鲍韶山谈数字主权：AI崛起催生‘数字威斯特伐利亚’新秩序

【本文来自【底线思维】公众号】 作者：鲍韶山

就在不久前，美国政府对Anthropic下达了一道命令：暂停向所有外籍人士开放其旗舰模型Fable 5和Mythos 5的访问权限，不管用户是否在美国境内，也不管是否为其雇员，一律不能使用。

Anthropic的回应也很直接——这种按国籍来限制访问的做法在实际操作中根本行不通，硬要执行只会让局面更混乱，因此他们最终决定直接关闭全球对这两个模型的访问。

在公开声明中，Anthropic几乎毫不掩饰其不满。他们指出，这一指令的起因仅是一次非普适性的“越狱”演示，涉及到代码漏洞识别。而这种能力，其他模型早已具备。他们认为，这项指令既缺乏透明度，也缺乏技术合理性，还影响了以亿计的用户。更耐人寻味的是，这件事清晰地暴露了像Anthropic这样深度绑定美国利益的企业，也难以避免被政策拉扯的困境。

主权开放生态这条路，不仅能走，而且活得下去

这其实与中国的整体战略方向是一致的。一方面向技术领先迈进，另一方面通过开源推动全球的互联互通。开源策略不仅打破了封闭生态，还削弱了垄断，使各国能够基于自身的语言、法规、数据治理和实际应用场景进行适配。这种模式不再是少数巨头从全球使用中抽取价值——即“技术封建主义”——而是转向更加分散、多方共同创造价值的格局。

Z.ai发布GLM-5.2并非偶然，而是中国在开源前沿AI之路上的又一重要进展。此前DeepSeek已经推出了多个具有影响力的模型，比如R1推理模型和V3/V4系列，这些模型在宽松许可证下开放模型权重，已经实质性改变全球开发者生态。

DeepSeek的模型展现出极高的效率，例如R1模型以低成本实现了与o1相当的推理能力，迅速攀升至Hugging Face等平台上下载量领先的行列。如今，来自中国的模型在全球开发者的下载量和受欢迎程度上已显著领先。智谱、DeepSeek等实验室在发布新模型后，往往能占据每周下载和互动排行榜的前列，可见其快速迭代和高度适配能力已超越许多闭源对手。

这种开源潮流对美国闭源模型造成了越来越大的财务与竞争压力。考虑到全栈因素（如推理成本更低、能效更好、可在主权基础上定制、不依赖某一供应商），开源方案在实际应用中的性价比已不输，甚至更强。开发者和企业拥有更大的自主空间，既可自由微调、部署于本地或边缘端，也不必担心API调用费用和地缘政治风险。

闭源AI的商业模式正面临空前挑战。过去依靠性能独占、数据优势和高投入支撑的护城河，正在被各种开源方案逐步削弱。社区驱动的快速迭代和开放权重模型不断缩小着能力差距，使得闭源模型的壁垒正在被一点点打破。若无法再保持技术绝对领先，或者缺少政策支撑，支持OpenAI、Anthropic等公司估值的经济租金，将越来越难以维持。

不难看出，2025至2026年上半年，AI几乎成为美国经济增长最亮眼的引擎。AI相关的资本支出一度支撑起GDP的显著增长，分析人士指出，如果没有这波投资热潮，美国的GDP增速可能连0.5%都难以维持。AI对美国经济的支撑力，可见一斑。

正因为如此，闭源模型正越来越依赖监管保护和出口管制来维持优势。Anthropic此次受到限制，其背后的一个背景就是功能强大的开源模型在全球开发者（包括西方市场）中日益兴起。这也说明了一种趋势：市场和技术已经无法守住原本的租金，要靠国家力量来补位。

说白了，开源不仅仅是技术的选择，更是一种务实的战略与经济学逻辑。在当前这个技术扩散、市场博弈的环境下，各国正积极将前沿模型与本地语境、语言和价值观对齐，这种趋势不仅提升了技术的适配性，也强化了国家之间的集体共识，而非由单一平台主导的叙事分裂。

美国政府对Anthropic的限制——要求按国籍来控制Fable 5和Mythos 5的使用权限——其本质是拒绝接受数字主权。华盛顿将先进AI模型视作类似芯片与军火的工具，试图以出口管制约束全球技术传播，连盟友和本土企业都不放过。这种做法与法雷尔和纽曼在《地下帝国》中描述的控制思路如出一辙：利用对基础设施（如数据中心、光缆、云服务商）的掌控，强制推行域外规则。

更别提，美国整个AI政策正逐步向此方向靠拢。例如，2025年出台的《人工智能扩散出口管制框架》，通过建立三级国家划分体系和模型参数限制，严格规范全球人工智能芯片及技术传播。名义上是防范风险，实际上是在制造技术依赖，使得合作伙伴虽能获取技术，但仍受制于美国监管政策，随时可能因政策变化而动摇。

Anthropic这次连亲密盟友也未幸免，其合作伙伴还依赖其模型进行网络安全工作，结果却在一瞬间被断。这恰恰说明了这套策略的脆弱性。真正追求数字主权的国家，看到这一幕只会更加坚定自主建设技术栈的决心。美国自诩要防止碎片化，但这种做法本身就加剧了数字世界的断裂。

美国这套战略，本质上是利用闭源技术和集中控制，以知识产权、高成本和监管壁垒来维持竞争优势。然而，开源扩散的浪潮正逐步打破这种控制。以Z.ai、DeepSeek为代表的中国实验室，展示了以开放模型支撑主权定制的可行路径，正逐步与美国的封闭路线形成对抗。

若仅靠闭源模型来获取主权，那将带来更大的问题——叙事主导与选择性访问的风险会进一步放大。不仅可能削弱社会凝聚力，甚至加剧国家间的信息撕裂。而开放模型所支持的主权AI系统，能够让每个国家的智能工具与本地语境、语言和价值观对齐，是一种既去中心化又增强共识的路径。这一点与中国强调的文明多样性高度契合，也与最近中俄联合声明中传达的开放与合作精神一致。

过度依赖美国云服务和模型，本质是将国家命门交到他人手中。这种单一节点系统存在极大的风险，包括信任漏洞和单点故障。再加上出口管制和临时干预措施（如此番对Anthropic的限制），全球对共享基础设施的信任只会进一步下降。各国自然会转向更具主权色彩和分布式的替代方案。

【开放模型是必要条件，但光有它还不够】

“数字威斯特伐利亚”要真正落地，还需具备坚实的物质基础——能源必须充足、算力必须高效、同时具备热力学层面的优势，才能支撑自主扩展。在这方面，中国的条件显然更具优势。

AI训练和推理的电力消耗早已为人所知。如今数据中心已占用大量电力，未来只会更甚。中国能源发电能力约占全球总量的一半，几乎是美国的两倍。同时，其可再生能源、水电、核电和煤电都在大规模投入。再加上“东数西算”等政策引导，将算力迁移至能源丰富、散热条件优越的西部地区，既降低成本，也实现减排。工业电价也较许多国家更具竞争力，这构成了一项结构性优势——即使遭遇硬件封锁，能源成本仍可支撑系统运行。

这也形成了一种正向循环：充足的清洁能源驱动更多算力，而更多算力又反过来优化电网与工业生产。这种闭环越走越顺，开放模型则为能源优势的落地提供了更低的门槛，使得优势在不同地区都能发挥。

再把视角向下延伸，边缘计算为数字主权延伸至设备层面提供了可能。二维材料（如二硫化钼）、石墨烯异质结构、以及摩擦纳米发电机（TENGs）等前沿技术正在催生低功耗、环境自供电的系统，支持本地化推理，减少对电网的依赖，也不会轻易受制于海外供应链。这种“盒中AI”节点或物联网网格，完全可以在本地独立运行，敏感数据因此也不需要传出本地。

我曾提出一个构想，将二维材料、石墨烯和TENGs结合成“动力组合”，以突破硅基芯片EROEI递减的瓶颈。信息处理本质上是一个熵增过程，而这些技术有望提升生产与运行过程中的能源产出效率，使得每个单位可用能能产生更多的有序信息。掌握这套技术栈的国家，在未来的农业、医疗、制造和治理等领域都将具备更强的适配能力和系统韧性。

回过头看Anthropic受限事件，其依赖的仍然是对全球化技术栈中关键节点的控制，这与上述基于物质基础和分布式的路径完全不同。“数字威斯特伐利亚”的意义在于，它把政治主权与能源、信息等现实条件真正融合，更强调灵活适应而非封闭垄断。

【在这场AI秩序的较量中，谁在主导未来？】