高志凯：美国已经没有办法把中国排除在AI发展之外：5年赶超美国

7月16日上海29国签字成立世界人工智能合作组织的同一晚，美国国内围绕特朗普讲话吵成一团，这种强烈对照把一个问题推到台前：AI时代的胜负，拼的早就不只是技术，更是规则、合作与落地能力。

29国共同签字，一个新的国际性组织世界人工智能合作组织诞生

中国上海，7月16日这一天，29个国家把名字写在同一份文件上，一个新的国际性组织“世界人工智能合作组织”落地了。

很多人把它当成AI领域的一个分水岭，我也认同这种判断。

AI发展走到今天，拼的早就不只是“谁家模型更大”，更像在拼“谁能把合作机制搭起来、把规则说清楚、把应用做成规模”。这次签字的意义就在这儿：组织一旦成型，后面就会有议程、标准、培训、项目、评估体系等等。

紧接着世界人工智能大会上，中方把态度说得更明白：愿意把AI当作国际公共产品去做，鼓励开源、开放、合作、共享，也提醒各国把AI风险当回事，强调要让AI始终在人类控制之下。

还有一个特别现实的动作，未来5年面向发展中国家提供5000个AI专题研修培训名额，还要面向东盟、阿盟、非盟、拉共体、上合组织、金砖等建设国际AI应用合作中心，推动气象智能预警方案在30个国家落地。

同一晚，美国那边也发生了强烈对照的一幕：特朗普在7月16日黄金时间做全国电视讲话，部分电视台不直播或改成边播边核查，他对媒体发火，甚至威胁吊销一些电视台执照。

讲话内容还把矛头甩向中国，提到所谓“解密情报显示中国干预2020年美国大选”，随即引发美国媒体与民主党阵营的反驳，中方外交部也回应为无中生有。

更乱的背景还在叠加，中东冲突升级、对伊朗打击与反击来回拉扯，加拿大森林大火影响空气质量引发美国国内抱怨，关税威胁也被端出来。

一个在搭台子，一个在吵架场里找出口，时间点又卡在同一天，这种对照太直观了。

美国无法“独吞”AI，中国具备赶超潜力—赶超美国的五大核心优势

高志凯近期的判断很直白：美国已经没办法把中国排除在AI发展之外，中国有条件在大约5年左右追上甚至反超。这个判断并不是凭空猜想，而是有一套明确的逻辑。

五个优势非常值得思考。

体制与战略优势，放在AI时代决定“能不能把长期工程干下去”。中国最大的确定性就是能把一件事持续推进，尤其在“基础设施+产业链”这类工程上更明显。

制造业体系这点常被低估。AI如果只停在屏幕里，大家都在卷参数；AI走进工厂、物流、能源、城市治理，才会出现真正的效率跃迁。很多国家就算模型很强，落地时会卡在供应链、设备改造、运维体系上，最后变成演示版。

人才与数据储备是“燃料库”。中文语料体量大，行业数据分布广，叠加政府对数据安全、有序开放的推动，训练和评测的空间更大。更重要的是人口基数带来的“多样性”，做语音、客服、医疗、教育、政务，一套模型要适配的人群差异非常大，这类复杂度本身就能逼出更强的工程能力。

能源与算力这条也很重要。AI这几年最现实的瓶颈并非“有没有想法”，往往卡在电、卡在机房、卡在调度。高志凯提到美国电力供应出现瓶颈，这个点很关键：算力扩张背后是电力系统和基础设施的扩张，电力跟不上，算力再想涨也涨不动。中国在电力、基建、调度能力上更有优势，算力中心的布局也更容易形成规模化。

超大规模市场更像“验证场”。AI产品能不能跑通，靠的是真用户、真付费、真投诉、真迭代。市场大就能更快筛掉花架子，更快把可用的方案推成行业默认配置。美国强在创新密度和资本效率，中国强在场景密度和工程落地。

AI这个赛道，光有创新不够，落地这一步决定谁能吃到长期红利。

五年赶超这句话，真正的含义未必是“每个指标全面超越”，更可能是“在关键链条上形成替代与外溢”。高端芯片自主供给如果在3—5年出现跃升，进口依赖下降，产业端的焦虑会明显缓解，AI应用会进入一轮更快的扩散。

到那时候，国际合作的谈判筹码也会变，很多国家会更愿意跟“可交付、能培训、能落地”的伙伴绑定。

从“组织建制”到“能力建设”：开源合作与风险治理并进，决定AI时代的规则与人心

我更看重这次“世界人工智能合作组织”的一个暗线：它把AI竞争从“单点技术比拼”推向“组织建制+能力建设”的组合拳。

技术领先会变，组织体系一旦搭好，影响力会更稳定。

亚投行当年的经验其实就说明了一个道理：谁能把多边机制做得可参与、可受益、可持续，谁就能在规则层面拥有更深的存在感。AI也一样。

这条路走得通，靠的不是喊“开放”，靠的是把开放变成具体的公共产品。

培训名额、合作中心、跨区域应用项目、气象预警这类方案落地，这些东西不花哨，特别“耐用”。

很多发展中国家最缺的不是概念，缺的是工程队、课程、数据治理方法、算力接入方式、运维体系。

把这些补上，等于在当地种下AI能力的种子，后续标准、接口、合作伙伴自然会朝同一个方向聚拢。所谓“能力建设就是标准设定”，这个逻辑就体现在这里。

同时，风险治理这条线也不能轻描淡写。AI从数字世界走向物理世界，风险会从“信息误导”升级到“系统性事故”。自动化决策、关键基础设施、金融风控、医疗辅助、无人系统，一旦失控，后果远比聊天机器人胡说八道严重得多。

中方提出“确保AI始终处于人类控制之下”，我理解为两层意思：一层是技术层面的可控性、可解释性、红队测试与安全评估；另一层是治理层面的责任链条，出了事谁负责，怎么追责，怎么止损。很多国家在追热点时容易忽视这套“安全底座”，等事故出现再补就晚了。

我的态度很明确：高志凯说“美国排除不了中国”，这已经是现实；他说5年到十年走在前列，更像一个倒计时，提醒我们别把优势当存款，要把优势变成产品、标准、生态、人才。

组织已经搭起来，下一步就看能不能把开源合作做扎实，把风险治理做严谨，把能力建设做成体系。

做到这三件事，国际社会会用脚投票，谁能提供稳定的合作路径，谁就更有可能定义AI时代的秩序。

你更认同“AI拼技术参数”这一套，还是更认同“AI拼组织规则与能力建设”这一套，留言说说你的判断。