谷歌前CEO与斯坦福学者：AI是“帝国技术”，中美竞争或重演帝国兴衰逻辑

事件概述

2026年10月20日，著名历史学家、斯坦福大学胡佛研究所高级研究员尼尔·弗格森（Niall Ferguson），牛津大学互联网研究所博士候选人丽莎·克拉森（Lisa Klaassen），以及谷歌前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）在《外交事务》发表长文。文章从历史视角审视中美人工智能竞争，提出AI已成为一种新型“帝国技术”，中美两国正在以不同方式构建具有全球影响力的AI体系，其优势与弱点几乎互为镜像。

核心信息

1. AI的“帝国属性”与稀缺性回归

• 资源依赖：与前软件时代不同，AI发展遵循规模定律，高度依赖能源、关键矿产、先进芯片和海量资本。这种对稀缺资源的依赖使AI生产成为地缘政治问题。
• 中心-边缘结构：AI控制权集中在少数中美企业手中，其他国家形成技术依赖。原材料（如刚果矿产）和低薪数据标注劳工（如肯尼亚、菲律宾）来自边缘地区，而高附加值服务由中心提供，形成类似“种植园经济”的结构。
• 控制网络：AI构成了比传统帝国更密集的控制网络，中心可随时通过芯片、矿产和模型接口开启或关闭关键环节。

2. 中美优势的镜像对比

• 美国模式：依靠私人资本、前沿实验室和资本市场主导。拥有最先进的半导体技术和AI模型，但受制于电网老化、能源短缺及矿产匮乏。监管相对宽松，但通过出口管制和外交手段限制技术流向。
• 中国模式：由国家有意识推动，动员部委、地方政府和国有银行。拥有充裕电力、强大制造业体系和低成本基础设施，但面临尖端芯片技术的瓶颈。通过开放权重模型和低价硬件吸引全球采用，确立技术标准。

3. “大国三难困境”与财政压力

• 不可兼得的目标：文章提出“大国三难困境”，即一国难以同时实现技术领先、维持全球战略义务和提供慷慨社会福利这三项目标中的两项。
• 财政制约：AI竞赛需要巨额投资，这与国防开支、社会福利和债务负担相互挤压。以美国为例，2024年利息支出约8810亿美元，已超过国防预算（约8740亿美元）。历史表明，大英帝国因二战后债务与福利压力收缩，清帝国因制度失灵衰落，技术突破也可能加速帝国衰败。
• 胜负关键：决定性的问题并非谁能率先实现通用人工智能（AGI），而是谁有财力支撑这场长期的资本密集型竞赛。

4. 潜在风险与缓和出路

• 冲突风险：台湾地区的台积电（TSMC）仍不可替代，中美冲突窗口未关闭。AI军备竞赛可能引发新的地缘政治紧张。
• 军控建议：文章建议通过限制网络攻击、生物设计等超限模型的使用，并设定发布门槛来缓和局势，但指出监督执行存在困难。

值得关注

• 技术霸权叙事：中美均试图将自身的技术主导地位包装为合法权威。美国强调“可信生态系统”与自由民主价值，中国则通过低成本、开放性技术输出推广其标准。
• 全球选边站队：各国政府面临选择使用谁的芯片、依赖谁的云服务。中国凭借低成本组件可能赢得更多经济体支持，而美国依靠高端封闭技术仅能吸引特定盟友。