美国“创世纪计划”对全球AI格局的影响与深层透视The Impact of U.S. “Genesis Mission“ on the Global AI Pattern and In-depth

美国“创世纪计划”对全球AI格局的影响与深层透视
The Impact of U.S. "Genesis Mission" on the Global AI Pattern and In-depth Analysis

摘要：美国“创世纪计划”以10年翻倍科研生产力为目标，由能源部主导构建闭环AI平台。其引发全球科研范式革新，推动AI自主完成科研全流程；重构AI产业链，巩固美国核心环节垄断地位；加剧全球AI“军备竞赛”与阵营分化，拉大各国技术差距，同时倒逼全球AI治理规则完善，对全球AI生态产生多元深远影响。

Abstract: The U.S. "Genesis Mission", aiming to double the productivity of scientific research within 10 years, is led by the U.S. Department of Energy to build a closed-loop AI platform. It has triggered a global revolution in scientific research paradigms, enabling AI to independently complete the entire scientific research process. It restructures the AI industry chain, consolidating the U.S. monopoly in core links. Additionally, it intensifies the global AI "arms race" and camp differentiation, widens the technological gap between countries, and at the same time forces the improvement of global AI governance rules, exerting diverse and far-reaching impacts on the global AI ecosystem.

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引言：美国 "创世纪计划" 的战略背景与研究动因

2025 年 11 月 24 日，美国总统特朗普签署行政命令，正式启动名为 "创世纪计划"（Genesis Mission）的国家级人工智能战略，这一被比作 "AI 曼哈顿计划" 的重大举措标志着美国在全球人工智能竞争中的战略转向。该计划由能源部牵头，整合 17 个国家实验室的超级计算机、联邦科学数据集和私营部门创新力量，目标是在9 个月内建立可运行的 "科学人工智能" 闭环系统，十年内将美国科学与工程的生产力和影响力翻倍。

作为美国应对全球科技竞争、巩固 AI 领域领先地位的核心战略，"创世纪计划" 的推出具有深刻的时代背景。一方面，中国 AI 技术的快速崛起和开源模型的突破性进展对美国构成了前所未有的挑战；另一方面，全球 AI 投资呈现高度集中化趋势，2024 年美国私营领域 AI 投资高达 1090 亿美元，几乎是中国的 12 倍，而仅 100 家公司就占据了全球企业研发支出的 40%。这种技术与资本的双重集中，使得美国试图通过 "创世纪计划" 构建一个涵盖科研、制造、国家安全的 AI 超级平台，以确保其在 21 世纪科技霸主的地位。

本研究旨在深入分析美国 "创世纪计划" 对全球 AI 领域格局的多维度影响。通过梳理该计划的技术架构、实施路径和战略目标，本文将从科研范式变革、产业链重构、全球竞争格局、技术差距分化以及 AI 治理规则五个维度，系统评估其对全球 AI 发展生态的深层影响，并探讨各国的应对策略与未来趋势。这一研究不仅有助于理解当前全球 AI 竞争的新态势，也为中国等新兴 AI 强国制定相应战略提供参考。

一、"创世纪计划" 的战略架构与技术路径

1.1 计划定位与核心目标

"创世纪计划" 被美国政府定位为自阿波罗计划以来最大规模的联邦科学资源动员，其战略定位远超一般的科研项目。该计划的核心目标具有三重战略意图：首先是搭建 "美国科学与安全平台"（ASSP），整合全球顶尖科研资源，形成 AI 驱动的科研协同网络；其次是建立全流程智能科研闭环，让 AI 自主完成假设提出、实验设计、结果分析与方案迭代，大幅压缩研发周期；第三是在关键科技领域形成代际优势，应对国际竞争挑战，确保美国在全球科技格局中的主导地位。

从技术架构来看，"创世纪计划" 采用 **"四层闭环" 体系 **，实现数据、算力、模型与实验的深度协同。数据层整合 17 个国家实验室数十年积累的科学数据集，覆盖能源、国防、卫生、航天等多个领域，形成全球规模最大、维度最丰富的联邦科研数据库；算力层调用能源部旗下 Frontier、Aurora 等顶级超算资源，同时联合科技企业构建混合异构算力池；模型层重点开发面向战略领域的 "科学基础模型"（SFM），部署具备自主决策能力的科研智能体；实验层连接自动化机器人实验室，实现 7×24 小时无人值守实验操作。

1.2 实施路径与资源配置

在实施路径上，"创世纪计划" 采用 **"政府主导、多方协同" 的 "曼哈顿 2.0" 模式 **。能源部负责平台建设，总统科技助理协调跨部门数据整合，英伟达、甲骨文、戴尔等企业提供 AI 模型与算力支持，麻省理工学院等顶尖高校开放科研数据集共建科学基础模型。该计划要求在 60 天内制定不少于 20 项国家科技挑战任务，首批聚焦六大战略领域：先进制造、生物技术、关键材料、核裂变与聚变能源、量子信息科学、半导体与微电子。

在资源配置方面，虽然行政命令未直接承诺资金，但能源部已宣布投入3.2 亿美元用于 AI 科学项目，主要分配给国家实验室。其中 3000 万美元用于阿贡国家实验室的变革性 AI 模型联盟，4000 万美元用于四个国家实验室的美国科学云建设。更重要的是，该计划整合了美国能源部运营的全球最快超级计算机 "前沿"（Frontier），其1.1 百亿亿次的浮点运算能力将成为 "创世纪计划" 的算力基座。

1.3 技术创新与突破方向

"创世纪计划" 的技术创新主要体现在三个方面。首先是AI 自主科研能力的构建，通过整合联邦数十年来投资积累的全球最大规模科学数据集，训练科学基础模型并创建 AI 智能体，实现假设验证、研究工作流自动化和科学突破加速。其次是 **"数据 - 算力 - 模型 - 实验" 闭环系统的建立，AI 能够阅读文献和历史数据自动生成假设，下发指令给自动化实验室执行实验，实验结果实时回传到 AI 模型，模型根据新数据修正假设，形成完整的科研闭环。第三是跨学科协同创新 **，该计划旨在打破美国科研体系长期存在的资源碎片化困境，通过统一平台实现不同领域、不同机构间的科研资源共享与协同。

二、科研范式变革：从 "实验 - 验证" 到 "AI 驱动发现"

2.1 科研模式的根本性重构

"创世纪计划" 正在推动科学研究从传统的 "实验 - 验证" 模式向 **"数据 - 预测 - 验证" 的 AI 驱动模式 ** 转变，这一变革的核心在于将人工智能嵌入科学发现的每一个环节 —— 从假设生成、实验设计，到数据分析与模型优化。传统的科研模式遵循 "科学家构思→写项目→申请经费→搭实验→做实验→分析数据→再设计新实验" 的线性流程，而 "创世纪计划" 提出的新模式则更接近 "工业生产线"：AI 自动生成假设或候选方案，下发指令给自动化实验室执行实验，实验结果实时回传，模型根据新数据修正假设，筛掉无效方向，放大有前景的路径。

这种范式转变的革命性意义在于，它能够将科学发现周期从数年压缩至数天甚至数小时。根据能源部科学副部长达里奥・吉尔的说法，与传统系统相比，AI 模型能够实现100 倍、1000 倍甚至 10000 倍的加速。例如，在材料科学领域，AI 可以在数小时内筛选数千种合金成分，识别具有更高中子吸收截面或更好传热性能的候选材料；在药物研发领域，AI 能够预测蛋白质结构，设计新的药物分子，并模拟其生物活性，将新药开发周期从传统的 10-15 年缩短至数年。

2.2 全球科研生态的连锁反应

"创世纪计划" 的推出正在引发全球科研生态的连锁反应。面对美国的技术领先优势，其他国家被迫重新审视自身的科研模式和资源配置。中国于 2025 年 9 月正式发布《国务院关于深入实施 "人工智能 +" 行动的意见》，构建起 "科技 - 产业 - 民生 - 治理" 四位一体的 AI 发展战略体系，与美国 "创世纪计划" 形成鲜明对比。中国的路径展现出开源与闭源并举、技术攻关与场景落地深度融合的特点，形成了 "应用反哺技术" 的生态，力求从底层硬件、框架到上层模型与应用的系统性自主创新。

欧盟则推出了 **"AI 大陆行动计划"，试图通过 2000 亿欧元的投资重塑技术生态，重返全球人工智能竞赛场。该计划包括建设 AI 工厂、建立多达 5 个 AI 超级工厂、动员 200 亿欧元推动超级工厂的私人投资等措施，目标是在未来 5-7 年内将欧盟的数据中心容量至少增加两倍。英国发布了《AI 机会行动计划》，日本发布《统合创新战略 2025》，韩国制定了 2026 年度预算中投入10.1 万亿韩元 **（约合 535 亿元人民币）用于 AI 领域，约为 2025 年预算的三倍。

2.3 科研资源配置的全球化重组

"创世纪计划" 推动的科研范式变革正在导致全球科研资源配置的深度重组。美国通过整合 17 个国家实验室、动员约4 万名科学家、工程师和技术人员，以及联合私营部门创新者，构建了一个前所未有的科研协同网络。这种集中化的资源配置模式正在引发其他国家的效仿和竞争。

在资源投入方面，全球 AI 投资呈现出极度不均衡的特征。2025 年第二季度，全球 AI 初创公司共融资 473 亿美元，其中北美吸收了约1620 亿美元的 AI 相关风险投资，占全球总额的五分之四以上，而欧洲（190 亿美元）和亚洲（90 亿美元）仅占一小部分。这种投资集中度反映了各国在 AI 科研资源配置上的巨大差距，也预示着未来全球科研实力的进一步分化。

更为重要的是，"创世纪计划" 正在推动科研从 **"小科学" 向 "大科学"** 转变。传统的个体化、小团队科研模式正在被大规模、跨学科、网络化的科研平台所取代。这种转变不仅要求巨额的资金投入，更需要国家层面的统筹协调和资源整合能力。对于科技基础薄弱的国家而言，这种转变意味着他们将越来越难以参与到前沿科学研究中，全球科研能力的马太效应将进一步加剧。

三、产业链重构：美国主导的 AI 生态系统

3.1 本土供应链的战略性布局

"创世纪计划" 正在推动美国构建 **"芯片设计 — 硬件制造 — 数据中心" 的全本土供应链 **，这一战略布局的核心是通过 "龙头企业 + 国家项目" 的绑定模式，形成新型 "AI 军工复合体"。在芯片设计领域，英伟达、AMD 占据全球高端 AI 芯片 90% 市场份额，美国计划通过 AI 设计3nm 以下先进制程芯片，探索新型芯片架构与材料，打破半导体领域的技术垄断与产能限制。

在硬件制造方面，OpenAI 与富士康达成战略合作，在威斯康星州等地选址建设 AI 硬件制造基地，试图摆脱对亚洲制造业的依赖。美国的目标是在2026 年前实现 7nm 以下芯片全本土量产，到 2030 年将本土制造份额从目前的 12% 提升到 25%。这种本土化战略不仅涉及芯片制造，还包括服务器、液冷系统、特种线缆等 AI 硬件的核心生产能力掌控，美国试图通过限制关键技术与设备出口来维持其产业链优势地位。

数据中心建设是产业链重构的另一个关键环节。美国正在建设大规模 AI 数据中心集群，整合能源部旗下的超级计算机资源。仅在橡树岭国家实验室，能源部就与 AMD 合作推出两台新的超级计算机，与英伟达合作扩建领导计算设施，配备高性能 GPU 以应对复杂的量子计算和人工智能研究。这种集中化的算力基础设施建设，为 "创世纪计划" 提供了强大的硬件支撑。

3.2 全球供应链的分化与重组

"创世纪计划" 的实施正在引发全球 AI 产业链的深度分化与重组。美国通过 "全栈 AI 出口计划"向盟友输出硬件、模型与标准，同时对中国实施严厉的技术封锁，警告使用华为昇腾芯片属于" 违反美国出口管制 "。这种" 技术脱钩 " 策略正在重塑全球 AI 产业格局，形成以美国为主导的技术联盟体系。

然而，美国的供应链重构战略面临着现实挑战。数据显示，全球 AI 服务器 PCB 板 78% 产自中国大陆与台湾，光模块 45% 由中国企业供应。美国自身在 AI 硬件的芯片封装材料、电力设备核心部件、制造芯片必需的稀有金属等方面，80% 以上都离不开中国供应链。这种相互依赖的供应链格局，使得美国的 "脱钩" 战略充满矛盾和不确定性。

东亚制造业基地正在面临订单分流的压力。美国 "本土优先" 的供应链策略，可能导致东南亚、东亚的电子制造基地失去部分 AI 硬件订单。但同时，这种压力也在倒逼这些地区加快产业升级和技术创新。例如，中国企业正在通过技术优化和开源策略，实现 "1/10 成本对标顶尖水平"—— 月之暗面仅用 200 人团队、33 亿美元估值，就研发出对标 GPT-4 的模型，而 OpenAI 需要数千人团队、5000 亿美元估值才能实现同等性能。

3.3 技术标准与生态系统的构建

"创世纪计划" 的一个重要目标是推动美国企业主导的 AI 基础模型、数据格式、安全协议成为全球标准。通过联邦资金扶持和政府采购倾斜，美国正在构建一个以自身为中心的 AI 技术生态系统。该系统的核心是 "美国科学与安全平台"（ASSP），这是一个整合了超级计算机、先进网络和安全云 AI 环境的统一计算层。

在国际合作方面，美国采取 **"选择性开放"** 的策略。行政令特别强调 "允许国际合作，但必须符合美国利益"，并强化与盟友之间出口可控的 "全栈 AI 技术" 合作。这种策略可能催生出 "AI 版五眼联盟"，美国与其盟友将实现算力与数据共享，共同建立一个以美国为中心、排除竞争对手的全球科技秩序。

技术标准的竞争已经延伸到多个领域。美国正在推动建立全球 AI 治理的联邦标准，以安全可信为名要求各国采用美国认证的技术，从而锁定中国技术路径的合法性。在硬件层面，美国推动 Type-C 联盟排除中国大陆；在软件层面，限制中国开发者使用 GitHub 和 GitHub Copilot；在人才层面，收紧 STEM 签证，限制中国研究人员参与国家实验室项目。这种全方位的技术标准控制，旨在确保美国在全球 AI 生态系统中的主导地位。

四、全球竞争格局：从企业竞赛到国家博弈

4.1 主要经济体的战略应对

"创世纪计划" 的推出标志着全球 AI 竞争从企业层面上升到国家战略层面，各国纷纷推出相应的应对措施。中国的应对策略体现为 "创新驱动 + 开放协同" 路线，强调算法突破与产业融合，推动 AI 技术下沉至实体经济各环节。中国走的是 "体系化自立" 道路，在硬件上华为推出昇腾系列 AI 芯片，国家建设全国一体化算力网络；在生态上通过 "一带一路" 框架开展 AI 合作，不是去垄断规则，而是帮助伙伴国发展本地化应用。

欧盟的应对策略聚焦于 **"AI 大陆行动计划"**，该计划基于 InvestAI 倡议，目标是筹集 2000 亿欧元推动人工智能发展，其中包括为 4 座新建的人工智能超级工厂设立 200 亿欧元的新欧洲基金。欧盟试图通过大规模投资缩小与美国、中国的技术差距，其策略重点是建设 AI 工厂、超级工厂和数据中心，目标是在未来 5-7 年内将欧盟的数据中心容量至少增加两倍。

日韩等美国盟友的应对策略呈现出 **"依赖与自主并存"** 的特点。韩国政府制定了国家主导的人工智能基础模型开发计划，目标是在 2027 年前构建性能达到全球领先系统 95% 以上的大语言与多模态模型，实现关键技术 "自给自足"。2026 年度韩国在 AI 领域投入 10.1 万亿韩元，约为 2025 年预算的三倍，并与美国签署 "科技繁荣协议"，承诺加强在 AI、量子计算等领域的合作。日本则发布了《统合创新战略 2025》，强调生成式 AI 等新技术的研发应用，同时兼顾 AI 技术创新与风险应对。

4.2 投资规模与资源配置的竞赛

全球 AI 投资正在进入前所未有的规模竞赛。2024 年全球 AI 领域的私人投资规模达 2523 亿美元，其中美国以 1091 亿美元的投资额位居全球首位，是中国的 12 倍。2025 年前 7 个月，Meta、微软、亚马逊和谷歌四家科技巨头的资本支出总额已突破1550 亿美元，甚至超过同期美国政府在教育、就业及社会服务领域的总支出。

这种投资集中化趋势正在加剧全球 AI 竞争的不平等。2025 年第二季度的数据显示，全球 AI 初创公司共融资 473 亿美元，成为有纪录以来第二高的季度，但投资分布极不均衡：北美吸收了约 1620 亿美元的 AI 相关风险投资，占全球总额的五分之四以上；欧洲获得 190 亿美元，亚洲仅获得 90 亿美元。美国科技巨头计划在 2025-2028 年间投入近2.9 万亿美元用于 AI 基础设施建设。

各国在 AI 投资策略上呈现出不同特点。美国强调 **"技术领先"，通过巨额投资维持在基础研究和前沿技术上的优势；中国注重"应用驱动"，通过大规模应用场景推动技术迭代和产业升级；欧盟追求"平衡发展"，在技术创新与伦理监管之间寻求平衡；日韩等国则采取"跟随 + 自主"** 的策略，在依赖美国技术的同时发展自身特色 AI 能力。

4.3 技术封锁与反封锁的博弈

"创世纪计划" 的实施加剧了全球 AI 领域的技术封锁与反封锁博弈。美国通过《大而美法案》与《国防授权法案》将全球 AI 竞赛推向白热化，通过资源集中、技术封锁与联盟构建等措施强化其技术霸权。2025 年 11 月 3 日，美国商务部宣布对中国实施新一轮人工智能芯片禁运政策，将英伟达最新一代 Blackwell 架构的高端 GPU 全面纳入专用管控清单。

美国的技术封锁策略呈现出多层次、全方位的特征。在芯片层面，美国进一步收紧对华 AI 芯片出口，甚至限制云算力租赁，如 AWS、Azure 不得向中国客户提供 H100 集群；在模型层面，未来可能禁止开源模型对华授权，如 Meta 的 Llama、Mistral；在数据层面，推动民主国家数据联盟，排除中国参与联邦数据集；在人才层面，收紧 STEM 签证，限制中国研究人员参与国家实验室项目。

面对美国的技术封锁，中国采取了 **"自主创新 + 国际合作"** 的双轨策略。在自主创新方面，中国企业通过算法优化和工程创新实现技术突围，如 DeepSeek 等开源模型在性能上已经能够对标美国顶级模型；在国际合作方面，中国通过 "一带一路" 框架推广 AI 技术，与发展中国家开展合作，构建不依赖美国技术的 AI 生态系统。中国还发布了《人工智能全球治理行动计划》，呼吁打造跨国产学研用协同的开源社区和安全、可靠开源平台，试图在 AI 治理规则制定中发挥更大作用。

这种技术封锁与反封锁的博弈正在重塑全球 AI 创新格局。一方面，它加速了技术创新的本土化趋势，各国都在努力构建自主可控的 AI 技术体系；另一方面，它也阻碍了技术的自由流动和国际合作，可能导致全球 AI 技术发展的碎片化。长期来看，这种博弈将推动形成多个相对独立的 AI 技术生态系统，而非一个统一的全球 AI 市场。

五、技术鸿沟与数字分化：发展中国家的边缘化风险

5.1 技术代际差距的加速扩大

"创世纪计划" 的实施正在加速全球 AI 技术代际差距的扩大，形成严重的 **"中心 - 外围" 结构 **。美国凭借在超级计算、数据资源和 AI 算法上的绝对优势，正在与其他国家拉开越来越大的技术差距。目前全球算力排名前十的超级计算机中，美国占据五席，而非洲大陆最快的超级计算机仅排第 500 位。这种基础资源的巨大差距，使得发展中国家在下一代科研体系中面临被彻底边缘化的风险。

更为严重的是，"创世纪计划" 所代表的AI 驱动科研模式对资源投入的要求呈指数级增长。传统的科研模式可能只需要数百万美元的投入，而 AI 驱动的科研需要数十亿甚至数百亿美元的算力基础设施、海量数据资源和顶尖人才团队。美国计划在未来 5 年内投入 1200 亿美元专项预算用于 "创世纪计划"，其中 60% 用于算力建设与模型研发。这种巨额投入是绝大多数发展中国家无法承受的。

技术代际差距还体现在创新能力的分化上。美国通过 "创世纪计划" 构建的 AI 科研平台，能够实现从假设生成到实验验证的全流程自动化，将科研周期从数年缩短至数天。而发展中国家由于缺乏相应的基础设施和技术能力，仍然停留在传统的科研模式中。这种创新能力的差距不仅影响当前的科技发展水平，更决定了未来的发展潜力和国际竞争力。

5.2 发展中国家的结构性困境

发展中国家在应对 "创世纪计划" 带来的技术挑战时面临着多重结构性困境。根据联合国贸易和发展会议的报告，AI 市场预计到 2033 年将达到 4.8 万亿美元，但目前全球只有不到三分之一的发展中国家制定了 AI 战略，118 个国家（主要在全球南方）在 AI 治理讨论中没有代表权。这种参与度的缺失，使得发展中国家在全球 AI 治理规则制定中处于被动地位。

发展中国家面临的具体困境包括：基础设施薄弱，电力供应不稳定、宽带覆盖不足限制了 AI 部署；资金短缺，风险投资缺乏、政府预算有限，难以支持 AI 研发；数据资源匮乏，本地化数据集不足导致现有 AI 模型适用性差；人才短缺，缺乏 AI 专业人才和技术团队；治理能力欠缺，监管框架不完善，可能出现技术滥用或外资垄断。

特别值得关注的是 **"双重暴露" 风险 **。许多发展中国家因缺乏算力、数据基础设施与有效治理框架等原因，难以共享人工智能发展红利；同时又要更早面对排斥效应、虚假信息与高能耗等冲击。例如，南亚地区只有约 40% 的女性拥有手机互联网接入，这直接限制了她们从 AI 中受益的能力。

5.3 国际合作机制的应对努力

面对 "创世纪计划" 可能加剧的全球技术鸿沟，国际组织和发展中国家正在努力构建包容性的 AI 发展机制。联合国开发计划署强调，必须将重点从技术转向人，使各国能够共同创建全球人工智能框架，确保 AI 服务于全球进步而不仅仅是少数人的利益。

中国发布的《人工智能全球治理行动计划》提出了具体的合作倡议，包括：通过共建联合实验室、安全测评互认平台等方式加强技术协作；积极落实联合国《未来契约》及其附件《全球数字契约》有关承诺；坚持以联合国为主渠道，以帮助发展中国家弥合数字鸿沟、实现公平普惠发展为目标；在遵守国际法、尊重国家主权和发展差异基础上，推动构建包容、公平的多边全球数字治理体系。

区域性合作也在加强。例如，中国发布了《面向东盟人工智能赋能发展科技能力提升行动三年工作方案（2025-2027）》，旨在推动中国与东盟各国在人工智能技术交流、产业赋能、能力共建和人才培养等方面的合作。非洲联盟制定了《非洲大陆人工智能战略》，将 AI 作为经济增长、创新和包容性数字转型的催化剂。这些区域性合作机制为发展中国家提供了参与全球 AI 发展的新路径。

然而，这些努力面临着巨大挑战。美国主导的技术封锁和 "小院高墙" 策略，使得技术合作的空间越来越小。同时，发展中国家自身的能力限制也制约了合作效果的发挥。要真正实现 AI 技术的普惠发展，需要在技术转让、资金支持、人才培养、治理能力建设等方面开展更加深入和务实的国际合作。

六、AI 治理规则：从监管缺失到全球规范

6.1 美国的 "去监管" 政策转向

"创世纪计划" 的实施反映了美国 AI 治理政策的根本性转向 —— 从监管转向 **"去监管"**。2025 年 1 月，特朗普签署 14179 号行政令，废除了拜登政府关于 AI 安全监管的大部分政策，宣布要 "消除美国 AI 领导地位的障碍"。"创世纪计划" 核心遵循 "三松绑一集中" 原则：松绑算法透明度要求、松绑数据使用限制、松绑算力出口管制，集中资源突破通用人工智能 (AGI)。

这种 "去监管" 政策的实施路径包括多个方面。首先，由管理和预算办公室（OMB）牵头，识别、修订或废除那些不必要地阻碍 AI 开发或部署的法规、规则、备忘录、行政命令、指导文件、政策声明和机构间协议；其次，审查所有 FTC 的最终命令、同意令和禁令，并在适当情况下寻求修改或撤销那些对 AI 创新造成不当负担的措施。

为了确保 "去监管" 政策的执行，白宫还起草了一份新的行政令草案，要求成立专门的 **"AI 诉讼特遣队"**，对各州的 AI 监管法律发起法律挑战，甚至威胁要扣留联邦资金。这种做法反映了美国联邦政府试图通过法律手段压制地方层面的 AI 监管努力，确保全国范围内的 "去监管" 一致性。

6.2 欧盟的严格监管模式

与美国的 "去监管" 形成鲜明对比，欧盟采取了全球最严格的 AI 监管模式。欧盟《人工智能法案》（AI Act）作为全球首部全面规范人工智能的法规，于 2025 年 8 月 2 日起特定通用 AI 模型（GPAI）规则正式生效，要求训练数据透明度和版权合规。

欧盟 AI 法案的监管框架呈现出 **"风险分级"的特点。根据风险等级，AI 系统被分为禁止类、高风险类、有限风险类和最小风险类。对于禁止性 AI 实践，如实时远程生物识别系统，违规行为的最高罚款为3500 万欧元或企业全球年营业额的 7%**。高风险 AI 系统需要等到 2026 年 8 月 2 日才能全面合规，而通用 AI 模型规则自 2025 年 8 月 2 日起已经适用。

欧盟还发布了《通用 AI 实践准则》最终版本，这是一个自愿性工具，由 13 名独立专家制定，汇集了 1000 多名利益相关方的意见，旨在协助行业遵守《AI 法案》中关于通用 AI 的规定。该准则强调全生命周期管理，要求开发前需建立风险管理系统，持续监测风险，现有模型需在 2 年内调整合规。

6.3 全球治理规则的多元化趋势

"创世纪计划" 的推出正在推动全球 AI 治理规则从单一模式向多元化模式转变。目前，美国、欧盟、中国正在形成三种不同的治理模式：美国采用市场主导、创新优先的模式；欧盟采用以基本权利为核心的谨慎监管模式；中国强调安全可控与场景落地的模式。

中国的 AI 治理策略体现为 **"安全可控 + 开放合作"** 的双轨模式。一方面，中国强调 AI 技术的自主可控，通过 "体系化自立" 道路发展本土 AI 能力；另一方面，中国积极参与全球 AI 治理，发布《人工智能全球治理行动计划》，倡导多方参与的包容治理模式，支持发展中国家能力建设国际合作。

在国际组织层面，联合国正在推动建立多边 AI 治理框架。联合国开发计划署强调，AI 治理必须将重点从技术转向人，确保 AI 服务于全球进步而不仅仅是少数人的利益。世界银行推出了全球数字知识中心，与韩国合作推动 AI 驱动的数字转型，优先为新兴市场和发展中经济体建设强大的 AI 基础并部署可扩展的解决方案。

然而，全球 AI 治理规则的制定面临着巨大挑战。美国的技术霸权、欧盟的监管模式、中国的发展需求之间存在着根本性矛盾，难以形成统一的全球规则。同时，118 个国家（主要在全球南方）在 AI 治理讨论中缺乏代表权，使得全球 AI 治理缺乏包容性和民主性。未来，全球 AI 治理规则可能形成多个相对独立的区域体系，而非统一的全球标准。

结语：影响评估与未来展望

关键发现总结

通过对美国 "创世纪计划" 的深入分析，本研究揭示了该计划对全球 AI 领域格局产生的五大深远影响：

首先，在科研范式变革方面，"创世纪计划" 正在推动科学研究从传统的 "实验 - 验证" 模式向 "AI 驱动发现" 模式转变，能够将科学发现周期从数年压缩至数天甚至数小时。这种变革不仅加速了美国自身的科研创新，也在全球范围内引发了科研模式的革新，各国纷纷推出相应的 AI 科研计划以应对美国的技术领先优势。

其次，在产业链重构方面，美国通过 "创世纪计划" 正在构建 "芯片设计 — 硬件制造 — 数据中心" 的全本土供应链，形成以美国为中心的 AI 技术生态系统。这种产业链重构虽然面临对亚洲供应链依赖的现实挑战，但正在推动全球 AI 产业向美国本土倾斜，加剧了产业链的地缘政治化。

第三，在全球竞争格局方面，"创世纪计划" 标志着 AI 竞争从企业层面上升到国家战略层面，引发了全球 AI"军备竞赛"。美国、中国、欧盟等主要经济体都在加大 AI 投资，全球 AI 投资呈现极度不均衡的特征，美国以 1091 亿美元的投资额占据绝对优势。

第四，在技术鸿沟方面，"创世纪计划" 正在加速全球 AI 技术的 "中心 - 外围" 分化，美国与其他国家的技术代际差距不断扩大。发展中国家面临 "双重暴露" 风险，既难以享受 AI 发展红利，又要承受技术冲击。118 个国家在 AI 治理中缺乏代表权，加剧了全球 AI 发展的不平等。

最后，在 AI 治理规则方面，"创世纪计划" 推动了全球 AI 治理从单一模式向多元化模式转变。美国的 "去监管" 政策、欧盟的严格监管模式、中国的 "安全可控 + 开放合作" 模式形成了三足鼎立的格局，全球 AI 治理规则的制定面临着前所未有的复杂性。

对中国的战略启示

美国 "创世纪计划" 的实施为中国 AI 发展提供了重要的战略启示：

在技术创新方面，中国应坚持 "体系化自立" 道路，加快构建自主可控的 AI 技术体系。面对美国的技术封锁，中国企业已经通过算法优化和工程创新实现了重要突破，如 DeepSeek 等开源模型的成功。未来应继续加大基础研究投入，在芯片、算法、数据等关键领域实现更多自主创新。

在产业发展方面，中国应坚持 "应用驱动"策略，通过大规模应用场景推动技术迭代和产业升级。与美国追求技术领先不同，中国应充分发挥市场优势和应用场景优势，通过" 应用反哺技术 " 的生态模式，走出一条具有中国特色的 AI 发展道路。

在国际合作方面，中国应坚持 "开放合作"原则，通过" 一带一路 " 等框架加强与发展中国家的 AI 合作。面对美国主导的技术联盟，中国应构建更加包容、开放的国际合作体系，帮助发展中国家提升 AI 能力，共同应对全球 AI 发展的挑战。

在治理规则方面，中国应积极参与全球 AI 治理，推动构建公平、包容的国际 AI 治理体系。通过发布《人工智能全球治理行动计划》等举措，中国应在 AI 伦理、数据治理、技术标准等方面发挥更大作用，为全球 AI 治理贡献中国智慧和中国方案。

未来趋势展望

展望未来，美国 "创世纪计划" 将继续对全球 AI 格局产生深远影响，主要趋势包括：

技术竞争将更加激烈。随着各国 AI 战略的相继推出，全球 AI 技术竞争将进入白热化阶段。美国凭借 "创世纪计划" 的先发优势可能在短期内扩大技术领先地位，但中国等新兴 AI 强国的快速崛起将逐渐缩小这一差距。未来的竞争将不仅是技术能力的竞争，更是创新体系、人才资源、市场规模的综合竞争。

产业链将进一步分化。美国主导的 "小院高墙" 策略将推动全球 AI 产业链的进一步分化，形成以美国为中心的技术联盟体系和以中国为核心的另一个技术生态系统。这种分化虽然会带来效率损失，但也可能激发更多的技术创新和商业模式创新。

治理规则将更加复杂。全球 AI 治理将呈现 "三足鼎立" 格局，美国、欧盟、中国三种治理模式将长期并存。在缺乏统一全球规则的情况下，各国将根据自身利益和价值观制定 AI 政策，这将导致全球 AI 治理的碎片化和复杂化。

发展差距将持续扩大。"创世纪计划" 可能进一步扩大全球 AI 发展的不平等，技术鸿沟和数字鸿沟将更加严重。发展中国家需要在国际社会的帮助下，加快提升自身的 AI 能力，否则将面临被边缘化的风险。

总的来说，美国 "创世纪计划" 是全球 AI 发展史上的一个重要节点，它不仅标志着美国 AI 战略的重大转向，也预示着全球 AI 格局的深刻变革。面对这一挑战，各国需要在竞争中寻求合作，在分化中追求共赢，共同推动人类 AI 事业的健康发展。只有这样，AI 技术才能真正造福全人类，而不是加剧全球的不平等和分裂。

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