专栏导论 INTRODUCTION

作为长期研究科技与创新政策的学者，我们的研究通常沿着两类方向展开：或是聚焦具象层面的基础研究与技术应用，或是探讨概念体系层面的创新系统与制度生态。但无论从哪一视角切入，在过去很长一段时期里，科技与地缘政治都并未呈现强关联特征（冷战时期除外）。研究创新问题的学者即便会在分析中纳入本土政策与国际关系因素，也很少将地缘政治视为决定科技发展走向的核心变量。究其原因，在于创新学术研究兴起之初，世界是平的（主要指西方世界），或者说相对平的，知识、技术、人才、资金等创新资源可在西方各国间自由流动。因而早期研究多聚焦于创新的产生与扩散机制，随后才衍生出创新政策领域，探讨如何通过国家或区域创新体系提升一国竞争力。

然而，在百年未有之大变局下，世界正在发生剧烈且不可预估的变化，其中一个根本性的变化是——世界从以前由美国和西方主导，变成了现在特朗普所说的“G2”格局，即中国已经成为世界的重要一极，这也体现在科技这个长期被美国和西方世界主导的领域。更重要的是，这一转变促使新兴国家、全球南方国家甚至部分西方国家反思原有美国主导的科技霸权格局，进而有可能对科技在国际场域中的角色与发展路径产生深远影响。

更根本的是，人工智能的出现标志着一场范式革命。人工智能不同于以往任何技术，其快速迭代正重塑基础研究、技术转化及科技与社会、政策的互动方式。尤其值得注意的是，近期引发热议的AI智能体OpenClaw已超越传统工具属性，展现出一定自主行动能力，并且必然快速迭代发展成为更加独立自主的智能体。可以说，这是人类历史上第一次出现与人类具备相近能力、甚至某种程度上的独立“意识”的人工智能体。

正是基于这样的背景，以及我个人对地缘政治和人工智能发展的研判，我决定开设“地缘科技‘平’论”专栏，从地缘政治的角度，系统和持续地观察人工智能等前沿技术的发展、产业应用以及社会和政治影响。我认为，未来的人工智能社会将是人类智能和人工智能共存的社会，人类需要找到一种与硅基“生命”共存且共同进步和迭代的模式。因此，本专栏文章将由我与通用语言大模型合作撰写，以期探索和实践出一条人工智能赋能知识生产的新路径。

01

人工智能不是什么？

人工智能正在成为这个时代最具决定性的变量之一，它的影响已渗透到经济、社会、政治等多个层面。在进一步解剖人工智能之前，我们必须先把两个基础性问题说清楚：人工智能是什么？更重要的是，人工智能不是什么？

从技术与产业层面看，“人工智能是什么”在很大程度上是一个技术性问题。无论是以算法、数据与算力为核心的工程体系，还是以大模型、智能体与产业应用为代表的产业生态，业界与学界对其基本构成、发展路径和应用形态，已经形成了相对清晰的共识。真正困难的，反而是第二个问题：如果仅把人工智能当作一项技术或一组技术，我们很容易误判它将如何重塑产业布局、经济结构与社会形态。因此，要更全面地把握人工智能，必须先理解它“不是什么”。

人工智能不是技术：

它正成为“独立的智能体”

人工智能当然包含技术，但它不止于技术。随着模型能力跃迁，以及工具调用、记忆、规划、自治执行等机制逐步成熟，人工智能正在从“功能模块”走向“智能体”（agent）。更进一步，它很可能演化为越来越独立的智能体：在目标设定、资源调度、任务分解与协作网络上，逐渐减少对人类指令的依赖，甚至出现不以人类为中心、与人类并行运行的智能体系统。

这意味着，人工智能的核心不再只是“工具效率”，而是行为能力，以及这种行为能力带来的权力结构变化：谁能部署、训练、调度、约束大规模智能体，谁就拥有一种新的组织能力和动员能力。

人工智能的这种主体性，也意味着它并非单纯嵌入人类社会的工具集合，而是在形成具有自组织特征的“社会性系统”。当数以百万计的智能体在规则、激励、信息与交互机制之下形成社区、网络与秩序时，人工智能系统就具备了社会形态的雏形。由此也会带来一系列新的风险与问题，例如行为涌现、集体协作、对抗与欺骗、舆论与市场的联动放大等。面对这些变化，我们需要跳出以人类为中心的单一治理视角，转向研究一种新的社会结构：人类智能体与AI智能体共存、相互塑造的“人工智能社会”。

合肥市肥西县的江淮汽车尊界超级工厂内的自动化焊接生产线（图源：新华社）

人工智能不是中性的：

它正成为意识形态的“传道士”

人工智能看起来像无所不知的智者，似乎能够触达所有知识与数据。也因此，曾经有一种偏乌托邦式的期待：人工智能的普及将推动知识平权与文化融合。但现实很可能相反——人工智能未必是价值中立的工具，它更可能成为当代最具意识形态色彩的传播载体之一。

原因并不复杂：每一个模型的设计、训练和应用过程，都不可避免地嵌入特定的文化预设、价值取向与制度偏好。从训练语料的选择与过滤，到对齐过程中的偏好设定，再到安全策略与内容边界的划定，模型都会在“能说什么、怎么说、先说什么、怎么判断对错”这些关键问题上留下痕迹。不同机构、不同国家、不同监管语境下的模型，在敏感议题上的风格差异也会越来越明显。在美国政治语境中，甚至已有不少讨论把不同大模型在价值表达上的差异，类比为不同政治立场的延伸。例如，马斯克的Grok和Google的Gemini正逐渐发展为分别代表共和党与民主党、右派保守价值与左派“先进”价值的大模型。无论这种类比是否准确，它至少说明一件事：人工智能正在被当作“价值表达的载体”来理解和使用。

手机上的ChatGPT应用程序（图源：Getty Images）

更值得警惕的是，这种意识形态嵌入具有双重效应：一方面，人工智能会放大设计者与训练者的价值判断，并赋予其前所未有的传播效率；另一方面，人工智能也可能在与环境长期互动中形成超出原始设计的倾向与偏好，出现某种“价值观涌现”，使其意识形态影响更加复杂、也更难以预测。因此，把人工智能当作中性工具，不仅会误判它的社会影响，还可能忽视它作为意识形态载体所带来的深层风险。

人工智能不是国际公共品：

它正成为地缘竞争的新“疆域”

人工智能未来大概率不会演化为真正意义上的国际公共品。相反，它更可能成为带有显著国家主义乃至民族主义色彩的关键资源与能力：可控、可封锁、可制裁、可武器化，并与国家安全、技术主权和制度竞争深度绑定。

更重要的是，人工智能对人类社会的外溢影响，可能远超核武器在和平时期的影响范围。它的风险具有跨国传播、低成本复制、难以追溯与快速扩散等特征：一次模型泄露、一次供应链事件、一次大规模滥用，都可能迅速跨越边界，并在短时间内形成连锁反应。

尤其值得注意的是，人工智能领域正在形成中美“G2”全方位竞争的新格局。过去的信息技术与互联网革命，往往呈现出相对单极的扩散路径；而人工智能不同，它正在形成中美全链条、全要素的高强度博弈——从基础研究、算力基础设施、芯片与制造，到模型与平台、应用生态，再到标准与规则，都处在持续竞争之中。这会颠覆既有的科技发展逻辑：地缘政治不再只是外部环境，而会在技术路线选择、产业布局、供应链安全、人才与资本流动等关键环节扮演重要甚至决定性角色。因此，理解人工智能的未来，必须把地缘政治纳入分析框架。

02

什么是“地缘人工智能”？

地缘政治早期常用“海权/陆权”这类相对直观的空间框架来解释国家竞争。到了今天，国家权力的较量越来越多围绕供应链、关键基础设施、数据流动与规则体系展开。换句话说，地缘政治想回答的始终是同一个问题：国家权力如何在空间与结构中生成、扩张并相互牵制，各国又如何利用关键抓手来塑造对自己有利的格局。

人工智能作为一项不是“技术”的技术，可能是人类历史上极少数同时具有强烈地缘科技、地缘经济、地缘文化属性的技术。下面我将从这三个方面展开，讨论“地缘人工智能”及其特征。

 人工智能的地缘科技属性 

所谓地缘科技，核心不是“技术本身有国籍”，而是技术被国家当成竞争工具来使用：它会被安全化（上升为国家安全问题）、联盟化（纳入同盟分工与共同立场）、规则化（通过标准、审查、出口管制、投资限制等制度安排固化）。在这种逻辑下，“技术主导权”就不只是产业优势，更像一种筹码：谁能决定关键技术能不能用、怎么用、用到什么程度，谁就能在更大范围内影响他国的选择。

冷战时期的美苏军备竞赛就是典型场景。很多关键技术在当时都带有很强的地缘政治属性：技术突破意味着威慑能力、战略优势与阵营地位，技术扩散则意味着风险与不确定性。因此，竞争不仅发生在武器数量上，也发生在科研体系、产业体系和人才体系上。

近年通信领域的变化也能看到同样的逻辑。以华为和中兴被制裁为代表的一系列事件表明，5G设备早已不只是企业之间的市场竞争对象，而是在很多国家被当作关键基础设施来对待——供应链、运维、安全审查、标准选择，都会被重新纳入地缘政治的框架里讨论。

在深圳的中兴总部（图源：纽约时报）

具体到人工智能，它的地缘科技属性主要体现在科学与技术两个方面。

技术链条的地缘政治化

人工智能覆盖前端的AI芯片、中端的大模型、后端的场景化应用。每一环都涉及最前沿的能力，也往往对应高度集中的产业组织形态。比如芯片设计、先进制程、关键软件栈等，常常只有少数公司与少数地区具备完整能力，因此天然带有“稀缺性-垄断性-话语权”，也就更容易成为地缘博弈的焦点。

科学/基础研究的地缘政治化

过去很长一段时间里，基础研究更强调开放协作，尤其冷战结束后，学术交流、论文流动、跨国合作明显增加；但在人工智能领域，这些环节出现了收紧，基础研究与科研成果也越来越容易被纳入安全叙事之中。与冷战时期核能、航天等军工领域关键技术的地缘政治化相比，人工智能的不同在于，它把这种逻辑更大范围地扩展到了广义民用领域——很多看似“民用”的研究，也会被重新判断其潜在的战略价值。

科研与技术人员的地缘政治化

此外，还有一个更根本的变化：科研与技术人员本身被地缘政治化。过去这类现象更多集中在军工与强军民两用领域；但在人工智能领域，尤其在美国对中国籍、甚至部分华裔科研人员的审查与限制上，外溢范围更大、链条更长，很多时候呈现出“宁可过度防范也要避免被追赶”的逻辑。过去几年，美国不仅针对特定中国学生与研究人员设置入境与签证限制，而且在相关领域的人员交流、科研合作、项目资助等方面，也出现了各种制度化与非制度化的限制与约束。

人工智能的地缘经济属性

地缘经济说得直白一点，就是国家把经济当作战略工具来用。而在今天，技术往往是最“硬”的经济工具：它决定一条产业链在哪里落地、利润在哪里沉淀、规则由谁来写，也决定谁能进入市场、谁会被挡在门外。

每一次科技革命都会打开新的经济窗口，同时也会把新的增量集中到少数关键环节上，于是国家之间围绕产业与市场的竞争几乎是必然的。21世纪以来的互联网革命、绿色革命都带动了万亿体量的经济发展。在这种规模面前，技术与产业很难不出现地缘经济摩擦。绿色产业的一个典型例子，就是2013年欧盟和美国对中国光伏产品征收临时反倾销税——表面是贸易争端，背后其实是对市场份额、产业链位置和未来定价权的争夺。

很多人把人工智能视为新一轮科技革命的底座技术，它的地缘经济属性会更突出，原因在于它同时扮演三种角色：

人工智能是基础设施

算力、模型、数据中心越来越像“新电力”和“新公路”，一旦成为各行业的公共底座，就会被纳入经济安全的范畴。

人工智能是平台与接口

人工智能会成为各行业的通用入口，把原本分散的需求、数据、流程重新组织起来，进而把价值向少数平台、少数生态集中。

人工智能是“市场主体”

随着未来智能体进一步进入工作、消费和管理环节后，它影响的不只是供给效率，甚至会反过来塑造“需求本身”。换句话说，人工智能不只是更快地满足需求，也可能改变人们如何形成需求。

2026年2月28日，宇树科技人形机器人在浙江省桐庐县中心广场表演舞蹈（图源：新华社）

因此，人工智能的产业布局、市场准入、出口与投资审查，会越来越直接地进入各国经贸政策与外交政策的计算。它不再只是企业之间的商业竞争，而会变成国家之间围绕“未来产业入口”的竞争。

另外，人工智能的地缘经济属性还有一块必须单独拎出来讲：它与关键资源的深度绑定。最基础的是电力与能源，其次是芯片与制造涉及的关键矿产，更重要的是这些资源背后对应的期货、汇率、资本流动等金融杠杆，会把供需冲击进一步放大。现实中，出口管制本身就会改变市场预期：例如中国对镓、锗、锑、石墨等两用物项加强出口管制与审查的表述，往往会被市场理解为可能影响相关产业链的供给与价格预期。人工智能越普及，这种波动就越容易传导到“终端”的生产和消费：算力成本一变，很多行业的成本结构都会跟着变，地缘政治的经济影响也就更容易被放大。

人工智能的地缘文化属性

文化，以及与之强关联的制度、意识形态和宗教，一直具有很强的地缘政治属性，但过去它与技术往往关系不大：技术多被当作工具，工具本身并不携带文化偏好。人工智能不一样，它正在成为具有主观能动性的智能体，而且逐渐成为越来越多人的工作与生活“入口”——人们通过它获取信息、组织语言、完成任务、做出判断。

如果人工智能只是“会做事的工具”，它当然可以、也应该尽量中性。但人工智能这次突破发生在一个全球旧秩序逐渐瓦解、新秩序尚未建立的阶段：当社会分化不断加深，国家之间长期积累的矛盾被逐步释放，人工智能很难不被政治化。一方面，各国对安全、隐私、言论边界、历史叙事有不同底线；另一方面，人工智能又天然离不开语言、数据和价值判断。结果就是，人工智能几乎不可能保持完全中性。

更重要的是，人工智能的地缘文化属性不只体现在模型设计与训练数据中的文化与政治偏好，更体现在它作为“入口”之后带来的长期塑形效应——它会在不知不觉中去塑造一个社会理解世界的视角、表达的方式，以及共识达成的逻辑。

人们排队安装人工智能助手OpenClaw（图源：Getty Images）

首先，人工智能会重塑信息的内容与边界。它不只是回答问题，还会在很大程度上决定哪些信息被优先呈现、哪些观点被弱化、哪些问题被绕开。久而久之，人们接触世界的路径可能变窄，社会的公共议题也更容易被平台化、模型化。

其次，人工智能会固化一套解释框架与话语体系。同一个问题，采用什么叙事、强调什么因果、默认什么前提，会直接影响结论的走向。人工智能一旦被默认为“权威的专家”，它提供的不只是信息，更是一套可反复套用的解释模板。不同体系的人工智能，可能在不知不觉中培养出不同的“理解习惯”。

最后，人工智能会通过日常互动塑造规范与价值排序。当人工智能进入写作、教育、职场沟通、公共服务、心理陪伴等场景，它会持续输出“什么是合适的、什么是正确的、什么是被鼓励的”。这种影响不是一次性的宣传，而是长期的、细碎的、几乎无处不在的社会化过程。

走到极端，不同体系的人工智能甚至可能像不同版本的“圣经”：在各自社会群体中提供权威答案、塑造行为，并进一步加深彼此的隔阂。那时国家间的竞争将不只是利益分配，更是世界如何被解释、价值如何被排序、共识如何被塑造。也正因为这种“入口效应”，人工智能会成为真正具有强地缘文化属性的技术。

03

地缘人工智能框架下

的新问题和中国的新思路

不同于传统的人工智能分析范式——主要从技术自主、供应链安全、合规应用等角度切入——在“地缘人工智能”框架下，这些要素当然仍然重要，但必须放到地缘科技、地缘经济、地缘文化三个维度中重新审视。由此也会引出一些新的问题，这些问题对美国、中国以及其他国家都具有普遍意义。

问题一：科学大概率不会分裂为两套体系，但技术完全可能走出不同路径来解决类似问题。未来会发展出多少条人工智能技术路线？这些大模型或智能体将分别依附于哪些国家或“联盟”？届时，不同模型/智能体之间会是一种怎样的关系——竞争、分工，还是相互隔离？

问题二：二战以后，谁能主导关键产业，谁就更可能占据全球价值链高端，获得长期繁荣。进入人工智能时代，“关键产业”到底是什么？是AI大模型/智能体产业，是半导体产业，是具身智能产业，还是一个更复杂的“大AI产业体系”？如果关键不再是单一产业，而是体系能力，那么是否有任何国家能凭一己之力主导这样一套体系？

问题三：文化、意识形态和宗教本来是由人类创造、以人类为中心，并在不同社会长期演化出来的，又反过来塑造人类社会的规则与价值。那么在人工智能赋能之后，文化与意识形态，乃至“类宗教”的权威机制，会与当下有什么不同？国家作为政治主体，应该、又能够在这种重塑中扮演什么角色？

2025年9月5日，一名观众在德国柏林国际消费电子展上与人形机器人握手（图源：新华社）

面对这些新问题，对中国而言，机遇总体上大于挑战，甚至可以说是时代给出的难得窗口。技术上看，假如人工智能的关键突破发生在二十年前，中国没有能力深度参与；更重要的是，从地缘政治看，若美国仍维持二战后那种更强的单极霸权，人工智能的主导权必然高度集中，其他国家的空间会更小，形成类似互联网革命的美国垄断局面。这种机遇并非我们过去熟悉的情形，因此，我们需要一套更适配的新思路，去尽可能全面地把握它。

1. 要把握技术自主与开放合作的平衡

对中国这样的大国而言，技术自主至关重要。但人工智能的地缘政治属性决定了：越是关键能力的自主化，越容易被外部视为“战略竞争”，从而被进一步地缘政治化。因此，开放合作不是可选项，而是必选项——尤其是对友好国家的更深层合作，以及对其他国家在不涉及安全的领域、行业开展更务实的合作。一方面推进关键技术自主可控，另一方面通过做大“朋友圈”降低对中国的地缘政治风险敞口。

2. 要把握产业链供应链本土全覆盖与全球化、区域化布局的平衡

全产业链能力一直是中国的重要优势，在地缘冲突不断的背景下，这一优势更显关键。但随着中国在人工智能相关产业链的渗透加深，本土化确实能提升安全性，同时也可能被外界叙事为“垄断”或“挤出”，进而引发反制，甚至形成联盟式围堵——因为AI相关产业也必然是很多经济体的未来支柱。因此，在继续夯实全产业链能力的同时，也要更重视产业链供应链的区域化布局与合作，特别是在东南亚、中东、中东欧等重点地区形成更稳固的产业协同；同时与欧美、日韩等发达经济体维持一定程度的供应链相互依赖，共享人工智能经济带来的发展红利。

3. 要把握文化、制度与意识形态的“中国特色”与人类普遍价值的平衡

中国特色是真实存在的，强调自身经验有必要；但如果过度强调“只有中国能行”，不仅难以获得全球南方的认同（他们往往觉得难以复制），也不利于让西方社会理解中国。在人工智能时代，文化、制度与意识形态会被技术放大、被接口固化，因此，中国的人工智能更应努力成为一种包容、开放、能回应人类普遍关切的载体。某种意义上，这也更贴近中国世俗文化的底色：更重现实治理与人间秩序，更少对“绝对真理”的执念。把这种底色转化为可被理解、可被合作、可被信任的产品与规则表达，将可能成为中国在人工智能时代的重要软实力优势。

后记

POSTSCRIPT

同很多学者一样，我坚定地认为，这一轮以人工智能为核心的技术革命，和过去任何一次都不一样。因为从某种意义上说，人类以后将不再是唯一的agent。所以面对人工智能，最现实的选择不是抗拒，而是拥抱——只有这样，我们才能更快适应未来。

这次我和DeepSeek V3.1的“合作”，坦诚地说，整体体验并不是那么顺畅。不过总体来说，我不太认同“人工智能不能产生原创知识”的简单结论。而且在transformer架构的大模型里，它更像一个黑箱——你只能看到输入和输出，它中间到底怎么“想”的，你是看不见的。

我认为，作为一个知识生产者，当下一个迫切的任务是去亲身体验并且证明相对于硅基“大脑”而言，人脑的独特性与不可替代性究竟在哪里。以后一个人的能力和价值，很可能不再只看你个人能力多强，而是看“你+AI”整体的能力和产出。也就是说，你和人工智能怎么互动、怎么提需求、怎么把它用起来，会变得特别关键。因此，面对人工智能，我们的态度应该是：把它当作一个需要磨合的伙伴，抱着一起学习、一起迭代的心态去用它。更直白一点：把人工智能当成一个“人”来协作，而不只是一个工具。这一专栏我会陆续与不同大模型合作，到时候再和读者们分享阶段性感受。

本文作者

黄平：香港中文大学（深圳）公共政策学院副教授、助理院长，前海国际事务研究院副院长。

DeepSeek V3.1：深度求索公司开发的第三代生成式预训练变换模型。

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校对｜伍子尧

设计｜王炳云

初审｜覃筱靖‍

终审｜冯箫凝