AI观察｜美国全方位“围堵”中国AI，业界如何应对被动局面？

走出去智库（CGGT）观察

据外媒报道，美国国务院4月24日紧急向全球使领馆等发送外交电报，要求盟友警惕中国AI公司从美国专有AI模型“蒸馏”而来的产品风险，并指控中国AI公司蓄意剥离安全协议、破坏AI中立机制。

走出去智库（CGGT）观察到，美国此举并非单纯商业打压，而是通过“安全化”操作，悄然削弱中国AI在国际市场的合法性，使全球市场形成规避中国AI的倾向，令中国AI产业界陷入被动防御的困境。由此可见，当前中美AI竞争已超越单纯技术比拼，呈现“技术+叙事+规则”的全方位博弈。中国AI虽具备技术与法律层面的反驳依据，但因缺乏国际话语“技术翻译层”和独立智库支撑，在国际叙事中往往处于被动局面。

中国AI如何改变国际叙事中的被动局面？今天，走出去智库 (CGGT)刊发一篇分析文章，供关注中国AI走出去的读者参阅。

要点

1、从美国版权法和判例来看，AI模型的纯机器输出不受版权保护。

2、在应对“开源模型不安全”的指控时，闭源模型在法律层面真实存在的监控风险不应被忽视。

3、当相关机构能够成为规则的解释者和数据的提供者，而非单纯的被动回应者时，其在全球AI治理中的话语权才能得到实质性提升。要解决这一短板，单纯依靠政府“下场”行不通，必须培育由企业、学术界和独立资本共同支持的智库生态。

正文

2026年4月24日（星期五），一封来自美国国务院的外交电报（Demarche）被紧急发往全球各地的美国使领馆。美媒随后披露了这封电报的核心内容：要求全球盟友“警告使用从美国专有AI模型蒸馏而来的AI模型的风险，并为美国政府后续的潜在跟进行动和进展奠定基础”[1]。电报中指控中国AI公司“蓄意剥离安全协议”。

这不仅仅是一场商业竞争，更是一场精心设计的“安全化”（Securitization）操作。它正在通过温水煮青蛙的方式，从底层削弱中国AI在国际市场（特别是全球南方）的合法性。

当新加坡的主权基金、沙特的政府部门收到美国的正式外交照会后，即便从技术和成本上倾向于中国AI，内部合规委员会也会因为担忧引发美国的次级制裁或声誉风险而默默否决。不需要美国发禁令，全球市场自己就会形成规避中国AI的免疫反应。

而中国产业界，目前在这场叙事战中几乎处于缺乏防御机制的被动状态。

一、拆解美国的“三位一体”攻击链

美国的高明之处在于，它的外交照会不是孤立的政府行为，而是建立在一整套“民间”基础设施之上的。

当第三国的政府官员收到这封电报时，他们已经过了“预处理”：

1. 企业“提供证据”：Anthropic发布了一份技术报告，用详尽的数据（24,000个虚假账户、1600万次交互）“证明”了中国公司的蒸馏行为[2]。

2. 智库“提供学理”：CSET（美国安全与新兴技术中心）、RAND（兰德）等智库早就发布了多份关于开源AI双刃剑风险的政策简报。

3. 媒体“提供覆盖”：路透社、金融时报等主流媒体将这些信息放大，形成全球共识。

美国政府的外交照会，只是这套“民-学-官”三位一体攻击链的最后一步“盖章”。多方印证，逻辑闭环。它看起来不像是“政治打压”，而像是“有理有据的安全关切”。

这解释了为何仅靠政府层面的外交回应往往效果有限。在缺乏民间与学界支撑的情况下，单纯的官方表态难以对等拆解前两环的叙事铺垫。

二、被掩盖的技术真相：双标、伪议题与数据主权

如果中国行业智库或企业亲自“下场”讨论，其实这套叙事漏洞百出。专业的技术与法律论据，才是应对此类指控的有效工具。

1. 蒸馏是“攻击”？马斯克的法庭证词说出了真相

Anthropic在报告中将知识蒸馏（Knowledge Distillation）这一机器学习界的常规操作，包装成了骇人听闻的“蒸馏攻击”[2]。更进一步，美国指责中国企业违反了API服务条款（ToS）。

首先，API违约 ≠ 国家安全威胁。即便存在违约，这也是应当在法庭上解决的商业纠纷。将商业纠纷武器化并上升为外交事件，是典型的霸权操作。

其次，马斯克在法庭上戳穿了“双标”。2026年4月底，埃隆·马斯克在联邦法庭宣誓作证时公开承认，xAI使用了OpenAI的模型进行蒸馏，并直言“一般来说所有AI公司都这样做”[3]。Meta在训练Llama系列时，也广泛借鉴了其他模型的输出。为何美国企业间的互相蒸馏是“行业惯例”，而中国企业的同样行为却成了“国家安全威胁”？

再者，API限制条款本身的合法性存疑。从美国版权法和判例来看，AI模型的纯机器输出不受版权保护。在Thaler v. Perlmutter案（最高法院2026年3月拒绝审理维持原判）中，美国法院明确指出“人类作者身份是版权的基石要求”，因此AI系统自主生成的作品不受保护[4]。这意味着从AI模型输出中学习（蒸馏）并不涉及对受版权保护材料的复制。

此外，美国司法实践中对“逆向工程”和“互操作性”的宽容，也证明了针对功能性内容的学习是合法的竞争行为。在著名的Sega v. Accolade案中，第九巡回上诉法院认定，为了获取不受版权保护的功能性信息而进行的中间复制（逆向工程）构成合理使用（Fair Use）。美国法院指出，如果不承认这一例外，目标代码的版权持有者将对作品的功能性方面拥有事实上的垄断权（de facto monopoly）[5]。同样，在Google v. Oracle案中，最高法院以6-2裁定Google复制Java API的声明代码以创建新移动平台构成转换性（transformative）的合理使用，因为其目的是为了实现新环境中的互操作性[6]。

将这些判例类比到AI领域：蒸馏学习的是功能性的推理模式，而非复制表达性内容；其目的是为了在不同的模型架构中实现类似的推理能力。少数巨头试图通过单方面的API格式合同来限制全球开发者从其不受版权保护的输出中学习，本质上是在滥用合同法来绕过版权法的限制，固化其对AI功能性能力的事实垄断。

2. “剥离安全协议”的逻辑陷阱：透明性才是真正的安全

美国国务院电报中极具杀伤力的一句话是：中国企业“蓄意剥离安全协议”。这里暗含了一个极其危险的逻辑陷阱：它试图让外界相信，闭源模型因为有“护栏”所以安全，而开源/蒸馏模型因为护栏容易被移除所以危险。

顺着这一逻辑进行防御性辩解（如“闭源模型的护栏同样脆弱”），反而会陷入变相承认开源模型存在安全隐患的陷阱。

更为有效的策略是重构安全叙事：透明性本身即是安全机制。

闭源模型（如Claude或ChatGPT）才是真正的安全黑洞。外部无法审计其底层代码，无法验证是否存在后门，只能依赖开发者的单方承诺。相反，开源模型（如DeepSeek）将权重和架构完全公开，全球数以万计的安全研究者都可以审查代码、发现漏洞并提交修复。正如Linux比闭源操作系统更安全一样，可审计性（Auditability）才是开源模型超越闭源模型的安全优势。

3. 真正的数据安全黑洞：FISA 702 与 CLOUD Act

在应对“开源模型不安全”的指控时，闭源模型在法律层面真实存在的监控风险不应被忽视。

根据美国《外国情报监视法》第702条（FISA Section 702），美国相关部门可以在无搜查令的情况下，监控位于美国境外的非美国人的通信[7]。而根据《澄清合法海外使用数据法》（CLOUD Act），美国政府有权要求美国科技公司提供其控制的数据，无论数据物理存储在哪个国家[10]。

这意味着，当第三国（如沙特、巴西）的政府或企业使用ChatGPT或Claude的API时，其敏感输入数据在法律上完全暴露于美国情报机构的监控之下。相比之下，中国开源模型支持在第三国本地基础设施上完全离线部署，数据不出境。这才是真正保障第三国“数据主权”的终极安全方案。

4. 第三国的真实诉求：技术主权与“反单边控制”

美国国务院电报还指控中国模型破坏了“确保AI模型中立和追求真相的机制”。这不仅是傲慢的，更与第三国的真实诉求完全脱节。

美国所谓的“中立”，本质上是要求全球接受其定义的价值观。然而，全球南方国家（如中东、东南亚国家）拥有自己的宗教信仰、文化传统和政治现实。在很多全球南方国家看来，基于开源模型进行本地化微调，恰恰是摆脱单一意识形态控制、实现技术主权的必要步骤。

更重要的是，美国的单边控制政策正在引发全球范围内的反弹。正如英国皇家国际事务研究所（Chatham House）2026年4月的报告所指出的，美国的盟友和其他中等强国“必须小心，不要将安全保障外包给他们无法控制的AI技术栈”，因为过度依赖美国闭源模型意味着将数字基础设施控制权拱手让人[8]。同时，欧洲议会也对美国日益收紧的AI芯片和技术出口限制提出了正式质询，认为这直接威胁了欧洲的单一市场和技术主权[9]。

在这个背景下，DeepSeek等中国开源模型以极低的成本实现了前沿性能，推动了技术平权（Democratization of AI）。对于巴西（推出SoberanIA模型）、阿联酋、印尼等广大发展中国家来说，中国提供的开源全栈解决方案，是他们构建“主权AI”、避免被美国技术垄断锁死的唯一平价路径。美国不遗余力地打压开源模型，根本原因在于其技术垄断的护城河正在被打破。

三、一笔荒谬的战略账：千亿研发与缺位的智库

具备上述法律与技术论据的前提下，中国AI产业在国际上依然处于被动局面，核心原因在于缺乏一个关键的“技术翻译层”。

2024年，中国在人工智能领域的一级市场融资规模超1000亿元人民币，如果算上政府引导基金、企业自有研发投入以及算力基础设施建设，整体AI投入是一个极其庞大的数字[11]。然而，在这个千亿级的资金池中，有多少被用于建立能够在国际舞台上发声的独立AI安全智库？答案是：几乎为零。

从投入产出比来看，这是一笔值得计算的战略账目。在美国，一个具有全球影响力的顶级科技政策智库（例如乔治城大学的CSET），其年度运营预算大约在650万美元（约合4700万人民币）左右[12]。这个预算足以支撑一个由40到50名顶尖双语技术专家、政策研究员组成的团队，持续产出高质量的英文研究报告，并频繁在华盛顿、布鲁塞尔的听证会与闭门会议中发声。

由此可见，中国并非资金匮乏，而是战略投资方向的失衡。长期以来，中国AI产业的投资高度集中于硬核技术和算力基础设施，而忽视了在国际规则制定和合法性叙事上的软性投资。其结果是：随着模型能力的提升，面临的国际规则阻击愈发严厉，而相应的规则应对能力却未能同步构建。

四、为什么传统的“讲好中国故事”在AI领域失效？

面对西方在AI领域的指责，中国传统的应对模式往往依赖于官方发言人的宏观表态或媒体的舆论反击，这种模式在AI技术安全领域的效果甚微。

首先，有效回应的错位。

当美国拿出具体的“技术证据”和法律指控时，有效的应对策略是将技术实践精准“翻译”成国际决策者能够理解的逻辑——正如前文所述，用判例回应“蒸馏指控”，用可审计性重构“安全标准”，用相关国内法条款探讨数据监控的实际风险。

其次，发声渠道结构性封闭。

依赖西方主流媒体发表反驳文章的空间极为有限，更具可行性的路径是建立自主且具有国际公信力的发声载体：英文技术白皮书、国际独立第三方安全审计报告（如NIST的评估机制）、GitHub透明度报告以及国际学术会议的同行评审论文。

第三，双语技术人才的结构性断层。

能够承担这种对话任务的人才，必须同时具备深厚的AI技术背景和跨文化沟通能力。然而，在当前的评价体系下，这类人才要么被高薪吸纳进大厂从事纯技术研发，要么在高校体系中为了职称疲于发表顶会论文。去从事“AI安全国际对话”，既无学术积分，也无经济回报。

五、“技术翻译层”：破局的机制保障

中国真正缺失的，是一个能够将技术实践精准对接国际认知框架的“技术翻译层”。当相关机构能够成为规则的解释者和数据的提供者，而非单纯的被动回应者时，其在全球AI治理中的话语权才能得到实质性提升。要解决这一短板，单纯依靠政府“下场”行不通，必须培育由企业、学术界和独立资本共同支持的智库生态。

构建完备的国际对话与应对能力，需从以下几点着手：

1. 设立独立运作的英文智库：管理团队需具海外背景，核心KPI是向国际输出。

2. 构建匿名资助网络：建立捐赠人隐私保护机制，打消资本后顾之忧。

3. 重塑人才激励机制：赋予“技术外交官”等同于核心研发人员的资源与认可。

4. 转向“议程设置”：主动发布国际安全审计报告，或提出更具操作性的风险分类标准。

美国用Anthropic的报告加上外交照会，精准打击了中国AI的合法性。面对这种“安全化”操作，如果继续仅将其视作“打压”并依赖传统的外交回应模式，而不在民间技术和独立智库层面建立对等的反击体系，中国AI企业在全球市场（特别是全球南方）拓展时将面临越来越高的合规壁垒和信任成本。

构建国际化的AI安全智库生态，建立对等的技术叙事能力，已成为中国AI产业出海的必修课。

参考文献

[1] Reuters. "US State Dept orders global warning about alleged AI thefts by DeepSeek." April 24, 2026.

[2] Anthropic. "Detecting and preventing distillation attacks." February 23, 2026.

[3] Forbes. "Elon Musk Admits xAI Distilled OpenAI Data To Train Models." April 30, 2026.

[4] Thaler v. Perlmutter, No. 23-5233 (D.C. Cir. 2025).

[5] Sega Enterprises Ltd. v. Accolade, Inc., 977 F.2d 1510 (9th Cir. 1992).

[6] Google LLC v. Oracle America, Inc., 593 U.S. _ (2021).

[7] Brennan Center for Justice. "FISA Section 702 Backdoor Searches: Myths and Facts." March 17, 2026.

[8] Chatham House. "AI export controls are not the best bargaining chip." April 29, 2026.

[9] European Parliament. "Question for written answer E-10-2025-000483 to the Commission." 2025.

[10] U.S. Department of Justice. "The Purpose and Impact of the CLOUD Act - FAQs."

[11] IT桔子. "2024年人工智能行业融资超1000亿元." 2025.

[12] Prospeo. "Center for Security and Emerging Technology (CSET) Revenue."

[13] On Think Tanks. "Think Tanks and Tax Status: A note on the 501(c)3 and 501(c)4 tax categories."

[14] Center for Individual Rights. "The IRS Can't Force Charities to Surrender Donor Privacy for Tax-Exempt Status."

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