AI治理进入“大国时刻”：从华盛顿“硅和平”到上海全球方案｜多极视角

Club提要：随着第二届华盛顿“硅和平”（Silicon Peace) 峰会召开，美国主导的排他性AI联盟扩容至24国；与此同时，即将举行的上海世界人工智能大会（WAIC）也将释放中国关于全球AI治理的新理念与新方案。

这意味着全球AI正进入关键转折期：商业落地提速、治理竞争升温。表面是模型迭代与市场争夺，底层则是产业生态、资本格局、全球话语权的多重博弈。

商业化成熟进一步放大AI行业“赢家通吃”的竞争态势：Anthropic抢占近四成企业级AI市场，OpenAI份额近乎腰斩；Palantir等传统服务商控诉头部模型掠夺核心数据，Meta投毒试探行业底线。国内AI企业同时面临海外技术封锁与资本市场估值波动的双重挤压。此外，全球AI资本高度集中于美国头部企业，极化的投资格局挤压了传统产业的AI转型融资空间。

当前AGI正重构生产关系与组织模式，AI智能体深度渗透金融、法律、咨询、科研等高端领域，可快速颠覆传统行业数十年的经验壁垒。行业逻辑从人力经验沉淀，转向数据算法迭代复利，传统知识精英的资历与专业壁垒彻底松动，催生普遍的身份焦虑叙事。AI军事化的加速落地应用，造成西方社会巨大恐慌，更暴露缺乏道德与政治反思的AI发展路径的局限性。

虽然全球AI治理被广泛提及，但各国难以形成统一共识：美国排他性AI框架实行双重标准，遭欧洲盟友质疑，各类所谓AI安全和治理机构更多关注概念或政策框架探讨，却回避解决算力扩张、数据隐私、算法滥用等现实问题。

因此，面对外界刻意炮制的“AI阵营对立”这一肤浅叙事陷阱，中国无需局限于“供应链优势、成本优势”的单一物质层面叙事。相反，我国以人为本的AI治理理念、天下体系的文明发展逻辑，能够为深陷技术落后焦虑的欧洲国家与全球南方国家，搭建良性对话与合作的桥梁，以包容性治理方案填补全球AI治理体系的信任真空，破解当前全球AI发展与治理的僵局。

一、商业化逐渐跑通，为何AI大公司反而更焦虑了？

全球AI领域的商业与地缘金融竞争已进入白热化阶段。从微观层面看，前沿大模型企业的商业化突破，正在深度重塑全球企业软件生态。全球企业级人工智能支出从2023年的17亿美元暴涨至2025年的370亿美元，其中Anthropic凭借Claude系列模型拿下约40%的市场份额，而OpenAI的市场占比从过往50%腰斩至27%。

市场格局的剧烈变动，引发了传统AI2B服务商的生存危机。Palantir创始人Alex Karp近期公开指责，前沿AI模型实验室正在向企业客户征收变相“财富税”，持续攫取企业专属工作流程与隐性核心知识。他认为前沿模型实验室将各家企业的核心业务机密转化为通用模型权重，再以低价API服务租赁给竞品企业，彻底消解了企业依托数据积累形成的独家超额收益。

与此同时，Meta内部颇具争议的“红队测试”操作持续引发行业热议。该机制通过模拟恶意攻击，核验竞品AI系统的安全防御短板。Meta依托第三方外包团队，向OpenAI的ChatGPT、谷歌的Gemini、Character.AI等主流竞品，累计发送超45000条高危诱导性提问。除自杀、性暴力、毒品等违禁文本提示词外，外包人员还批量投放药片、刀具、绞索、妇科手术图解等敏感图片，并运用多语种内容开展测试，刻意试探、突破竞品AI的安全管控底线。

AI行业愈演愈烈的舆论博弈与技术试探行为，本质是赛道“赢家通吃”趋势下，落后玩家面对人才流失、估值承压的极致焦虑。典型如Palantir，一年内流失超三十名核心工程师至OpenAI、Anthropic等头部企业，受做空情绪影响，其股价阶段性跌幅接近25%。

前沿大模型极速迭代的产品生命周期，进一步加剧了行业竞争焦虑。2026年6月9日，Anthropic推出具备多天自主工作流能力的Claude Fable 5；紧随其后，OpenAI于7月9日仓促上线GPT-5.6模型家族，但产品竞争力未达市场预期，未能形成颠覆性行业影响力。

国内AI企业同步加速迭代布局。2026年6月13日，智谱开源744B参数的GLM-5.2模型，采用MIT协议实现全量开放，宣称模型性能对标Claude上一代旗舰Opus 4.8。智谱创始人唐杰持续加大海内外行业发声力度，并于7月11日发布内部信《大潮已至》，正式启动“摸高计划”（Touch High）。智谱明确摒弃低效的短期商业化路径，将全部融资资金投入前沿技术研发。

从宏观维度来看，人工智能已成为主导全球资本市场波动、驱动产业重构的核心动力。2026年第一季度，全球风险投资总额创下3000亿美元历史峰值，其中81%的资金集中涌入AI及配套硬件产业。头部AI巨头更是占据资本市场绝对话语权，OpenAI、Anthropic、xAI、Waymo分别完成1220亿美元、300亿美元、200亿美元、160亿美元融资，四家企业的融资规模直接占据当季全球私募投资总额的65%。极端的资本极化格局，让Salesforce、Adobe等传统非AI软件板块陷入估值冰封，行业整体市值半年内缩水26%。

在此背景下，从能源、算力基础支撑到大模型研发、行业应用落地的AI全栈基础设施军备竞赛，持续放大美国金融市场的资本虹吸效应。依托成熟的市场流动性、美元AI储备本位币地位，以及科技巨头交叉持股形成的产业闭环，美国构建起稳固的AI资本生态。即便本土实体产业长期空心化，美国官方也对AI资本热潮挤压其他产业发展的现状持包容态度。

相较之下，国内顶尖AI实验室与民营科技实体，正遭遇严苛的双重地缘金融挤压。2026年一季度，美国初创企业吸纳全球83%的风投资金，规模达2500亿美元，而国内同期风投总额仅161亿美元。以智谱为代表的基础大模型企业，难以获得硅谷式长期高容错风险投资，只能依托上市渠道获取发展资金，也不得不面临离岸热钱炒作带来的估值波动风险。国内AI概念股普遍市盈率偏高、经营风险突出，与硅谷高估值企业兼顾高营收、全球化市场布局的成熟模式形成鲜明对比，这也成为海外资本机构Manus等布局国内市场的所谓投资依据。

第二重挑战更为隐蔽且致命：大量亟待转型升级、拓展海外市场的优质非AI实体企业，可能陷入融资缺口困境。这类企业盈利能力稳健、产业链体系完善，但受MSCI中国指数市盈率长期稳定在12.5x区间的影响，二级市场估值持续偏低，大量基本面优质的民营实体股价跌破净资产。在全球AI资本狂热的背景下，国际私募股权巨头反向布局，低价收购深耕民生就业、供应链保障、消费安全领域的优质实体企业，完成对国内核心非AI产业的资本围猎。

▲ 苹果公司近日在加州联邦法院起诉OpenAI及其两名前高管，指控他们通过窃取商业机密的方式助力OpenAI开发自有的硬件设备。起诉书称，这些前苹果员工利用非法获取的内部文件、供应商信息甚至违规带出的硬件部件来推进研发，以此绕过苹果生态直接接触消费者。对此，OpenAI方面否认了上述指控，强调其专注于开发自主创新技术，而这一诉讼也进一步揭示了双方自2024年合作以来关系的迅速破裂。来源：WSJ

二、ARR、“巴别塔”与军事化：围绕AGI的主要叙事之争

此番资本市场的AI狂热，本质上依托于通用人工智能（AGI）在商业落地、技术迭代和行业话语权层面的全面确立。2026年2月初，全球企业级软件市场一周内蒸发近1万亿美元估值，意味着传统以“席位制”为核心的SaaS商业模式，在AI原生智能体的冲击下开启系统性崩塌。随着代码生成工具开发者渗透率突破90%，企业客户不再认可传统高昂的人头订阅计费模式，全面转向以用量核算、实际业务成果为核心的效果制计费体系。

Anthropic的成长轨迹，是行业变革最典型的缩影。这家成立仅五年的AI公司，凭借Claude Code在代码开发、智能体（Agent）等高价值场景的技术突破，展现出极强的商业化潜力。其年度经常性收入（ARR）从2025年底的约90亿美元，暴涨至2026年第三季度的600亿美元以上，同期GAAP EBIT利润预计突破10亿美元，盈利增速行业领先。

与主打C端订阅模式的OpenAI不同，Anthropic核心收入来自高频、高消耗的B端按量计费API业务，构建起“模型能力迭代—企业高价值场景落地—Token调用量增收”的完整商业闭环。这一模式印证，前沿AI企业已摆脱“重研发、难盈利”的困境，能够在持续高额研发投入的基础上，实现营收高速增长与利润正向循环。

行业机构Benchmarkit对342家B2B软件及AI原生企业的审计数据显示，行业毛收入留存率中位数一年内从88%骤降至84%。在基础模型日趋同质化的行业趋势下，前沿大模型企业为抢占市场、锁定“Token地租”，开启了激烈的工程落地争夺战，将前线部署工程师（FDE）作为核心攻坚力量投入市场。2026年5月，Anthropic推出15亿美元联合实体、OpenAI落地估值140亿美元的AI部署公司，两家企业以资深FDE年薪超78万美元的高薪优势，派遣工程师深度嵌入客户业务系统，将MCP等智能体连接标准，全面融入企业核心数据库，夯实落地壁垒。

极具代表性的案例，恰恰发生激进推动数字化的“传统”战略咨询巨头身上。今年初，安全初创公司CodeWall依托自研网络攻击AI智能体，在无内部权限、无人工程式干预的前提下，仅用两小时就攻破了麦肯锡运营两年的内部AI平台Lilli。Lilli承载着麦肯锡96年积累的核心咨询知识库，全公司超70%员工每月累计调用超50万次。本次泄漏事故造成4650万条机密对话、72.8万份敏感文件、95个管控AI行为逻辑的系统提示词被完整暴露。由于麦肯锡将AI决策核心与普通数据混存于同一关系型数据库，攻击者不仅窃取了客户并购方案、企业战略蓝图等核心机密，还可通过简单的数据库写入操作，无痕篡改企业4万余名咨询顾问依赖的决策模型底层逻辑。

视频生成赛道成为AGI商业化的另一成熟路径。2026年2月，字节跳动发布具备多模态全维度参考能力的Seedance 2.0，快手迭代可灵3.0并实现4K电影级画质输出，MiniMax推出主打极速迭代、适配社交媒介风格的海螺2.3，多款技术产品落地大幅压低了数字广告、电商短剧的视频制作成本。其中可灵3.0的API单次调用成本跌破0.05美元，依托多语言音素对齐口型技术，彻底替代了传统人工译制配音模式，大幅缩减人力成本，该赛道同样形成了成熟的2B企业付费体系。

相较于此前AI被局限为单一“聊天机器人”、仅优化局部工作效率的工具属性，当下的AGI已然升级为重构全域生产关系的底层生产体系，变革层级堪比19世纪初英国现代工厂制度的诞生。不过，AI浪潮首先冲击的是金融、软件、法律等过去的高薪精英行业。

随着大量“知识类”行业的数字化跃迁，其组织内也在出现显著的“专家认同威胁”。过去，中高层管理者依托业务经验壁垒、信息差优势获取管理特权，承担业务答疑、经验传导的核心职能。而大模型的普及，将普通员工、绩效薄弱人员的基础分析能力统一拉升至较高水平，企业员工大规模自主使用AI解决业务问题，对管理层的求助需求大幅锐减，彻底打破了固有专业壁垒，消解了管理层的身份与地位优越感。

这类组织的运行逻辑也迎来底层重构，从传统的“人类个体经验复利”，转向“数据复利与推理复利”模式。企业经营中的客户交互、材料研发、提示词优化等全量业务行为，均可通过ETL工具完成自动清洗、数据转换与批量加载，无缝回流至向量知识湖。AI系统依托海量业务数据，持续自我修正推理逻辑与启发式算法，实现能力指数级迭代——这些都在冲击当前各类中大型组织的定位和意义。

技术变革的边界，自然也延伸至基础科学研究领域。北卡罗来纳州立大学poLARIS平台可在12小时内自主完成Brighter无铅光电纳米材料的筛选与合成，单日科研产出等效人类科学家7年工作量；阿贡国家实验室RAPID-200平台依托MADSCi软件，实现多任务自主队列合成与智能感知；斯坦福大学联合研发的Biomni智能体，支持科研人员通过文字指令，远程操控跨地域无人湿实验室，自主完成药物靶点试错、细胞培养等核心实验。近期，OpenAI和Anthropic等头部机构也在将版图拓展到AI for Science等领域，试图重构在商业上的成功。

技术的极速迭代，最终触及地缘话语权与国家治理的核心边界。美国主导的地缘政治阵营，试图通过星门计划、硅和平（Pax Silica）等排他性项目，搭建掌控全球AI算力的技术“巴别塔”。但这种技术加速主义的极端想法，在西方社会内部引发了关于数字极权、真理垄断以及资源环保等的激烈道德争议。诸多名校毕业典礼上，当嘉宾鼓吹AI价值的言论时，频频遭遇台下质疑与反对。

身处行业极化发展的背景下，Anthropic主动推进品牌意识形态构建与产品化落地，大规模招募哲学家、伦理学家、宗教学家参与模型研发，通过Claude宪法机制将AI伦理体系深度融入模型训练与产品优化全流程。这一举措虽带有公关造势、品牌洗白的属性，但也反映了当AI渗透率逐步提升，很多问题早已脱离简单的“技术决定论”——而应该重新从社会关系的全局角度进行思考。

美伊当前军事僵局，更打脸了某些无视正义规则的决策者和“技术供应商”——他们希望以“算法战争”的说辞规避道德责任，却发现自己的傲慢言行恰恰会给对方提供绝佳的动员理由。美军秉持“最大化致命性、弱化底线合法性”的算法作战理念，精准清除伊朗大量高层核心人员，摧毁其85%的无人机总装产能，展现出显著的技术代差优势。但伊朗迅速转向去中心化、地道化防御体系，凭借本土作战构建起非对称博弈优势；该国以坚决抗敌的强硬立场，助其逐步赢得了部分国际支持，反而让发起非正义战争的美国逐步陷入战略被动。

毕竟，战争始终是政治的延续。如果未来战争演进为所谓“全无人自动化对抗”，机器之间的博弈仅能形成纯粹的经济消耗，更加无法撼动人类的自由意志与抗争决心，这也是技术无法逾越的人文与战略边界。

▲随着人工智能技术的飞速发展，美国的大型AI实验室及相关非营利机构正大规模聘用具备哲学背景的专家，以应对模型意识、道德地位及人机交互等深层伦理问题。哲学家们不再仅仅从事学术研究，而是深入前沿科技领域，通过制定AI宪法、进行道德评估及实验研究，帮助工程师导航复杂的道德困境。业界普遍认为，将哲学严谨的思辨与机器学习实验相结合，对于引导人工智能向安全且合乎道德的方向进化至关重要，这也使得哲学专业人士正成为AI领域不可或缺的核心力量。来源：NYT

三、都在推全球AI治理，但“谁也不服谁”

自2025年12月美国正式推出旨在掌控全球AI供应链话语权、构筑技术壁垒的所谓“硅和平”（Pax Silica）倡议以来，其针对中国的AI领域围堵态势持续升级。今年上月在法国举办的G7峰会上，美国联合欧、日等盟国重点磋商人工智能多边治理机制，意图搭建排他性可信伙伴体系，核心诉求是限制中国等非盟国获取顶尖AI模型技术，同时向美国头部AI企业的海外可信合作方开放技术使用授权。

不久之后的6月25日，第二届硅和平峰会于华盛顿召开，欧盟、德国、荷兰等10个新成员现场正式签署加入该倡议，使得这一“排华技术联盟”在半年内快速扩容至24个成员国。这套由多国政府与科技巨头联合搭建的AI治理框架，一方面联动ASML、三星等全球顶尖制造企业重构半导体产业网络，另一方面通过规则垄断与合规壁垒打造美国主导的封闭技术圈层，持续从国际标准制定、高端芯片供应链、前沿AI服务输出三大维度，系统性将中国排除在全球高端AI技术体系之外。

然而，在这个跨大西洋AI联盟内部，利益分歧与治理矛盾也在持续激化。G7峰会期间，美国以国家安全为由紧急出台政令，禁止境外主体使用Anthropic最新Mythos 5等前沿顶级AI模型，这一单边保护主义政策引发欧盟盟友强烈抵触。法国总统马克龙公开抨击该政策是极端狭隘的民族主义行径，呼吁欧洲坚守科技主权，并曾明确反对欧盟加入美国主导的“硅和平”框架。

更深层博弈更聚焦于以阿斯麦为核心的半导体制造控制权，这也是欧洲在全球AI与半导体竞争中为数不多的核心底牌。尽管荷兰已正式加入“硅和平”倡议，但美国出台的“配对法案”（Match Act）也引发了荷兰国内剧烈争议。该法案赋予美国单边跨境长臂管辖权，强制叫停ASML对中国市场深紫外（DUV）光刻机的全维度售后运维服务，直接冲击其核心业务，动摇荷兰半导体产业乃至整体经济的支柱性营收根基。

荷兰多名高层官员在内部闭门会议中直言控诉美国的双重标准：白宫一方面依托长臂管辖严苛约束欧洲盟友的对外经贸与技术合作，另一方面推行极致的“美国优先”策略，单方面放行英伟达对华出口H200降级芯片，并对相关出口业务征收25%高额税费、从中牟利；同时为本土科技巨头新建AI数据中心配套私人发电厂开辟审批绿色通道。美国假借多边AI治理名义施行利己排他规则，暴露的严重选择性双标，彻底撕裂了跨大西洋科技联盟的信任基础。

缺乏核心技术硬实力的欧盟与英国，正依托自身优势开辟差异化赛道，通过搭建非对抗性的“对齐与安全对话走廊”争夺全球AI治理话语权。

相较于美国放松行业监管、淡化安全风险、全力推进商业化落地的发展模式，欧洲凭借深厚的科研与人文学术积淀、长期坚持的“监管优先”治理理念，在AI基础安全研究与规范搭建上兼具资源优势与治理意愿。

同时，网络攻击、合成病原体等风险属于全球性公共危机，没有国家能够独善其身，这也推动欧洲持续开展AI领域二轨、1.5轨常态化跨国对话，持续扩大自身治理影响力。2026年4月，第五届人工智能安全国际对话（IDAIS）于伦敦皇家学会举办，中美欧科研人员共同签署“伦敦宣言”，针对开源模型的技术不可逆风险、恶意生物合成技术防控等关键领域达成统一技术共识。

与此同时，全球科技巨头正通过资本运作、学术渗透等柔性手段消解各国刚性监管立法，“有效利他主义”（Effective Altruism, EA）运动是最典型的载体。2026年Anthropic启动IPO进程，其创始团队承诺捐赠80%个人股权财富，总额约378亿美元，这笔巨额资金将通过“Coefficient Giving”慈善基金重塑全球AI安全研究的资助体系与发展路径。EA慈善网络以资金扶持为抓手吸纳全球学术人才，引导相关研究聚焦人类灭绝等远期极端生存风险，刻意回避当下AI行业的垄断乱象、版权侵权、高能耗危机等现实问题，沦为科技巨头洗白行业风险、规避监管约束的工具。

2024年成立的Cosmos Institute也延续了这一运作逻辑，该机构吸纳Tyler Cowen、Jack Clark等顶尖科研学者，2026年5月推出单笔100万美元的“求真人工智能”快速资助计划。其倡导的“philosopher-builders”哲学转代码框架，似乎是依托学术思辨式的自我审视机制，将AI治理责任从国家公权力规制转移为市场个体自我对齐，但从法理层面消解了政府反垄断、强监管的合法性。

美国此类依托资本主导、转移公共视线的所谓“安全机构”不在少数。其热衷构建抽象理论概念、炒作远期风险，却回避当下真实存在的行业乱象与社会问题。

与之形成鲜明对比的是，DeepMind、Anthropic、OpenAI等大厂内部安全和伦理研究者，以及行业边缘的跨学科严肃学者，反而更愿意直面AI技术的现实隐患——毕竟于前者关乎企业发展战略，于后者无直接利益，也能客观审视相关颠覆性技术的利弊与风险。

AI行业内外的信任危机，也引发科学界内部的普遍反思。2026年7月于首尔举办的国际机器学习顶级会议ICML 2026上，一篇获得最佳批评论文提名的研究，直指当前AI治理领域存在严重的“自我指涉技术循环”弊端。许多“大模型充当裁判”已成为行业主流评估范式，业界广泛运用EvalPlanner、ROPOLL（鲁棒评委团）等工具，让AI模型在闭环自训练中自主生成评估方案、判别输出结果优劣并完成参数微调。这类技术验证仅局限于预设标签、标准化提示词构建的封闭模拟场景，一旦落地真实、复杂的公共应用环境，评估体系便会全面失效，技术安全校验形同虚设。

前沿AI治理已经成为不可回避的公众问题，仅仅靠口号和宣言体系，无法消解全社会的技术焦虑。例如，算力无序扩张被美国环保群体视作矛盾焦点，认为其大规模建设带来严峻资源争夺；2026年一季度，美国 “Data Center Watch” 联盟叫停弗吉尼亚等地 75 个数据中心新建项目，相关规划投资总额高达1300亿美元——利益所在，也是矛盾关键。

▲在欧美国家，关于人工智能数据中心耗水量的争议越发激烈。虽然近期媒体渲染的有关AI耗水导致极端危机的数字常被证明存在误导性或夸大成分，但这场争议真正反映了公众对AI行业急速扩张引发的资源占用与价值产出的深层焦虑。在要求公众在纠正统计错误的同时，更应建立对水资源价值的重新评估机制，并要求大型科技公司提高环境透明度，从而在技术发展与资源可持续性之间寻找合理的平衡点。来源：WIRED

四、引领AI治理，主动连接或许比对抗压制更有效

AI治理和所有公共议题一样，很可能划入排他色彩的叙事，这类叙事刻意制造阵营对立、人为激化矛盾、转嫁现实分歧。因此，一套具备广泛公信力的全球治理体系，应当搭建全民可参与、跨文明互通的深度对话渠道，不能任由单一固化的价值体系垄断。

当前国内人工智能治理领域，主流叙事多聚焦供应链主导、极致工程优化、成本管控与开源生态构建的“物质还原论”或“技术决定论”。然而，这套论述淡化了一个关键现实：当前能实现商业闭环的中美头部AI企业，均依托高利润2B业务，其商业根基建立在技术安全、系统稳定与产业信任体系之上。与此同时，全球科技大厂持续迭代推理架构、自研专用推理芯片降本增效，国内企业的固有成本优势并非牢不可破，尤其是智能体在工作时若出现大量返工或报错，总成本乃至损失依然不容小视。

中国当下能分享的，还可以包括独具特色的实践经验、话语体系与思想内核。

产业发展层面，美国秉持追逐超级智能的“普罗米修斯式”技术冒险逻辑，而中国政策体系则将AI定位为电力一般、普惠全民的新型基础设施。2025年8月，国务院印发深入实施“人工智能+”行动的相关意见，2026年3月最新发布的五年规划，进一步明确AI是维护国家安全与产业主权的核心关键，明确发展目标：2027年实现关键制造行业AI渗透率超70%，2030年突破90%，全力推动AI技术全面落地实体经济、实现规模化应用部署。

更深层次的特色，则是中国“天下体系”与“关系论”的底层文明逻辑。全球西方AI话语体系长期陷入硅谷“技术加速主义”与极端“末日风险恐惧”的二元对立困境，而中国立足文明永续发展的长远视角，提出以人为本的AI治理方案。中国社科院学部委员、哲学家赵汀阳曾提出“存在先于共存”的核心观点，指出政治的本质是从对立对抗转向包容共生，天下体系构建出非排他、共发展的新型合作格局。在技术合作范式上，中国倡导比传统帕累托改进更具普惠价值的“儒家改进”，即任何个体与企业的技术突破，唯有带动所有参与主体共同获益，才具备完整的道德正当性。

中方推动非对抗性的跨文明对话与话语建构，在AI领域还有特殊价值。当下地缘博弈持续升级，部分硅谷资本巨头不断渲染意识形态对立的冷战叙事，逼迫全球华裔及华人技术人才进行政治站队、做出身份抉择。印度裔投资人Naval Ravikant将中美AI竞争鼓吹为“我们的中国人”与“他们的中国人”的对立，恰恰是部分美国精英针对华人群体实施身份分化、刻意制造对立的真实体现。

如今，中美已掌控全球近90%的AI算力基础设施与70%-80%的相关产业投资，地缘对立带来的身份枷锁，不仅会导致全球AI安全与技术对齐研究出现分裂断层、形成研究盲区，也让全球华人科研从业者陷入困境。在此背景下，搭建不受地缘选边站队压力影响的AI发展“中立地带”或许也是选项，新加坡、乌兹别克斯坦、罗马等规避各方制裁、兼具多元文明交融属性的地区，均可成为重要载体。

全球AI治理缺乏基础共识，反而容易划入保护主义对抗。中国以及全球华人作为AI产业的核心推动者，积极参与话语权竞争，恰恰正是领导力的体现。

以“人文AI”为切入口，中国可深化与欧洲的高层次跨文明对话，以深厚的哲学基础探索更具包容性、多样性的AI治理体系，同时助力欧洲完善AI全产业链布局，避免欧洲形成对美国的全面依附。技术层面，这也能重温中欧在通信技术标准领域的合作经验：通过参与、主导相关数字规则与技术标准制定，打通欧亚数字产业互联互通通道，形成对冲美国单边地缘霸权的有效力量。

有了欧亚大陆的深厚根基，中国“网络主权”“发展优先”的核心理念，也能更有效地向支持到全球南方国家。例如，2026年7月，就是在日内瓦世贸组织大楼，中国联合塞内加尔、印度共同发起协调的“全球人工智能能力建设合作与交流网络”（AICDN）正式揭牌，吸纳19个国家的30家顶尖AI研究中心参与，持续向拉美、非洲、中亚地区输出开源AI技术，共享数字发展红利。

▲纽约大学哲学教授李焕然（Harvey Lederman）将王阳明心学中的知行合一理论，应用于Anthropic公司的Claude模型对齐训练中，以此解决AI存在的智能体失配问题。李焕然通过分析哲学工具对阳明心学的真知概念进行拆解，认为真知在于认知一致性，这与Anthropic在模型宪法训练中通过教导模型理解原则以消除信念冲突的逻辑不谋而合。

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