拒绝给美国交AI“过路费”，中国在金砖抛出底牌，中美攻防战打响

金砖峰会刚刚落下帷幕，一则看似低调的消息并未引发广泛热议，却精准击中了美国人工智能主导权的软肋。

9月13日，在新德里举行的金砖国家领导人会晤第二阶段会议中，中方正式提出共建金砖国家人工智能开源共享平台的构想。

为何一项聚焦技术协作的倡议，被普遍解读为对美国AI“通行税”模式的明确拒斥？

“开源”与“普惠”这四个字，正悄然重塑全球人工智能力量版图，并将释放深远的战略回响。

美国构筑的 AI “通行关卡”如何成型

大众对人工智能的认知，仍多集中于智能对话、图像生成等表层应用，尚未充分意识到——它已演变为一种按次计费的数字通行机制。

美国头部AI企业普遍采用封闭式技术路径：核心算法不对外披露，训练参数严格保密，全球用户仅能通过限定接口调用服务，每次调用即触发一次结算流程。

表面是市场化运营逻辑，实质是将人工智能能力封装为高度可控、可定价、可管制的数字通道。

这套机制并非一蹴而就。

第一步，以高端算力芯片实施出口限制，严控先进GPU设备流向，人为抬高他国构建大模型所需的硬件门槛；

第二步，将顶尖模型全部置于闭源框架内，仅开放云端调用这一唯一入口，服务定价、使用协议、访问权限均由美方单方面设定；

第三步，进一步对云服务能力实施分层管控，前沿功能对部分国家实施定向屏蔽，相当于在数字高速公路上设立多重检查站——通行不仅需缴费，还需接受审查与许可。

更深层的考量远超商业收益范畴。

当一国政府机构、大型企业乃至医疗机构，持续将敏感业务数据上传至美国云基础设施，依赖其AI系统进行分析决策，实质上等于让渡关键领域的数字治理主权。

数据沉淀越多，系统耦合越深，迁移难度呈指数级上升，最终形成难以挣脱的技术依附闭环。

若未来尝试切换服务商，既有的数据资产、业务逻辑、工具链及人员技能体系均面临全面重构，现实可行性极低。

尤为关键的是，美国正加速推动此类技术壁垒向国家战略层面跃升。

以“国家安全”为由频繁加码AI出口管制，覆盖芯片制造、基础模型、开发框架、推理服务全链条，构建立体化封锁网络。

其根本意图在于固化代际技术鸿沟，确保广大发展中国家长期处于技术消费端，丧失自主建模与迭代能力，持续承担高昂使用成本。

这已非传统意义上的科技竞逐，而是数字时代新型结构性不平等秩序的制度性铺设。

中国落子的关键落点何在

本次金砖峰会上提出的AI开源普惠倡议，并非概念性宣示，而是一套具备完整执行路径的系统性方案。

中方将率先启动金砖国家人工智能开源共享平台建设，同步支持多语种大语言模型联合研发与本地化部署，并配套推出数字产业云服务平台、智能化产线升级计划、金砖AI工程师联合培养计划等实体支撑项目。

从底层架构、中间件生态到终端场景、人才供给，全链条能力均已纳入统筹设计。

许多人尚未充分领会此举的战略纵深。所谓开源，意味着金砖成员国无需再经由API层层转接调用境外模型，而是可直接获取可修改、可定制、可审计的源代码，依据本国语言特征、文化语境与产业特性开展适配训练。

无须按次付费，无惧突发断供，数据全程留存在境内基础设施，真正实现数字基础设施的自主掌控。这相当于在既有技术主干道之外，自主铺设一条高效、安全、可持续的平行数字通路。

需要特别强调，开源并非技术妥协，而是一种更具韧性的竞争范式。

中国自主研发的开源大模型已在国际社区获得显著认可，下载量与实际部署规模持续攀升。此次将成熟开源体系嵌入金砖合作框架，绝非单向技术援助，而是致力于构建一个多方共建、能力共生、价值共享的新型技术生态。

你缺基础模型，我提供可商用版本；你缺算力资源，我搭建弹性云平台；你缺智能产线，我输出标准化改造方案；你缺专业人才，我组织跨国资格认证与联合实训。

这与美国模式形成鲜明对照：前者强调“我掌握优势资源，你付费接入并遵守我的规则”，后者主张“我们共同投入、协同演进、共享成果、共拓市场”。

表层是开源与闭源的技术路线差异，内核实则是两种发展哲学的深度交锋——一方追求少数主体的排他性收益，一方倡导多元参与的包容性增长。历史终将验证哪条路径更具生命力与延展性。

全球南方为何积极接住这张牌

当前金砖国家总人口接近全球一半，经济总量持续扩大，但在人工智能领域长期处于技术跟随者位置。

并非缺乏发展意愿，而是现实门槛过高：训练一个具备通用能力的大模型，动辄需数十亿至百亿美元投入，叠加海量高质量语料、专业工程团队与稳定电力供应等刚性条件，绝大多数国家难以独立承担。

结果只能持续采购美国技术服务，在既有生态中渐趋固化，丧失技术自主演进空间。

如今中国提供的替代路径，显著降低了进入门槛与试错成本。

开源模型使各国得以跳过原始积累阶段，直接站在统一技术基座上开展增量创新，避免重复造轮子式的资源浪费。

配套的云平台与智能制造合作项目，则推动AI能力从实验室走向生产线、政务大厅与公共服务一线，切实提升制造业良品率、优化城市治理响应效率、增强公共政策科学性，产生可衡量的经济与社会效益。

还有一个不可忽视的现实关切：数据主权与文明表达权。各国拥有独特的语言体系、历史记忆与价值取向，若长期依赖西方主导的模型，其输出不可避免地嵌入异质文化预设，甚至可能扭曲本国历史叙事、弱化本土知识表达。

掌握自主模型能力后，即可使用本国语料持续训练，确保技术输出符合国情民情与文化逻辑。这已超越单纯的技术议题，上升为数字文明时代国家文化自主权的核心命题。

放眼更宏大的历史坐标，此举亦是全球南方争取规则制定权的重要实践。

过去十余年，AI伦理准则、数据跨境标准、模型评估体系等关键规则，基本由欧美主导制定，发展中国家多处于被动接受地位。而今金砖国家正依托自身平台，自主定义技术接口规范、共建联合测试基准、推广本地化应用标准，逐步形成一套兼容并蓄、务实可行的新型治理范式。

不必等待外部授权开放，我们主动向伙伴开放；成员越多，生态越厚，规模效应越强，自然孕育出新的标准话语权与市场议价能力。

后记

此次金砖峰会所发布的AI倡议，绝非临时起意的外交表态，而是经过长期战略研判与技术储备后的关键落子。

中美在人工智能领域的博弈，早已超越单一模型精度或芯片性能的比拼，升维至技术生态构建能力与发展理念引领力的全面较量。

美方固守闭源垄断高地，试图以“数字过路费”维系长期收益；中方则全力推开开源普惠之门，旨在凝聚更广泛的发展共识，拓展更可持续的合作空间。

下一阶段胜负手，不在实验室里的参数指标，而在真实世界中的落地密度与使用广度。谁能推动人工智能真正下沉至中小企业、基层政府与普通民众，谁就能赢得数字时代的民心根基与发展先机。

这条道路注定充满挑战，将遭遇既得利益阻力、技术适配难题与地缘政治干扰，但方向清晰而坚定：技术进步的终极归宿，应是赋能每一个人、每一个国家，而非成为少数集团操控世界的隐形杠杆。