摘要：内容摘要：随着人工智能时代的来临，大国都将人工智能视为国家实力的重要基础，由此也引发人工智能博弈的加剧。为争夺人工智能领域的霸权，美国既需要依靠联盟体系来获取在人工智能技术、规则等方面的优势，也需要加强联盟管理，协调联盟内部各方利益，谋求聚合人工智能优势。然而

文章介绍

内容摘要：随着人工智能时代的来临，大国都将人工智能视为国家实力的重要基础，由此也引发人工智能博弈的加剧。为争夺人工智能领域的霸权，美国既需要依靠联盟体系来获取在人工智能技术、规则等方面的优势，也需要加强联盟管理，协调联盟内部各方利益，谋求聚合人工智能优势。然而，美国在不同人工智能议题领域却采取了不尽相同的联盟管理方式。既有研究主要探讨了人工智能对联盟关系的影响、美国与盟国之间的人工智能合作、人工智能领域的大国竞争等，但对于美国在人工智能领域的联盟管理机制分析还有待加强。本文基于技术依赖和利益分歧两个变量，分析美国在人工智能领域的联盟管理机制。美国根据其与盟国人工智能技术依赖和利益分歧程度的不同，分别采取权力强制、利益交换、制度约束和权威引导四种不同的联盟管理方式。美国在半导体、无人机、人工智能基础设施等议题领域的联盟管理案例，基本验证了本文的理论假设。展望未来，人工智能将持续影响美国联盟管理和联盟体系，对于大国博弈也会产生复杂且深远的影响，中国对此需要加强研判与应对。

人工智能；联盟管理；技术安全；中美安全关系

引 言

当前，人工智能技术迎来发展和应用的高潮，世界主要大国都从战略高度看待人工智能，视其为影响大国实力的重要基础。在大国战略博弈加剧的背景下，美国为了维护霸权地位，高度重视其在人工智能领域的优势地位，并将人工智能战略嵌入联盟体系中。在人工智能领域，美国的联盟合作谋求三步走，即由区域国家安全合作奠定基础、实现跨大西洋的规则整合，最后争夺全球人工智能霸权，逐步形成技术—规则—意识形态“三位一体”的联盟控制体系。在不同的联盟关系中，美国倾向于使用差异化的联盟管理方式。美国最初主要通过区域性安全合作将人工智能嵌入联盟合作议题。2022年，美日印澳四方安全对话（QUAD）将人工智能纳入关键合作领域，启动“QUAD人工智能与新兴技术工作组”，聚焦人工智能在气候变化、供应链韧性以及海事安全中的联合应用，意图减少对华人工智能依赖，强化“印太”地区技术协同与战略威慑能力。此后，美国推动与盟国的人工智能技术规则整合，以期占据人工智能国际规则制定的主导地位。2023年5月，美欧通过“贸易与技术委员会”（TTC）推动跨大西洋人工智能标准协调，重点解决人工智能伦理、数据治理和新兴技术风险问题。美国还谋求系统性强化人工智能联盟领导权，明确技术霸权目标，加强美国意识形态和价值观在人工智能领域的渗透。2021年3月，美国国家人工智能安全委员会（NSCAI）发布最终报告，强调加强与盟国、伙伴间关系，以“制定民主价值观导向的技术标准”，试图打造人工智能霸权。为什么美国在不同人工智能议题上采取了不同的联盟管理方式，即有时对盟国采取比较强硬的权力强制方式，有时则采取利益协调、制度约束或权威引导方式？为回答这一问题，本文将集中探讨人工智能时代美国如何进行人工智能领域的联盟管理。

既有研究及其不足

围绕美国在人工智能领域的联盟管理问题，国内外学术界主要从人工智能对联盟关系的影响、美国与盟国之间的人工智能合作、人工智能领域的大国竞争三个方面进行了研究。

（一）人工智能对联盟关系的影响

现有针对人工智能对联盟关系影响的研究，主要从技术、安全、规则三个方面进行分析。技术方面，一些研究认为在联盟框架下开展人工智能合作，能够促进美国及盟国各自人工智能技术的发展，并实现联盟体系内人工智能技术的整合。值得注意的是，人工智能的技术优势能够从经济领域拓展到政治领域，被国家用于社会控制和权力政治的再生产，从而将技术优势转化为政治优势。如美国在进行人工智能联盟构建时倾向于选取与自身价值观相近的“民主国家”，这将推动技术合作的意识形态化，巩固美国的联盟关系。

安全方面，有学者认为人工智能能够促使美国及其盟国的安全战略变革，维持美国联盟体系在军事上的领先地位。有研究认为北约的数字化转型能够增强其威慑和防御能力，优化北约的危机预防和管理，提升北约的联盟凝聚力。也有研究强调人工智能能够优化美国在国际政治格局中的力量对比，从而塑造美国及其盟国的偏好和身份认知。不过，人工智能在安全方面对联盟关系的影响也存在技术安全隐患。如人工智能将推进数据便利化、权力分散化和治理多样化，其滥用也可能为恶意敲诈、政治抹黑、推卸责任提供辩护借口，这些都会对国家安全造成不利影响，使得美国与盟国在人工智能方面的合作更加谨慎。

规则方面，学界高度重视美国与其盟国在人工智能国际规则制定方面的动向。相关研究认为，美国联合盟国构建人工智能联盟不仅有利于确保其掌握国际规则制定的主导权，也能够塑造西方国家共识、缩小联盟体系内技术治理的规则差异。规则制定的优势还能够转化为国家权力的优势，美国正是基于其数字规则的投射力量来增强数字技术霸权。然而，尽管美国注重借助盟伴体系以获取在人工智能规则制定上的主导权，但美国与盟国之间在人工智能规则和标准方面仍存在不少分歧。例如，美国与欧洲国家在人工智能监管规则维度、监管程度以及监管领域的政策存在显著差异。总之，美国能够通过人工智能的技术共享、安全升级和规则主导来强化联盟关系，但人工智能的应用也存在加剧数字鸿沟、算法滥用、规则差异等潜在风险。

（二）美国与盟国的人工智能合作

美国非常注重与盟国的人工智能合作。针对美国与盟国人工智能合作的原因解释主要存在对华竞争、霸权护持和价值取向三种观点。

对华竞争观点的相关研究将美国与盟国开展人工智能合作主要归因为寻求对华科技竞争的相对优势。有研究认为，美国与盟国开展人工智能合作的目标在于巩固自身技术领导地位，推动对华技术“脱钩”，甚至打压中国的技术进步，进而实现竞赢中国的目标。美国必须保证参与美国主导下的科技联盟的实际收益，能够部分或者完全抵消科技联盟因为限制对华技术出口和放弃中国市场而承担的机会成本。在人工智能等高科技领域，美国对盟国的战略协同需求增加，甚至不惜向盟国施加压力以换取战略追随。而盟国也会根据自身利益需求来决定对美国的追随程度。对华竞争观点构建了“技术竞争—地缘政治”的分析框架，将人工智能等关键技术领域置于大国博弈逻辑之中，揭示了美国将人工智能作为大国竞争工具的原因。但这一视角存在一定局限性：其一，简化了技术合作形成的复杂动因，过度强调竞争优先的单一逻辑；其二，现有解释较多关注美国在技术领域对华遏制的主动性，对美国的对华竞争态度分析有所不足。

霸权护持观点认为美国在人工智能领域与盟国开展的技术合作能够帮助美国在技术垄断、多边机制等方面保持优势，维护美国在技术领域的霸权地位。人工智能领域成为地缘政治和意识形态的博弈场，美国的霸权地位受到中俄等国的冲击。在技术民族主义思潮的主导之下，美国对长期以来的技术领先优势感到担忧，霸权焦虑加深，因而企图通过构建人工智能等技术联盟形成技术垄断，修复传统盟国关系。霸权护持观点关注美国维护霸权地位的内在需求，并且注意到美国与其他国家在霸权护持过程中的双向互动，但研究重心多集中于美国与传统盟国之间的合作。

价值取向观点提出，美国在构建人工智能联盟时主要基于与盟国之间的价值观念共识来选择伙伴，其核心逻辑在于通过意识形态一致性强化技术合作的战略黏性。有研究关注到，美日两国试图将意识形态因素“内化”为同盟“肌体”，将意识形态和价值观念的一致性视为美国构建人工智能联盟的重要基础。美国在人工智能合作的盟国选择上具有浓重的“民主”色彩，并非真正意义上的多边主义，而是“小院高墙”式的局限性合作。现有研究在揭示美国构建人工智能联盟的价值取向机制方面取得了一定的共识，但对于意识形态因素能发挥多大作用尚未给出明确结论。

（三）人工智能领域的大国竞争

当前研究大多认为人工智能等新技术领域的竞争正在改变大国战略竞争的主要模式，技术领域正逐渐成为大国博弈的新边疆。迈克尔·霍罗威茨（Michael C. Horowitz）将人工智能定位为第四次通用技术革命，其军事—商业双重用途凸显了技术创新的战略价值。埃里克·施密特（Eric Schmidt）和贾里德·科恩（Jared Cohen）的预言正得到印证，即数字资源的地缘分布与算力基础设施布局正成为衡量权力的新指标，国家围绕数据控制权的争夺将重塑地缘政治格局。

人工智能背景下的大国竞争呈现多领域融合的竞争态势，涉及军事、经济、治理等领域。在军事领域，智能化战争正在孕育。有研究分析了人工智能技术军事化对战争形态的影响，指出人工智能能够利用算法，缔造效能更高的作战体系以改变战争形态，如中国在高超声速武器制导算法领域的突破，正在消解美国传统导弹防御体系的有效性。技术竞争的安全化催生了“数字安全困境”，自主武器系统的“第三次抵消战略”引发算法军备竞赛，而人工智能增强的核指挥系统可能将预警反应时间压缩至分钟级，显著提升偶发冲突风险。经济领域的研究指出技术竞争的嵌套性特征，半导体产业的武器化使得荷兰阿斯麦（ASML）光刻机成为战略资源，说明半导体产业已成为中美战略竞争的重要战场，技术封锁从硬件延伸至软件设计。中国学者针对人工智能领域潜在的产业链风险问题进行了研究，指出技术颠覆是破解“卡脖子”问题的关键所在，要求注重技术自主创新。大国之间围绕人工智能的规则制定和治理问题存在分歧。中国倡导的《全球数据安全倡议》突出数字主权，欧盟通过《人工智能法案》（AI Act）构建伦理壁垒，这种规则碎片化加剧了技术及其规则竞争的阵营化趋势。

此外，人工智能领域大国竞争研究呈现理论分野和路径争论的特点。现实主义学者聚焦权力技术的零和属性，认为中美在自动驾驶、量子计算等12个领域的竞争不可避免。制度自由主义学者则寻求全球治理的可能性，设想构建国际人工智能监管机构。建构主义路径解释了认知差异的战略影响，认为中美对人工智能军事化应用合法性问题的辩论，本质上反映了“负责任人工智能”和“有竞争力的人工智能”两种范式的冲突。值得关注的是，技术扩散效应引发学术分歧。阿尔布雷克特·施密特（Albrecht Schmidt）强调开源生态削弱技术垄断，埃尔莎·卡尼亚（Elsa B. Kania）指出算法训练所需的“数据—算力—人才”复合壁垒，实际上在强化“技术封建主义”格局。

总之，人工智能领域的大国竞争正在重塑美国联盟管理的逻辑。当前研究注意到美国在联盟体系内主导构建制度体系并构筑排他性技术联盟，通过价值观外交笼络能够制定共同政策的盟国，延缓技术优势的流失，同时针对一些领域内的合作（如半导体）提出了理论解释框架。不过目前学界关于美国在不同人工智能议题领域的联盟管理的系统研究相对较少，缺乏对于不同联盟和人工智能不同议题中的美国联盟管理方式差异化的探讨。

理论框架

人工智能的兴起对美国联盟体系不可避免地造成了多维影响，也影响着美国联盟管理的调整。本文尝试建构以技术依赖与利益分歧为核心自变量的分析框架，旨在揭示美国在不同人工智能议题领域的联盟管理逻辑。

（一）变量选择与作用机制

联盟管理是指联盟内部成员国依据签署的联盟条约的具体条款和规定，对各自责任与权力的协调。根据联盟困境的评估和联盟成本的调整，联盟管理方式可分为权力强制、制度约束、利益协调、权威引导四种。本文主要探讨在人工智能时代背景下，盟国的技术依赖和利益分歧程度对美国联盟管理方式的影响。

技术依赖程度体现为美国如何通过技术架构实现非对称控制，主要包括硬件控制、标准建构、数字生态三个层面。一是硬件控制层，即通过半导体设备出口管制、芯片设计工具授权等方式形成物理性技术壁垒。若盟国在人工智能核心硬件领域（如人工智能芯片制造设备、半导体设计工具）的产业链对美存在显著的刚性依赖，即本土供应链无法绕过美国实现自主生产，或关键设备维护需要长期依赖美国企业的技术支持，则判定为高度依赖。反之，若盟国已建立替代性技术路径，则判定为低度依赖。二是标准建构层，即通过开展国际论坛、多边会议等，塑造全球人工智能研发的技术路径和监管体制。当盟国的人工智能技术深度嵌入美国主导的标准化体系，其技术规范、认证流程与美国推出的规则标准高度符合，且缺乏独立制定标准的能力，则判定为高度依赖。若盟国主动寻求构建差异化标准体系，或在多边机制中推动标准多元化，则判定为低度依赖。三是数字生态层，即通过垄断人工智能核心数据与云计算平台，实现数据的集成。若盟国的人工智能研发严重依赖美国云计算平台，且尚未形成替代性的数字生态，则判定为高度依赖。反之，若盟国通过立法限制跨境数据流动，培育本土开源社区，具备数据自主存储能力，则视为低度依赖。

利益分歧程度的衡量也体现在三个层面。一是技术主权诉求，指盟国寻求建立独立的技术体系，以维持在技术竞争背景下的相对自主地位，如欧盟发布《欧洲数字主权》（Digital Sovereignty for Europe），担心欧洲正在失去对数据、创新能力和在数字环境下制定和执行法律的能力，要求加强在数字领域的自主权并推广欧洲价值观和原则。当盟国政策文件明确将“技术自主”列为战略目标，并通过立法限制外国技术渗透，或系统扶持本土技术替代，则判定为利益分歧大。若盟国技术决策受美国实质性影响，则视为利益分歧小。二是规则主导权竞争，指盟国围绕人工智能伦理标准、数据跨境规则制定权等的博弈，如欧盟推出《人工智能法案》，追求人工智能监管的前沿地位，提升成员国的研发和生产能力，同时确保安全和基本利益。若盟国在人工智能治理领域提出与美国冲突的规则体系，或在多边场合竞争规则解释权，甚至建立排他性机制，则视为利益分歧大。若盟国主动协调本国规则与美国标准，或在争议议题上采取追随战略，则视为利益分歧小。三是产业竞争程度，即盟国通过本土技术替代，对美国的垄断地位提出挑战。这些利益分歧在人工智能武器化、技术标准、供应链安全等具体议题中呈现差异，形成动态调整的联盟管理需求。当盟国企业通过技术替代挑战美国霸权，或借助政府补贴扭曲市场格局甚至构建技术壁垒时，判定为利益分歧大。若盟国产业政策强调与美国技术互补，或在关键领域与美国形成了“设计—制造”的分工模式，则视为利益分歧小。

若技术依赖的三项指标中的任一领域存在不可替代依赖，或两个以上领域存在显著依赖，则整体判定为高度依赖，否则为低度依赖（参见表1）。若盟国与美国存在根本性立场冲突（如技术主权或人工智能军事化规则），或在两个以上领域持续对抗，则认为是利益分歧大，否则按合作/冲突领域数量综合判断（参见表2）。

（二）联盟管理的理论逻辑

基于技术依赖程度和利益分歧程度的考量，可以发现美国在人工智能领域采取了四种联盟管理方式（参见表3）。这四种方式在权力基础、作用路径和治理逻辑等维度具有独特的属性，共同构成动态联盟管理。

1.权力强制方式：技术权力化的刚性控制

当盟国对美国人工智能技术依赖程度高但利益分歧大时，美国倾向于采取权力强制方式进行联盟管理，其决策逻辑可以归结为三个方面。第一，美国在人工智能基础层拥有垄断地位，形成了技术主导权力，从技术的不可替代性中获取较大权力。技术垄断的结构性权力能够将技术优势“武器化”，当盟国试图突破对美国的技术依赖时，美国能够通过断供关键技术和硬件来限制盟国的研发进程。这种刚性的控制手段能够最大化利用美国现有的优势，获取比协商谈判更为显著的收益。第二，权力强制模式能够降低盟国技术主权的对冲风险。较大的利益分歧反映了技术主权和规则主导权竞争，权力强制的手段能够限制盟国“去美国化”的技术自主进程，防止盟国动摇美国技术霸权的根基。第三，相较于制度约束或利益协调，权力强制在执行效率与成本控制方面拥有更大的优势。一方面，人工智能技术迭代速度加快，构建多边对话机制进行协商难以适应较短的技术迭代周期；另一方面，当盟国对美国技术依赖程度高时，缺乏实质性的谈判能力，联盟管理的成本能够转嫁为盟国向美国购买技术的支出，从而实现对成本的控制。

权力强制以技术霸权为权力基础，其运行机制体现为“三位一体”的施压体系。首先，美国通过进出口管控等手段对盟国进行技术断供威慑。其次，美国通过长臂管辖构建“技术连带责任”机制，对竞争对手的供应链进行施压，使竞争对手面临原料断供和技术“卡脖子”的难题。最后，美国通过构建“可信供应名单”，以竞争对手企业生产的电信设备和服务危害美国国家安全和公民隐私为由，拒绝采购竞争对手技术、材料。借助“可信供应名单”机制，美国实际上建立了技术合规—准入机制，要求盟国企业提交从原材料溯源到最终用户的完整技术文档，将商业合规转化成政治忠诚度审查，确保盟国企业在供应链上实现对竞争对手的孤立和遏制。

权力强制的作用机制体现为“技术锁定—议价失衡”的双重路径。一方面，美国凭借技术架构的不可替代性形成议价优势，挤压盟国的战略选择空间；另一方面，利益分歧引发的战略博弈促使美国通过技术“武器化”手段压制盟国的自主诉求。不过强制手段的频繁使用将会损害美国的战略信誉，导致联盟信任成本增加。技术政治化也会使盟国质疑美国将技术标准作为政治工具，削弱美国的国际形象。因此，美国在实施权力强制方式时通常会保持审慎的态度，并尽可能减少使用频次。

2.利益交换方式：战略资源弹性互换

当盟国对美国的技术依赖低且利益分歧大时，盟国对美国的政策追随程度较低，美国在联盟关系中的主导能力较弱，更多倾向于采取利益交换方式。在盟国技术依赖程度低且利益分歧显著的情况下，美国利用技术优势进行权力投射的能力下降，且美国基于大国竞争需要对盟国存在战略支持需求，这促使美国不得不通过跨领域、跨议题的利益交换实现需求协调。拥有较强技术自主性的盟国具备一定摆脱美国技术体系控制的能力，削弱了美国单边施压的有效性。与此同时，双方在人工智能军事化、数据本地化等核心议题上存在立场分歧，导致传统制度约束或权威引导联盟管理方式难以调和矛盾。

美国借助利益交换在安抚盟国的同时，尽可能争取自身利益。第一，美国通常对盟国有一定程度的安全承诺，这种安全承诺可以换取盟国在经济方面的让利，从而实现军事资源与其他资源的交换。第二，美国作为全球最大的技术市场之一，能够通过市场开放换取盟国在人工智能规则制定上的让步。人工智能规则层面的优势能够转化为共同研发的技术优势，并塑造全球人工智能规则标准，帮助美国获取人工智能研发和市场主导的良好环境。此外，美国还能够通过人工智能的技术准入换取盟国的地缘政治支持，在部分尊重盟国技术自主的同时，加深盟国对美国的技术路径依赖。

利益交换的联盟管理方式依托于战略资源的互补性，通过议题联系、补偿支付、风险共担等多种弹性化手段平衡多方利益诉求。这种联盟管理遵循成本—收益原则，美国通过非技术领域的利益让渡换取盟国在人工智能领域的战略协同。这种协调机制具有双向互惠特征，依赖战略资源的可替代性与议题捆绑能力。采用利益交换的联盟管理模式，美国能够更好地笼络盟国，从而为其大国竞争服务。此外，一些技术合作项目能够将美国标准渐进式转化为国际规则，从而削弱中国等竞争对手在人工智能议题上的议价能力和价值标准影响力。

3.制度约束方式：隐性权力的结构性锁定

当盟国对美国技术依赖高且利益分歧小时，美国倾向于构建制度化控制网络，寻求将技术优势转化为规则优势。相较权力强制方式，制度约束能够将技术霸权转化为规则性权力，通过制度的约束性来实现技术治理权的低成本扩张。一方面，美国通过技术垄断实现对盟国底层架构的控制，盟国在人工智能合作中将被迫采用美国技术的接口标准，这在限制盟国技术创新能力的同时加重了其对美国标准的路径依赖；另一方面，美国建立合规认证制度，将技术标准与市场准入绑定，压缩盟国的政策选择空间。

制度约束以技术标准体系为权力基础，通过规则制定权、认证审批权、合规审查权等制度性工具塑造稳定的合作秩序，作用机制表现为路径依赖—制度黏性的自我强化过程。联盟制度建设用于规范联盟中的权责分担，能够在考虑到联盟信任程度差异性的前提下维持联盟的可靠性，联盟的机制化程度越高，联盟对盟国的战略选择影响越大。美国通过在联盟体系内设立并推行制度标准，构建规则体系，实现对盟国的管理和控制。一方面，美国将市场主导的事实标准（De Facto Standards）升级为具有法律约束力的制度标准（De Jure Standards），使得盟国逐渐形成对美国的技术路径依赖，削弱本国人工智能自主研发的意识和能力；另一方面，美国在联盟体系的制度设计方面占据绝对主导地位，能够在设计制度时根据自身的利益需要进行议题选择和规则制定，而盟国为保证持续从联盟关系中获取利益，就不得不选择让渡部分权力并接受相对弱势的制度地位。

在人工智能领域，美国的制度约束型联盟管理体现了由技术优势到规则限制的特征，并且美国的制度构建与运转具有排他性的特征。对于盟国来说，制度约束容易使盟国产生技术路径依赖，影响其自主创新能力和在人工智能规则领域的话语权；对于竞争对手来说，当前绝大多数的人工智能国际标准由美国主导或制定，新兴国家和发展中国家的技术路线呈现边缘化趋势，美国的全球人工智能规则垄断难以被突破。

4.权威引导方式：价值观驱动的软性同化

在盟国对美国技术依赖程度低且利益分歧小的领域，美国倾向于采取权威引导型联盟管理方式。权威引导依靠美国对盟国形成的权威，通过技术路线示范、知识共享网络、科研共同体等软性手段塑造集体行动，本质是将技术优势转化为规则制定权和话语主导权，而非依赖强制或交易手段。这种联盟管理方式的运行逻辑遵循认同—追随机制，美国通过塑造技术发展范式的正当性，将自身战略目标转化为联盟成员的共同愿景，依赖技术话语权与价值感召力的协同作用，通过建立技术认知共同体并降低协调成本，在隐性层面维持联盟凝聚力。

美国采用权威引导的联盟管理方式时，首先，致力于塑造“负责任使用人工智能”的国际形象。美国在“全球人工智能伙伴关系”（GPAI）框架内将“透明性”“问责制”等象征美国价值观的行业标准包装成普适原则，并提出要将人工智能项目移植到生物多样性保护等更多“惠及全人类”的领域，以此将自身塑造成“负责任”的人工智能大国。其次，美国通过构建“民主科技联盟”，对盟国进行意识形态捆绑，从而达成提升联盟凝聚力、维护联盟利益的目标。例如，美国要求盟国的5G设备供应商签署“人权保障条款”，变相排斥华为公司等中国企业。此外，美国以技术合作为名，向人工智能发展程度低的国家输出人工智能基础设施，同时附加数据规则和标准准入条例，以合作推动技术扩散为名，要求受援国允许美国政府跨境调取数据。

权威引导型联盟管理侧重价值观驱动的规则输出，要求盟国接受某些规则时具备更强的隐蔽性，且将技术援助与规则绑定，实现数据主权与规则主导权的隐性转移。短期来看，美国的技术援助能够帮助部分盟国实现技术更迭和生产水平的提升，但技术援助项目通常伴随着数据跨境自由流动条款，盟国的关键领域数据面临被美国企业掌控的风险，数据主权会被逐渐侵蚀。不过美国在这一过程中同样面临合法性危机和发展中国家的抵制风险。美国通过规则渗透逐渐成为技术权力中心的同时，也会导致盟国边缘化，逐渐沦为技术附庸，扩大美国与盟国之间的技术鸿沟。

案例研究

为验证理论解释力，本文选取四个美国在人工智能议题领域的联盟管理作为案例，案例选择遵循差异化覆盖原则：在地区选择上涵盖欧洲、亚太地区；议题选择上覆盖半导体制造、人工智能武器、数字规则和人工智能基础设施等关键领域。通过剖析美国在不同人工智能议题上的联盟管理，揭示技术依赖和利益分歧两个自变量影响联盟管理的机制。

（一）权力强制型联盟管理——美国对荷兰半导体出口管制的技术锁定

为了限制中国人工智能芯片、元件等关键技术取得进步，美国运用联盟管理对一些拥有光刻机的盟国进行出口管控，限制中国获取技术和设备。荷兰阿斯麦（ASML）公司作为全球唯一极紫外光刻机（EUV）供应商，向中国出口包括最先进的沉积设备和浸润式光刻系统，但其在EUV光刻机领域的垄断地位具有技术脆弱性，核心技术网络具有显著的“美国中心化特征”。硬件控制层面，荷兰光刻机的生产和使用离不开美国的硬件支持，需要使用美国Cymer公司的激光光源技术，且如光学镜头等关键零部件依赖于美国供应商。在标准建构层面，美国通过《瓦森纳协定》（The Wassenaar Arrangement）主导半导体设备出口规则，限制ASML向中国出口先进设备。在数字生态层面，ASML的软件需与美国半导体设计工具（如Cadence、Synopsys）兼容，形成技术生态绑定。美国企业的关键元件在ASML光刻机的生产过程中占据不可替代的地位，且受限于美国主导的半导体设备贸易规则，嵌套于美国的数字技术生态体系，因此可以判定荷兰对于美国技术依赖度高。

尽管荷兰作为美国的重要盟国，且奉行“技术中立”，两国仍在部分关键领域存在分歧。一方面，荷兰提出技术主权诉求，通过倡导合作、提升本土产业保护等方式为本国争取技术主权。2023年，荷兰发布国家半导体产业报告，明确指出提升技术战略自主，减少欧洲对美国的技术依赖。随后，荷兰经济事务大臣迪尔克·贝尔亚尔茨（Dirk Beljaarts）在七国集团峰会上提出倡议，要求建立欧盟“志愿联盟”（Coalition of the Willing），旨在加强欧洲芯片产业自主权，以保持与美国和中国的竞争。另一方面，荷兰与美国存在产业竞争，美国对竞争对手的技术制裁实际上削弱了荷兰技术出口的市场收入。2022年，中国业务占ASML全年营收比例为14%，是ASML主要出口国家之一，但随着美国《出口管制条例》的出台，ASML的先进芯片制造技术出口受到更多限制，这种限制引发了ASML对未来长期规划的担忧。在人工智能领域，荷兰积极倡议技术自主权，试图实现人工智能关键元件生产的“去美国化”，并且提出欧洲自主的规则体系。此外，美国的出口限制损害了荷兰本土产业的正常发展，二者存在产业竞争，据此可以认为荷兰与美国之间利益分歧大。

在美荷双边关系呈现技术依赖高—利益分歧大的情况时，美国通过权力强制的方式对荷兰进行联盟管理。首先，美国凭借荷兰对美国关键技术和元件的高度依赖，对其进行技术断供威慑，要求荷兰停止向中国出口先进芯片技术。2022年，美国以“国家安全”为由，对荷兰政府进行了为期数月的施压，要求ASML实施新的对华芯片机器出口限制措施。荷兰外贸与发展合作大臣施赖内马赫（Liesje Schreinemacher）宣布了这一决定，旨在防止敏感技术流入中国。随后，美国运用“长臂管辖”手段对荷兰进行供应链连带制裁。此次制裁使得中国中芯国际科技公司的技术获取受阻，生产运营困难，也导致ASML在中国市场的品牌影响力有所下降。其次，美国对荷兰企业进行严苛的政治忠诚度审查，确保荷兰的设备不会流向中国。在2023年年度报告中，ASML提到致力于与利益相关方建立“稳定独特供应链”（secure unique supply chain），通过透明报告展示发展进程。美国商务部工业和安全局（BIS）还限制中国工厂进口用于生产先进制程芯片所需的技术和设备，要求美国企业在中国参与先进芯片生产时申请许可等。美国通过审查报告确保先进设备不会流向“受关注”的国家，同时实现对ASML的供应链控制，企图“一箭双雕”。

在与荷兰的双边关系中，美国的联盟管理呈现“技术武器化”特征，通过权力威慑对荷兰政府持续施压，迫使ASML公司限制与中国客户的技术合作。但这种强势策略同样也引发了技术反噬效应，加剧了荷兰自主创新诉求。欧盟委员会2024年启动450mm光刻和计量先进图案化开发项目（E450LMDAP），联合来自7个欧洲国家的44个成员构建去美国化技术路线，标志着权力强制方式的联盟管理遭到抵制，但其效果如何还有待观察。

（二）利益交换型联盟管理——美韩人工智能规则协调与半导体供应链合作

作为全球半导体制造和人工智能应用的重要参与者，韩国在人工智能产业方面具备一定自主生产能力。硬件控制层面，韩国通过三星电子（Samsung）、SK海力士（SKhynix）等企业构建了相对完整的本土存储芯片产业链且在全球市场占有重要份额。在EUV光刻机等新兴设备领域，韩国通过分散采购策略降低对单一供应商的依赖。尽管韩国从荷兰ASML购买的光刻机采用美国Cymer光源技术，但占比仅为32%，其余部分采用日本的Gigaphoton技术。标准建构层面，韩国主导了固态技术协会（JEDEC）的存储芯片标准制定，并推动利用人工智能技术提升5G网络质量，期望借此提供更为可靠、高效的5G链接，凸显人工智能在电信领域日益重要的地位。数字生态层面，韩国本土拥有Naver、Kakao等企业，能够构建基于韩语数据的人工智能训练体系，并且通过立法保护本土数据使用和处理的隐私。综合来看，韩国在硬件、标准、数字生态领域均未形成对美国的不可替代依赖，技术依赖程度整体判断为低。

然而，美韩两国在人工智能治理与供应链安全领域存在显著利益分歧。技术主权层面，韩国于2021年推出《数字新政2.0》（Digital New Deal 2.0），明确提出“构建可控技术生态”，要求外国云服务商将韩国用户数据存储在境内服务器上，直接对冲美国倡导的数据自由流动原则。规则主导层面，韩国国民议会于2024年12月推出《人工智能框架法》，旨在引导人工智能发展与应用，要求外国企业遵循新规定并积极与韩国国内顾问和监管机构合作，向美欧在该方面的规则体系提出挑战。产业竞争方面，韩国通过“K-半导体战略”向本土企业提供26万亿韩元补贴，计划建设全球最大半导体集群，冲击美国应用材料公司的设备垄断地位。由此可见，美韩两国在三个层面均存在实质性竞争，利益分歧程度判定为大。

当美韩双边关系符合技术依赖低—利益分歧大的情况时，美国对韩国采取利益交换型联盟管理，通过技术准入、市场开放、安全承诺等其他领域资源换取韩国在人工智能产业领域的让步。首先，美国通过技术准入换取韩国在多边场合对美国规则的支持。2023年，美国商务部将三星电子、SK海力士列入“经验证最终用户”（Verified End User, VEU）名单，豁免其对华出口先进芯片的许可证要求。作为交换，韩国同意在联合国《特定常规武器公约》（Certain Conventional Weapons Convention）专家组会议上支持美国“禁止全自主致命性人工智能武器”提案，放弃此前与中国协调的“分级监管立场”。其次，美国通过市场开放换取韩国在地缘政治上的选边站队。2023年7月，美国允许三星电子外包英伟达（Nvidia）人工智能图形处理单元的生产（AI GPU），突破此前仅限台积电代工生产的排他性协议。随后韩国加入美国主导的“芯片四方联盟”（Chip4），参与对华半导体设备出口限制。再次，美国通过对韩国的安全承诺对冲双方技术产业竞争。2023年4月，美韩签署《华盛顿宣言》（Washington Declaration）。美国在宣言中明确扩大对韩国的核威慑承诺，包括成立“核磋商小组”、定期派遣核潜艇等战略资源赴朝鲜半岛，以增强韩国对美国安全保护的信心。同年12月，美国恩特格里斯（Entegris）宣布其位于韩国京畿道鞍山市的韩国技术中心（KTC）扩建项目破土动工，为韩国客户提供前沿技术、助力当地半导体产业发展，这实际上压缩了韩国本土半导体产业的发展空间，影响产业链的完整性。

短期来看，美国对韩国采取的利益交换型联盟管理实现了合作共赢：韩国获取美国更高层级的安全承诺，增强其在朝鲜半岛的安全预期，而美国企业实现了在韩国的产业扩张，并获取韩国在地缘政治、人工智能全球规则等方面的支持。但长期来看，韩国技术自主性的增强可能会削弱利益交换的基础。基于2020年4月实施的《材料、零部件和设备特别措施法》（Act on Special Measures for Strengthening the Competitiveness of Materials, Components, and Equipment Industries），韩国确立了“材料、零部件和设备强国战略”，旨在降低对美设备依赖，议价筹码的削弱可能迫使美国转向权力强制。在技术依赖程度下降的联盟关系中，利益交换的联盟管理方式具有过渡性特征，其效力取决于战略资源的价值对等性与国内政治包容度，凸显了人工智能时代联盟管理的复杂博弈属性。

（三）制度约束型联盟管理——北约无人机系统标准化

无人机系统是北约军事威慑能力的重要组成部分，也是人工智能算法战争的核心载体，其技术标准制定权是大国竞争的焦点之一。美国凭借在人工智能、数据链等先进技术领域的先发优势，通过北约标准化协议（STANAG）体系将技术霸权嵌入北约制度框架。硬件控制层面，北约及各成员国的人工智能关键部件对美国存在结构性依赖。例如，STANAG 4703标准强制要求北约框架内的无人机使用美国通用数据链，其核心部件包含美国专利技术，占硬件成本的30%以上。北约成员国在无人机通信技术方面，被要求使用美国标准的接口平台数据。标准建构层面，美国通过协议专利化对北约进行技术路径的制度性锁定。例如，STANAG 4703包含1 200项技术参数，其中437项设计为美国企业专利。成员国每架无人机需向美国支付约87万美元的专利费，占单机售价的7.2%。数字生态层面，北约成员国进行了数据主权让渡。根据《美欧数据隐私框架》（Data Privacy Framework），北约成员国无人机作战数据必须存储于美国的本土云服务器，从而限制了其他成员国对数据的掌握，提升了美国对北约整体作战数据的集成能力。在技术依赖的三个层面，美国均实现了对北约的高度控制，提升了制度黏性的自我强化效应，因此可以认为北约各成员国对美国存在高度技术依赖。

北约各成员国在军事战略等领域与美国利益分歧程度低，北约的人工智能战略是美国人工智能战略同盟化的重要投射，二者在重要安全议题上几乎不存在利益分歧。一方面，安全威胁共识压倒了北约技术主权诉求。2022年，乌克兰使用TB2无人机对俄军装甲部队进行了有效打击，此后北约东翼国家紧急采购美国的无人机系统。其中，波兰于2024年12月斥资3.1亿美元向美采购MQ-9B“天空卫士”察打一体无人机，在安全威胁的背景下，北约成员国难以等待欧洲自主无人机的生产。另一方面，美国生产的无人机单机成本远低于欧洲其他成员国生产的无人机，在成本约束的前提下，其他成员国经过权衡只得放弃无人机规则主导权的争夺，转而采购美国通用原子航空系统公司生产的MQ-9B无人机。此外，美国通过制度嵌套消除了与成员国之间的产业竞争冲突。例如，美国允许盟国参加无人机非核心部件的生产，但北约框架下的作战无人机的核心算法却是使用由洛克希德·马丁公司独家提供的Link16数据链加密模块。即使法国曾联合德国、西班牙、意大利等国推动“欧洲无人机计划”（Eurodrone），旨在为参与国提供集情报、监视、侦察、对地支援和攻击于一体的主权无人机能力，但该计划受制于高昂的生产成本和关键算法技术的缺失，且遭到美国认证垄断的反制，难以实现欧洲国家作战无人机的完全自给自足。在技术主权诉求、人工智能规则主导权、产业竞争冲突三个层面，北约都为维护自身安全而向美国作出妥协，双方利益分歧小。

当北约成员国与美国的关系符合技术依赖高—利益分歧小的情况时，美国对北约进行制度约束型联盟管理。首先，美国具备规则制定权的主导优势，将自身利益植入北约的规则制度。2021年和2024年，北约两次发布《人工智能战略》（NATO’s AI Strategy），明确要求成员国开发和应用人工智能需遵循合法性、问责制、可解释性等六项原则，并设立伦理审查框架，这实际上是美国主导的规则输出。一方面，通过将“符合国际人道主义法”“北约价值观”等模糊概念嵌入技术标准，形成美国对成员国的硬性技术路线约束；另一方面，美国在数据利用、算法透明度等关键领域制定高于国际通行标准的要求，迫使成员国技术生态与北约体系接轨。其次，北约通过机构设立和重组强化技术准入控制，实现认证审批权的集中化。2022年10月，北约设立“数据与人工智能审查委员会”（DARB），为成员国制定负责任人工智能（RAI）工具包，推广采用“RAI认证标准”，覆盖国防、安全与民用多领域，指导成员国人工智能项目的合规性审查。预计到2028年，北约将启用综合网络防御中心，整合认证权限，成员国技术产品需通过北约统一测试才能进入军事采购清单。这种“认证—准入”的机制形成了较高的技术门槛，人工智能大模型部署需满足服务能力成熟度评估等标准。对于以上标准，美国拥有较大的解释权和认证审批权，能够通过制度建设加强对北约成员国人工智能技术发展和应用的控制。最后，通过北大西洋创新加速器等平台，北约将技术审查嵌入无人机研发当中，推动合规审查权的常态化。通过对规则制定权、认证审批权、合规审查权等制度规锁，美国能够保证北约的无人机研发和生产高度符合美国本土产业标准，从制度设计层面加强成员国的技术黏性。

在北约框架体系内，美国实现了将技术优势转化为规则优势并最后形成制度霸权的转化路径。制度约束的联盟管理模式成功将盟国纳入美国主导的技术规则网络，同时限制了竞争对手在技术领域的话语权。这一联盟管理模式以制度化工具固化了原有的权力不对称，迫使盟国在联盟体系中让渡更多自主权以提升合作收益。这种管理方式比传统军事同盟更具隐蔽性和持续性，技术标准的软约束更容易导致成员国形成路径依赖，而制度黏性通过研发准入、人才培养、产业协同等渠道实现自我强化，最终将技术标准转化为美国的权力工具。

（四）权威引导型联盟管理——美国与澳大利亚人工智能基础设施联合研发

作为“五眼联盟”的成员，澳大利亚是美国“印太战略”中的支点国家，其人工智能基础设施建设对于美国在“印太”地区部署人工智能战略具有重要意义，因此，美国亟需拉拢澳大利亚构建技术认知共同体，将其深度嵌入自身主导的人工智能创新网络。澳大利亚对于美国关键人工智能技术的依赖程度较低。硬件控制层面，澳大利亚形成了自主人工智能算力设施。2024年，澳大利亚建成南半球最大的超算中心“Gadi 2”，芯片采用英伟达A100与AMD MI250混合架构，能够处理复杂的生成式人工智能应用。标准建构层面，澳大利亚标准协会（Standards Australia）采用国际人工智能管理系统标准AS ISO/IEC 42001:2023，由澳大利亚与国际标准化组织联合制定，独立于美国NIST相关标准。数字生态层面，澳大利亚凭借优越的地理位置，拥有17条连接亚洲和世界的海底电缆，适合建设为亚洲存储和处理服务的绿色数据中心，并且政府为新的绿色中心建设提供资金支持，形成了完整的数据中心市场和产业链。澳大利亚在以上三个层面均未对美国形成刚性依赖，且具备替代能力，技术依赖程度整体判定为低。

在人工智能领域，美澳双方能够通过制度化设计主动预防和消除潜在分歧。技术主权诉求方面，澳大利亚主动加强与美国的人工智能基础设施合作，以技术互补消除主权冲突。2021年10月，澳大利亚相关部门、美国国务院及美国驻澳大利亚大使馆共同举办了关于负责任使用人工智能的区域研讨会，确定了培养对人工智能的信任和信心、维持两国全球人工智能中心地位等关键优先事项，明确了人工智能基础设施合作在疫情后重建、创造就业、环境保护和公共卫生等方面的作用。规则制定方面，双方在人工智能数据、治理等方面达成共识。2023年5月，澳大利亚总理安东尼·阿尔巴尼斯（Anthony Albanese）和美国总统拜登发表联合声明，宣称双方要共同主导推动数据自由流动及隐私权保护。美澳双方还形成供应链安全共识，在人工智能的原料和生产上构建互补体系。在三项关键领域，澳大利亚与美国均不存在不可调和的利益冲突，因此判定美澳之间利益分歧小。

当美国与澳大利亚的双边关系符合技术依赖低—利益分歧小的情况时，美国对澳大利亚采取权威引导型联盟管理。首先，美国通过政策协调、技术合作及价值观输出等方式在澳大利亚塑造负责任使用人工智能的大国形象，对澳大利亚的人工智能产业发展形成技术示范效应。澳大利亚是美国在亚太地区推广人工智能治理规范的重点依靠对象，在数据隐私、算法透明度等领域与美国形成了高度共识。2023年7月，美国的人工智能巨头企业（如微软、谷歌）在白宫压力下承诺进行“负责任人工智能实践”。这些企业在澳大利亚进行了深度的业务布局，成为当地企业效仿的标杆，形成了市场驱动的合规文化。其次，美国通过所谓民主科技联盟加强与澳大利亚的意识形态绑定。一方面，美国通过高校合作和智库交流向澳大利亚推广以“人权”“民主监督”为核心的人工智能伦理标准；另一方面，美国积极构建民主人工智能治理的排他性叙事，将澳大利亚塑造为“亚太民主人工智能治理典范”，实际上对冲中国主张的多边治理模式，以此强化美国的人工智能话语权。最后，美国向澳大利亚输出人工智能基础设施，并在此过程中要求掌控澳大利亚本土数据。2023年，微软投资50亿澳元，用于扩展其在澳大利亚的人工智能基础设施和云计算服务，成为微软40年来在该国最大的一笔投资，将澳大利亚的计算能力提升250%。微软通过主导澳大利亚本土数据存储的处理框架掌握了核心设施的控制权。美澳还签署双边条约推动“跨境数据自由流动”，实际上弱化了澳大利亚对数据本土化的要求，为美国企业调取数据提供了合法性。

短期来看，美国在澳大利亚开展的人工智能基础设施建设能够为该地区带来一定的技术红利，但也使澳大利亚面临长期规则锁定的风险。通过技术合作，美国逐步渗透规则体系，导致澳大利亚本土人工智能治理立法空间被压缩，削弱了其自主规则制定能力。更为深远的影响是，在对美国形成技术和规则路径依赖后，其他国家进入澳大利亚人工智能市场的难度和成本会有所增加，澳大利亚开展多边人工智能合作也将更为困难。

结论

本文集中分析了美国在人工智能领域的联盟管理方式和逻辑。美国通过区域安全合作、规则整合和全球标准争夺，构建了技术—规则—意识形态“三位一体”的联盟控制体系，并且根据盟国技术依赖和利益分歧的不同组合，采取权力强制、利益交换、制度约束和权威引导四种差异化的联盟管理方式。

展望未来，人工智能将持续重塑美国联盟管理和联盟体系。随着人工智能技术的不断发展，美国可能强化技术霸权，对技术依赖高的盟国加强控制，同时利用技术优势吸引更多国家加入联盟，扩大其联盟网络。在规则制定方面，美国会更积极推动符合自身利益的国际标准，从而加剧与其他大国在规则主导权上的竞争。然而，技术扩散和盟国的自主意识增强可能削弱美国的控制能力，导致联盟管理面临挑战。此外，人工智能的发展还可能引发新的安全威胁和伦理问题，促使美国调整联盟管理方式，更注重联盟内部的协调与合作。对于中国而言，美国在人工智能领域强化联盟合作无疑会导致全球产业链供应链深受影响，也使得中国的人工智能发展面临更大的压力。不过从目前情形看，美国很难通过联盟体系筑牢对华战略围堵，其面临着联盟关系、政企关系、企业关系等多重因素的制约。中国可以利用市场规模、供应链优势和人工智能不同议题差异，采取包容性合作战略，尽可能分化弱化美国及其盟国在人工智能领域的对华联合施压。

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来源：国政学人