中美人工智能（AI）关系进入2026年后展开的实质性战略互动超乎预期。两国不仅成功开展了AI政府间的首次对话，而且将AI对话正式升级为双边机制，同时双方约定11月前后举行首轮AI双边机制交流会议。中美AI合作正在由学术界和政策界长期讨论的“风险治理可能性”，逐步转化为政府间制度安排，并有望引致双方AI合作空间的进一步扩大。
中美AI关系的结构性转变
伴随着AI从实验室技术逐渐转化为影响经济增长、产业升级、国家安全和国际竞争力的通用技术，中美科技关系的基本逻辑开始发生变化。特别是生成式AI快速发展以后，算法、数据、算力、模型、能源和人才共同构成新的国家AI能力体系，掌握先进计算芯片、建设大规模数据中心、训练前沿基础模型并形成庞大应用生态，越来越被视为未来科技和产业竞争力的重要来源。在这一背景下，美国持续强化先进计算技术及相关半导体产品的出口管理，中国则不断推进国产芯片、基础模型和智能算力基础设施建设，AI由过去中美科技交流的重要领域逐步转变为双方战略竞争最集中的领域之一。
AI并不是一种能够被严格限制在国境以内的传统工业技术。模型可以被全球用户调用，开源技术能够迅速跨境传播，模型安全漏洞、深度伪造、AI网络攻击以及潜在生物安全风险同样具有明显的跨境外溢效应。随着AI广泛嵌入经济和社会运行，其风险正在由单个产品问题转变为具有社会性和跨境性的系统风险。因此，中美技术能力越接近，产业竞争可能越激烈；但AI能力越强，双方进行风险治理和危机沟通的必要性也越突出。这构成未来中美AI关系最重要的结构性特征。
中美AI合作的重点空间
未来中美AI合作如果希望具有稳定性和可持续性，首先需要明确竞争领域与合作领域之间的边界。要求双方停止围绕先进芯片、前沿模型、产业政策和军事技术展开竞争并不现实，但同样没有必要把所有AI技术都纳入国家安全框架。比较现实的选择，是逐步建立类似“竞争红线+合作清单”的分层结构：对于军事AI、关键基础设施攻击能力、先进芯片设计以及其他高度敏感技术保持严格限制，而对于AI安全、基础科学、技术标准、知识产权、绿色计算以及全球发展等公共利益较强的领域扩大合作。
其中最具现实意义的是AI安全和危机沟通。中美可以建立政府政策对话、专业技术机构交流以及企业和科研机构沟通等不同层次的机制，重点解决重大AI事件发生后的信息沟通问题。例如，高度自主AI系统引发跨境网络安全事件以后，如何判断其属于技术故障、犯罪活动还是国家行为；生成式AI被大规模用于制造跨境虚假信息时，如何确认事件性质；前沿模型出现可能影响全球用户的严重安全漏洞时，企业之间是否应建立快速通报渠道。建立这些机制并不意味着双方需要形成统一的AI治理模式，而是为越来越强大的AI系统建立必要的安全阀。
安全评测和技术标准同样具有较高的合作可行性。目前不同国家和企业对模型鲁棒性、隐私保护、生成内容识别以及高风险模型测试采取不同方法，如果中国企业进入美国市场需要采用完全不同的评测体系，美国企业进入中国市场又必须重新接受另一套测试，最终将显著提高AI跨境服务成本。中美可以从政治敏感度较低、技术属性较强的领域入手，通过国际标准化组织和专业科研机构推动部分测试方法兼容。特别是在模型水印、AI生成内容标识、隐私保护和安全测试等方面，如果能够形成一定程度的技术标准互认，将有助于降低企业成本，也能够避免全球AI市场被大量相互排斥的规则体系分割。
AI与科学研究是另一个值得重点拓展的合作方向。AI的长期价值并不仅体现在聊天机器人和商业应用，更可能体现在提高科学发现效率。随着AI Agent、科学大模型和自动化实验平台发展，AI已经开始应用于气候预测、新材料发现、蛋白质研究、数学证明、天文学观测和能源系统优化。中美都是全球科研规模最大的国家之一，可以围绕AI辅助极端天气预测、新型储能材料、清洁能源、基础数学和天文数据分析开展项目合作。为降低安全争议，可以明确排除军事及关键基础设施攻击等敏感用途，并通过项目审查、数据管理和知识产权协议保障合作透明度。这种围绕具体科学问题展开的合作，比恢复无边界的全面科技交流更加现实。
知识产权同样是双方无法回避的合作议题。生成式AI正在创造新的版权、专利和数据权属问题，包括模型训练是否可以使用受版权保护的数据、AI生成内容应由谁拥有以及模型输出是否可能侵犯现有知识产权等。世界知识产权组织（WIPO）数据显示，全球生成式AI专利活动近年来快速增长，GenAI公开专利族数量从2023年的约1.4万件增加至2025年的超过3.7万件，仅2024年和2025年公开的新GenAI专利族就超过5.6万件，中国和美国均是重要创新来源。随着两国AI企业不断进入全球市场，如果缺乏基本的知识产权协调机制，相关争议可能迅速转化为贸易摩擦。因此，双方可以更多利用WIPO等多边平台讨论AI训练数据、生成内容和模型专利问题。
与此同时，中美AI合作也可以适当向全球发展和绿色AI领域延伸。目前先进算力、数据中心、人才和资本高度集中于少数经济体，大量发展中国家仍缺乏AI基础设施和技术能力。中美可以通过联合国等多边机构参与多语言数据集、农业预测、灾害预警、教育AI以及低资源语言模型等项目，使AI合作产生更加广泛的公共利益。与此同时，大型数据中心需要大量电力、冷却系统、水资源和输电设施，随着模型训练和推理规模扩大，能源问题将成为AI产业发展的重要约束。中美在数据中心能效、液冷技术、可再生能源利用以及AI优化电网等方面同样具有合作空间。这些领域战略敏感度相对较低，却能够同时服务AI发展和全球气候治理目标。
中美AI合作的未来路径
展望未来，中美AI关系很难简单归结为“合作”或者“对抗”，更可能形成长期竞合结构，即产业和技术竞争持续存在，同时围绕共同风险和全球治理的合作逐渐制度化。美国在私人资本、先进芯片、云计算和顶尖模型方面仍具有明显优势，中国则拥有庞大的数字应用市场、完整的制造业体系、快速扩张的算力基础设施以及超过6600家AI企业。双方围绕模型、芯片、机器人、智能汽车、云计算、AI Agent以及AI产业标准展开长期竞争具有较强必然性，但AI竞争与传统制造业竞争的一个重要区别在于：技术能力越强，竞争本身越需要规则。
如果一方担心另一方在AI领域形成决定性优势，就可能进一步增加投资、扩大算力并加快研发，另一方又会采取相应措施，由此容易形成技术领域的安全困境。但单纯依靠技术封锁也难以完全阻止AI能力扩散，因为算法可以复制、论文可以传播、开源模型可以下载，模型蒸馏和算法优化还会持续降低部分能力的获取门槛。因此，中美未来真正需要建立的不是“停止竞争”的制度，而是“管理竞争”的制度，使竞争始终维持在具有基本规则和风险边界的框架以内。
首先，应推动AI对话机制长期化和制度化。双方可以逐步形成相对稳定的AI政策对话，并围绕AI安全、科研合作、技术标准和全球治理建立专业沟通渠道。对话的意义并不在于双方必须形成一致立场，而在于即使存在重大分歧，仍然拥有直接交流渠道。与此同时，可以建立更加明确的AI危机管理机制，对重大模型安全漏洞、AI导致的关键基础设施事故以及可能造成大范围公共安全影响的AI事件形成基本沟通程序，降低技术事故被误判为国家敌对行动的可能性。
其次，应建立分层科研合作机制，根据技术敏感程度决定不同开放水平。涉及军事、安全和最先进关键技术的领域继续实施严格管理；具有一定战略属性但同时具有较高公共利益的领域，可以通过项目审查开展有限合作；AI基础科学、安全研究、气候、能源以及部分公共科学研究则可以保持更加开放的国际交流。这种精细化治理方式既能够回应国家安全关切，也能够避免将所有AI研究都纳入安全化框架，从而为两国科研人员保留必要的知识交流空间。
再次，中美AI合作不应仅停留于双边层面，而应更多嵌入联合国、WIPO以及其他国际治理机制。世界多数国家真正关心的并不是简单选择美国技术还是中国技术，而是能否以合理成本获得AI能力、保护本国数据、培养技术人才并参与国际规则制定。如果中美能够在AI事故报告、安全评测、知识产权、发展中国家能力建设以及绿色数据中心等领域形成最低限度的共同标准，将有助于降低全球AI治理碎片化风险。
从更深层次看，未来中美AI合作的关键，是合理区分“技术竞争”“国家安全”和“全球风险”。技术竞争主要来源于企业创新、科研能力和市场竞争，各国自然希望维持自身优势；国家安全要求对真正涉及军事和关键基础设施的敏感技术建立必要边界；而AI网络攻击、重大模型安全漏洞、深度伪造、生物安全风险以及AI引发的全球性社会冲击，则具有超越单一国家的风险属性。把所有AI问题都纳入国家安全框架可能导致全面技术隔离，但完全忽视其军民两用属性同样不符合现实。因此，中美AI合作更加可行的路径，是逐步形成“竞争有边界、安全有底线、风险有沟通、科研有空间、治理有合作”的竞合框架，使双方在长期竞争不可避免的条件下，仍然保留管理共同风险和参与全球AI治理的合作空间。
（作者系中国市场学会理事、经济学教授）
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张锐
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