布鲁金斯学会：中等强国AI破局之道——从“模块化主权”到公共采购杠杆

事件概述

随着人工智能演变为经济与地缘政治基础设施，中等强国（如欧洲、日本、韩国）正面临一种新型风险：虽然形式上的国家主权完好，但对运行其工业、国防及医疗系统的AI实际控制力正在悄然流失。基于布鲁金斯学会的研究，中等强国无法在资金规模上匹敌美国与中国，因此必须寻求避免从“依赖”滑向“从属”的务实路径。

核心信息

1. 风险本质：控制权流失优于技术依赖

• 现实案例：2026年6月，因美国出口管制指令要求Anthropic阻止非美籍公民访问特定模型，Anthropic被迫暂停全球服务，暴露了访问权受限的风险。此外，美国商务部的“外国直接产品规则”可覆盖境外使用美国技术制造的半导体设备。
• 投入差距：2025年美国私人AI投资达2860亿美元，是中国公开报告数据（124亿美元）的23倍以上；亚马逊、Alphabet等巨头2026年资本支出预计超7000亿美元，多数投向AI基础设施。
• 分界线：依赖与从属的区别在于是否留有替代方案，而非单纯的自主率指标。

2. 战略路径：“模块化主权”

• 不可行性：全栈AI主权在结构上不可行，因为AI产业链（矿产、算力、模型等）存在高度集中的跨国瓶颈。
• 定义：在具有战略意义的层级（如算力、数据、模型）保留能动性、选择权与议价能力，在其他层级管理相互依赖。
• 应对排他性框架：针对美国主导的“硅基和平”（Pax Silica）倡议及其潜在的排他性条款，中等强国需在加入框架的同时，建立独立的集体能力，避免被锁定为单一阵营的附庸。

3. 差异化赛道：物理与工业AI

• 切入点：通用平台赛道已被锁定，中等强国应聚焦医院、电网、港口、国防等对运营数据专有性、可靠性及法律管辖权敏感的领域。
• 竞争优势：在这些领域，监管者与安全部门更看重系统可控性与责任主体，而非单纯模型质量。
• 案例参考：
  • 日本Noetra计划：联合三菱日联银行、索尼等企业开发面向制造与物流的多模态基础模型。虽仍依赖英伟达GPU，但通过汇聚工厂车间的独特运营数据换取了杠杆作用。
  • 韩国进展：2025年上半年有4款韩国模型进入Epoch AI值得关注名单，显示其在公共支持与联盟竞争下的进展。

4. 政策杠杆：公共采购作为产业政策

• 市场规模：欧盟每年公共采购约2万亿欧元（占GDP 13.6%），远超直接补贴或超级工厂招标资金。
• 机制优势：政府有约束力的采购承诺可为企业提供融资依据、积累专有数据，且无需经历复杂的举债或新自有资源立法程序。
• 实施策略：将安全、可控性、互惠准入等非价格标准写入采购条件。参考空客模式，需建立拥有资产负债表和交付责任的实体，而非仅停留在Gaia-X式的标准协会层面。

值得关注

• 时间窗口紧迫：Noetra全模态模型预计2028年推出，欧盟超级工厂预计2028年中运行。一旦AI平台嵌入物理世界，切换成本将迅速攀升，中等强国需立即启动具体项目，而非停留于宣言。
• 对中国出海的启示：当以安全和管辖权为门槛的采购规则成型，中国AI产品出海将面临以“法律责任主体”为核心的准入壁垒，需提前在合规设计与产品形态上进行布局。
• 核心结论：中等强国的破局关键在于超越公告思维，整合分散资产，形成具备明确产品、资金保障、交付责任及绑定采购承诺的联合体。