Let's Make AGI Real

第九章：兰德与MERICS——地缘政治视角下的“全栈竞争”与中国AI生态

在2025年的全球AI研究版图中，关于中国角色的分析占据了极其重要的位置。其中，美国老牌智库兰德公司（RAND Corporation）发布的《全栈：中国不断演进的AI产业政策》（Full Stack: China’s Evolving Industrial Policy for AI）与欧洲顶尖中国研究机构MERICS发布的《中国迈向AI自立》（China’s Drive Toward Self-Reliance in AI）两份报告，构成了西方视角下对中国AI战略最权威、最系统的解读。这两份报告虽然出发点略有不同——前者侧重美国国家安全，后者侧重欧洲产业竞争——但它们不约而同地描绘了一个令西方感到复杂甚至焦虑的图景：中国正在通过“全栈”（Full Stack）战略，构建一个独立、完整且具有强大韧性的AI生态系统。

兰德公司的报告以“全栈”为关键词，精准地概括了中国AI政策的核心特征。不同于西方市场主要由私营企业驱动的模式，兰德指出，中国的战略是政府主导下的全产业链覆盖。从最底层的芯片制造、半导体设备，到中间层的深度学习框架、大模型训练，再到最顶层的广泛行业应用，中国政府均出台了极具针对性的产业政策和资金支持。报告特别提到了2025年1月启动的约82亿美元国家AI产业投资基金1，认为这是中国试图打破美国技术封锁、实现“算力突围”的关键举措。兰德的评估结论相对客观且严峻：尽管受到美国出口管制的严重制约，导致中国在高端算力上处于劣势（Compute Constrained），但凭借庞大的数据优势、高效的工程化能力以及政府对基础设施的持续投入，中国AI的发展“很可能至少保持在世界第二的位置”，并且在某些特定应用领域（如工业制造、智慧城市）甚至可能超越美国1。

与兰德的宏观政策视角互补，MERICS的报告则更聚焦于技术堆栈的微观解构。MERICS详细分析了中国在追求“自主可控”（Self-Reliance）过程中的产业分工。报告指出，中国正在形成一种独特的“国家队+科技巨头”的双轮驱动模式。在堆栈的底层（硬件层），以华为为代表的企业正扮演着“突击队”的角色，集中力量攻克芯片制造和AI算力集群的难题，尽管其芯片性能与英伟达最先进产品仍有差距，但已能满足大部分推理和基础训练需求，初步构建了国产替代的防线。在堆栈的中上层（模型与应用层），则由百度、阿里、腾讯（BAT）及字节跳动等科技巨头主导，它们利用自身丰富的商业场景，推动大模型在电商、社交、制造等领域的快速落地1。MERICS特别强调，这种“内循环”生态的韧性不容小觑，它使得中国市场正在逐步脱钩于西方技术标准，形成一套独立的运行逻辑。

这两份报告还共同关注了中国AI治理的独特路径。不同于西方普遍认为中国“只顾发展不顾安全”的刻板印象，报告指出，中国在AI安全与监管方面实际上走得非常靠前。从算法备案制度到生成式AI服务管理办法，中国建立了一套与技术发展高度同步甚至超前的监管框架。这种监管既是为了维护社会稳定和意识形态安全，也是为了规范产业秩序，防止恶性竞争。MERICS认为，这种“发展与规范并重”的模式，可能会让中国在AI治理的全球话语权竞争中占据一席之地。报告还指出，Concordia AI等机构的研究表明，中国主要AI公司已经开始签署自愿性的安全承诺，显示出行业自律的萌芽1。

总结而言，兰德与MERICS的报告合力呈现了一个“全栈中国”的立体画像。它们打破了单一的“落后与模仿”叙事，揭示了一个在外部压力下加速进化的庞大生态系统。对于西方决策者而言，这些报告是战略警报，意味着简单的封锁已难以遏制中国的AI崛起，必须面对一个平行技术世界的现实；对于全球产业界而言，这意味着未来的AI市场将是分裂的，跨国公司必须学会在两套不同的技术栈和规则体系中行走。而对于中国自身而言，这些外部视角的分析也提供了一面镜子，映照出在硬件短板与应用长板之间，一条艰难但坚定的自主创新之路。