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海外智库观察
2025年5月，特朗普政府宣布废除原拜登政府制定的“AI扩散规则”（AI Diffusion Rule），这一规则原意在于限制高端人工智能芯片及相关计算能力向中国等国家流通。表面上看，这一举措似乎为全球技术交流松了绑，但来自美方的政策信号却指向了一个更具针对性的新方向：从“广泛封锁”走向“精准围堵”，从“禁止出口”转为“占领生态”。美国当前的AI出口政策转向，实质上是在调整控制方式，以增强自身技术体系的可扩展性，同时更有效地遏制中国在全球AI市场中的影响力。这一“管得更准”的逻辑背后，是一个更为系统性的围堵结构的成型：通过降低对盟友的限制、推广“美式技术栈”和标准，构建起“全球默认—中国例外”的生态格局。
这种变化也正好呼应了近期两份由美国主流智库发布的研究成果。美国企业研究所（AEI）在其报告《为什么中国无法出口人工智能芯片》中指出，中国AI芯片在技术链条、供应安全与市场信任方面仍受多重掣肘，难以在全球市场构建起真正独立的竞争体系。而卡内基国际和平基金会（Carnegie）则在报告《中国的数字丝绸之路与人工智能的全球扩张》中进一步强调，中国正通过国家主导的数字基础设施输出，推动AI治理理念在全球范围扩散，这也成为美国调整政策、重启“技术栈输出战略”的核心动因之一。在这种背景下，特朗普政府的新政与其说是“放宽限制”，不如说是为美国AI企业扫清出海障碍，以抢先占据全球市场与规则主导权。对于中国而言，挑战不再仅仅是技术替代的速度，而是如何在一个由对手主导、制度日趋制度化、生态日益封闭的国际技术体系中找到生存与发展空间。
美国企业研究所
American Enterprise Institute, AEI中国AI芯片出口能力与企业在全球市场扩展中面临的多重限制
在美中技术竞争持续升温的背景下，人工智能芯片的制造与出口成为双方博弈的新前沿。2024年，美国企业研究所资深研究员 Shane Tews 在其政策简报《Why China Can’t Export AI Chips》（《为什么中国无法出口人工智能芯片》）中指出，尽管中国近年来在AI算法与产业落地方面取得显著突破，但在AI芯片的设计制造及全球供应能力方面仍面临诸多结构性瓶颈。该报告不仅技术评估详实，更从制度与信任体系角度出发，剖析了中国AI芯片企业在全球市场扩展中面临的多重限制。
报告开篇指出，中国长期以来高度依赖国际半导体供应链，在AI芯片的核心制造环节上，尚未打破对西方关键技术的依赖。尽管海思、寒武纪等中国企业在芯片架构和神经网络加速设计上具备一定创新能力，但在高端光刻设备（如ASML的极紫外光刻机）、EDA设计软件以及先进制程工艺（7nm及以下）方面，仍受制于美国及其盟友的技术封锁。这种技术鸿沟使得中国在AI芯片出口能力上始终难以建立完整链条。
作者特别强调，美国近年来对AI芯片实施的出口管制政策，虽以“防扩散”为名，实际上也阻碍了中国反向向外输出本土芯片的路径。尤其是在2022年《出口管制改革法案》生效后，中国企业不仅面临技术获取难题，也在向第三国推广其AI芯片产品时遭遇了“合规壁垒”——即由于缺乏国际广泛认可的监管与认证体系，中国产芯片在许多国家的官方采购与重大基础设施建设项目中被排除在外。
除了技术与政策因素，报告还指出一个更为根本性的问题——全球市场对中国AI芯片的信任仍显不足。在作者看来，AI芯片并不仅是硬件产品，更是计算生态与数据治理观念的体现。中国在网络审查、信息控制方面的制度特征，使其AI芯片在“可信计算”“数据边界控制”等方面被国际社会广泛质疑。这种观感进一步放大了出口过程中面对的政治阻力，即使芯片本身在性能参数上接近国际水平，也难以在欧美或其盟国市场形成稳定应用。
此外，报告还提及，中国AI芯片出口之所以受限，也与其当前的产业定位密切相关。作者观察到，中国大多数AI芯片产品仍然围绕国内市场进行优化，主要服务于安防监控、交通管理、工业机器人等政府主导项目。这些应用场景对芯片的通用性、生态兼容性要求相对较低，且依赖高度定制化。相比之下，国际市场，尤其是企业级和消费级AI市场，更依赖标准化、高兼容、开发者友好型平台，而这恰恰是中国AI芯片产品尚未具备的竞争优势。
在报告的结尾部分，作者提出了一系列针对美国政府与产业界的政策建议。他认为，美国不应仅依靠出口管制来维护技术优势，而应进一步加强对本土半导体研发的投资，确保在未来AI硬件标准体系中的主导地位。同时，美国应加快与盟友构建“可信供应链”，建立统一的AI芯片监管与认证机制，以在技术与制度两个维度上持续压缩中国在全球芯片市场的发展空间。
总结来看，《为什么中国无法出口人工智能芯片》这篇报告以政策现实为背景、以产业逻辑为支撑，全面梳理了中国AI芯片出口能力背后的技术、制度与地缘约束。在作者看来，中国AI企业尽管在算法开发与工程落地上已有显著突破，但在芯片这个核心物理载体上，仍面临“能造不能出”的困局。在全球AI治理格局尚未完全定型的当下，中国能否突破这些障碍，不仅决定其技术竞争力，也关乎其制度输出的能力边界。
卡内基国际和平基金会
Carnegie Endowment for International Peace中国的AI模型开发生态系统与美国差异显著，AI技术将成为未来战略优先事项
在全球数字竞争加剧的背景下，卡内基国际和平基金会资深研究员 Steven Feldstein 于2022年发表的研究报告《China’s Digital Silk Road and the Global Expansion of AI》（《中国的数字丝绸之路与人工智能的全球扩张》）引起了国际社会对中国技术输出战略的广泛关注。该报告指出，中国正通过“数字丝绸之路”倡议将AI技术嵌入全球基础设施网络，在推动经济合作的同时，也构建起一种特有的治理逻辑与政治话语体系，挑战着以西方为主导的全球技术秩序。
报告一开始就点明，中国“数字丝绸之路”不仅是一个经济合作计划，更是国家推动技术标准、制度理念和数据主权观念向外传播的重要载体。通过由政府牵头、企业执行的模式，中国在亚洲、非洲和拉丁美洲等地持续推进数据中心、5G网络、智能交通系统和城市监控平台的落地。例如，华为和中兴已在巴基斯坦、柬埔寨和沙特等国建设了覆盖全国的骨干通信网络，而阿里云与腾讯云则通过公私合作形式，将政务云和人工智能服务扩展至新加坡、马来西亚等国家的政府部门与医疗系统中。
作者进一步指出，中国的AI企业在这些基础设施部署完成后，迅速导入其在计算机视觉、语音识别、舆情监控和智能安防领域的产品服务。以商汤科技、旷视科技等公司为例，其人脸识别系统已在非洲多国的交通管理与边境口岸系统中部署。这种“交钥匙”式的技术转移不仅包含硬件与算法，还包括算法训练、本地数据托管和系统维护，使得受援国在治理实践上逐渐依赖于中国的AI运营体系。
报告特别强调，中国输出的不仅仅是技术方案，更是一套国家主导、效率优先的数据治理理念。在与西方强调“用户隐私”“算法透明”“数据最小化”等监管理念形成鲜明对比的同时，中国模式更倾向于强调数据安全、政府主权和社会稳定。作者在文中写道，中国通过将这些制度观嵌入技术出口中，正在将其治理方式“包装”为效率更高的发展路径，尤其适用于政治集中化程度较高的国家环境。这种模式的吸引力在全球南方尤为显著，也因此使中国在国际标准讨论中获得越来越多的“制度追随者”。
不过，该报告也保持了高度警惕。作者认为，中国通过人工智能与基础设施的组合输出，在实际操作中可能加剧“数字威权主义”的扩散。例如，在赞比亚、埃塞俄比亚等地，中国提供的AI监控系统被用于控制社运、筛查言论与追踪异见人士，这种趋势引发了人权组织与西方政府的持续关注。此外，中国在联合国、国际电信联盟等国际组织中积极推动以“国家数据主权”为中心的网络治理方案，已实质性对现有的多利益主体参与模式构成挑战。
在报告的结尾，作者提出了一系列政策建议，呼吁欧美国家重新审视其在全球数字治理中的角色。他指出，西方长期忽视对新兴市场国家数字需求的回应，使得中国技术方案以“更便宜、更快、更整合”的姿态填补了这一空白。为此，美国及其盟友应重构技术援助机制，增强开放式数字治理框架的外溢力，并在AI伦理、数据保护与标准化领域建立更具吸引力的制度替代方案，以应对来自中国的长期竞争。
综上所述，文章作者不仅提供了中国AI全球扩张战略的具体实证，也清晰揭示了其背后的政治与制度意图。通过以“数字丝绸之路”为载体的AI输出，中国正试图以技术为语言，以基础设施为触角，在国际舞台上推进一种区别于西方的数字秩序。在全球AI治理格局尚未稳定的关键阶段，这种制度性输出路径无疑将成为决定未来治理规则的重要变量。
原文链接：
【1】https://www.aei.org/foreign-and-defense-policy/why-china-cant-export-ai-chips
【2】https://carnegieendowment.org/2022/09/15/china-s-digital-silk-road-and-global-expansion-of-ai-pub-88096
文章检索:周韫斐
编译:吴思睿（华盛顿大学）
审核:赵杨博
排版:李森（北京工商大学）
终审:梁正、鲁俊群
往期回顾
清华大学人工智能国际治理研究院（Institute for AI International Governance, Tsinghua University，THU I-AIIG）是2020年4月由清华大学成立的校级科研机构。依托清华大学在人工智能与国际治理方面的已有积累和跨学科优势，研究院面向人工智能国际治理重大理论问题及政策需求开展研究，致力于提升清华在该领域的全球学术影响力和政策引领作用，为中国积极参与人工智能国际治理提供智力支撑。
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