通用人工智能正在成为新一轮科技革命和大国竞争中最具战略意义的前沿议题。与传统人工智能不同，通用人工智能并不局限于某一类特定任务，而是指向一种能够在多领域、多场景中进行自主学习、推理、迁移和问题解决的智能形态。尽管AGI能否实现、何时实现以及通过何种路径实现，仍然存在高度不确定性，但它已经在政策、产业、资本和安全领域产生了广泛影响。对于主要大国而言，AGI不仅是一个技术目标，更是关乎未来生产方式、军事能力、科学发现、国家治理和国际秩序重塑的战略变量。
在全球人工智能发展格局中，中国和美国无疑是最重要的两个国家。美国长期在基础研究、先进芯片、云计算平台、风险资本、前沿模型和顶尖科技企业方面保持领先优势；中国则在数字基础设施、产业应用、工程化部署、数据场景、市场规模以及政府组织协调方面形成了独特能力。正因如此，中美围绕AGI的发展并不是简单的技术竞赛，而是两种不同创新体系、产业结构、治理模式和战略逻辑之间的比较。理解中美AGI战略差异，有助于超越“谁领先、谁落后”的线性判断，更深入地把握两国人工智能发展道路的制度基础和长期影响。
本报告的核心问题是：中美AGI发展究竟是一场战略竞争，还是各自国内条件约束下的现实选择？从表面看，AGI正在成为中美科技竞争的新焦点。特别是在美国政策叙事中，AGI被越来越多地纳入国家安全、技术领导权和对华战略竞争的框架之中。美国认为，谁能率先跨越通用人工智能门槛，谁就可能在下一轮科技革命中占据产业、军事、制度和规则优势。因此，美国政府不再满足于让人工智能发展完全由市场和企业推动，而是通过财政投入、政府采购、出口管制、基础设施协调、国家实验室体系和安全审查机制，推动形成一种“全政府—全社会”的人工智能动员模式。
从技术路径看，美国AGI战略更接近一种“模型中心道路”。这一道路高度依赖大模型能力的持续提升，强调参数规模、训练数据、算力基础设施和先进芯片之间的相互强化。美国领先科技企业和前沿实验室在这一过程中发挥核心作用，OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta等机构构成了美国AGI竞争的技术前沿。与此同时，联邦政府通过芯片政策、算力基础设施建设、数据中心审批、能源协调和国防采购等方式，为企业突破提供外部支撑。换言之，美国的AGI战略并不是国家直接替代企业，而是国家通过重塑市场环境、资源配置和安全边界，把私营部门的创新能力嵌入国家战略目标之中。
与美国相比，中国的AGI发展呈现出不同的重心。中国当然也重视基础模型、算法创新和算力能力建设，但其更突出的特点是将人工智能视为一种通用性基础设施，强调AI能力在产业体系、公共服务、社会治理和实体经济中的广泛扩散。中国路径不是单纯追求前沿模型竞赛，而是更加强调人工智能与制造业、城市治理、金融、医疗、教育、交通、能源等场景的结合，通过应用牵引、场景开放和产业生态建设推动技术进步。这使得中国AGI战略带有明显的“基础设施导向”和“应用导向”特征。
中美AGI战略差异可以概括为：美国更强调前沿突破、模型能力、算力集中和战略优势；中国更强调应用扩散、基础设施建设、产业赋能和治理嵌入。美国路径的核心是通过少数前沿模型和领先企业推动AGI能力跃迁，并借助国家安全体系将其转化为综合战略优势；中国路径的核心则是通过人工智能的广泛应用和系统性基础设施建设，提高整体产业效率、治理能力和经济韧性。
本报告试图说明，AGI竞争不应被简单理解为一场沿着同一技术路线展开的速度竞赛。中美两国并不是在完全相同的赛道上奔跑，而是在各自制度条件、产业基础和战略目标影响下，形成了不同的发展路径。美国的“模型中心道路”可能在前沿突破上更具优势，但也面临算力消耗巨大、能源约束突出、安全风险放大和技术垄断加剧等问题。中国的“基础设施—应用中心道路”可能在产业扩散和社会嵌入方面更具可持续性，但也面临基础模型原创能力不足、高端芯片受限、应用质量不均衡以及治理创新滞后等挑战。
从更长远的角度看，AGI不仅会改变中美科技竞争的形态，也会影响国际体系的权力结构和全球治理规则。未来的竞争焦点，可能不只是哪个国家率先实现AGI，而是谁能够建立更加可持续、可治理、可扩散、可被全球接受的人工智能发展模式。技术能力、产业生态、国家治理和国际规则之间的关系，将成为判断中美AGI战略成败的关键。
由此，本报告将围绕中美AGI发展路径与治理模式展开比较分析，重点考察两国在技术路线、资源动员、国家—市场关系、治理框架和国际影响方面的差异。报告的基本判断是：AGI既是中美战略竞争的新前沿，也是两国基于自身条件所作出的现实选择。理解这种双重属性，有助于更加准确地把握人工智能时代大国竞争的本质，也有助于为中国制定更加稳健、开放和具有长期韧性的AGI发展战略提供分析基础。
作者介绍
鲁传颖
上海国际问题研究院客座研究员
同济大学政治与国际关系学院副院长、教授
关于上海国际问题研究院
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