兰德指向：中美AI竞合“可控对抗”
近日，兰德智库发布《未来中美AI安全与保障合作的应急框架》（Contingency Frameworks for Future U.S.-China Cooperation on AI Assurance and Security）报告。该报告从更为务实的立场梳理中美在AI领域的竞争格局，指出当前国际安排的不足，并给出一条在风险治理与战略弹性之间兼顾的合作路径。
中美AI主导地位与竞合基础
报告强调，中美关系堪称决定人工智能未来走向的关键双边变量。两国汇聚了全球绝大多数AI研究力量，集中了近乎全部的高端算力资源，也吸纳了全球大部分AI投资；同时，双方企业推出的基础模型与主流AI系统已深度嵌入全球技术体系，使世界范围内对中美技术的依赖持续加深。
这种“双重主导”一方面赋予中美定义AI安全、可靠性及技术规范的能力，另一方面也意味着两国的政策取舍会直接牵动全球AI发展方向。
与中国强调联结世界、促进人工智能惠及全球的目标不同，美国特朗普政府的AI路线更聚焦于通过单边管制叠加盟友协同，来巩固美国AI技术在全球的领先地位，并推动从芯片到应用的产业链尽可能采用美国技术栈，以服务其价值偏好与战略利益。
在这种态势下，技术审视、出口限制与标准输出逐渐常态化，使得中美AI竞争呈现技术封锁、规则博弈与生态对抗等多重面向。即便竞争强度持续上升，中美在AI领域并未走向彻底“脱钩”——学术层面的交流、商业技术往来以及非官方沟通仍在发生，因而也为后续合作留下了可能空间。
报告提出“尽量保留战略选择权”。在地缘紧张、互信不足的现实条件下，全面且深入的双边AI合作并不具备充分可行性。提前设计合作框架、同时建立应急沟通机制，有助于避免两国在技术竞逐过程中滑向完全对抗，从而减少误判并降低风险外溢。由此形成的“竞争不脱钩、对立不破裂”判断，构成报告对中美AI关系的核心立场。
多边共识与规则短板
目前，中美双方均参与了多项与AI相关的多边政治宣言与决议，这些安排构成了全球AI治理的基础轮廓。然而，现有机制的约束力有限、可操作性不强，难以有效应对技术快速演进带来的新型风险。报告重点梳理了三份关键文件：布莱奇利宣言、由美国主导的联合国AI安全与可持续发展决议草案，以及中国推动的联合国AI能力建设决议。
布莱奇利宣言将焦点放在前沿AI风险上，意在通过风险沟通来增强公众信任；美国主导的决议则强调以安全可靠的AI支撑可持续发展，并对AI可能引发的人权与发展风险进行管控；中国推动的决议更侧重为发展中国家提供资金与技术支持，从而提升全球AI发展的均衡性。
三份文件虽聚焦点各有侧重，但都属于非约束性的政治宣示：共同确认AI发展应尊重人类尊严、促进可持续发展、维护国际和平与安全——这也是中美在AI治理层面的共同底色。
不过，报告也直言多边机制仍存在明显缺口：一方面缺少强制性约束条款，另一方面也缺少针对高速AI研发的限制措施。文件更多是呼吁对话与风险防控，具体落实依赖各国自愿执行。因此，这些国际框架在解决理念认同方面较为有效，却难以对真实的技术安全挑战形成针对性回应。原则性共识与可落地的操作规则之间的断层，进一步凸显中美开展双边沟通协作的必要性。
合作前提：立足现实的八大基本判断
为避免方案停留在理想化设想，报告结合中美战略利益、政治现实与技术生态，提出八项基本判断，作为后续合作框架的起点，以提升现实可行度。
其一，中美以及各国普遍将AI视为获取经济利益的重要工具，技术演进服务于各自的国家战略目标。
其二，全球普遍形成一种共识：AI领先者将获得不对称收益，因此“AI竞赛”的竞争心态广泛存在。
其三，私营部门掌握AI技术主导权，政府难以对研发与部署进行全链条、全环节的严格管控。
其四，各国对AI风险多以被动处置为主，政策更倾向于追求收益最大化，而非在前置阶段就开展系统性风险治理。
其五，中美之间的战略互信基础相对薄弱。美国将中国视作主要竞争对手，而中国则认为美国对自身发展存在遏制意图。
其六，两国国内政治环境都难以支撑签订强约束性的双边条约，合作因此需要从非约束性原则与技术协作层面逐步展开。
其七，中美AI供应链高度交织，全球产业链也难以做到完全脱钩。
其八，两国治理思路存在差异：中国更强调务实发展；美国则更重视市场收益及行业导向监管。
这八项判断把AI治理中的理想主义色彩尽量剥离，使讨论回到大国博弈的真实逻辑。报告指出，若脱离现实利益、政治约束与技术运行规律，合作设计很难落地；只有在承认竞争的同时管控风险、保留沟通，才能搭建稳定且可持续的互动框架。
实施路径：五大行动方向搭建合作框架
在现实限制条件下，报告给出五个递进式行动方向，从风险认知、叙事调整、管控抓手、窄域合作到能力平衡逐步推进。通过这些步骤，信任得以累积，风险得以降低，规则也更可能逐步成形，最终形成一套可逐步推进的应急合作框架。
第一，形成AI风险的国际共同认知。报告认为，只有借助可验证的风险展示，才能推动更实质的管控。具体可包括：建立由多国共同运营的国际AI测试场，在安全环境下开展压力测试、对抗测试以及边界场景验证；通过独立数据形成风险共识；在发生重大AI安全事件后推动联合技术调查，并以事故教训构建全球最低安全标准，覆盖事故上报、安全评估、高危训练约束等关键环节。
第二，转变AI治理的政治叙事。当前中美双方往往从经济等视角看待AI，竞争成为主流叙事。报告建议围绕科技合作与共同发展打造新的叙事框架，开展全球协同观测、系统测试与数据共享，建立AI影响监测网络；同时搭建包容性全球AI联盟，吸纳更多主体参与，推动技术普惠与安全扩散，从而削弱零和对抗的思维惯性。
第三，确立能够落地且有效的治理抓手。现有思路多将芯片与半导体设备作为管控重点，但这类要素流动性强、更新迭代快，难以实现长期稳定的治理。报告提出设立专业化监管机构：参照FDA模式成立AI安全与效能管理局，负责AI系统上市前的安全评估；参照FAA模式设立联邦AI管理局，负责AI运营许可、实时监管、事故上报与风险处置，以实现更精细的安全管理。
第四，在细分领域开展合作。考虑到全面合作尚不具备条件，应从低敏感、共识度较高的方向切入，通过小范围合作逐步累积互信。报告建议优先推进三类合作：在核安全领域承诺不将AI用于核指挥控制，不授权AI发起核打击；在生物安全领域禁止AI用于高危病原体设计，并建立联合防护与预警机制；同时签署中美AI关系基本原则文件，确立战略稳定、危机管控以及避免误判的基本规则，明确不利用AI干扰关键基础设施，并管控自主武器系统的风险等底线。
第五，构建并维护能力平衡。全球AI能力分布不均是阻碍合作的重要因素。报告提出两条路径：其一推动“AI普惠”，由技术强国向发展中国家提供支持，建立全球基本能力基准，共享技术带来的红利；其二维持合理的能力差异，由少数领先国家共同管控核心技术扩散，类似多边出口管制机制，在能力分配与战略稳定之间寻找平衡。
保留选择权才是长期理性选择
人工智能已成为中美关系中权重最高的议题之一，双方的选择都围绕国家利益、国内政治与战略认知展开。就短期而言，中美开展全面AI合作的条件尚不成熟，但这并不意味着应停止沟通与提前规划。
在全球AI技术快速迭代、大国竞争持续深化的背景下，兰德报告提供了新的观察角度：彻底对抗会放大安全风险并冲击全球产业链；而在脱离现实战略利益的情况下盲目合作也并不符合实际。更符合长期逻辑的做法，是在竞争中保留合作通道，在博弈中预留沟通选项。
对全球AI治理而言，中美“斗而不破、竞中求合”不仅关乎两国自身安全，也关系到AI能否朝着更安全、更稳定、更具普惠性的方向发展，从而避免技术竞赛进一步失控并引发系统性危机。
参考