2026年5月5日，《纽约时报》捅出了一条让整个硅谷坐不住的消息。
特朗普政府正在讨论一项具有里程碑意义的行政命令。要求科技巨头在公开发布最强AI模型之前，必须先提交政府进行强制性审核。为此，白宫正在酝酿成立一个“AI工作组”，由政府和科技公司的高层共同参与，制定新模型的正式审查流程。白宫官员已在上周向Anthropic、谷歌和OpenAI的企业高层透露了相关计划。
在过去，特朗普对AI的态度堪称“完全放养”。砍掉拜登时代的安全审查规则，把AI产业描述为“刚出生的漂亮婴儿”，扬言不让愚蠢的政治规则干涉技术发展。而如今这位曾经高喊“别碰我AI”的总统，正在认真考虑给这项技术装上政府刹车。
当美国还在犹豫要不要立法审查时，中国对AI大模型的审核机制早已跑完了从备案、安全审查到内容标识的全流程闭环。这令整个事件持续发酵成一个更深刻的追问：到底是谁，在怎样监管AI？
01 失控的恐惧，大于失控的魅力
特朗普政府此次转向的动机相当直白——恐惧。
Mythos模型的安全漏洞识别能力让华盛顿倒吸一口凉气。如果某个国家利用这类AI对美国发动毁灭性网络攻击，而政府对此完全没有审查权限，政治后果将是灾难性的。官员们透露，部分人正推动建立审查制度，让政府获得优先获取和测试新AI模型的权利。
美国白宫经济顾问委员会的一份报告中有一句关键表述——美国在AI领域需要的是“不容置疑、不可挑战的主导地位”。而眼下，美国顶尖模型与中国顶尖模型的性能差距已经缩小到了2.7%，过去两年中美两国模型已经完成了多次交替领跑。
当技术代差从绝对领先收窄到几乎抹平，华盛顿的焦虑便从“如何加速”转移到了“如何卡死”——既要卡对手，也要卡自己人。
02 当“放任派”开始考虑刹车，内部阻力就成了最大的暗礁
特朗普想在模型发布前装一道政府审查的闸门，但他忘了一件事：硅谷从来不是听话的主体。
就在Anthropic拒绝向军方开放Claude模型用于全自主武器和大规模监控之后，五角大楼把目标转向了谷歌和OpenAI。结果，谷歌内部直接炸了锅。超过700名员工联名致信CEO皮查伊，要求公司拒绝承接涉密军事业务，其中约五分之二来自AI研究部门，DeepMind研究人员更成了组织核心。
与此同时，AI产业内部另一股力量正在用更有力的手段推进议程，计划投入数亿美元阻止监管成形。
表面上这是科技公司与政府的博弈，实质上暴露了美国AI治理的深层分裂。政府要的是国家安全和战略控制，企业要的是商业自由和全球市场，研究员要的是技术伦理——三方诉求根本不在一条轨道上，任何一点碰撞都可能演变成长时间的制度消耗。
中国不存在这种内耗。中国的备案制已经运转了两年，1至2月间新增备案48款模型，逐步形成了将安全审核前置的稳定机制。在模型提交上线前完成安全评估和备案登记，早已不是一件需要“讨论”的选项，而是所有企业默认的起跑线。
03 两条截然不同的路线
如果把中美AI治理放在一起比较，能清晰地看出两者的本质差异。
美国对AI的监管建立在一个根本矛盾之上——它试图同时实现三个互相冲突的目标：维持全球技术霸主地位、确保国家安全、保护企业商业利益，而这三件事经常互相打架。当一个Mythos级别的模型出现，政府的第一反应是审查，硅谷的第一反应是抗议，国会的长期反应则是通过一系列的拨款法案和出口管制来对外施压。
中国的逻辑简单明确——AI大模型从一开始就被要求完成严格的备案，并接受全生命周期的内容安全监督。企业需要提供完整的数据来源说明、安全评估报告、生成内容标识方案，通过审核后才能上线。从模型训练语料安全、算法备案到上线后的数据投毒防范，审查不是一次性事件，而是全流程贯穿。
布鲁金斯学会最新的分析文章一针见血：中美AI竞争的根本分歧在于，美国仍在以算力和前沿模型为核心构建优势，而中国走的是把AI同时嵌入制造、医疗、教育、政府服务等多个实体经济场景的路径。美国发起的芯片封锁不但没能阻止中国，反而催生了一种独特的效率驱动路径——DeepSeek、月之暗面等企业在算力有限的前提下，通过MoE架构、量化技术、稀疏注意力等创新，用更少的算力获得了更高的模型效率。
最终形成了两个模式：美国靠技术输出控制全球，中国靠应用落地深耕国内。这种结构差异意味着，两国在AI政策的长期博弈注定要比拼的不只是谁更快，更是谁的政策工具能解决实际治理难题。
04 “技术主权”与“规则主权”的竞争
斯坦福大学《2026年AI指数报告》揭示了一个不太明显的趋势：全球已有44个国家拥有国家支持的超级计算集群，自主AI能力被视为越来越重要的“主权”概念。
在这股浪潮中，美国对AI的政策工具已明显超越传统的商业和科技竞争范畴。近期美方讨论在涉外事务拨款条款中纳入涉华AI评估规定，要求就中国AI“无需人工干预即可自主迭代优化的进展”提交详细报告。
未来极有可能出现两个独立的技术生态和规则体系并行的格局。所谓的长臂管辖与双向锁定。当美国尝试建立AI模型出海前的“政府预审查”机制，并以此为基准拉拢盟友构建西方AI主权联盟时，AI治理本身便成为全球意识形态竞争的一部分。
但真正的难题在于，这场赛跑注定是不对称的。在过去十年间，中国已将AI深度嵌入到制造、电力、安防、教育和政务等实体经济底座中，这是一张用大规模基础设施工程补贴出来的巨型场景网络——美国单纯靠提升算力和出口管制构成的防线，在这张应用场景的大网面前，长不出同级别的产业反馈。不是规则更严的一方注定领先，而是谁能把治理做成产业落地的“底座”。
从源头看，美国的监管转向具有一定的防御性色彩。既要防止技术被对手滥用，又需要确保自身供应链的主导地位。而中国的治理路径内嵌了明确的经济与产业发展目标。前者试图把技术锁在围墙里，后者则选择在可控边界内加速应用扩散。
这或许才是理解眼下这条AI监管分水岭最合适的维度。当特朗普开始学着给AI装刹车，中国的备案制已经跑完了第一个政策闭环。但这远不是终点，在AI这个永不停机的超级工厂里，谁能把治理能力做成产业加速器而非减速带，谁才握有下一个十年真正的话语权。
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