从G20看中美AI谈判：破局需要以退为进｜地缘科技「平」论 x 黄平

8月31日至9月2日，美国北卡罗来纳州连续举行了两场G20会议。

先是财长和央行行长第二次会议。会议承认，人工智能、算力和数字基础设施投资能够提高生产率，也强调应对金融风险和利用AI增强网络韧性的必要性；但会议最终未能达成联合声明，改由轮值主席国美国发表“主席声明”，原因并不在AI，而在全球失衡、所谓“非市场政策”、贸易顺差和主权债务等议题上存在分歧。美国财政部发布的文本特别注明，中国反对其中第4、10、11和13段，这四段主要关注能源、粮食、化肥及关键矿产等供应链，同时涉及消除“非市场政策和做法”以及主权债务重组等内容，而涉及AI投资、创新和风险管理的条款并不在这四段范围内。

紧接着召开的G20创新部长会议，则出现了一个更值得重视的结果：与会各方就一份覆盖创新政策、公共服务、技术人才、AI知识产权、技术标准和产业链投资六大领域的声明达成共识，并通过美国主导提出的“卡罗莱纳原则”。声明主张增加基础研究投入、加快技术商业化、优先使用现有行业规则处理AI风险，并尊重各国自主制定治理政策的权利。白宫把这称为一次“历史性的团结”。

这两场会议放在一起，传递出一个并不符合国内很多人直觉的信号：

特朗普治下的美国并没有想象中那么众叛亲离，中国同世界其他国家的共识，也没有想象中那么牢固。

世界各国确实担忧美国技术垄断，也希望争取自己的AI主权；但它们同样担心中国强大的技术扩散能力、产业规模和全链条供给能力。它们不愿意被美国捆绑，也不愿意被中国替代。如果必须在两套体系中作出选择，多数国家目前仍更可能靠向美国。

在未来四个月，中美之间排定了密集的谈判日程。9月中旬，两国将举行首次AI安全高层会谈；9月24日，两国元首拟在华盛顿会晤；11月18日至19日，APEC领导人会议在深圳举行；12月14日至15日，G20峰会在迈阿密收官。AI将是贯穿始终的主线。

中国面对的困难是真实的，但希望同样存在。破局的关键，可能不是继续寻找一个“反美联盟”，而是正视中美之间真实存在的共同利益；不是要求世界在中美之间选中国，而是通过有限退让、功能分工和利益共享，让中国AI进入更多国家的产业体系。

01 G20照出真实格局：美国与世界没那么远，中国与世界也没那么近 

1. 美国与其他国家的差异，主要是“管多少”，而不是“发展不发展”

美国在此次G20创新部长会议上的主张非常鲜明：减少监管障碍，扩大基础研究和私人投资，加快AI从实验室进入市场，尽量使用既有的行业规则管理AI，仅针对传统监管无法覆盖的新风险制定专门规则。

其他国家对此并不完全认同。欧盟委员会执行副主席维尔库宁强调，欧洲仍将执行《人工智能法案》，确保AI安全、透明并符合欧洲法律。英国央行行长、金融稳定理事会主席安德鲁·贝利则发出全球金融体系最新风险警告：高速迭代的前沿人工智能模型正在根本性重塑网络安全风险格局，已成为威胁全球金融稳定的核心变量，亟需各国统一监管、落地可控部署标准。印度则在支持创新的同时，强调本土模型、印度特定基准和主权能力建设。

但这些分歧主要是程度之争，而不是方向之争。

美国、欧盟、英国、印度和其他G20成员都承认，AI是提高生产率和推动经济增长的通用技术，都支持增加基础设施投资、扩大公共服务应用、培养技术人才、建立国际标准和处理真实风险。它们争论的是监管应当早一点还是晚一点、严一点还是松一点，而不是要不要发展和普及AI。

换句话说，美国没有让所有国家接受美国模式，但它成功地让“创新、增长、私人投资、产业应用”成为了会议的主框架。美国与其他国家的距离，没有想象中那么远。

2. 中国与其他国家存在共识，但这种共识并不等于支持中国方案

中国与世界各国同样存在不少共识。

G20创新部长声明强调，各国应维护新兴技术治理中的国家主权，推动AI在医疗、教育、交通、公共管理等领域应用，并通过开放、公平、透明的标准促进竞争。这些内容与中国一直倡导的发展优先、以人为本、普惠共享和尊重各国自主选择的立场并不冲突。

但问题在于，理念上的赞同并不自动转化为产业选择。

很多国家赞成中国提出的AI普惠，也愿意使用中国开源模型，却未必愿意把本国算力、数据、云平台和关键应用全部建立在中国技术底座上。它们赞成开放，不等于接受中国主导；支持多边治理，也不等于愿意成为中国AI体系的一部分。

此次G20创新部长会达成共识，说明中国可以同美国及其他国家在AI治理问题上找到共同语言；但财长会议围绕全球失衡、所谓“非市场政策”和“持续贸易顺差”的分歧，则揭示了另一层现实：当AI技术与中国完整的制造业、供应链和出口能力结合后，其他国家担心的不只是安全风险，还有本国产业能否继续存在的问题。美国财政部的主席声明得到除中国外其他与会成员支持，正说明这种经济焦虑具有相当广泛的基础。

因此，中国与其他国家的共识是真实的，但这种共识的边界也很清楚：它们欢迎中国提供更便宜、更开放的技术，却不愿意中国从模型、算力、设备到终端应用全部进入，并最终取代本国产业。

3. G20真正揭示的，是AI共识与产业冲突同时存在

两场G20会议看似给出了相反答案。

在AI治理上，中美和其他国家能够达成共识；在贸易、产业和全球失衡问题上，中国却显得相对孤立。

其实两者并不矛盾。

世界各国都希望AI继续发展，都希望分享到生产率提升和产业升级的红利，也都希望防止网络攻击、金融风险和技术滥用。这是功能性共识。但当问题转向谁来提供芯片、模型和云服务，谁获得市场、数据和利润，谁的企业会被淘汰时，共识立即变成分配性冲突。

中美及世界各国对“把蛋糕做大”存在共识，但对蛋糕由谁来做、如何分、谁制定规则存在根本分歧。

这正是中美AI谈判的困局，也是可能的突破口。功能性共识可以先谈，分配性矛盾则需要通过分工、互惠和渐进妥协来处理。

02 谁都不想选边，但被迫选择时多数仍会靠向美国  

1. 第三国追求的不是完全自主，而是“可管理的依赖”

在AI时代，真正具备全栈能力的国家只有中国和美国。

对于第三国而言，所谓“可管理的依赖”，就是不追求从芯片到应用全部自主，而是避免被单一国家、单一供应商或单一技术路线彻底锁定。

澳大利亚讨论的不是脱离美国自建全部AI产业，而是通过技术协议获得稳定的前沿AI访问权，把依赖变成可以通过制度管理的依赖。巴西则尝试同时使用中美两套技术，通过多元供应维持数字主权，而不是在两者之间作出排他选择。印度既强调主权AI和本土模型，又把美国企业和技术作为重要合作资源。

这些国家不想选中国，也不想选美国；它们真正想选的是自己。

但技术主权不是一句政治口号。没有芯片、云计算、资本、模型和人才，再强烈的自主意愿也只能变成“依赖管理”。因此，当自主路线无法成立、又必须选择一个主要技术体系时，多数国家目前仍然更可能倾向美国。

2. 它们担心的不只是意识形态，更是中国规模

过去我们经常把其他国家对中国的疑虑解释为意识形态偏见或美国政治压力。这些因素当然存在，但并不是全部。

很多国家对中国更深层的焦虑，是经济和产业层面的“规模恐惧”。

中国AI出海从来不只是输出一个模型。它背后可能同时带着服务器、通信设备、电力解决方案、云平台、智能终端和完整供应链。中国企业拥有极强的成本控制、工程交付和规模复制能力。一旦进入某个市场，很可能不只是提供一种技术，而是重塑整个产业链。

这对缺少产业能力的国家是一种吸引力，对正在努力培育本土产业的国家则可能是一种威胁。它们担心的不是中国技术不能用，而是中国技术太好用、太便宜、扩张太快，最终使本土企业失去成长机会。

此次G20财长会围绕所谓“产能过剩”“非市场政策”和持续贸易顺差出现明显分歧，正是这种规模焦虑的集中体现。美国试图把中国出口能力定义为全球失衡问题，而除中国外的其他与会成员接受了相关表述。

这里还需要澄清一点：并不是美国的规模更小。美国在芯片、云平台、基础模型、资本和全球标准上的控制力同样巨大。区别在于，两种规模的表现方式不同。

美国主要通过芯片、云、软件、金融和标准控制高附加值环节，很多伙伴仍然可以期待保留本地基础设施、行业应用和服务市场；中国则可能同时提供设备、模型、工程建设和终端产品，更直接地与当地制造业和数字产业竞争。这种感知未必完全客观，却实实在在地影响着各国的选择。

3. 中国最关键的突破口，可能恰恰是美国

由此可以得出一个反常识的判断：中国AI全球化最重要的抓手，未必是美国的敌人，反而可能是美国本身。

原因并不复杂。

第一，只有美国和中国具有全栈AI能力，也只有中美真正有能力就全球AI产业分工和治理规则进行交易。其他国家可以选择、平衡和对冲，却很难单独塑造全球规则。

第二，中美之间虽然竞争激烈，却有大量能够计算的共同利益。美国企业需要中国市场、制造能力、应用场景和工程人才；中国企业需要美国芯片、资本、开发者生态、国际渠道和规则影响力。双方越是互相依赖，谈判的空间反而越明确。

第三，同美国发生贸易或政治摩擦的国家，并不会自动成为中国的技术伙伴。加拿大就是典型例子。加拿大不断强调AI主权和降低对美依赖，但其政府、医疗、金融和关键基础设施仍高度依赖微软、亚马逊和谷歌等美国企业的云和AI系统。与特朗普存在矛盾，不等于加拿大愿意把AI底座转向中国。

因此，中国不能简单套用“敌人的敌人就是朋友”的逻辑。对中国AI而言，真正决定全球化空间的，不是谁暂时同美国关系不好，而是谁愿意让中国技术进入本国产业生态。

而美国恰恰拥有影响这些国家选择的最大能力。中美如果能够建立最低限度的AI共存框架，中国AI在全球市场面临的政治阻力就可能明显下降；中美如果走向彻底脱钩，美国则有能力把越来越多国家组织进排斥中国的技术体系。

这就是为什么，中美AI谈判可能比中国同任何第三方的谈判都更重要。

03 破局之道：以退为进，以分工换取全球入场券 

1. 中美的功能性共识，事实上大于想象

中美在AI领域的利益冲突很大，但放在全球尺度上，双方的共同利益也比想象中更多。

第一个共识，是让AI继续发展并扩大应用。中美都把AI视为通用技术和未来增长的核心引擎，都需要更多算力、能源、应用场景和用户来做大全球市场。

第二个共识，是防止AI风险失控。无论中美竞争多么激烈，双方都不希望AI被用于大规模网络攻击、生物安全威胁、核指挥误判和关键基础设施破坏。

第三个共识，是避免AI泡沫和基础设施失序同时冲击全球经济。中美都需要AI投资持续，但也都无法承受泡沫突然破裂。

因此，中美真正的分歧不是“要不要发展AI”，而是由谁主导、谁获得市场、谁制定标准。这是分配问题，而不是目标问题。

2. 美国不会接受平起平坐，但可能接受功能性分工

必须清醒承认：至少在当前阶段，美国不会接受中国在最前沿AI技术上与其完全平起平坐。

让美国主动放弃技术领先、解除所有芯片限制或接受中国全面替代美国生态，不现实，也不应成为现阶段谈判目标。

但美国不能接受技术平权，不等于不能接受产业分工。

现阶段可能形成的，不应是一种固定的等级关系，而应是一种阶段性、非排他、可以动态升级的功能分工：美国继续发挥前沿研究、顶级芯片、云计算和全球资本优势；中国发挥开源模型、低成本推理、工业应用、智能终端和工程化部署优势；第三方国家则保留本地数据、本地语言、行业应用、运营和治理能力。

这样的分工不是让中国永远停留在低端，也不是要求中国放弃技术自主，而是把正面对撞暂时转化为市场互补。中国继续追赶核心技术，但在全球市场上不追求把所有环节全部收入囊中。

这既能缓解美国对被替代的焦虑，也能缓解第三方国家对中国规模的恐惧。

3. “以退为进”：退的不是技术，而是“通吃”冲动

所谓以退为进，绝不是放弃自主研发，也不是接受美国永久主导，更不是用核心利益换取短期市场准入。

真正需要退的，是两个层面的控制冲动。

第一，在商业上，不再把“全产业链出海”等同于“所有环节都由中国企业完成”。中国企业可以提供模型、设备和工程能力，但应当把数据、应用开发、运营、就业和部分利润留给当地合作伙伴。让合作国家从中国AI发展中获得企业、税收和人才，而不只是获得更便宜的产品。

第二，在规则上，愿意接受双方共同认可的风险评测、知识产权保护、模型溯源、数据安全和第三方审计机制，以透明度换取市场信任，以可验证承诺换取美国减少泛化制裁和长臂管辖。

中国要退让的，是对全球产业链“全部由我完成”的想象；要争取的，则是全球市场准入、标准制定席位和长期产业存在。

退一步，不是为了后退，而是为了让中国AI真正进入世界。

04 结语  

最近两场G20会议给中国上了一堂非常现实的课。

美国没有想象中那么孤立。即便在特朗普政府领导下，它仍然能够凭借芯片、资本、云平台、盟友体系和规则制定能力，把自己的AI政策主张转化为广泛的国际共识。

中国也没有想象中那么容易被世界拥抱。开源、低价和完整供应链具有很强吸引力，但中国的产业规模同样会让其他国家担心：接受中国技术之后，本国企业还剩下多少成长空间？

因此，中国AI全球化的最大障碍，可能不是技术不够强，而是技术、产业和供应链同时太强，强到让潜在合作伙伴担心自己最终只会成为市场。

这也是中美AI谈判的真正价值所在。

中美之间竞争最激烈，却也最有能力达成可以影响全球的安排。双方都希望AI市场继续扩大，都需要控制重大安全风险，都需要稳定的标准和产业预期。真正难谈的，是市场、利益和主导权如何分配。

中国的破局之道，不是等待更多国家站到中国一边，也不是追求在每一个海外市场复制一套完整中国体系，而是以有限退让换取更广泛参与，以功能分工降低外部恐惧，以利益共享换取长期存在。

真正的“进”，不是把美国挤出全球AI体系，而是让中国成为任何全球AI体系都绕不开的一部分。

本文作者

黄平：香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授、助理院长，前海国际事务研究院副院长。

Kimi K3：月之暗面公司开发的新一代旗舰生成式大模型。

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