纯科学:陈凤馨、汪涛对话两岸圆桌派：中国AI大反超，美国还能挡多久？|2026-07-26

与此同时，2026世界人工智能大会在上海顺利召开，‌1100余家企业参展‌，‌超过300款产品全球首发，并发布首份多国政府联合达成的人工智能治理共识文件。

从技术突破到规则制定，中国主动担起全球AI发展治理责任。然而，在此背景下，两岸AI合作却被人为“脱钩断链”。台湾地区坐拥顶尖芯片制造优势，却在美国压力与岛内政治操弄下，自绝于大陆完整的AI应用场景与算电协同体系。

全球AI格局正经历深刻重构，中国如何从“追随者”转变为“引领者”？台湾地区为何在“巨人肩膀”面前选择转身？两岸AI合作的断链与隔阂，又将如何影响各自的AI发展之路？

针对以上热点议题，台湾资深媒体人陈凤馨与复旦大学中国研究院特邀研究员、通讯领域专家汪涛，在本期《两岸圆桌派》节目中展开深入探讨。

“五层蛋糕”里的中国话语权

王浅秋：AI发展得越来越智能，随之而来的一个核心问题，就是人类到底要不要给AI设定发展边界？如何避免人类文明发展到最后，反而落入“被AI控制”的结局？因此，如何做好AI治理才是关键。

这次在上海举行的2026世界人工智能大会其实很特别，因为在大会上发布了《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明》。这表明产出了第一份由多国政府联合达成的人工智能治理共识，推动国际AI技术建立明确规则，给全球AI发展定下清晰锚点。我相信这不只对个别国家重要，对各国运用AI科技发展而言，都是一个非常关键的会议成果。

陈凤馨：现在谈全球治理，我个人其实一直都比较悲观。因为全球治理涉及国与国之间、企业与企业之间的竞争，如果没有话语权，根本谈不上制定治理规则与标准。从这个角度来看，全世界对AI治理有话语权的，其实就只有中美两个国家。欧洲或其他国家和地区，在人工智能领域的发展都远远落后于中美两国，差距还非常大。现在的关键点在于，中美能不能坐下来谈出这套治理规则。

我先说明，中国凭什么拥有这份话语权？结合“五层蛋糕”理论，我认为当下，中国的话语权恰好迎来了大幅提升的时代节点。其主要体现在以下几个层次：第一个层次先讲能源与基础设施方面，关于建设算力中心，马斯克很早就提过，这件事美国绝对没办法和中国竞争——中国一两个月就能完成的工作，美国可能需要一两年才能做完，这是马斯克很早就公开赞叹的。而能源原本对所有国家来说都是发展瓶颈，但这个评价确实让我耳目一新。

中国大陆在今年3月提出了“算电协同”概念，就是算力与电力必须相互配合。要怎么配合呢？科研人员尝试了几个不同的路径。比如，沙漠地区的太阳能发电非常充足，那要不要把算力中心布置在沙漠地区附近，依托这里的电力，供应各地所需的算力需求？后来大家发现，算力中心的难点在于，长距离传输通讯会产生延迟，哪怕只是毫秒级的微小滞后，在算力领域都是无法接受的，因此算力中心还是必须靠近应用场景。

近年来，呼和浩特持续推进绿色电力与算力协同布局，赋能当地算力产业高质量发展。图为呼和浩特市和林格尔新区的人才创新谷，已入驻多家算力相关企业。 新华社

中国大陆现在的相关发展并不是凭空为了AI而出现的。我印象很深刻，珠三角地区曾经因为气候异常导致水力发电不足，进而出现了限电情况。中国幅员辽阔，当时其他地区供电都很正常，只有珠三角出现了限时甚至分区限电的状况。

面对问题就要解决问题，我觉得在那个时候，中国大陆应该就已经发展出了用人工智能分配电源的概念：当某个地区缺电，常规电网供电不足时，能不能立刻计算出哪个地区供电还有冗余，马上把电力输送过来，而且不能有时间差，这就需要提前完成计算。要实现这个设想，远比大家想象中更难。

可是现在看起来，中国大陆经过这几年气候异常的考验，已经很少再听说缺电的情况了。而现在的算力电力协同已经推出了几个示范点。例如，深圳有一个算力中心，可以使用内蒙古的太阳能。当深圳进入用电高峰期，内蒙古那边的电力恰好充足、电费最低，就能立刻把电力调过来。这套模式能让每个算力中心既获得充裕能源，又能享受低廉电价。

这件事情恰恰就是美国当前无法克服、无法解决的困境。美国有几十个州，其中三十多个州近日爆发了抗议，反对设置需要大量电力的AI算力中心。究其根本原因，是美国电网本就只设计供应本地用电，当AI算力中心的用电需求大幅提升后，当地居民的电费立刻出现大幅上涨。因此，才会催生纽约州一年内禁止新建任何AI算力中心的禁令，也才会有这么多民众上街抗议。对比之下可以看到，在能源与AI算力中心的协同问题上，中国大陆率先拿出了可行的解决方案，而这个问题到目前为止美国依旧无法解决。

中国大陆现在被“卡脖子”的环节主要是芯片，但在这次大会中，很多相关企业都公布了自己的国产芯片解决方案。我们不能说已经实现了完全的国产自主，但其国产自主化的成长速度非常快。在国际评比机构的统计中，国产芯片的市场占比从前几年几乎为零，到去年已经提升到了45%。短短两三年时间，AI芯片占比就能达到这样的水平，这说明我们已经在过往的短板问题上取得了一定程度的突破。

再往前看，就是大语言模型领域。目前Kimi  K3的关注度很高，但实际上国内取得发展的不止它一个。我刚好在不久前做了一项研究，发现美国市场已经出现了剧烈转变。这个转变不是在Kimi  K3出现之后才发生的，其实从DeepSeek V4就开始了，美国就已经有大量企业开始改用中国大陆的大型语言模型了，除了DeepSeek  V4，还包括智谱的GLM-5.2。

这些模型的价格有多低呢？有一家美国的AI企业非常明确地分享了他们从美国本土的云端大模型转为使用DeepSeek   V4的过程。他们写了一篇非常详细的博客说明这件事：转换过程其实没有很快，需要先经过大量内部试用，接着再开放给少数客户试用，评估会不会因此流失客户。但最终发现不仅没有流失任何客户，中国模型还完全可以替代原来的产品。于是他们决定全面更换DeepSeek  V4作为主要的大语言模型，更换之后整体成本直接降低了90%，这是10倍的成本差距。

目前的资料显示，中国的大语言模型在美国企业的市占率已大幅提升。这不单是新创公司这么做，就连微软现在也要求。一般任务中有八成必须使用中国的大语言模型，只有剩下来最尖端、最高机密的10%-20%的任务，才使用Anthropic的Claude或是OpenAI的GPT这类大语言模型。

这个取代，是非常划时代的重要改变，代表着在国际上，中国的大语言模型已经真正获得企业认可，目前已取得相当重要的主导地位。虽然不是100%的主导，但已经具备相当程度的影响力。在本届世界人工智能大会上，我们也展现了未来发展的方向，也就是具身智能，人形机器人、自动驾驶等领域都属于这一范畴。这代表过去我们遇到的相关问题，如今已经有了对应的解决方案。

虽然Kimi K3的整体表现仍落后于最强的闭源模型，但其在评测中展现出了前沿水平。 “月之暗面 Kimi”微信公众号

从当前的发展来看，我们在大语言模型领域已经和美国齐头并进，而且未来我们更可能领先。也正因为如此，现在才能谈这个格局：中国提出要共享人工智能技术，美国却考虑在最先进的技术领域实施禁令，双方形成了两种完全不同的立场。当然，前不久成立的世界人工智能合作组织，其中28个成员国，大多是人工智能发展相对薄弱的国家。