本文内容翻译并归纳自Anthropic于2025年4月29日提交的《对人工智能扩散框架的评论》（Comment on the Framework for Artificial Intelligence Diffusion, RIN 0694-AJ90）及相关英文新闻报道。所有观点、数据和立场均来自原文，不代表本公众号的立场或意见。

在美国人工智能（AI）竞赛的硝烟中，一份重磅文件揭示了美国如何通过出口管制，力求在AI领域继续“领跑”。4月29日，总部位于旧金山的AI先锋企业Anthropic向美国商务部提交了一份立场鲜明的评论，力挺“人工智能扩散框架”，并呼吁进一步收紧对中国高端芯片的出口限制。这份文件不仅关乎技术博弈，更折射出中美在AI战略竞争中的激烈交锋。

美国“扩散框架”剑指中国芯片供应链

2025年1月，美国商务部发布了一项临时最终规则——“人工智能扩散框架”，旨在通过限制高端AI芯片及模型权重的全球出口，巩固美国在AI领域的霸主地位。该框架将全球国家分为三层：

  • 第一层：美国亲密盟友（如英国、加拿大），几乎不受限制；

  • 第二层：大部分国家，面临一定芯片购买限制；

  • 第三层：被视为“对手”的国家（如中国），受到最严格管控。

Anthropic在4月29日提交的评论中明确表示，这一框架是美国赢得与中国的战略竞争、遏制高端半导体非法走私的“关键一招”。他们警告，若不立即实施或者甚至削弱框架，中国可能通过第三国走私芯片，囤积战略资源，从而缩小与美国的AI技术差距。

为何算力成AI竞赛命门？

Anthropic指出，AI系统的能力依赖于“算力定律”：模型性能由其规模、训练数据量及训练算力决定。过去十年，AI训练所需的计算能力每6个月翻一番，13年来增长了3.5亿倍。而这一飞跃，离不开高端芯片的支撑。

美国目前在半导体技术上遥遥领先。例如，英伟达的GB200芯片（2024年发布）每瓦计算性能比2020年的A100芯片提升了167%。相比之下，华为最新款昇腾910C芯片（计划2025年5月发布）仅比2019年的昇腾910提升14%，性能仅为英伟达GB200的50%。Anthropic预测，到2027年，使用老旧芯片的国家，其AI训练成本可能是美国使用最新芯片的10倍。

中国AI企业深知算力瓶颈。Anthropic援引中国AI公司DeepSeek创始人梁文峰的话称，芯片禁令是其“首要制约因素”，中国企业需消耗2至4倍的算力才能达到美国同行的效果。这种差距迫使中国企业囤积美国芯片。例如，DeepSeek曾购入亚洲首个人工智能芯片集群，包含1万块英伟达A100芯片，这些芯片在出口管制实施前流入中国。

中国企业的“灰色突围”

尽管美国加大出口管制力度，中国企业仍在想方设法获取高端芯片。例如，2020年至2023年间，一家韩国公司向中国非法输送了5.3万块美国芯片，价值1200万美元；新加坡检方也指控当地企业涉嫌向DeepSeek转移价值3.9亿美元的英伟达芯片服务器。

Anthropic警告，这种走私生态涉及数十亿美元交易，凸显了中国对美国算力的依赖。他们强调，扩散框架通过全球许可要求，旨在堵住壳公司利用监管漏洞的缺口。

中国企业的应对策略

面对5月15日框架实施的最后期限，中国企业掀起了芯片囤积热潮。2023年，中国进口半导体制造设备价值274亿美元，同比增长46.48%。其中，从荷兰进口的设备激增96.1%，达32亿美元。此外，中国企业在英伟达H20芯片被禁前，下单了价值160亿美元的130万块芯片，叠加2024年已发货的100万块（价值120亿美元）。

Anthropic认为，任何推迟框架实施的举动，都将为中国提供更多囤积机会，削弱规则效力。他们呼吁美国政府保持高压态势，确保中国无法通过第三国绕道获取战略资源。

Anthropic的“三板斧”建议

为进一步巩固美国AI优势，Anthropic提出了三项具体建议：

  • 优化分级体系：允许第二层国家中具备强大数据中心安全和出口管制体系的国家，通过政府间协议获取更多芯片。例如，要求这些国家签署协议，承诺防止芯片走私、禁止与中国军方合作，并与美国出口管制体系保持一致。

  • 收紧免许可门槛：目前，第二层国家可无须许可购买价值约4000万美元的1700块英伟达H100芯片。Anthropic认为，这一门槛为走私提供了可乘之机，建议进一步降低这一数字，增加审查力度。

  • 加大执法投入：呼吁为美国商务部工业与安全局（BIS）增加资金和分析资源，加强出口管制执法，确保规则落地生根。

AI基础设施：美国的“护城河”

Anthropic警告，若不加管控，AI基础设施可能重蹈半导体、太阳能板和锂电池的覆辙。1990年，美国占全球半导体产量的40%，如今仅剩12%，90%的尖端半导体产自海外。这种“离岸化”趋势若扩展到AI领域，将威胁美国战略优势。

扩散框架通过设置国内算力要求和海外算力上限，激励AI基础设施在美国本土建设。Anthropic预计，到2030年，AI基础设施需求将带来5000亿美元投资和50吉瓦新增能源容量。但若经济因素驱动这些设施流向海外，美国可能沦为“算力净消费者”，依赖外国数据中心满足AI需求。

2027：AI的“奇点”时刻

Anthropic预测，2026至2027年间，AI系统将达到“强大AI”阶段，具备以下能力：

  • 智力媲美诺贝尔奖得主，覆盖生物学、计算机科学等多个学科；

  • 自主操作数字界面，处理文本、音频、视频，甚至控制鼠标和键盘；

  • 像高能力员工一样，自主推理复杂任务，必要时寻求反馈；

  • 通过数字连接控制实验室设备、机器人和制造工具。

这种“数据中心里的天才国度”将带来医疗、经济和政府效率的突破，但也蕴藏风险。Anthropic的最新模型Claude 3.7 Sonnet已在网络安全和生物学领域展现出接近本科生和专家级水平，若落入“错误之手”，可能被用于恶意目的，例如生物武器开发。

中国AI的突围之路

尽管面临重重限制，中国AI企业仍在奋力追赶。DeepSeek的R-1模型展现了中国AI的潜力，但其发展离不开美国芯片的助力。Anthropic援引Epoch AI分析称，自2021年以来，中国AI模型训练算力的年增长率从与美国齐头并进，降至仅为美国的三分之一。这表明，出口管制已有效减缓中国AI的扩张步伐。

然而，中国在半导体领域的投资不容小觑。2025至2026年，中国预计投入760亿美元发展国内半导体供应链。尽管如此，华为昇腾910B芯片的良率在2020至2025年间停滞在20%，远低于台积电，且受限于极紫外光刻技术禁运，短期内难以突破技术瓶颈。

算力博弈的十字路口

Anthropic的评论如同一面镜子，映照出中美AI竞争的紧张态势。他们将扩散框架视为美国维持AI霸权的“定海神针”，警告任何松懈都可能让中国迎头赶上。在2027年AI“奇点”即将来临之际，这场算力博弈不仅关乎技术，更关乎国家安全与经济命脉。这场没有硝烟的战争，正悄然改写未来的科技版图。

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