美国AI行动计划的逻辑、落地与中国应对
张晟炜
同济大学法学院博士研究生。
摘要：
AI不仅引领经济与科学的前行方向，更在深层次上影响未来世界地缘政治版图，直接牵动国家安全与发展利益。美国总统特朗普发布《美国人工智能行动计划》（以下简称《计划》），其关键诉求是让美国在“AI竞赛”中取得胜势，借此巩固美国在AI领域的主导地位。由此可见，美国的国家层面AI总体布局正在逐步清晰，标志着其国家人工智能战略的重要调整。《计划》也折射出美国国家战略意图正在受到全球主要政治经济体的密切关注，同时引发社会各界的广泛讨论。基于此，本文以区域国别研究视域为切入，构建“主体—时空—要素”三维分析框架，围绕《计划》的底层逻辑展开研究，准确把握特朗普2.0政府的人工智能治理思路，并进一步研判其可能的落地路径。与此同时，就我国AI发展而言，当前AI治理尚缺乏国际统一标准，因此有必要对美国《计划》的底层逻辑、治理规范与现实困境进行系统梳理，将其作为我国完善以“发展”与“治理”为支点的AI自主知识体系的镜鉴，以便更好地形成面向全球的中国式AI治理规范方案。
关键词：
《美国人工智能行动计划》；AI治理规范；国家安全；中国AI治理规范
一、问题提出
2025年伊始，以DeepSeek为代表的中国式创新正以加速度重塑全球人工智能(以下简称AI)产业的格局，仿佛打开了重构全球秩序底层逻辑、推动国际权力结构再分配的关键“锁钥”。这一趋势的形成，建立在以习近平同志为核心的党中央对新一代AI技术加速迭代所处新形势的精准判断之上。党中央充分认识到，加快发展新一代AI是事关我国能否把握新一轮科技革命与产业变革机遇的战略命题。由此，我国明确提出要完善推动新一代信息技术、人工智能等战略性产业发展的政策与治理体系。基于上述认识，中国持续加大人工智能产业的推进与布局：通过举办世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议并发布“全球AI治理上海宣言”，国务院及有关部门又相继出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》《人工智能生成合成内容标识办法》《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》等一系列治理规范与政策，逐步形成兼顾发展与安全的中国式AI治理范式。实践表明，这套范式有效促进了全球AI治理朝向有益、安全与公平的方向健康有序演进，为中国AI综合实力长期保持第一梯队水平奠定了坚实的制度支撑。
从全球竞争格局看，中美在AI领域的较量日趋白热化。中国虽在若干指标上快速追赶美国，但在基础理论以及高端算力芯片等关键环节仍存在短板。由于AI具备通用性、强渗透性、颠覆性与跨国性等特征，其技术范式在创新扩散过程中必然会削弱以地理疆界为前提的传统规制体系对技术活动的约束力度。依靠在算力、算法与大数据分析等AI基础设施与关键技术节点的优势，美国更容易将政策影响力扩散到全球，进而放大AI战略的外溢效应。面对这一背景，中国坚持在联合国框架内稳步推进AI治理，同时审慎评估美国法律政策及其映射的国家战略所带来的系统性风险，这既具有重要学理价值，也具有迫切现实意义。
2025年7月23日，特朗普政府正式发布《美国人工智能行动计划》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）。这是继《大而美法案》（One Big Beautiful Bill Act）之后针对AI治理的又一份最高层级设计文件，它在竞选纲领层面与特朗普既往政治主张高度同源，势必对美国乃至全球AI治理产生深远影响。国内许多观点也普遍认为《美国人工智能行动计划》带有限制与打压中国的意图，从而给我国AI发展带来现实挑战。然而截至2025年末，国内关于该《计划》的专题研究仍较为薄弱，同时受限于学科分割，既有研究多停留在对美国战略性法案、政策与文件文本的单一学科静态解读，缺少将文本置于政治博弈、经济诉求与政党利益等深层语境中进行动态审视。由此，既有研究往往难以真正把握对象国法案政策文件制定的内在机制，也就难以提出切实有效的因应对策。基于此，本文拟立足区域国别研究视域，重点剖析《美国人工智能行动计划》的内在逻辑及其对我国可能带来的不利影响，并提出相应的应对之策，以期为完善我国AI治理的法治框架、建构中国人工智能自主知识体系提供更清晰的方向。
二、《美国人工智能行动计划》的底层逻辑
《美国人工智能行动计划》（下文简称《计划》）将AI治理类比冷战时期美苏“太空竞赛”，并明确提出“谁拥有最大的人工智能生态系统，谁就将设定全球人工智能标准并获得广泛的经济和军事利益”。考虑到《计划》的核心内容与战略目标对美国乃至全球AI发展具有深刻影响，有必要对其文本进行更具针对性的深入分析。为此，本文借助区域国别研究视域中的“时间—空间—主体”框架，并在此基础上作适度调整：将“时间”和“空间”进行整合简化为“时空”，再引入“要素”作为分析维度，进而形成“主体—时空—要素”的研究框架。随后，本文将紧扣《计划》设定的“创新、基础设施以及国际AI外交与安全”三大支柱，系统拆解美国AI治理的内在运作机理。
（一）主体因素
特朗普政府出台《计划》及其配套法案，本质上是一项涉及多重主体现实利益的复杂系统工程，既牵连个体层面的考量，也关涉共和党等政党主体的政治诉求。因此，有必要从个体与政党两个层面来解读《计划》的核心逻辑。
首先，从个体维度看，美国总统特朗普是MAGA阵营的精神领袖，同时又是较为典型的“反建制”代表人物，其政治理念较为激进。与拜登政府强调“大政府”与“强监管”的治理思路不同，这位商人出身的总统更习惯采用“商人式”的治理方式：在执政目标上追求经济利益最大化，重视政府高效率运转。对内则通过弱化监管、鼓励市场交易、支持多元创新来提升活力；对外实行逆全球化取向。上述风格同样反映在美国AI治理的具体取向上：特朗普倾向于用结果导向替代过程合规。在其上任伊始，就废止前总统拜登提出的《人工智能扩散出口管制框架》，并重新发布《计划》，同时提出“消除繁文缛节和繁琐监管”“修订国家标准与技术研究院人工智能风险管理框架”“改善算力金融”“开放模型”等举措。其目的在于推动美国在AI领域同步启动“工业革命、信息革命与文艺复兴”三重变革。此外，《计划》在“创新”与“基础设施”支柱部分还突出强调“确保前沿AI保护言论自由和美国价值观”“AI赋能美国工人”“加速政府在AI应用”“强化美国对AI模型意识形态的审查和校准”等条款，将AI治理与改革政府、改善民生以及输出美式价值观相并联。总之，特朗普发布《计划》的意图在于强化执政成果呈现，通过治理绩效提升其政治声望。
其次，从政党主体因素看，随着美国共和党与民主党之间的对抗不断加深，右翼民粹主义力量持续崛起，原本可将多元利益诉求转化为公共政策的政党运作链条正在受到削弱。特朗普持续吸纳MAGA派以及硅谷鹰派等多股右翼力量，以便强化总统权力并累积可动员资源，并以“特朗普化”为导向推动共和党乃至美国政府向“领袖中心型”体制转型。《计划》正是这种体制变化的具体呈现：
其一，推动共和党与传统白人工人阶级、低学历选民以及美国本土AI产业资本形成利益同盟。文本反复强调“美国工人是特朗普政府AI政策的核心，政府将确保工人及其家庭能够从这场技术革命带来的机遇中获益”，并在创新、基础设施等部分提出“优先投资支持AI等新兴技术，实现工业复兴”“培养AI设施所需的熟练劳动力”“与领先的美国AI开发商合作”等表述。其目标在于尝试以AI技术发展作为扭转经济颓势、缓解滞胀压力的突破口，通过技能培训、产教融合与政策扶持等方式增强选民对政党的依附，从而巩固政治基础。
其二，《计划》推动AI治理相关法律规范的“立、改、废、释”。例如，在创新支柱中专设“打击AI可能给法律系统带来新的挑战”的章节，并修订《保密信息保护和统计效率法》《国家环境政策法》《清洁空气法》等。这些做法固然体现了让治理规范更好匹配产业发展需求的考量，但也内含共和党通过法律工具化方式巩固特朗普2.0阶段性执政成果的意图，并将部分权力扩张与异化行为“合理化”，为共和党在2026年中期选举乃至2028年总统大选中可能面临的不确定性预先铺垫。
（二）时空因素
将国别研究框架中的“时间”与“空间”维度合并为“时空”因素，有助于形成更具科学性与辩证性的分析路径，进而更精确地解构《计划》的底层逻辑：
其一，从理论基础看，时空作为人类与社会现象得以存在并演化的根本性基底，是最具基础性、开放性与渗透性的要素。它既见证了社会结构的形成，也记录社会过程的变迁。西方区域国别研究在实践中容易因对时空要素重视不足而出现“空间失语”，从而导致时序混乱、风险认知滞后等问题。把时空因素作为中国区域国别研究的参考坐标，可将时间与空间纳入同一统一范畴，有利于辩证理解《计划》所蕴含的AI治理逻辑。
其二，从研究适配性看，尽管把时间与空间视为两个相对独立维度也能对研究对象的存在形态作出初步勾勒，但任何国家战略的生成与治理逻辑的展开都必然嵌入特定时间维度与空间维度之中。仅从时间视角解读《计划》可能滑向抽象的历史决定论；而若仅从空间静态考察，又难以捕捉政策的动态演进。只有把时间与空间融为一体形成“时空因素”，才能更精准揭示《计划》出台的深层动因，也才能突破传统研究的固有窠臼。
《计划》的序言部分直接将“美国需要在各个领域以更快、更全面的方式开发和推广新的人工智能技术”置于首要位置，并在三大核心支柱中进一步提出“确保前沿AI保护言论自由和美国价值观”“推动国防部AI应用”“加强关键基础设施网络安全”等具体条款。可以说，它将AI治理与美国价值观、美国优先与国家安全紧密绑定，形成清晰的“技术—价值—安全”强绑定治理链条。“必须在创建世界上最大、质量最高的AI就绪科学数据集方面处于领先地位”“全球协调保护措施”“确保美国政府在评估前沿模型国家安全风险方面处于领先地位”等表述，体现出其在AI治理领域的战略扩张性。然而，现有研究虽对该治理链条以及“美国价值观、美国优先、国家安全”等政治含义作出过一定阐释，却较少从时空因素层面讨论“技术—价值—安全”强绑定治理链条得以生成的内在动因，从而对理解《计划》可能造成认知障碍。基于此，本文将在下文中分三个时期回溯美国AI治理的变化轨迹，厘清其在不同“时空背景”下的内在连续性与阶段性差异。
1956—1980年为膨胀—受挫的耦合阶段。众所周知，“人工智能”概念由美国科学家约翰·麦卡锡于1956年首次提出，1956年也被称为“人工智能元年”。彼时的美国在重建国际秩序方面已占据主动，不仅重塑二战后的世界基本格局，还迅速登上国际舞台中心位置，积极谋求领导“自由世界”以抵御共产主义影响，并在全球层面持续推行美式价值观。但冷战格局的加速成型打破了美国对战后秩序能够单向主导的预期。苏联原子弹研制成功、新中国“一边倒”外交方针确立、以苏联为首对抗北约的政治军事同盟组织“华约”成立等一系列地缘政治结构性变动，使美国既认定苏联不会接受以“美国优先”理念主导的战后秩序安排，必将威胁其国家安全利益与全球地位，又因核威慑相互性而避免与苏联发生直接冲突，以免引发核战争等不可控事件。与此同时，第三次科技革命凸显了科技在解放脑力劳动、推动生产力跨越式发展方面的巨大潜力，促使美国将更多资源投入科技创新研发，借此实现对苏联及其盟友实力增长的长期遏制，以维护国家安全与全球领导力。尤其是苏联在1957年成功发射“斯普特尼克号”人造卫星，让美国强烈感受到技术优势的缺失，并据此确立国家主导高风险技术创新的新模式，大幅增加联邦科研经费，强化科技基础设施建设，AI等数智技术也因此被提升至前所未有的战略高度。然则，受早期理论瓶颈与软硬件基础薄弱的制约，20世纪60年代美国AI研究进展有限。国内对于“科学研究与军事工业复合体存在深度勾连”的质疑与批判不断发酵，进而导致美国政府在20世纪70年代大幅削减对AI研究的资助，使AI发展进入“目标模糊—资源收缩”的停滞阶段，并迎来“AI寒冬”(AI winter)。尽管如此，“AI寒冬”并未切断美国“技术—价值—安全”强绑定治理链条所蕴含的政治惯性，大量美国人仍怀有恢复“让美国变得伟大”的强烈期待，这为里根政府在国际形势变化与技术进步推动下重启并强化人工智能治理提供了内在动力。
1981—2008年为制裁打压—威慑合作阶段。随着共和党保守右翼代表性人物里根就任美国总统，美国政府确立“让美国经济再次强大、回归保守主义并主动打压国际竞争对手”的三大目标。对内方面，通过《小企业创新发展法案》《技术竞争力法》等制度安排，推动治理资源向AI等关键领域集中；对外方面则采取差异化策略：对苏联先后摒弃尼克松至卡特政府的缓和路径，在《战略防御计划》(SDI)等框架下加快冷战竞争态势从“美守苏攻”转向“美攻苏守”，并借助意识形态渗透、颜色革命等手段加速苏联及东欧社会主义国家内部危机的累积。对中国则以“联华制苏”为战略导向，在技术、资金与市场准入上给予一定支持，试图在互动中影响中国的党政军思想。随着苏联解体，美国进入单极主导时期。彼时包括特朗普在内的许多美国人深受里根时代的红利影响，并对里根政府奉行的保守主义、以发展科技赢得竞争以及“让美国再次伟大”等执政理念所带来的经济、军事、科技等优势形成深层政治认同，这无疑使里根时代确立的治理范式深刻影响了特朗普2.0政府的AI政策走向。此外，20世纪90年代民主党与共和党在对华政策上也逐步形成“接触合作与竞争威慑并行”的战略共识：一方面鼓励中国融入由美国主导的全球多边制度体系，允许中国引进部分中低端新兴科技，以便更好占据发掘中国市场与人口资源；另一方面又系统运用互联网等具有国际传播属性的新兴技术传播美式价值观，并通过“301调查”等遏制中国高科技产业发展的工具、采取以台制华等策略在周边制造国际争端，持续实施复合型权力规制，以维系美国在全球秩序中的结构性霸权。
2008年至今为重点威慑—极限施压阶段。进入21世纪后，中国积极融入全球治理体系，发挥“集中力量办大事”的制度优势，推进科技体制化创新，从而实现综合国力的显著提升，并于2010年成为世界第二大经济体，“东升西降”的国际新格局雏形逐渐显现。与之相对，美国及欧洲国家却因2008年国际金融危机而遭遇增长乏力、制造业空心化、中产阶级收缩等结构性困境。受到这种“时空因素”的影响，美国国内将中国塑造为美国主导世界秩序与科技霸权的主要竞争者的“新冷战”叙事愈发常见。美国资深国际经济学家伯格斯滕提出的G2（中美共治）构想失败，也在客观上进一步强化了上述叙事的舆论声势，不少美国学者甚至直接提出应正视国际秩序变化及美国全球领导力正在被争夺的现实。由此，从2010年至今，美国历届政府持续推进国内AI及其高度关联领域的立法进程，逐步建构形成一套相对完整的美式治理框架。其核心在于有意识地塑造中国威胁论，并通过立法、行政命令与监管执法等方式，围绕投资审查机制、对外投资限制、出口管制与实体清单、联邦采购以及数据与应用安全等环节，陆续推出《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能倡议法案》《关于安全、可靠和可信赖地开发和使用人工智能的行政命令》等法案与政策，进而对中国AI及高度关联的技术产业发展和域外合作施加管制、限制甚至禁止。2009年奥巴马政府宣布“重返亚太”后，美国逐步将国家战略、国内法律与盟友力量相结合，在政治、经济、科技与军事等多领域推进对华“去安全化”与规避性安排；而到特朗普2.0时期，则以长臂管辖、提高关税、增加国防开支等方式对华AI及高关联领域实施极限施压、脱钩断链与全线围剿，力图阻碍中国AI发展进程并削弱中国在全球AI治理秩序构建中的影响力。
综上，通过对不同阶段时空因素所关联的治理实践进行梳理可以发现，《计划》的本质在于对美国“技术—价值—安全”强绑定治理链条的当代投射，而该治理链条的核心逻辑源自进步、优先、例外等美国霸权政治的元叙事。同时，美国AI治理也会因战略目标、地缘格局与技术发展水平等时空差异呈现出不同的异质性特征。上述二者的辩证统一，不仅深刻印证了时空因素对美国AI治理实践形态的底层塑造力，也构成理解《计划》战略意图与美国AI治理逻辑的关键“锁钥”。
（三）要素因素
一般而言，生产力的发展既离不开先天资源禀赋，也取决于后天对要素投入与配置方式。AI的规模化应用正在从产业链、供应链与价值链层面系统性重塑全球体系中的剩余价值分配与资源要素布局，并切实影响资本的生存与流动。因此，将要素纳入区域国别研究视域作为核心分析路径具有理论与现实双重依据：一方面，要素的投入与应用始终锚定于具有技术特性、指向具体问题的解决，其动态配置逻辑与技术实践之间的耦合关系，为解析特定国家的技术治理路径提供了更精准的切入点；另一方面，AI治理已深度嵌入国家战略布局，并直接关联产业发展全局。基于新质生产力理论，新质生产力强调以新型要素优化组合形成的现代化产业体系作为载体，并以全要素生产率显著提升作为标志。由此，要素的高效配置是激发新质生产力潜能的关键前提。AI治理不仅关乎国家战略，也关乎产业发展全盘。将要素作为新质生产力发展的核心影响变量，有助于更准确识别特朗普2.0政府在资源要素配置上的关键导向，并为研判《计划》的落地图景提供可操作的分析依据。
通过梳理特朗普在其总统任期内的执政表态与战略取向可以看到，美国现政府具有较强的经济民族主义与贸易保护主义倾向。其核心诉求在于通过重构要素配置逻辑、调整“主体—时空—要素”三大因素之间的关系，以缓解国内金融资本膨胀与制造业空心化交织形成的结构性失衡，并进而构建契合MAGA理念的新型AI产业体系。《计划》的多项内容与这一导向高度关联。例如，“加强和扩大电网”等措施意在通过完善基础设施要素供给夯实产业发展基础；“帮助推动中小企业采用开源和开放权重模型”则试图降低AI技术要素获取门槛，使技术要素更充分地向市场主体渗透；“联邦政府应优先投资AI等能够为制造业和物流领域创造机会的新兴技术”则通过政策支持引导资本要素向制造业与物流领域集聚，目的在于吸引制造业回流、重塑美国制造业根基，为AI等未来产业提供具备持续孵化能力的工业土壤，最终实现“新的工业复兴”。此外，“促使主要盟友在整个供应链中采用互补的人工智能保护系统和出口管制……不向美国寻求实施出口管制的对手提供技术”的规定，更直接表明特朗普政府希望通过技术限制、出口管制以及构建AI联盟等制度嵌入联邦政府与金融资本、海外盟友之间的协同联动。在形成利益绑定与协作网络的同时，也将AI治理异化为封闭排他的“俱乐部”，以确保美国继续以自身利益主导AI治理进程。
三、《美国人工智能行动计划》的落地图景
如上所述，制定并推进《计划》并非特朗普2.0政府缺乏顶层设计的空洞口号，而是在“主体—时空—要素”三重因素深度耦合与互动中逐步生成的一种战略调整：它兼具国内治理与国际竞争的双重属性。就《计划》文本而言，它承接“美国优先”等美式价值观的惯常思维，并延续强权政治的战略惯性，针对美国国内阶层收入结构变化、产业发展失衡以及国际竞争力下降等现实矛盾做出了一定程度的制度重构，从而为共和党以及特朗普本人在短期内实现权力集中、形成可见行动绩效并创造就业岗位提供了战略支撑。但要真正推动《计划》落地并实现美国AI的长效治理，还需要持续的战略资源投入、联邦政府与地方政府的协同部署以及科学连贯的顶层设计。只有满足这些前提，才能提高《计划》实施的稳健性，并尽量避免或减少《计划》在落地过程中对国家、社会与个人可能造成的不必要波动。就这些关键条件而言，美国目前整体供给能力仍存在缺口，因此《计划》的实施效果很可能受到影响，落地前景因此显得黯淡。
（一）行政资源内耗，增添《计划》落地变数
从“主体—时空—要素”的视角观察美国联邦与州之间的关系可发现，美国联邦政府与州政府的权力边界并不清晰。在州级层面的治理实践中，民主党与共和党分歧不断。特朗普政府往往以维护国家安全、打击犯罪、管控移民与应对内部叛乱等“紧急状态”为由，持续扩大总统权限，频繁调配联邦司法甚至军事力量介入州级事务，进而打破联邦权力对州级权力应有的节制传统，导致联邦与民主党主政州之间的矛盾迅速公开化，并在法律、政治与经济层面形成更激烈的博弈对抗。这也动摇了美国联邦-州跨层级协同治理的基础。在AI领域，这种矛盾进一步表现为治理价值取向的显著差异：美国联邦政府更强调严格监管立法可能阻碍AI发展，因此对AI应用中出现的偏见、问责与隐私等风险往往采取相对“弱监管”；而像加州、纽约州、华盛顿州等民主党主政州出台的AI立法，则常以“禁止、披露、风险”等内容作为法案关键词，将重点放在监管科技巨头、控制AI风险并保护公民权益。以2025年9月加州通过的《前沿人工智能透明度法案》（Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act）为例即可见一斑。尽管2025年12月特朗普2.0政府正式出台《确保制定国家人工智能政策框架》（Ensuring a National Policy Framework For Artificial Intelligence），明确提出在AI领域“优先适用联邦法律”，并“禁止各州出台与本行政令政策精神相悖的法律”，但这类行政令同样面临共性问题：许多政策表述过于宽泛，缺少细致、具体且可操作的制度规范支撑，也未建立相应的AI治理保障机制，容易沦为“政治口号式举措”。最终，这会造成行政资源内耗、削弱特朗普2.0政府公信力，并反过来反噬美国AI治理体系，阻碍《计划》的实质落地。
（二）资本逐利性与《计划》功利性之间的张力
AI治理应当遵循产业发展与科技创新的客观规律，技术进步也应以促进全球人民福祉为宗旨。但特朗普政府发布《计划》时，却把短期政绩置于体系长效均衡发展之前，试图推动AI产业与制造业形成协同联动：提升美国工人的技术水平、增加制造业岗位、鼓励工业回流。这意味着特朗普政府在理解AI产业发展与资本增值之间的运行机理时存在不足。其一，特朗普对《计划》在战略层面、法案与政策层面的实际调控效能往往抱有过高预期，却低估资本逐利的本性。应当看到，AI等数智技术的发展确实为美国科技资本提供了一套可以脱离真实生产活动而占有剩余价值的能力体系。在资本逐利逻辑主导下，想借AI发展带动制造业复兴，反而可能诱发更多高精尖劳动者为追逐短期超额利润投入到以AI为强关联的投机型“虚拟经济”，使实体产业复兴难以获得相当规模的资源投入。更进一步，这会削弱美国AI创新的潜力与进步动能；而美国科技资本又可能利用AI红利来榨取实体经济劳动者的剩余劳动价值，压缩劳动者议价空间，并把其雄厚的经济实力转化为政治干预力，从而影响美国国家治理并攫取政治权益。其二，相比于AI可能呈现的收益爆发式增长，制造业发展受到运营成本、产能利用率、技术积累等客观因素制约，同时还高度依赖所在区域的制度环境。以底特律、费城、芝加哥等为代表的制造业衰退区域，不仅面临经济下行压力加剧、失业率高企与通胀波动等产业层面难题，还陷入枪支暴力加剧、毒品交易泛滥、种族不平等以及青少年街头帮派向有组织犯罪职业化转型等多重治理困境。因此，无论是《计划》的内容本身还是特朗普现行施政策略，都很难对上述治理困境给出有效回应与具体方案。
（三）美国逆全球化政策侵蚀《计划》落地的可持续性
《计划》体现出美国将延续与中国脱钩断链、持续调整本土产供链体系并强化逆全球化取向的战略路径。这将不可避免地阻碍AI等数智技术创新所需要的知识生产范式优化、专业化国际分工合作以及要素高效流通等关键条件的形成与落地，从而动摇经济全球化的底层逻辑。但若从全球产业生态系统的视角出发，而非仅从美国的国家立场来看，可以得出另一种更为关键的结论：AI等数字技术的公共性决定其治理动向不可能完全由单一国家主导。AI的创新发展与产业演进高度依赖多技术领域的协同互嵌与多元主体的协作参与，因而需要以打破意识形态藩篱、构建平等对话、多元互动与技术共生为前提。就世界经贸格局而言，中国已成为全球超过半数国家的最大贸易伙伴，与中国进一步深化合作将直接带动相关区域国家的AI技术迭代进程并拓展产品应用市场空间。对比之下，美国本土供应链短板较为明显，并且在财政赤字与公共债务持续增长背景下面临较强的财政约束，难以保证完成《计划》的目标任务。AI作为前沿科技领域，往往具有研发建设周期长、不确定性高、前期投入大等显著特征；而《大而美法案》（One Big Beautiful Bill Act）在经济层面持续扩大美国联邦政府债务规模，增加美国经济发生重大危机的概率，并引发诸如2025年10月美国政府陷入停摆僵局、核心领域研究人员被大规模解雇、研发经费与科研预算锐减等政治秩序紊乱乃至崩溃的连锁后果。最新研究也表明，美国供应商难以满足AI技术快速迭代对新增产能的需求，其产品与服务成本涨幅还显著高于全球其他主要生产区域。若强行“去中国化”，不仅会错失AI技术突破性创新的关键窗口期，还会在全球AI产业竞争中使美国陷入结构性劣势，并放大美国AI产品供应链本就存在的韧性缺口，进而加剧美国财政体系脆弱性，削弱特朗普2.0政府执行力，最终对《计划》的落地产生不利影响。
四、中国人工智能法治规范体系的完善进路
承接前述分析可见，《计划》落地前景并不乐观，但同时也说明美国正在加速推进AI立法，并以更激进姿态把AI技术发展置于立法优先考量的位置。就我国而言，在AI治理国际标准尚未形成的阶段，有必要把《计划》背后的美国立法考量、规范缺陷与成因作为镜鉴，系统反思我国人工智能治理规范体系在适应性与前瞻性方面的不足。由此，我国方能进一步完善以“发展”与“治理”为支点的AI自主知识体系，提高中国在全球数智技术竞争中的战略主动性，并为构建引领全球的AI治理规范体系提出更具针对性的因应路径。
(一)中国AI治理面临的风险和隐忧
当前，随着“东升西降”“中治西乱”的趋势不断显化，国际社会尤其是广大发展中国家普遍期待中国在AI全球治理规范建设中发挥更大作用。习近平同志多次强调要建构中国自主法学知识体系，必须扎根独树一帜、守正创新。法学界也积极回应党中央指示，提出打造一系列具有时代性、原创性与标识性的概念、命题与理论，力求尽早构建更完善的中国式人工智能法学知识体系。在此基础上，国内学者已针对AI的法理基础、价值取向与法律风险等议题开展了较多研究。然而，现实中中国AI治理仍存在一些隐忧，亟需予以消解。
从国内层面看，近年来我国围绕以AI为代表的数智技术出台的多项法律规范，呈现出安全与利用之间的价值天平存在偏移。尽管不少学者借助包容审慎治理、敏捷性治理、适应性治理等概念来概括我国制定AI法治规范的基本逻辑，即以包容创新、增进效率为主旨，强调AI法治的“鼓励创新”而非“确保秩序”，但不可回避的是，当前我国的立法实践仍更多把AI技术定位为需要被约束或被规范的对象。在现行人工智能法治规范中，强调严格法律责任的义务性规范与禁止性规范占据较大比重。从算法治理等指导意见中“安全”一词的出现频率也侧面印证：立法者对安全的考量明显高于创新激励。然则，AI法治的关键在于通过法治持续释放AI创新的内生动力与营造良好的外部环境，从而实现高质量发展。正如习近平同志在中共中央政治局第二十次集体学习时强调的“我国在基础理论、关键核心技术等方面还存在短板和弱项。要正视差距、加倍努力，全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用，完善人工智能监管体制机制，牢牢掌握人工智能发展和治理主动权”。在中国国防安全、国家核心利益以及敏感领域可能受到外部控制的前提下，我国AI法治更需要的是相对宽松而非过度约束的监管环境。因此，我国在制定AI治理规范时，应当既加强顶层设计，也要综合权衡“发展”与“治理”两大支点，避免AI法治在保护安全时反过来抑制AI市场竞争力与创新能力，从而引发国家安全风险或新的社会性风险。
从国际层面看，中国早在2021年就开始推进AI全球治理规范的相关制定工作。中国率先在联合国场合发布《中国关于规范人工智能军事应用的立场文件》，呼吁各国加强对AI军事应用的规范，预防并管控可能带来的风险。随后，中国又陆续发布《中国关于加强人工智能伦理治理的立场文件》《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》《新一代人工智能发展规划》等文件，充分表明中国在AI领域的倡导与呼吁对国际规范形成具有积极引领作用。但截至目前，中国尚未率先推动类似《欧盟人工智能公约》（EU AI Pact）这类具有国际规范属性的法律文本。对此，或可认为这一现象既与传统“中庸”思维相关，也与当下中国仍处在民族伟大复兴的历史进程背景下有关：尽管国人对法治的自信不断增强，但在外部学理与法治中心主义思潮影响下，国内在AI国际规范建设过程中容易过度追求立法“卓越”或法律文本“完整性”，或者担心推出具有国际规范性质的法律文本会带来涉外法治风险与国际质疑。然则，在涉及全球性事务的治理规范建设与治理体系变革过程中采取过度谨慎的中庸立场并非最佳选择。在百年未有之大变局的关键节点上，我国既要持续审视国内AI治理规范体系中的不足与风险，也要敢于迈出更积极的步伐，以更主动的立场审视并推进AI国际治理规范建设。
（二）统筹人工智能开发利用与国家安全治理
针对中国AI治理存在的上述风险隐忧，以及美国《计划》所呈现出的AI治理新动向，中国有必要在制定AI法治规范时同时统筹国内国际两个大局，坚持以人类为中心、以创新为优先、以化解防范重大风险为核心，并以形成具备广泛共识的全球治理框架与标准规范为目标，确立相应的建构理念。
首先，以人类为中心的原则在于明确“人”在AI应用中的主体性价值。主体相对于客体而言：主体是在实践中发挥能动作用、以人的尺度为参照的理性行动者；客体则是在实践活动中被主体所指向与塑造的受动对象。尽管有学者提出未来可能进入AGI时代，AGI会在智慧层级与任务执行能力上全面超越自然人智能实体，从而让人的主体性被AI等机器替代，但在当前技术范式下，AI系统仍属于人类通过数据、算法与算力所塑造的产物，其运行机制深度依赖人类所设置的技术架构与规则体系。脱离数据标注、算法编程以及算力供给支撑，AI将难以维持功能。因此，虽然数智技术的高速发展可能伴随多重危机与全新挑战，但在相当长时间内，AI等数智技术尚不具备成为主体的条件。然而，数智技术在快速演进中所产生的技术理性与工具理性，可能在短期内遮蔽人类对自身清晰自我认知，压制主体价值与社会共同价值，进而造成价值异化，让人在人机互动中逐步出现“自主让渡”主体性地位的倾向。例如，技术自主性增强、大量深度伪造信息与谣言生成、自主知识“编造”、大模型对用户“谄媚”讨好等AI异化行为，已经在现实层面抑制了人的主体性思维活动，使人机边界日趋模糊，甚至导致情感层面的操控更易发生，个别人类被机器诱导实施极端行为等恶性事件也成为有力佐证。对于AI价值异化现象，需要在顶层设计层面进一步完善：一方面，应加强数字人权等新兴权利的法治供给，通过立法形式与制度安排来固化以人类为中心的核心价值判断标准。重视数字人权等新兴权利，是维护人的主体性的制度基础；AI催生的一系列新兴权利保护诉求也亟需通过明确的治理规范予以回应与边界界定。另一方面，规范建构时应以AI设计开发过程为重点，对模型伦理、算法设计与数据抓取方式等进行审查，并在模型训练、研发与运行、内容生成等各阶段建立重大风险防范体系，确保AI从设计—开发—应用全流程符合社会主义核心价值观，以保障中国式现代化强国建设的稳步推进。
其次，以创新为优先、以化解防范重大风险为核心，构成法治保障促进人工智能发展的两条关键进路。正如习近平总书记所言，“惟创新者进，惟创新者强，惟创新者胜”。从国内看，创新发展是中国式现代化的核心叙事，而以美国为代表的部分发达国家对中国实施科技封锁也从侧面证明：要建设社会主义现代化强国，关键在于国家治理体系能否持续改革创新并适应数智时代的发展要求。从区域视角看，中国所处的东亚文化土壤深厚，具有以集体主义与建设和谐社会为核心的价值背景，更倾向于优先考虑集体利益以及技术创新对整体社会福祉的增益作用。从国际层面看，世界发展的基本矛盾依然围绕如何发展生产力，而新质生产力的发展离不开AI创新。因此，将创新设为中国AI治理规范的价值优先，具有必然性。尽管创新优先与化解重大风险在目标层面都指向保障数智技术创新的最终实现，但创新本身具有内生风险属性，会给国家治理带来不确定性挑战。法律面临的难点，恰恰在于如何在相互冲突、交织的利益保护之间实现平衡。在此基础上，立足以人类为中心，中国可通过探索示范性立法、推行以人民满意为导向的严而有度执法方式，并对重大风险开展预防性刑事治理等路径统筹人工智能开发利用与国家安全治理。
其一，AI法治规范建构应聚焦人工智能基础运作的关键要素，探索示范性立法模式。目前我国AI发展已进入模式调整、速度转换与质量提升的阶段。新质生产力将推动生产关系发生变革，而原有治理规范受成文法天然缺陷影响，难以及时对接市场导向、技术创新与国家需求等快速变化。在这种时点上，示范性立法具有两方面优势：第一，可把AI治理实践中形成的共性原则提炼出来，增强规范治理的可预见性，减少重复立法带来的资源浪费或央地立法冲突风险，形成相对稳定、可预期的市场环境，从而提升企业创新信心，并为各层级面对技术变革提供制度自信与治理提升的底气；第二，示范性立法框架能够更灵活地应对技术迭代带来的动态需求，使治理规范与技术发展尽可能保持适配性，为最终以高质量立法筑牢人工智能领域法治根基奠定基础。鉴于我国示范性立法技术仍需完善，在正式推行示范性立法之前应健全立法动态评估机制：对AI等数智技术发展应定期分析技术演进趋势与产业发展实际，并通过系统性的规范评估及时开展“立改废释”等全周期治理规范优化，推动治理规范更好适配新质生产力发展需求。
其二，以人民满意为导向的严而有度执法方式，强调把握分寸与规则尺度，采取更为温和、灵活且具有弹性的治理方式，力求实现政治效果、法律效果与社会效果的统一。依据马克思主义基本原理，在认识与改造世界的过程中，人类往往需要在实践发展中反复检验与“试错”，从而逐步达成某一预期目标。同理，当民商事主体攻关高端芯片、核心算法等对外依存度较高的关键领域时，容易出现制度疏漏与操作失范等问题。此时司法机关在执法执纪时不应仅以问责为单一目标，而应更关注制度完善本身。毕竟技术创新与制度调适并非简单的线性关系，对于任何党政机关或个人来说，“履责失败”都具有一定概率性。只要不涉及刑事犯罪，就应在前置规范框架下适度采用行政法等相对柔性的治理手段，如责令整改、合规指导与行政约谈，引导企业形成“规则遵循—技术升级—行业自律”的三维治理体系，从而以规范赋能企业的新质生产力发展，并最终在风险防控与产业培育之间实现动态平衡。
其三，借助类型化思维识别人工智能重大风险的主要类型，并开展预防性刑事治理，通过前置保护关键法益来应对复杂风险格局。AI快速迭代带来的风险形态日益多元：从技术伦理失范到社会治理挑战，各类风险层出不穷，风险类型之广、影响维度之深已难以穷举。因而需要一定的类型化范畴，以帮助更准确地把握现实中可能发生的AI重大风险。