中情局间谍很焦虑：这场硬仗我们要是输了，将来全都得给中国打工

«——【·前言·】——»

中情局间谍很焦虑：这场硬仗我们要是输了，将来全都得给中国打工

这两天我在上网的时候，在美国保守派媒体旗手福克斯新闻上刷到了一个十分之炸裂的话题。

当地时间11月10日，在接受福克斯连线采访时，一位名叫迈克尔·沃勒（J. Michael Waller）的前中情局特务，抛出了一个耸人听闻的观点：

“如果我们美国‘允许’中国在人工智能（AI）领域占据主导地位，如果我们打输了这场高科技领域的硬仗，那么我们将会‘失去一切’。甚至，我们最终可能都要‘给中国打工’。”

«——【·霸权认知遭遇挑战·】——»

沃勒口中“为中国效力”的表述，本质是一种修辞夸张，其核心指向美国对自身长期占据的高科技霸权地位出现松动的恐慌。

自信息技术革命以来，美国在芯片、互联网、生物医药等关键科技领域长期占据主导地位，在全球产业链分工中，美国长期掌握核心技术研发与规则制定权，其他国家多处于产业链中低端环节，承担加工制造等配套任务。

这种长期的领先地位形成了美国对科技霸权的路径依赖，也塑造了其“只能领先、不能落后”的竞争心态。

人工智能之所以成为焦虑的焦点，源于该领域的特殊战略价值。与传统技术不同，人工智能是一种通用性技术，能够渗透至制造业、服务业、农业、国防等几乎所有领域，通过提升生产效率、优化资源配置、创造新应用场景等方式，重构产业形态与经济格局。

谁能在人工智能领域建立优势，谁就可能掌握下一代产业革命的主导权，制定行业标准与规则，进而影响全球经济政治格局。

此前，美国在人工智能基础研究、核心芯片研发等领域长期保持领先，OpenAI推出的ChatGPT等产品更让其在大模型领域的优势得到集中体现。但近年来中国在人工智能领域的快速发展，使得美国的领先优势不断缩小，这种落差直接触发了美国的霸权恐慌。

沃勒的前中情局背景进一步强化了这种焦虑的安全化解读。情报机构的思维逻辑往往以“安全优先”“主导权控制”为核心，在其认知中，人工智能不仅是技术与经济议题，更是大国竞争的“战略制高点”。

中国人工智能的崛起，在其视角下不仅是技术层面的赶超，更是对美国全球霸权体系的潜在挑战。因此，其言论中的焦虑并非单纯针对企业竞争失利，而是担忧美国依托高科技建立的话语权、规则制定权乃至全球影响力，将随人工智能领域的落后而逐步崩塌。这种焦虑本质是美国霸权认知与现实竞争态势之间出现偏差后的应激反应。

«——【·中国人工智能的实质性突破·】——»

极端言论的传播往往需要一定的事实支撑，中国人工智能领域近年来的实质性发展，是沃勒等人产生焦虑的客观依据。

中国人工智能的发展并非单点突破，而是形成了“基础研究-技术研发-产业应用-生态构建”的全链条推进格局，且在多个关键指标上实现了从“跟跑”到“并跑”乃至部分“领跑”的跨越。

在核心技术研发层面，中国的突破体现在大模型性能、自主可控能力等关键维度。

以2025年11月8日科大讯飞发布的星火X1.5大模型为例，该模型采用混合专家架构（MoE），总参数量达2930亿，激活参数量300亿，推理效率较上一代提升100%，多语言处理能力覆盖130余个语种，整体性能达到GPT-5的95%以上，其中针对拉美、东盟等14个重点区域的语言处理效果已超过国际主流模型。

更关键的是，该模型的研发基于全国产算力平台完成，科大讯飞在研发过程中攻克了长思维链强化学习训练效率、MoE模型全链路训练效率两大核心技术难题，将深度推理训练效率从30%提升至84%以上，实现了核心技术的自主可控，打破了美国在高端算力与算法领域的垄断企图。

斯坦福大学人工智能研究院2025年10月发布的《人工智能指数报告》显示，中美顶级人工智能大模型的性能差距已从2023年的17.5%缩小至0.3%，基本实现性能持平。

专利方面，截至2025年4月，中国人工智能领域专利申请量达157.6万件，占全球总申请量的38.58%，连续8年位居全球首位。

学术研究领域，中国作者在人工智能顶会顶刊发表的论文数量从2018年的328篇增长至2022年的1674篇，论文占比达36.7%，远超美国的22.6%，在计算机视觉、自然语言处理等关键细分领域的研究影响力持续提升。

这些数据均来自国际权威机构统计，客观反映了中国人工智能研发实力的提升。

产业应用能力的领先是中国人工智能发展的另一大优势。技术的价值最终需要通过产业应用实现落地，中国凭借庞大的人口基数、齐全的产业体系以及政策引导，形成了全球最丰富的人工智能应用场景。

2024年，中国人工智能产业规模突破9000亿元，同比增长24%，人工智能相关企业数量超过5300家，占全球企业总数的15%，形成了从算力基础设施、算法模型到行业应用的完整产业生态。

在具体领域，科大讯飞的人工智能技术已在医疗、教育、汽车等领域实现规模化落地：医疗领域，星火医疗大模型的专科诊疗能力达到主任级医师水平，辅助基层医疗机构提升诊断准确率；教育领域，其研发的智能教学系统构建了“错题分析-针对性讲解-强化训练”的闭环体系，实现教学效率的精准提升；汽车领域，智能座舱音响方案已为19家车企提供量产支持。

此外，天津推出的人工智能银发服务平台，通过智能穿戴设备、环境监测设备等硬件与算法结合，为千余户老年人提供健康监测与安全防护服务，入选国家发改委人工智能应用示范案例。

这种“技术研发-场景验证-迭代优化-规模推广”的良性循环，使中国人工智能摆脱了“实验室技术”的局限，形成了技术与产业相互赋能的发展格局。

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