Club提要：哈佛大学肯尼迪政府学院创始院长、“修昔底德陷阱”提出者艾利森（Graham Allison）教授近日在《外交政策》（Foreign Policy）撰文指出，美国正将经济、资本与国家安全押注于人工智能，豪赌“赢家通吃”。巨额投资、飙升估值与国家安全战略彼此交织，使AI成为美国经济增长的新引擎，也埋下泡沫与系统性风险。与美国重金押注AGI不同，中国正以低成本、开源和“AI+”推动技术普及。艾利森警告，倘若美国的AI奇迹未能兑现，这场豪赌可能引发远超互联网泡沫的经济与地缘政治冲击。
北京对话获授权翻译发布中文版如下
（图源：Foreign Policy网页截图）
（翻译｜杨思远）
美国正押上全部身家，赌自己能在与中国的人工智能竞赛中胜出。
审视美国经济：它正日益成为一场对这项新技术发展的高杠杆押注。人工智能成了美国投资、股市涨幅和经济增长的首要驱动力。正如《华尔街日报》近期所指出的，与人工智能相关的投资正在驱动美国GDP的大部分增长。在人工智能数据中心上的支出，占了全国所有企业投资的一半。在SpaceX6月上市之前，人工智能公司便已占美国股票市场市值的40%以上。如果OpenAI和Anthropic以预期超过万亿美元的估值上市，人工智能公司将占到美股市值一半以上。事实上，标普500指数2026年的全部涨幅中，有85%来自人工智能公司。
再考虑不断壮大的“国家安全——人工智能产业复合体”。美国政府正在成为各大领先人工智能公司的主要客户，使这些公司与国防部、中央情报局、国家安全局等机构的联系不断加深。一个古怪的联盟——成员包括美国总统特朗普（Donald Trump）、社会主义独立参议员桑德斯（Bernie Sanders）以及OpenAI首席执行官奥尔特曼（Sam Altman）——正谋求让美国政府成为这些公司的重要利益相关方。
正如萨克斯（David Sacks）——近期卸任的特朗普政府“人工智能沙皇（AI czar）”——在7月下旬所指出的，美国的领军人工智能企业OpenAI和Anthropic如今正诉诸一种“监管俘获策略（regulatory capture strategy）”，其核心在于游说美国政府采纳那些拖垮竞争对手的法律法规。
有三股强大的力量，正在共同推动着一场前所未有的争夺——争夺当今世界最耀眼、也最具颠覆性的技术成果。
首先，人工智能企业相信自己正在追逐一笔史上最大的财富。人类历史上第一次，无论企业还是个人，谈论的已不再是数十亿，而是数万亿美元。这些企业的领导者不仅有望坐拥前所未有、难以想象的财富，更将赢得名望与影响力。不妨看看今年六月在法国举行的G7峰会——人工智能企业的首席执行官们与世界发达经济体的领导人并肩而坐，共商前路。为了赢下竞赛，还有什么话是他们不敢说、什么事是他们不敢做的呢？
OpenAI首席执行官奥尔特曼与美国总统特朗普出席与G7领导人的工作午餐（图源：CNBC）
其次，美国财政部长斯科特·贝森特(Scott Bessent)及其他经济决策者清醒地意识到美国的年度财政赤字（目前已接近GDP的6%）与政府债务（其每年的利息支出如今已超过国防预算）显现出巨大的系统性风险。一场能够带来空前生产力飞跃与经济增长的AI奇迹，是他们避免经济灾难的最大希望。
最后，美国国家安全战略界已经断言，人工智能关乎国运存亡——谁赢得这场AI竞赛，谁就将主宰世界。他们全盘接受了科技巨头们的说法：哪个国家率先造出超级智能的“通用人工智能”（AGI），就将占据决定性的且再难逆转的优势——因为一旦有了比全世界诺贝尔奖得主都更聪明的智能体，它便会开始自我学习、无限精进。用美国前国务卿赖斯(Condoleezza Rice)的话来说，这是一场“我们输不起”的竞赛。
面对围绕这一令人炫目的技术所涌现的大量论断与反驳，有四个问题值得我们关注。
美国所选定的这条道路，是否审慎？换一种思路来看：一个负有受托责任的金融投资者，会在单一行业上押下如此巨大的赌注吗？其二，何处可能出错？那些令人瞠目的投资与股价涨幅，会不会是又一个泡沫——如当年那套“金融巫术”，催生出在2008年大衰退中破灭的房地产泡沫，抑或2000年破灭的互联网泡沫？其三，为什么仅有的另一个人工智能超级大国，中国，下了一个截然不同的赌注？
而最后一问是：倘若这场奇迹迟迟不来、甚至永远落空，后果会是怎样——不仅是对美国经济而言，也对国家安全而言？
无论一只股票有多么吸引人（例如马斯克的SpaceX），或者一个行业多么有吸引力（例如人工智能），成功的投资公司都深知不应把大部分鸡蛋放进同一个篮子里。正如桥水基金(Bridgewater)创始人瑞·达利欧(Ray Dalio)所言：蜂拥扎进“一个高度波动且高风险的新兴行业”，是不老练的表现。
尽管如此，2026年上半年，全球风险投资资金中有超过80%流入了人工智能初创企业。谷歌(Google)、微软(Microsoft)、Meta和亚马逊(Amazon)已宣布计划，在2025年和2026年累计花费超过1万亿美元用于人工智能——依靠债务市场为其雄心融资。此外，在对更多计算能力的追逐中，一种日益增多的循环交易现象出现了：前沿人工智能企业与芯片制造商签订合约，而这些芯片制造商又把从这些采购中获得的资金回投到它们的客户身上，从而进一步推高股价。
这怎么会出问题呢？去问问你的人工智能助手，它会给你列出十几种方式。基辛格(Henry Kissinger)博士在 2023 年去世前发表的最后一篇文章中，他与我共同警告过出现“人工智能版切尔诺贝利”或“人工智能版9/11”的可能——在这种情形中，一个强大的人工智能协助某个恶意行为者制造出一种生物武器或类似装置，足以杀死数十万人、扰乱金融市场，或使电网瘫痪。
在今年六月发表的一封公开信中，所有的人工智能巨头——奥尔特曼(Sam Altman)、Anthropic的阿莫代伊(Dario Amodei)、谷歌DeepMind的哈萨比斯(Demis Hassabis)、微软的苏莱曼(Mustafa Suleyman)以及Meta的王(Alexandr Wang)——都着重指出了人工智能助力制造致命病原体的风险，并呼吁采取严肃的防护措施。除此之外，阿莫代伊还提出了他的看法，认为“人工智能有25%的概率给人类带来灾难”。
更为迫近的风险，是一场崩盘——在越来越多分析人士看来，眼下的局面越来越像一个典型的泡沫。在美国银行七月的月度全球基金经理调查中，人工智能泡沫的破裂被列为金融市场面临的首要风险。国际清算银行(Bank for International Settlements)等金融机构如今警告称：人工智能企业的估值超出其盈利的幅度，达到了1929年以来未曾见过的程度。
《大空头》(The Big Short)这部电影所刻画的投资者之一伯里(Michael Burry)告诫过：“我们正进入那种稀薄的高空，其极端程度将使后果无可避免，无论一个人躲在何处。”
近期的市场回调反映出一种担忧：这些超大规模企业(hyperscalers)所建造的算力超过了它们的实际需求。例如，Meta、SpaceX等公司正在积极探索把算力出租给其他企业。正如《福布斯》从贝恩公司(Bain & Company)近期一项分析中得出的结论，“科技企业将需要找到2万亿美元的人工智能新增营收，才能在部署成本上实现盈利”。上周，DeepSeek发布了强大的V4模型，能够以媲美Anthropic顶级模型Claude Opus 4.8的水平完成复杂的编程任务。但正如Axios所指出的：对于同样数量的输出，DeepSeek收费约28美分，而在Opus 4.8上要花费25美元——足足便宜99%。此次发布，恰逢OpenAI宣布在其最快模型上线仅三周之后便将高用量任务的价格下调80%，从而引发了一场争论：人工智能产品是否实际上正在商品化——侵蚀前沿实验室的定价能力。
与此同时，这些企业的部署计划正遭遇日益高涨的抵制浪潮。纽约州州长已实施为期一年的禁令，禁止新建人工智能数据中心。多项民调如今显示，每10个美国人中有7人反对在自己社区附近建造数据中心。并且，80%的美国人对人工智能感到担忧。他们的恐惧包括：人工智能可能会夺走他们的工作、损害其子女的教育，以及使网络上的真相与虚构难以分辨。
美国在人工智能领域唯一有实力的竞争对手，中国，正在走一条截然不同的道路，这一事实理应让美国人停下来思考一番。北京与华盛顿有一个共识：人工智能事关国家的重大利益。2016年，就在DeepMind的人工智能击败世界围棋冠军的那一天，中国国家领导人宣布，这是一项中国能够也应当在其中取得全球领先地位的技术。
但是，与硅谷那种为追逐足以改变世界的通用人工智能(AGI)而拼命堆砌越来越多算力的狂热相比，北京显得较为从容淡定。个中缘由，是个值得深究的问题。钱肯定不是障碍——毕竟中国拥有一支规模达3.6万亿美元的主权财富基金，去年还实现1.2万亿美元的贸易顺差。美国的种种限制制约了中国获取最先进的半导体及其生产设备的渠道——尽管中国企业已展现出非凡的本领，善于在这些阻碍中寻找漏洞和其他变通之道。
虽然人们永远无法知晓自己所不知道的东西，但并没有证据表明中国存在一个隐秘的、由国家主导的人工智能版“曼哈顿计划”。中国最新的五年规划把人工智能列为一项首要任务。但其“人工智能+”行动主要聚焦于加强人工智能在全社会各领域的融合，以提高生产率、成倍增加科学突破、优化治理并改善日常生活。
事实上，中国立志成为人工智能领域世界领导者的战略，恰恰折射出它在一切生产领域谋求主导地位的基本战略。从本质上说，正如我们在其对太阳能电池板、高速列车、5G、消费电子产品，以及如今日益扩大的电动汽车领域的主导中所看到的那样，中国的做法是：先推出一款几乎与替代品一样好、但价格远为亲民的产品。
与美国同行不同，中国在人工智能竞赛中的大型企业——百度、阿里巴巴和腾讯——并没有大举兴建规模庞大的数据中心。2025年，这三家中国龙头企业在人工智能上的投入大约只有美国超大规模企业的十分之一。然而，它们所发布的模型，性能却足以与美国人工智能领军者所打造的模型相媲美。
不仅如此，一大批小型初创企业也正拿出惊人的成果。本月，月之暗面(Moonshot)推出的Kimi K3，被硅谷的一些人称为月震（moonquake）——它颠覆了那个屡被提及的论断：美国至少领先中国六到十二个月。Kimi在人工智能基准测试上的成绩，足以与Anthropic和OpenAI最先进的模型相媲美。
Kimi K3能力国际排名（图源：Kingy AI）
DeepSeek并没有开出上亿美元的签约奖金来招揽“超级智能”的人工智能明星人才，而是证明了：仅凭约200名年薪在15万美元左右的工程师，它就能打造出一款性能几乎不输美国竞争对手的模型——而且它把这款模型免费提供给全世界的用户。月之暗面、智谱以及中国其他的“AI老虎”们，正遵循着类似的打法。英伟达首席执行官黄仁勋(Jensen Huang)估计，全世界一半的人工智能顶尖人才都在中国。因此，正如一位中国人工智能领军者所言，在脑细胞与GPU的较量中，中国押注于前者。
美国的前沿实验室将其模型权重和训练数据作为专有资产严加保密，以便靠出售服务来赚取收入。中国的人工智能企业则反其道而行，选择将其模型开源，让世界上任何人基本都能免费获取和使用。中国的做法，类似于当年谷歌在与苹果争夺智能手机操作系统的领先地位时所采取的策略。苹果的iOS是一款高端产品，只有购买iPhone的人才能使用；而安卓则可免费安装在多种设备上，从而促进普及，并使生态系统内的应用开发得以蓬勃发展。如今，全世界70%的智能手机都在使用安卓，其应用数量是苹果iOS的两倍。
同样地，全世界的用户也正越来越多地选择中国的人工智能模型，而非美国的模型。以词元(token)计量，中国模型如今处理了全球近三分之二的人工智能使用量。在处理词元数量最多的人工智能模型排行榜上，最受欢迎的前五名都是中国的模型。像爱彼迎(Airbnb)这样采用中国模型而非美国模型的美国企业反映，它们的人工智能成本大约只有美国替代方案的十分之一。
未来一年里，倘若美国的人工智能奇迹未能成真，其经济后果很可能会超过2008年的房地产泡沫和2000年的互联网泡沫所造成的影响。实际上，我们甚至可能目睹又一个1929年的重演。2008年股市崩盘之后，美国GDP下降了4.3%；而在大萧条期间，其降幅接近30%。2000年的那场衰退令纳斯达克市值蒸发近80%，抹去了美国人5万亿美元的财富，市场花了15年才恢复到衰退前的水平。
经济层面之外，一旦美国的人工智能泡沫破裂，其对国家安全的后果更加令人不安。财富的崩塌、政府收入的锐减，以及社会保障项目需求的激增，将会颠覆一切有关国家安全与国防投入的规划。
而这一事件——身为世界技术领导者的美国，在其亲口宣称的、有史以来最重要的技术竞赛中当众落败——将严重冲击国内外各方对美国的信心。请记住1929年的那场崩盘。它引发了20世纪30年代的大萧条，并造就了法西斯分子在德国和意大利上台的条件，最终以第二次世界大战告终。
2008年，由华尔街金融工程师们炮制出来的抵押贷款支持证券(mortgage-backed securities)的崩塌，引爆了全球性的大衰退，一度濒临演变为又一场大萧条。正如当时担任美国财政部长、并被指定为避免再度陷入萧条之牵头人的保尔森(Hank Paulson)所解释的那样，之所以能够避免这场灾难，全靠一次协调一致的经济刺激——在其中，美国政府与中国政府联手行动。但保尔森也指出，对中国领导人及其同事而言，这成了一个决定性的领悟时刻。在此之前，他们一直以为华尔街那些自诩为“宇宙主宰”的人物深知自己在做什么，可以指望他们审慎地管理全球金融体系。而在亲眼看到这些人不计后果的冒险以失败告终之后，中国选择了另一条道路。
那么，面对一场人工智能崩盘给美国乃至全世界带来的混乱，中国又会作何回应呢？
Club Briefing: Graham Allison, Founding Dean of Harvard Kennedy School and the scholar who coined the concept of the “Thucydides Trap,” recently wrote in Foreign Policy that the United States is betting its economy, capital markets, and national security on artificial intelligence, wagering on a “winner-takes-all” outcome. Massive investment, soaring valuations, and national security strategies are increasingly intertwined, making AI a new engine of U.S. economic growth while also creating the risk of a bubble and broader systemic vulnerabilities. Unlike the United States’ heavy investment in AGI, China is pursuing a different path, emphasizing low-cost, open-source models and the broad adoption of “AI+.” Allison warns that if America’s AI miracle fails to materialize, the consequences of this enormous gamble could trigger economic and geopolitical shocks far greater than those of the dot-com bubble.