美国AI战略焦虑：谁能主导未来智能时代

近期，美国大西洋理事会人工智能委员会发布重磅报告《人工智能时代的美国领导力》（US leadership in the age of Al）。这份长达50页的研究报告跳出 “大模型跑分竞赛” 单一视角，直言当下 AI 竞争早已不是单一技术比拼，而是覆盖AI 创新、人才建设、治理体系、供应链、能源保障、盟友伙伴的全域性、体系化对抗。

报告通篇以中国为核心战略对标，全面复盘美国 AI 发展的结构性短板，勾勒出美国 AI 领导力蓝图，也揭开中美 AI 博弈的底层逻辑：谁能率先搭建完整、闭环、可持续的 AI 生态，谁就能定义未来全球智能秩序。

一、AI 重塑全球权力格局，美国面临多重挑战

报告指出，当前全球 AI 格局由三大趋势共同定义：

全产业链地缘竞争全面铺开：各国竞争不再局限于大模型研发，而是覆盖完整技术栈 —— 从半导体、高速网络和数据中心基础设施，到模型、应用和治理规范。各国不仅在竞相打造最佳模型，更在竞相塑造将支撑全球 AI 经济的生态系统、标准与供应链。美国的战略竞争对手正在以超出预期的速度缩小能力差距，并在全球市场中获得牵引力。

人工智能发展高度依赖跨境协作：半导体、关键矿产、数据中心零部件、顶尖人才供应链全部跨境分布，完全技术脱钩并不具备现实可行性。但管控这类依存关系的全球治理框架（包括出口管制、技术标准、数据治理等）在各地区仍碎片化、不完善。

技术迭代速度持续突破预期：过去需要数年完成的技术突破，如今仅需数月就能完成。政府监管、采购、落地配套制度的迭代速度完全跟不上技术节奏。各国政府被迫在技术快速迭代、高度不确定性的环境下制定长期战略。

“中国、俄罗斯等国家试图利用人工智能实现国内全面管控、对外输出自身影响力......想要对冲威权国家利用技术实现管控、谋求国家利益的行为，不能依靠零散、一对一的对抗措施，必须搭建一套整合式战略，依托开放体系、多方协作、利益相关方与合作伙伴联动，统筹人工智能设计、资金、算力、治理全链条。否则，美国将不仅丧失技术全球领导地位，更会失去经济与国家安全层面的主动权”。

二、美国的七大 AI 核心战略准则

国家竞争力离不开公众信任与乐观预期。民主体系的根基，是民众对体系的认可、参与意愿、实实在在的发展获得感。美国充分释放人工智能潜力同样遵循这一逻辑。当前，美国民众对人工智能的信任度、乐观度，已经落后中国等直接竞争对手。斯坦福大学 2026 年人工智能指数报告数据显示：中国、印尼、泰国 79%—84% 民众看好人工智能产品，而美国仅 38% 民众对人工智能抱有期待。

应用落地与技术创新同等重要。创新的价值，取决于技术普及落地的广度。美国人工智能竞争讨论长期聚焦下一代大模型研发、通用人工智能（AGI）。但想要有效参与全球竞争、为全体民众创造综合社会收益，前沿创新布局必须同步配套技术普及、应用落地战略。若仅聚焦技术前沿创新，美国将无法完整释放人工智能社会、经济、安全综合价值，甚至可能在全球关键竞争赛道落后。

全球安全格局已发生根本性变革，亟需采取紧急行动。美国头部人工智能实验室最新发布的模型证明，人工智能既能作为网络安全防御工具，也能催生全新攻击手段。因此美国必须守住人工智能技术研发领先地位，为联邦政府、企业、关键基础设施运营方、盟友争取完善网络防御的缓冲时间。一旦对手率先掌握颠覆性人工智能网络攻击能力，将对美国国家安全、经济稳定造成毁灭性冲击。

人工智能是完整生态体系，需统筹全局战略与系统化管理。人工智能依托一套高度复杂、相互关联的产业生态。人工智能时代不存在单一决定性技术突破（类似当年人造卫星、曼哈顿计划），而是多重机遇、风险、合作与竞争同步并行、相互交织。人才储备、算力基础设施、海量数据、高速互联网络、稳定能源供给等各赛道相互联动，但长期分属不同部门管理。想要充分释放人工智能潜力、维系国家竞争力，美国必须将人工智能视作完整国家生态统筹治理、持续投入。同时，政府、产业、学界、民间社会要主动对齐发展目标、同向发力。

美国实力与盟友能力相辅相成。想要长期保持全球人工智能领先，美国既要打造全球顶尖本土技术能力，也要主动帮助全球伙伴搭建人工智能研发、落地、治理能力。这套举措既能为美国企业创造全球市场机遇，加固美国主导、高度依赖的全球人工智能供应链，同时吸纳各国加入一套基于统一标准、共同价值观、相互权责约束的技术共同体。若美国无法为盟友提供人工智能技术工具，战略竞争对手将迅速填补空白、攫取地缘收益。

持久的领导力植根于长期战略。人工智能技术日新日异。美国此前人工智能政策大多属于被动应对，跟进技术突破、外部竞争压力、新闻热点、新兴风险出台零散举措。想要长期领跑，必须制定一套长周期人工智能顶层战略，确立长效国家核心目标，同时适配技术快速迭代保持灵活调整空间。

量化评估是核心抓手。一套完整全国评分卡，统筹全人工智能生态指标，而非零散单一数据，是搭建统一、高效国家战略的基础工具。持续、透明的量化评估能够强化公众信任、支撑全局统筹管理、指导长期战略制定，是人工智能时代国家竞争力所有核心举措的底层支撑。

三、六大战场：美国的短板与破局手段

（一）AI 创新

报告指出，近年中国出台多套系统性国家级规划，目标实现人工智能创新、普及全球领先，已取得显著成效：中国高校跻身全球顶尖院校行列、人工智能学术论文发表量大幅增长、蓬勃的人工智能初创企业生态成型。2025 年中国战略调整，重点布局开源人工智能、优先推动全行业落地普及。OpenRouter 平台 2025 年使用数据显示，中国开源模型全球使用占比从 2024 年末 1.2% 飙升至 30%；全球开源人工智能核心平台 Hugging Face 数据显示，2025 年中国开源模型月度、累计下载量超越美国模型，占据平台下载总量最大份额。尽管美国前沿实验室仍在发布全球性能最强的顶尖模型，但多份报告显示，曾经巨大的技术差距正在持续收窄。

现存短板

学术研发根基持续弱化。美国人工智能创新长期依托高校学术体系源源不断输出创意与人才，大模型底层深度学习、强化学习技术，均诞生于联邦资助的高校实验室。但近年私营企业逐步取代高校成为人工智能创新核心阵地，过去四年联邦人工智能研发资金稳定在每年 33 亿美元左右，增长陷入停滞。高校人工智能研发资金不足，导致高端算力芯片供给短缺，私营企业研发团队可调度数千块高端芯片，高校研究者通常仅能使用 1—8 块，差距持续拉大。

高质量数据供给不足、获取受限。高质量数据集是人工智能系统精准、高效分析预测的基础，在医疗、制造、前沿科学等高价值领域专用模型研发中尤为关键。但多重因素仍制约公共数据获取，企业私有数据封闭、数据治理监管政策不确定性，企业内部普遍存在数据孤岛、治理缺陷、数据质量参差不齐、跨系统不兼容等问题，制约各行业落地人工智能。

各行业人工智能普及程度严重失衡。美国战略长期聚焦通用人工智能、下一代大模型研发，忽视现有人工智能技术跨行业落地普及。美国人口普查局最新数据显示，各行业人工智能普及差距巨大：信息行业渗透率 38%，制造业仅 13%，交通行业低至 8%。各行业落地不均衡，导致多元赛道缺少创新场景、削弱美国人工智能全球竞争力，同时无法通过直观落地成果建立全民技术信任。

前沿大模型与通用人工智能安全风险持续凸显。从基础大语言模型，快速过渡到自主智能体、多模态复杂人工智能系统，必须依托成熟技术方案，实现负责任落地和治理。世界各国政府已经建立了聚焦于 AI 安全保障范式各要素的国家研究所。在美国，AI 标准与创新中心（隶属 NIST）与私营部门合作，对潜在的 AI 安全漏洞进行评估和评估，已经对 40 多个前沿 AI 模型进行了评估。

破局手段

加大人工智能研发资金投入。联邦资金是美国全国科研体系核心支柱，除人工智能能力研发外，同步配套完善人工智能全生态、供应链配套板块资金，涵盖人工智能硬件设计制造、云基础设施、下一代网络，以及医疗、能源、制造、交通等高价值领域人工智能应用。逐年翻倍非国防类人工智能年度研发资金，直至总额达到 320 亿美元。

创新多元资金供给模式。效仿霍华德休斯医学研究员项目，大规模资助顶尖核心研究者（该项目已催生 30 余项诺贝尔奖成果）；设立专项聚焦研究机构、快速审批专项科研基金，快速响应技术迭代；搭建校企联合研发项目，让在校学生直接参与私营企业前沿人工智能项目，毕业生可直接投身前沿创新。持续推进国家科学基金会区域创新扶持项目，搭建灵活科研团队，加速创新成果商业化落地。

为创世计划、国家人工智能研究资源库配套充足长期资金。国会专项工作组为国家人工智能研究资源库制定六年 26 亿美元发展路线图，但截至 2026 财年，项目年度拨款仅 3000 万美元。

搭建公私合作项目，支撑机器人、制造等高硬件投入领域研发。美国在机器人、智能制造赛道已落后中国（中国工厂工业机器人保有量是美国五倍，总量超过全球其余国家总和）。美国应搭建公私协同机制——私营企业为科研团队提供高价硬件、机器人测试平台、网络配套设施，联邦政府配套科研资金，共同推进关键行业创新落地。

在重点行业落地创新激励政策，推动 AI 普及。在教育、医疗或交通等行业，配套税收抵免、低息贷款、长期专项资助，同步设立试点项目，在高价值场景测试人工智能应用，提炼标准化落地经验，向全行业复制推广。

出台统一监管政策，助力负责任 AI 普及。联邦层面制定清晰、统一的行业人工智能使用政策，为企业明确合规边界，加速负责任的技术落地普及。

深化安全领域国际合作。依托国家标准与技术研究院牵头制定人工智能安全、评估全球标准，联动国际标准组织深度参与全球协作。

持续投入 AI 测评基础设施、全新基准、可靠性方法研发。

（二）人才培养与机构能力建设

美国人工智能长期领先依托三大核心抓手：从基础教育到研究生阶段培育本土人才、吸引全球顶尖研发与技术从业者、现有劳动力改造（含政府内部从业人员）。三者共同决定美国能否守住技术优势。

美国长期作为全球顶尖人才首选目的地的优势正在弱化：从综合教育体系完善度、劳动力参与度、创新产出三大维度考量，美国全球排名仅第五，落后日本、中国、瑞典、新加坡；OECD 37 个成员国中，美国数学排名 24 位、科学排名 12 位；2025 年全球计算机学科高校榜单，仅一所美国高校跻身全球前十。

除技术劳动力外，创新、创造力等人文软实力长期是美国创新核心优势，决定人工智能普及的上限。想要全面推动人工智能落地，既需要识别技术合理应用场景，也需要挖掘尚未落地的空白领域；社科研究者、伦理学者、行业专家，能够打通人工智能技术与复杂社会现实的壁垒，是可持续普及人工智能的关键。

现存短板

缺少支撑政策落地的完整数据体系。人工智能对劳动力市场的影响说法分散、缺乏实证，多重影响叠加要求全方位紧急配套政策，但 “事事紧急等同于无优先事项”。短期，最突出的量化难题是基础岗位就业冲击。2025 年调研显示，大量企业计划借助人工智能削减重复性基础岗位，59% 应届毕业生表示很难找到全职基础岗位。同时，领英数据显示，2024—2025 年，人工智能领域新增 130 万个相关岗位。

教育体系无法匹配高速增长的人工智能技能需求。仅依靠顶尖高校、高等教育无法满足美国全民人工智能劳动力储备需求。中国教育部已搭建覆盖全 K12 阶段分层人工智能完整教育体系下，若美国不迭代本国中小学教学方案，本土人才储备将持续落后，丧失人工智能竞争底层根基。

吸引、留存全球顶尖人才的政策存在短板。美国国家经济研究局数据显示，移民发明者贡献全美近四分之一创新成果（专利、经济价值），但仅占全美发明者总数 16%；2025 年福布斯人工智能 50 强初创企业中，60% 创始人出生海外；美国七大市值最高上市公司中，四家由移民掌舵，包括英伟达黄仁勋、谷歌皮查伊、微软纳德拉。当前，中国、阿联酋、加拿大等全球多国出台签证政策，抢夺人工智能人才，而美国国内对顶尖海外人才的政策讨论却陷入党派分歧，社会普遍形成本土从业者竞争力持续下滑的认知。

联邦政府人才储备短板突出。政府部门需要人工智能专业人才，才能有效管控、采购、落地人工智能技术。2024 年联邦政府通过 “人工智能人才扩招计划” 从私营企业吸纳 200 名专家；但 2025 年，政府效率部主导的机构精简导致大量人才离职。

破局手段

通过立法将人工智能、相关人才培育划定为国家战略优先事项。配套支持政策，包括人工智能相关签证加急审批、专项奖学金优先申请资格、跨部门人才战略统筹法定权责等。

常态化统计、公开人工智能人才发展数据。美国科学技术政策办公室联合劳工部，每年发布全国人工智能人才发展报告，追踪本土人才供给、全球竞争对手对标数据、联邦政府人才缺口。

全额拨款支持白宫人工智能教育专项 K12 任务。落地全国青少年人工智能挑战赛、搭建 K12 人工智能教育公私合作项目、完善现有支撑中小学人工智能教育的机构项目。

推动人工智能基础课程融入常规高校教学。配套专项联邦资金，将人工智能基础素养、计算思维、数理统计、基础机器学习纳入全部本科专业课程，而非仅计算机专业；同步将哲学、伦理、社会学、法学等人文学分纳入计算机、人工智能学位必修学分。

将教师培训列为核心配套抓手。K12 人工智能教育最大瓶颈是教师授课能力；国家科学基金会、能源部加大资金投入，完善教师人工智能素养认证体系。

拓展标准化、多元化的人工智能技能培育渠道。搭建公私合作终身学习、职业转型项目，扩大人工智能劳动力储备、重构现有从业人员工作模式。依托社区大学联动科技企业搭建全国人工智能教育培训体系，同步拓展职业培训、微证书、社区大学认证、学徒制等多元培育路径。

改革签证体系，匹配人工智能人才战略目标。优化企业申请费用、提升签证配额、规范转签、续签、审批周期，激励海外顶尖人才赴美前沿创新赛道就业。现行 H-1B 体系限制从业者跳槽、企业用工成本过高，大型头部企业占据绝大多数资源。移民局需联合科学技术政策办公室，制定权重标准，优先招录具备人工智能专业技能申请人。

延长人工智能相关博士毕业生专业实习许可期限。当前理工科海外毕业生毕业后实习许可上限三年，到期必须申请 H-1B 签证；近年抽签通过率不足 30%，大量顶尖人工智能研究者完成美国学业后，转投签证通道更稳定的国家。延长人工智能相关博士毕业生毕业后工作许可，能在创新黄金期留住顶尖研发人才。

设立人工智能创新者专属签证类别。国会授权全新签证通道，面向具备人工智能研发、落地、治理实操经验的顶尖人才；参照杰出人才 O-1 签证简化流程，缩短审批周期、降低青年研究者材料门槛，配套直接转永久居留通道。

完善政府技术力量计划，配套职业发展通道。需搭建稳定职业路径，留住使命感从业者、重建联邦公共服务职业发展吸引力。

重启、扩大使命导向人才输送项目。网络安全奖学金服务计划证明，定向人才输送项目可规模化落地；国家科学基金会联合高校推出人工智能奖学金服务计划，全额覆盖人工智能相关研究生学费、发放生活补贴，换取毕业生最低两年联邦政府服务期限，搭建稳定政府人工智能人才管线。

强制全部联邦高级采购、招标从业人员完成人工智能实操培训。管理与预算办公室联合联邦采购研究院，制定标准化人工智能从业认证，所有对接人工智能相关采购人员必须持证上岗。

推出人工智能劳动力影响评估报告。劳工部参照月度就业报告标准，发布季度评估，分行业统计人工智能带来的岗位流失、新增岗位、人工智能相关技能薪资变动、基础岗位冲击。劳工部、教育部、商务部联合研判不同人群受技术变革的利弊影响。

落地人工智能劳动力研究中心。作为季度评估报告执行机构，与人工智能实验室构建数据共享合作机制（各大实验室已自主发布经济影响调研）、适配技术高速迭代的就业预测模型。

（三）AI治理

美国联邦层面人工智能落地规模快速扩张。截至 2026 年 4 月，41 个联邦机构共上报 3611 项独立人工智能应用场景，其中 445 项属于高影响场景，覆盖内部运营、医疗、公共服务全领域；美国总务管理局统筹采购、落地工作，简化头部企业（Anthropic、Google、OpenAI、xAI）前沿大模型采购渠道。但各机构大规模依托私营企业人工智能系统，同步催生全新治理、采购配套难题。

现存短板

规模化落地与风险管控难以平衡。政府既要快速落地，又要搭建完善治理监督机制，拉长落地周期、给机构、供应商带来政策不确定性。Anthropic与国防部就Claude模型军用场景产生的分歧，直观体现联邦采购、人工智能安全政策、国家安全需求三者的现实冲突。

联邦、州两级人工智能政策碎片化。美国尚未出台统一人工智能成文法律。联邦监管分散在细分行业法规、机构指引、采购政策、自愿标准体系中；各州陆续出台本地人工智能专项法律，形成碎片化、不均衡监管格局。

破局手段

搭建统一联邦监管框架。出台强制、自愿并行标准，覆盖风险分级管控、采购规范、数据治理、透明度要求、事故上报机制，化解碎片化监管，减少各州、行业自主规则带来的合规成本，避免重蹈隐私监管碎片化覆辙。

联邦政府主动成为人工智能落地示范标杆。高效、安全、标准化的联邦人工智能落地案例，能够树立行业最佳实践、加速全行业普及、优化政府、私营企业、州级项目落地成效。

改革采购体系，适配前沿人工智能快速采购需求。围绕落地成效制定采购标准，而非限定硬件、软件输入；配套数据审计、治理评估等落地成熟度评估工具，简化、标准化人工智能可审计测评流程。

优先落地国防备战等场景、深化盟友合作。联邦人工智能战略优先布局强化国防备战、维系美国人工智能研发、落地全球领先地位的应用场景；包含与盟友联合人工智能基础设施投资、协同出口管制体系、国防人工智能系统联合测评机制。

搭建兼顾创新、安全、全球影响力的治理框架。充分考量人工智能军民两用属性，保障创新发展不牺牲国家安全、全球地缘竞争优势。

（四）产业链供应链

先进半导体、网络基础设施、软件算力、数据、模型构成供应链核心，但每一环均存在外部依赖。这套复杂供应链持续面临中断、胁迫、战略依赖多重威胁，直接危及美人工智能系统安全、稳定供给。

现存短板

供应链、制造自主可控短板。芯片行业产能高度集中，台积电等少数企业掌控人工智能核心芯片制造，各国政府必须清晰识别产能集中、外部依赖、外包管控带来的战略风险。

软件、算力安全隐患。第三方程序包、开源软件是绝大多数企业人工智能落地标配。人工智能模型逐步掌握高级网络攻防能力，考验企业快速、规模化应对、加固软件安全的能力。算力服务商需要管控持续迭代的硬件（专用芯片、内存、网络基础设施），平衡供给稳定、韧性、安全多重诉求。

模型开源成为全新战略竞争赛道。DeepSeek R1 开源模型发布后，开源模型公开权重、自主部署、低限制使用模式引发全球公共讨论，模型展示能力与限制对手滥用两者之间持续存在矛盾。政策制定者、企业需持续评估开源模型是否催生风险，配套与闭源模型区分的管控方案。

数据可及性博弈。旗舰大模型训练海量素材，催生大量版权诉讼，同时各界担忧：若中国依托集中式数据收集、宽松数据使用监管环境形成数据优势，将拉开与美技术差距。想要平衡数据开放与保护，必须同步完善加密等技术手段，研发新技术以抵御模型蒸馏、训练数据窃取等新型攻击。

出口管制放缓但无法彻底遏制中国人工智能发展。管控能否限制中国人工智能能力，取决于执法力度、中国本土替代技术迭代速度、盟友同步出台配套管控政策的意愿。2026 年初美国政府批准有条件对华出口英伟达 H200 人工智能芯片，平衡国家安全与商业利益，在华盛顿内部引发巨大争议。同时，芯片走私、执法漏洞、中国本土替代技术持续突破，证明管控难以全面遏制中国企业（DeepSeek、阿里、月之暗面等）人工智能发展。

破局手段

出口管制、产业政策目标对齐。高端半导体、配套技术出口管制是维系美国算力优势的核心工具，但管控力度必须精准：既要有效约束对手技术能力，又不能摧毁美国企业商业生存空间、疏远盟友。

完善本土半导体制造、组装、测试、封装激励政策。先进封装逐步被认定为本土产能核心瓶颈，联邦激励政策需明确覆盖该赛道本土产能建设。

重建、强化人工智能时代联邦网络安全机构。足额拨款国家漏洞数据库，保障网络安全与基础设施安全局具备支撑人工智能供应链安全的人力、法定权限。

保障开源软件生态安全。针对安全、稳定运行优先级最高的人工智能基础设施组件，联邦政府激励向 Rust 等内存安全编程语言迁移，规避一类基础漏洞。联邦专项资金投入关键开源软件独立安全审计，提升全生态韧性。

搭建政企人工智能供应链威胁情报标准化沟通机制。美国政府联动企业搭建标准化上报框架，统一威胁分类体系、漏洞披露规范、标准响应流程。政府在合规前提下向企业同步可落地情报，深化人工智能供应链政企互信、协同。

缩小开源模型差距。美国政府和产业应共同努力，从美国 AI 生态中激发出更强大的开源产品。包括向学术和非营利开源模型开发者提供充足的算力、支持开发开源联盟以汇集资源、减少对开源模型参数和训练数据的监管和法律障碍，以及促进开源模型的扩散。

将开源生态纳入供应链顶层考量。模型生态影响力等同于通信基础设施地缘博弈问题。全球大量应用嵌入他国开源模型，会形成难以剥离的技术依赖。供应链顶层政策需要纳入开源生态竞争考量，联邦政府采购规范需要新增模型