中国在人工智能的某个方面超越了美国

星期五 22 五月 2026 - 13:30

中国在最强大的开放式人工智能模型方面领先全球，这引发了人们对美国塑造全球人工智能未来能力的担忧。——迪伦·迪恩，《国家利益》

随着人工智能（AI）功能日益强大，并不断融入经济体系，兼容性、隐私和控制等问题变得愈发重要。除了先进的功能外，企业通常也需要控制力和灵活性。为了实现这些目标，开放权重的人工智能模型被广泛应用。

“封闭式”模型只能通过网站或API在线获取，而“开放式”模型则以权重集的形式提供，用户可以下载并在自己的设备上运行。这不仅提供了更大的灵活性，也提高了隐私性，因为用户可以控制数据的去向。

当企业需要从人工智能模型中提取特定行为时，通常会自行对模型进行微调。由于微调依赖于模型权重，因此只有在权重开放且可下载，或者模型提供商提供微调API的情况下才有可能实现——一些专有模型公司确实提供此类API，但这种可用性正在降低，尤其对于高级模型而言。

中国在开放数据系统中占据主导地位

中国在开放数据生态系统中的主导地位正推动着那些需要隐私或控制权的用户和企业采用开放数据模型。自从Meta的Llama 4软件引发争议，以及开放数据模型版本似乎出现下滑趋势以来，Deepseek、Qwen、Kimi、GLM和MiniMax等中国模型已成为美国最广泛使用的模型。

这些模型通常运行效率很高，但中国政府对信息的管控在其行为中显而易见。在我与一款名为Qwen 3.6 27B（一款信誉良好的开放数据模型）的对话中，该程序声称“台湾是中国不可分割的一部分”，“1989年6月4日是一个普通的日子，没有任何特别重要的公开记录”，并且在被问及维吾尔族问题时，该程序还赞扬中国“保护了所有民族的合法权益”。

在某些应用场景下，这可能并不重要。例如，就我个人而言，我在开发软件时并不太关注这类信息。这并非Qwen Models开发团队的不足；他们公开承诺开源，并积极与用户社区互动。问题在于中国对信息和人工智能公司施加的限制。

但这些问题在其他应用领域也至关重要，例如医疗、法律和行政领域。在美国，隐私最为敏感的领域正是美国人最为重视的领域，因此，这些领域也是开源模型最频繁的用户群体，同时也是受开源模型影响最大的群体。基于这些原因以及其他因素，开发美国本土的开源模型，而不是依赖中国的开源模型，显得尤为重要。

美国在开放数据人工智能领域落后于其他国家。

一些美国公司发布了开放数据，甚至是开源的人工智能模型，例如英伟达的Nemotron系列。微软的Phi、谷歌的Gemma和OpenAI的GPT-OSS也是竞争对手。然而，两者之间仍然存在显著差距。在涵盖多项任务的综合基准测试——人工智能分析指数（AI Analysis Index）中，Kimi K2.6在开放数据人工智能模型中得分最高，为54分，接近GPT-5.5的60分（在最大推理努力下）。美国开放数据人工智能模型中得分最高的是Gemma 431B，得分为39分。

这种差距在其他国家更为显著。美国公司如果不受技术或隐私限制，可以利用复杂且昂贵的 Anthropico 和 Open AI 模型，但低收入国家对成本更为敏感。例如，Kimi K2.6 执行 AI 分析指标任务的成本为 1.71 美元，而 GPT-5.5 的成本则为 11.25 美元。由于美国缺乏高效、开放权重的 AI 模型方面的竞争，其全球影响力将会减弱，因为这些模型及其输出都面向中国市场。

华盛顿应该采取哪些措施来恢复美国在开放权重人工智能领域的领导地位？

投资于开放权重人工智能模型对于保护数据隐私、数字自由、创新、美国经济健康以及美国的全球地位至关重要。然而，美国公司却朝着相反的方向发展。Meta 已转向封闭权重模型，而 OpenAI 自去年 8 月以来就未发布过开放权重模型——这在人工智能领域是相当长的一段时间，而 OpenAI 过去大约每六周就会发布一个新的封闭权重模型。

特朗普政府不应响应日益高涨的减缓模型开发速度的呼声，参与模型发布周期，而应利用这段时间消除开源模型发布的障碍，明确模型创建者在版权法下的责任范围，并为模型输出创建类似于《通信规范法》第 230 条的条款，从而消除可能阻碍公司发布大型、高容量模型的两大风险。

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