摘要：随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其背后的政治因素日益凸显，即技术政治化势头逐渐显现。技术政治化是指技术不再仅仅是一种纯粹的科学和工程领域的创新与应用，而且是被赋予浓厚的政治色彩，成为国家间政治博弈、地缘政治竞争和意识形态较量的重要手段。近年来，为维护在全球

文 | 同济大学经济与管理学院 陈强 王倩倩

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其背后的政治因素日益凸显，即技术政治化势头逐渐显现。技术政治化是指技术不再仅仅是一种纯粹的科学和工程领域的创新与应用，而且是被赋予浓厚的政治色彩，成为国家间政治博弈、地缘政治竞争和意识形态较量的重要手段。近年来，为维护在全球的科技霸权和政治经济利益，拥有人工智能领先地位的美国不断将人工智能技术政治化。特别是随着中国在人工智能领域的发展，美国采取了一系列针对中国人工智能领域的严厉制裁措施，且呈现出持续升级、范围不断扩大的态势。

一、美国对华人工智能领域制裁的动机

在大国博弈与技术革命交织的时代背景下，美国对华人工智能领域的制裁已突破单纯的技术管制范畴，演变为其全球战略布局中维护霸权体系的核心工具。这种制裁动机深深植根于国家安全、经济霸权和意识形态竞争三大核心维度，折射出美国对全球权力结构变迁的战略焦虑与遏制冲动。从地缘政治视角看，人工智能作为颠覆性技术正重塑国际安全秩序，美国将对华技术封锁视为维系自身军事优势、巩固盟友体系的关键举措；在经济层面，人工智能产业已成为全球产业链重构的核心驱动力，制裁是美国捍卫自身技术垄断地位、掌控全球经济规则制定权的必然选择；在意识形态领域，美国试图以“技术阵营化”为抓手，将人工智能竞争异化为价值观对抗，构建符合西方利益的全球技术治理体系。这些动机实质上并非孤立存在，而是随着国际格局演变、技术发展趋势及中美力量对比变化呈现动态调整特征，共同服务于维护美国单极霸权、遏制新兴大国崛起的总体战略目标。

图1 美国对华人工智能领域制裁的动因

从国家安全视角出发，人工智能技术的军事化应用潜力是美国制裁中国人工智能发展的核心驱动力（见图1）。早期，美国凭借在智能无人作战系统、高精度情报分析平台等领域的领先优势，利用人工智能巩固了其全球军事霸权。然而，中国近年来在人工智能军事领域迅速追赶，在无人机蜂群战术、人工智能辅助战场态势感知等方面取得显著进展，引发了美国深层次的战略焦虑。这种战略焦虑不仅源于对中国可能超越美国、获取不对称军事威慑力的担忧，更深植于美国对中国可能主动运用先进人工智能能力挑战乃至打击美国的核心利益的强烈认知。2021年，美国国家人工智能安全委员会的最终报告宣称，“中国拥有在未来十年内超越美国成为人工智能全球领导者的力量、人才和雄心”，并强调“在人工智能领域输给中国对美国国家安全是不可接受的”。美国国防部的《2023年中国军事和安全发展报告》直言，“中国是唯一有能力重塑国际秩序的竞争对手”。

美国长期主导全球经济秩序，人工智能产业作为未来经济增长的核心引擎，关乎其经济霸权的维系。美国在人工智能领域拥有一批全球领先的人工智能企业，如谷歌、微软、英伟达等。凭借技术、资金与先发优势，美国人工智能企业占据全球主导地位，通过技术输出与产品出口获取了巨额利润。然而，近年来，中国企业在全球人工智能市场的份额逐渐增加，改变了全球人工智能市场的格局。此外，中国在5G与人工智能融合推动的智能制造业、自动驾驶等领域，逐步构建自身技术标准，对美国的全球标准制定权产生威胁。因此，制裁成为美国打压中国人工智能产业发展，维护其经济霸权与产业利益的关键策略。

意识形态差异一直是中美关系中的潜在矛盾。美国一直以“民主自由”捍卫者自居，将中国人工智能技术发展与政治制度挂钩，炮制“数字威权主义”等不实言论，企图抹黑中国形象，从而构建所谓的技术领域“民主阵营”对抗“非民主阵营”的格局。随着人工智能技术影响力扩大，美国进一步拉拢盟友组建如芯片“四方联盟”（CHIP4）等技术联盟，以意识形态为纽带，限制对华技术交流与合作。美国企图通过这些方式孤立中国人工智能产业，确保西方价值观在全球人工智能技术发展中占据主导地位。然而，虽然拜登政府和特朗普政府在遏制中国人工智能崛起方面存在深层共识，但在手段与节奏方面存在差异。拜登政府奉行建制派技术民族主义，通过“小院高墙”策略在规则框架内精准遏制中国尖端人工智能技术发展；特朗普政府则秉持民粹主义经济安全观，以“美国优先”为名向中国推行“大院高墙”式全面脱钩，本质是借激进式对抗兑现民粹承诺，以零和思维扼杀中国人工智能生态发展动能，其政策更凸显政治投机性与战略冒险性。

二、美国对华人工智能领域制裁的措施

美国对华人工智能领域的制裁力度和范围不断扩大，从最初针对个别企业的制裁逐渐扩展到对整个人工智能产业的打压；从技术和产品层面的限制延伸到对产业链上下游的全面封锁；从单纯的贸易和经济手段，发展到政治、学术、舆论等多维度的施压。如图2所示，在技术出口管制、投资与供应链脱钩、技术合作与学术交流限制、实体清单制裁等领域，美国采取了一系列对华制裁措施。

图2 美国对华人工智能领域制裁的措施

（一）技术出口管制

美国在技术出口管制方面出台了诸多政策，试图从技术源头限制中国人工智能发展。2022年，美国对向中国出口的先进计算和半导体制造物项实施新的出口管制，明确限制高性能计算芯片、特定半导体制造设备等出口至中国。2023年10月17日，美国再次更新《先进计算芯片和半导体制造设备出口管制规则》，进一步加强了面向中国市场的人工智能芯片禁令，将性能、密度作为出口管制标准，把单芯片超过300teraflop/s算力，以及性能密度超过每平方毫米370gigaflop/s的芯片都纳入禁止出口行列。英伟达的A100、H100、A800、H800、L40、L40S、RTX4090等集成电路部件以及集成这些高性能计算卡的DGX/HGX系统等均在管制范围。2023年12月11日，美国商务部部长吉娜·雷蒙多表示，禁止美国芯片设备制造商英伟达公司出口最复杂、处理能力最强的人工智能芯片，宣称这些芯片将促进中国训练先进模型，并强调此举是为维护美国国家安全，防止关键技术被中国用于增强军事或战略能力。2024年5月22日，美国通过《加强海外关键出口限制国家框架法案》，主要目的是阻挠美国顶级人工智能公司的大模型出口，遏制中国人工智能技术发展。2025年1月13日，拜登政府发布《人工智能扩散出口管制框架》临时最终规则，将中国等国列为“全面禁运GPU芯片的国家”，禁止其使用美国人工智能芯片。然而，随着特朗普政府上台，美国政策风向突变。2025年5月13日，美国商务部宣布撤销该框架，但同步推出三项更具针对性的指导意见：在全球任何地方使用华为昇腾芯片在内的中国芯片均违反美国出口管制；警告公众允许使用美国人工智能芯片训练和推理中国人工智能模型的潜在后果；向美国企业发布如何保护供应链免受转移策略侵害的指导意见。特朗普政府此次撤销旧规并同步发布新规的行为，凸显了其在技术霸权与商业利益间的“政策摇摆”：撤销复杂的《人工智能扩散出口管制框架》，意在简化管制、释放美国企业创新能力，巩固其在人工智能领域的领导地位。尽管形式调整，美国两党政府遏制中国人工智能技术发展的根本共识并未改变。新发布的指导意见直指中国核心技术和供应链，手段更加直白且具攻击性。

（二）投资与供应链脱钩

美国以“去风险化”为名推动技术产业链重构，采取了资本管制和供应链重组等策略。美国政府《国家安全战略》报告宣称，“必须阻止资本流向可能增强中国技术竞争力的领域”。自2022年始，美国政府颁布一系列相关政策。《芯片与科学法案》通过设定“护栏条款”迫使美国半导体企业不得在华扩大半导体生产能力及与中国实体开展联合研究，并且通过巨额补贴吸引全球半导体企业于美国本土设立工厂。2022年9月15日，美国发布《确保美国外国投资委员会充分审视不断变化的国家安全风险》行政令，增加了美国外国投资委员会对涉及中国人工智能等敏感技术领域投资项目的审查权限，审查流程变得更严苛与全面。2023年8月9日，美国颁布《关于解决美国对受关注国家的特定国家安全技术和产品投资的行政令》，直接对美国实体在中国半导体、微电子、量子信息及特定人工智能领域的投资活动施加限制。2024年6月21日，美国财政部发布《建议规则制定公告》，对上述行政令予以细化，明确了投资限制的具体范畴、申报程序等关键要素，提升了投资限制措施的可操作性与威慑效应。在中国以DeepSeek为代表的人工智能企业取得突破性进展的背景下，特朗普政府2025年2月21日签署了《美国优先投资政策》备忘录。该政策实施双向资本管控，禁止或严格审查与中国有关联的实体对美国技术、基础设施、医疗、农业等战略性行业的投资；加强对美国资本流向中国（尤其是人工智能等关键技术领域）的审查与限制。此举旨在通过资本“脱钩”，遏制中国在关键技术领域的发展动能，同时保护美国的核心产业安全，是其“美国优先”战略在投资监管领域的直接体现。

（三）技术合作与学术交流限制

在人工智能技术合作与学术交流领域，美国已构建起一套系统性策略对中国实施全面限制，严重破坏了全球学术生态与合作秩序。在司法化打压制造“寒蝉效应”方面，特朗普政府于2018年启动“中国行动计划”，以“防范技术泄露”为名，对中国在美科研人员实施“有罪推定”审查与司法迫害（如无端调查与起诉行径）。此举公然违背学术自由原则，严重损害中美学术互信，导致大量跨国人工智能合作项目被迫中断。尽管拜登政府于2022年暂停该计划，但其遗留的恐惧阴霾将长期抑制学术交流活力。在签证限制政策方面，美国通过延长审批、提高拒签率、吊销签证等手段设置人员流动壁垒。这直接剥夺了中国人工智能领域留学生、学者及研究人员赴美参会、合作与进修的机会，人为阻断知识传播与技术转移的关键路径。2025年5月22日，特朗普政府突然禁止哈佛大学招收国际学生。此举将直接影响中国人工智能顶尖人才的培养通道，致使中国学生无法进入哈佛大学人工智能前沿实验室，并重挫依托哈佛博士回流计划构建的国内顶尖师资补充机制。在学术组织禁令层面，美国通过行政命令或政策导向，限制中国人工智能学术团体与国际学术组织的互动，刻意将中国排除在国际学术合作网络之外，例如美国主导的电气电子工程师学会（IEEE）等学术组织禁止华为员工参与IEEE标准制定，妄图切断中国学者与国际学术社群的互动。

（四）实体清单制裁

美国通过实体清单、军事最终用户清单和“涉军企业”清单等多维度举措，对中国人工智能领域的发展实施限制。这一现象背后蕴含着复杂的政治意图与战略野心。就实体清单而言，美国商务部工业与安全局以“危害美国国家安全与外交政策利益”为由，将大量中国人工智能企业及科研机构纳入其中。被列入清单的主体在获取美国原产技术、软件及商品时，需经历严格的许可审批程序，且多数申请往往难以获批。这一情况致使中国人工智能企业在获取先进芯片、关键算法、高精度传感器等核心资源时面临重重困难。例如，2025年3月，美国商务部工业与安全局将来自中国的54个实体纳入清单，部分从事先进人工智能、超级计算机及高性能人工智能芯片研发的中国实体受此影响。军事最终用户清单主要针对向军事领域供货的实体。一旦中国人工智能企业被列入该清单，美国便禁止本国企业与之进行交易活动。“涉军企业”清单的制定更多基于美国的主观判断，将所谓与中国军方存在关联的企业列入其中，并对其实施投资限制及贸易壁垒措施。大疆、中微、腾讯控股、宁德时代、长鑫存储、长江存储、华为控股、中芯国际、中国移动、中国联通、中国电信、华大基因、商汤科技等134家中国企业被列入“涉军企业”清单。这些中国企业涵盖人工智能技术研发、半导体制造、通信、互联网等多个与人工智能产业发展紧密相关的领域。被列入清单后，这些中国企业在国际合作、资金引入、市场拓展等方面遭遇诸多阻碍。

三、美国对华人工智能领域制裁的影响

美国对华人工智能领域制裁，在中国人工智能技术研发、人才发展、产业构建及国际合作等方面，产生了多维度、深层次的负面影响（见图3）。

图3 美国对华人工智能领域制裁对中国的影响

美国对中国人工智能领域的制裁，在技术研发维度产生了显著影响。中国在关键技术获取方面面临严重阻碍，美国通过限制先进人工智能芯片、算法软件及相关技术设备的对华出口，导致中国企业在提升硬件性能、推进算法研究以及开展模型训练等方面遭遇困境。在美国限制对华出口先进制程芯片及制造设备的影响下，中国海关总署官网数据显示，2023年，中国半导体设备进口额同比下降18%，集成电路进口额同比下降15.4%。此外，制裁加大了研发投入压力，企业被迫投入更多资金寻求替代技术与资源，进而导致成本大幅攀升。同时，技术路线锁定风险加剧，企业因制裁而不得不维持现有技术路线，难以探索前沿技术方向。例如，在先进制程受限下，许多中国人工智能芯片设计公司不得不将更多资源投入基于成熟制程（如14nm/28nm）的优化设计，而非3nm/5nm等下一代架构。这可能使中国错失技术代际跃迁机遇。

在人才发展层面，制裁导致人才流失风险上升，部分人才因科研环境受限、发展机会减少而流向海外；国际人才交流亦受到阻碍，签证限制等因素使中国人工智能人才赴美交流学习的机会减少，无法及时掌握前沿学术动态；中国学者在相关国际学术组织中的地位与影响力也有所削弱，学术话语权受到一定程度的抑制。根据美国大使馆发布的数据，2022年获批F1签证的中国学生数量相较2021年减少4.2万余人。

从产业构建视角看，制裁加剧了国内市场竞争，企业为争夺有限资源而展开更激烈的角逐；国际市场拓展面临困境，被列入制裁清单的企业面临信任危机，国际市场份额呈现下滑趋势；中小企业由于抗风险能力较弱，在制裁冲击下更容易倒闭，加速了市场淘汰进程。此外，制裁还引发了全球技术标准的分化。美国拉拢盟友构建排他性技术标准，使中国企业在适应多种技术标准方面面临挑战。

在国际合作领域，美国拉拢盟友对中国实施技术封锁，导致国际合作项目受阻，众多国际合作项目被迫中断；制裁对人工智能产业链合作造成冲击，部分环节出现供应中断或不稳定的情况；技术联盟对中国企业的排斥现象明显，中国企业被排除在一些国际技术联盟之外，难以参与技术创新与标准制定。

四、中国应对美国人工智能制裁的突围策略

为应对美国对华人工智能领域制裁带来的诸多负面影响，实现自主创新，中国需从政府、产业、企业、科研院所等多个层面协同发力，制定针对性策略，在技术研发、人才发展、产业生态、国际合作等关键领域实现突破与重塑，达成人工智能领域在政策、技术、人才、市场和环境方面的五大核心目标（见图4）。

图4 中国应对美国制裁的突围策略

（一）国家层面

强化国家战略科技力量的系统性布局。在全球科技竞争加剧的背景下，我国应以新质生产力发展为导向，构建人工智能“根技术”攻坚体系，聚焦芯片架构设计、基础算法创新、智能操作系统研发等底层技术领域，建立“揭榜挂帅”与“赛马”相结合的攻关机制，确保核心技术研发获得长期稳定的资金与政策支持。

构建高质量人才发展的立体化生态。人才体系建设需突破传统引进培养模式，着力打通“人才链—创新链—产业链”的协同堵点。一方面，快速推进国内高校人工智能学科群建设，建立“本硕博贯通+产教融合”培养体系，同时可以试点“人工智能人才特区”，赋予科研团队技术路线决策权与资源配置权，营造包容失败、鼓励原始创新的学术文化氛围，培育兼具理论深度与实践高度的复合型人才。另一方面，在全球实施“顶尖人才招募计划”，通过签证便利化、科研自主权下放、配套设施完善等制度创新，构建具有全球竞争力的引才环境。

推动构建普惠包容的全球治理体系。我国应依托联合国、世界人工智能大会（WAIC）等多边协作平台，系统阐释“人工智能服务全人类”的治理理念，反对技术霸权主义与排他性技术联盟。在国际平台，积极分享我国在智慧医疗、数字减贫等领域的普惠人工智能解决方案，为发展中国家提供技术援助与能力建设支持。面向发展中国家的关切，重点研究人工智能技术在缩小数字鸿沟、促进可持续发展中的作用机制，为全球治理规则注入更多公平性与包容性元素，助力构建多元共治的人工智能治理体系。

（二）产业层面

打造安全可控的产业链体系。一方面，推动人工智能产业链上下游企业组建供应链风险预警平台，实现对断供风险的实时监测与快速响应。另一方面，适当加大对低算力依赖技术的研发投入，重点布局非对称技术路径，如轻量化神经网络算法、类脑计算与人工智能融合技术，降低对高端芯片的依赖度，从技术路径上对冲美国制裁影响。

深化协同创新的开源赋能机制。开源生态建设应上升为产业破局的核心战略。在技术供给端，由政府引导和行业龙头牵头建设国家级开源共性技术平台（如大模型基础框架、智能算法优化工具链），通过开放应用程序编程接口（API）、共享行业通用数据集等方式降低中小企业创新门槛，避免重复研发造成资源浪费。鼓励龙头企业开放技术中台与应用场景，构建“大企业顶天立地、中小企业铺天盖地”的产业共生生态。

拓展人工智能的场景化应用空间。一方面，积极响应“人工智能+”的行动号召，面向金融风控、智能制造、智慧医疗等核心领域开发应用人工智能技术的解决方案，同步挖掘县域经济、乡村振兴等下沉市场需求，推出低成本、易部署、轻量化的人工智能产品。另一方面，聚焦“一带一路”沿线及新兴经济体，提供契合当地需求的普惠型技术方案（如多语言智能教育系统、远程医疗诊断平台），通过技术本地化改造与本土化服务团队建设，树立“负责任技术伙伴”形象，突破西方话语体系的技术认知壁垒。通过拓展人工智能应用场景将“发展新质生产力”的要求落实到产业实践。

（三）企业层面

强化核心技术攻关的差异化布局。大型科技企业应整合全球资源，建设国际一流研发中心，在通用人工智能理论、新型计算架构等前沿领域开展长周期研究；中小型企业则可通过组建研发联盟，共享测试平台与算力资源，聚焦细分领域的关键技术（如边缘人工智能芯片设计、行业专用算法优化）实现单点突破。

积极参与全球开源生态建设。遵循国家开源治理框架，将自主研发的基础模型（如DeepSeek通用大模型）、开发工具等以国际通用宽松协议开源，吸引全球开发者参与迭代优化，提升技术影响力。深度参与国际开源社区（如TensorFlow、PyTorch生态），通过贡献代码、制定标准等方式增强国际话语权。以“一带一路”为纽带，构建“联合实验室+技术转移中心+示范应用基地”的立体化合作网络，通过开源社区建设促进跨国创新要素流动，形成与美国技术封锁模式相制衡的“开源治理共同体”。

（四）科研院所层面

推进跨学科交叉研究与开源协同创新。面对人工智能学科交叉融合的发展特征，需打破学科壁垒，组建由计算机科学、神经科学、数学、材料科学等多学科领域学者参与的跨学科团队，开展科学研究智能化（AI for Science）、生物启发式算法等前沿探索，为技术创新提供底层理论支撑。在成果转化方面，建立“基础研究成果开源共享机制”，将自主开发的数据集（如多模态语料库）、仿真平台等通过国家人工智能开源开放平台发布，降低产业界研发成本。

引领人工智能治理与伦理学术研究。科研院所应发挥知识生产优势，在人工智能伦理、安全治理等领域开展前瞻性研究，构建具有中国特色的人工智能治理理论体系。以举办国际学术会议、发布《人工智能发展白皮书》等方式，向全球阐释“发展优先、普惠共享、安全可控”的治理理念，推动建立兼顾创新活力与风险防控的伦理准则。

总体而言，如图4所示，中国应建立“战略协同（政产互驱）—生态反哺（产企共振）—攻坚闭环（企研贯通）—基研突围（科国共进）”的四维立体网络，并通过双向箭头的交互反馈机制，破解“政策悬浮”“产学脱节”等断层问题，推动人工智能发展从单点突破转向全面突围，系统实现政策精准引导、技术自主可控、人才集聚高地、多元市场格局、创新生态开放的重要目标，从而支撑人工智能行业的繁荣发展。【本文系国家社科基金项目“面向新征程的国家创新体系整体效能提升研究”（项目编号：22VRC126）的研究成果】

来源：中国信息安全