計規律預測下一個詞元，經常自信地編造看似合理的虛假信息。當西方實驗室爭相藉助人類反饋強化學習來修復幻覺問題時，中國企業卻選擇了不同的架構和戰略路徑。
例如，月之暗面（Moonshot）的模型率先推出創新解決方案，重點打造超大上下文窗口和長文本處理能力。2025年1月下旬發佈的DeepSeek-R1，以其強大的推理能力和低成本，進一步引發了大規模的成本衝擊。
由此，全球人工智能賽道分化為開源權重模型與閉源模型的底層競爭。由OpenAI和Anthropic等先行者倡導的閉源模型，依託專有應用程序編程接口（API）對外服務。模型創建者完全掌握權重——決定神經網絡如何處理信息的數值參數。與之相對，開源權重範式是直接向公眾發佈模型參數，允許研究人員、初創企業和主權實體下載、修改並在本地運行模型。
兩種方式各有明顯的優缺點。開源權重模型日益使算力普及，成本更低，更靈活。例如，在Hugging Face平台上，中國開源權重模型已超越美國同類產品，約佔平台模型總量的 41%，並在開發者採用率和下載數據方面佔據優勢。尤其是較小的企業和初創公司，正越來越多地選擇中國開源權重方案，而非昂貴的美國閉源API，原因在於其更低的推理成本、更強的性能以及沒有護欄摩擦——這類模型沒有嚴苛的專有防護機制，支持完全定製化與本地推理，成本優勢顯著。
除成本外，開源權重模型的主要優勢在於其去中心化創新的能力。通過向全球開發者開放底層權重，優化在開放生態系統中持續發生。然而，也存在一個重大弊端，那就是控制權的喪失。一旦開源權重模型被發佈，其護欄可以被完全剝離，任何人都可以系統性地繞過安全過濾器，將模型另作他用。
閉源模型通過嚴格的API監控和集中式內容過濾，來緩解這些即時部署風險，但它們形成單點集中故障隱患，外部審計空間有限，一旦某款模型成為主導，就可能給整個數字經濟帶來高昂的壟斷成本。
過去三年，中美人工智能競賽越來越像兩種戰略技術路徑的競爭。美國在閉源模型生態系統中佔據明顯領先地位，這得益於大規模風險資本流入、專有雲基礎設施以及不斷挑戰人工智能極限的前沿實驗室。
中國人工智能企業面臨西方對尖端半導體硬件的嚴格出口管制，於是戰略性地轉向開源權重生態系統，繞過了基礎訓練的巨額成本。它們通過快速跟進，有效縮小了能力差距。
原本看似清晰有序的戰略競爭，現在遭到劇烈衝擊。近期關於最先進模型內在風險和意外能力的披露，迫使各方重新評估人工智能發展整體走向。Anthropic的Claude和OpenAI的GPT-6 Astra等模型，已超越簡單的模式匹配，展現出多步驟智能體推理、跨模態工具調用，甚至早期情境感知的跡象。顯然，這些系統如今已可以自主制定計劃、執行代碼和操控環境。
這一轉變帶來一系列全新的結構性和存在性問題。首要問題是：是否應該放緩發展？從純粹的安全角度看，答案無疑是肯定的，因為人類缺少經過驗證的方法，來對齊那些運行速度超越人類認知能力的智能體系統。然而，在現有的結構性競爭下，實施這樣的暫停幾乎不可能。摩擦不僅存在於國家之間，也存在於創新生態系統、企業以及人工智能的基礎理念之間。
企業分歧和理念對立，進一步放大了最關鍵的技術問題：當一個極強的模型接近遞歸自我改進時，會發生什麼？其他模型能否追上？人工智能畢竟是一種高度易擴散的技術，在加州學術實驗室取得的突破，深圳工程師數日內就能完成適配，反之亦然。
抑或是，會不會形成無法撼動的永久性壟斷，在競爭對手來不及理解範式轉變之前，就鎖定決定性技術優勢？儘管這一場景聽起來駭人，但如果開源權重架構縮小了能力差距，另一個同樣可怕的場景或將出現：災難性風險的大眾化。
開源權重模型允許用戶直接操控底層對齊，因此終端用戶可以系統性改動或剝離模型核心參數。一個經過對齊的、安全的前沿模型被下載後，可以通過定向微調逆向改造，變成具有原生危害性的工具。
簡言之，中美人工智能競賽不再是一場可預測的地緣政治博弈，或有關市場地位的常規企業競爭。我們正進入人工認知的未知領域。此次習特峰會表明，主權國家仍在用過時的外交手段，來應對一項無視傳統國界與治理框架的技術。隨着前沿人工智能模型真實且難以預測的特性逐步顯露，人類可控的假象正在消散。國際社會正面臨一個深刻的悖論：那些用來贏得這場競賽的手段，如不計代價的規模擴張、開源擴散、智能體自主化，恰恰有可能讓這場競賽徹底失控，衍生出一系列難以想像的毀滅性風險。
