本文来自微信公众号： 底线思维 ，作者：鲍韶山
就在前不久，美国政府给Anthropic下了一道命令：暂停向所有外籍人士开放其旗舰模型Fable 5和Mythos 5的访问权限，不管你人在不在美国境内，也不管你是不是Anthropic自己雇的外籍员工，一律不能用了。
Anthropic的回应也很干脆——这种按国籍来卡访问的做法，实际操作上根本行不通，硬要执行只会把局面搞得一团糟，所以干脆直接把这两个模型对全球所有用户关了。
在公开声明里，Anthropic的不满几乎没怎么掩饰。他们说，整件事的起因不过是一次非普适性的“越狱”演示，涉及代码漏洞识别——而且这种能力其他模型早就有了。他们认为，这个指令既没有透明度，也缺乏技术依据，更谈不上合理，影响的用户数以亿计。更值得玩味的是，这件事让外界看得清清楚楚：哪怕像Anthropic这样跟美国利益绑得这么紧的企业，也逃不过内部被政策拉扯的尴尬。
这两件事撞在一起，不是巧合，而是两条人工智能发展路径的真实缩影。美国那条线，强调的是管控、出口限制，把技术节点当成武器来打；中国这边，走的是开放、快速迭代、主权定制，靠物质基础把韧性撑起来。两条线放在一起，正好拼出了一幅正在成形的大图景——我管它叫“数字威斯特伐利亚”。这个秩序的根基是国家主权，靠的是开放协议、互操作标准和扎实的技术底座，而不是谁的域外霸权或者哪家企业的垄断。
其实，Anthropic此前一直跟美国政府密切合作，做过不少红队测试（一种模拟真实黑客攻击的对抗性安全评估策略），也部署了很强的安全防护措施，还坚持多层防御策略。但问题在于，实际操作中根本没办法精准核实每个用户的国籍，所以这道命令最后的结果就是——Anthropic不得不把这两个模型对全球所有用户都关掉了。
这件事，恰好印证了亨利·法雷尔和阿伯拉罕·纽曼在《地下帝国》里描述的那种普遍现象。自“9·11”以来，美国就把全球网络基础设施——比如光纤电缆、SWIFT支付系统、数据中心——变成了监控和施压的工具。现在全球还有大量互联网流量要经过美国控制的基础设施，这让美国随时可以对对手，甚至盟友，进行制裁、获取数据或施加压力。人工智能模型就是新的一层——前沿能力被当作战略资产，宁可攥在手里垄断，也不愿意扩散出去。
华盛顿想通过限制先进模型只对美国公民或可信盟友开放，来维持技术优势，同时拖慢技术在全球的扩散速度。但Anthropic这次的事，正好暴露出其中的矛盾——即便这家公司一直跟美国立场高度一致，也对这种不透明的指令和它带来的“连带伤害”表达了不满。这种做法很可能会让全球的人才、客户和合作伙伴流失，反而加速了美国原本想避免的碎片化趋势。这跟之前半导体出口管制、制裁华为，以及在其它关键领域维持霸权的做法没什么两样——都是把人工智能当成零和博弈里的关键筹码。
2026年4月30日，Anthropic公司联合创始人兼CEO达里奥·阿莫德伊（Dario Amodei）在旧金山总部接受了彭博社《The Circuit with Emily Chang》节目的专访。
主权开放生态这条路，不仅能走，而且活得下去
这其实跟中国的整体战略方向是一致的。一方面加紧提升自己的技术能力，另一方面通过开源去推动全球的互联互通。开源的好处就是能打破封闭生态，削弱垄断，让每个国家都有能力按自己的需求来定制。不管在哪个国家，开发者都可以根据当地的语言、法规、数据规则和实际应用场景来做适配，这样一来，本地的技术生态就更有韧性，不容易被外部的制裁或者平台抽成卡脖子。这种模式不再是少数巨头从全球使用中抽取价值——所谓的“技术封建主义”——而是转向一种更加分散、多方共同创造价值的格局。
Z.ai发GLM-5.2不是偶然的个例，而是中国在开源前沿AI这条路上持续迈进的又一个新节点。之前DeepSeek已经扔出了几颗重磅炸弹，特别是R1推理模型和后来的V3/V4系列，从那以后，中国实验室就一直在宽松许可证下开放模型权重。这个策略已经实实在在地改变了全球开发者的生态。
DeepSeek的模型做得特别高效，比如R1用很低的成本就达到了跟o1差不多的推理水平，很快就冲上Hugging Face这些平台，成了下载量最大的模型之一。现在，来自中国的模型在全球开发者——包括美国和其他西方市场——的下载量和受欢迎程度上都遥遥领先。智谱、DeepSeek这些实验室新发一个模型，就经常霸榜每周的下载和互动排行，迭代速度肉眼可见地快，在易用性和可适配性上已经甩开很多闭源对手了。
这种开源浪潮，给美国的闭源模型带来的财务和竞争压力越来越大。如果把全栈因素都算进去——比如推理成本更低、能效更好、可以按主权需求定制，还不会被某一家供应商锁死——那么在实际应用里，开源的国产方案往往性价比不输，甚至更强。开发者和企业自己想怎么微调就怎么微调，部署在本地或边缘端都可以，直接集成进去就完事，不用每次都交API调用费，也不用担心地缘政治风险。
闭源AI的商业模式到底能不能持续，这个问题现在越来越绕不开了。以前闭源模型的护城河，无非就是性能独家、数据优势和大把烧钱——这套逻辑正一点点失效。开放权重模型在不断缩小能力差距，再加上社区驱动的快速迭代，闭源那些壁垒正在被一步步削平。一旦没法保持技术绝对领先，或者没有政策挡着，支撑OpenAI、Anthropic这些公司估值的那套“经济租金”，就很难再撑得住了。
要知道，2025年到2026年，AI几乎是美国经济增长最亮眼的那根柱子，AI相关的资本支出一度撑起了GDP的大幅增长。有分析说，如果没有这波投资热潮，美国GDP增速最近几个季度可能连0.5%都保不住。对AI的依赖到这个程度，真不是开玩笑的。
美国哈佛大学经济学家杰森·弗曼（Jason Furman）的一项研究发现，2025年上半年美国国内生产总值（GDP）增长几乎完全由数据中心和信息处理技术推动，在这些技术以外的其他领域，美国的增长率仅为0.1%。
正因为这样，闭源模型面对开源竞争——后者正一步步吃掉它的定价权和市场份额——就只能越来越依赖监管保护和出口管制来硬撑优势。Anthropic这次被限制，一个背景就是功能强大的开源模型在全球开发者（包括西方国家）中越来越火。这恰恰说明了一个趋势：市场和技术本身已经守不住的那些租金，要靠国家力量来兜底了。
说白一点，开源不只是技术选择，更是务实的战略和经济学。现在这个环境里，出口管制满天飞，供应链动不动就被掐，技术扩散能让各国自己搭起符合本地语言、法规、行业和数据治理要求的AI系统，不用处处看人脸色。这正好给能源和边缘计算这些物质优势铺好了软件路基，也实实在在地把“数字威斯特伐利亚”往前推了一步。
跟美国那条路一比，差别太明显了。美国实验室还在拼命堆规模、砸钱、靠政策护着，而中国实验室已经用事实说话：效率、开放、快速迭代，完全可以用更低成本、更大覆盖范围，把前沿水平的工具送到更多人手上。这个趋势不只是压了闭源商业模式的利润空间，更重要的是，它让人们看到，在一个正在成形的多极世界里，主权开放生态这条路，不仅能走，而且活得下去。
Anthropic禁令本质上是对数字主权的抵触
“数字威斯特伐利亚”这个概念，是把1648年那场《威斯特伐利亚和约》的逻辑搬到了数字世界。当年那份和约靠确立国家领土主权，结束了欧洲的宗教战争；现在，这个类比是说，民族国家应该在数字领域重新掌握对数据、标准和基础设施的主导权，同时借助开放协议来保持跨国互联互通。这不是要搞封闭孤立，而是一种适合多极世界的多元秩序——毕竟在这个世界里，各国之间本来就不存在普遍的信任。
我之前总结过“数字威斯特伐利亚”的五大核心特征，具体来说：
第一，数字主权。每个国家自己管自己的数据流动、生态系统和政策。过去那种不受约束的全球平台，以后要逐步让位于国家边界之内，这样才能防范域外势力的监控或者胁迫。拿Anthropic受限事件来说，那本质上就是美国想把本国规则强推给全世界，跟数字主权原则正好对着干；反观Z.ai的开放模型，则是支持各国按自己的需求去定制，这才是主权应有的样子。
第二，开源与互操作性。像Linux或RISC-V这样的开放平台，能帮各国快速扩展、灵活适配，同时降低对外依赖。这样一来，大企业想当“看门人”就没那么容易了，各国可以并行发展自己的技术栈，互不干扰。GLM-5.2选择MIT许可证开源，正是这个方向的实践——各国不必依附别人，也能整合前沿能力。
第三，集体共识与社会凝聚力。每个国家有自己的信息生态，有助于形成内部共享的叙事，而不是被那些不负责任的全球平台撕成一个个互相攻击的“真相部落”。开放模型支持本地化的AI系统，能在信息爆炸的环境里帮社会守住共同的认知底线。
第四，分布式账本与零信任机制。这类技术让各国在低信任的环境里也能安全协作，不需要依赖一个容易被武器化的中央机构。
第五，数据生态作为公共产品。数据和数据系统应该服务于公共利益、国家治理和互操作性，而不是单纯用来榨取价值。这才是未来数字世界既富足又有韧性的根基所在。
Anthropic禁令本质上是对“数字威斯特伐利亚”的抵触——死守着集中控制不放手；而Z.ai的做法则恰恰展示了这条路该怎么走：把模型做成各国构建自身AI主权的可适配基石。
美国政府对Anthropic下的那道指令——要求按国籍来限制Fable 5和Mythos 5的访问——说到底就是对数字主权的抵制。华盛顿把先进AI模型当成军火或高端芯片那样的东西，纳入出口管制范围，想把美国的监管之手伸到全球每一个角落，连盟国和自家本土企业的运营都不放过。这跟法雷尔和纽曼在《地下帝国》里描述的那套逻辑一模一样：靠控制基础设施——数据中心、光缆、云服务商——来强制执行自家的域外规则。
更不用说，美国整个AI政策都在往这个方向推。比如2025年出台的《人工智能扩散出口管制框架》，层层加码管控芯片和模型权重，还把AWS、Azure、Google Cloud这些美国云巨头扶上了“把关人”的位置，只有“一级”合作伙伴才能获得所谓的“可信”扩散资格。名义上是管风险，实际上就是制造依赖——合作伙伴虽然能拿到技术，但脖子始终被美国监管拴着，政策一变天就得跟着晃。
Anthropic这次连紧挨着的盟友都坑了，人家还指着它的模型做网络安全呢，结果说断就断。这恰恰暴露了这套做法有多脆弱、多靠不住。真正想握有主权的国家，看到这一幕只会更坚定地发展自己的技术栈，结果就是美国嘴上说要防碎片化，实际却亲手加速了碎片化。
《人工智能扩散出口管制框架》是美国商务部工业与安全局（BIS）于2025年1月发布的一项临时最终规则。该框架旨在通过建立三级国家划分体系和模型参数限制，严格规范全球人工智能芯片及技术的传播。
美国这套战略，说到底就是靠闭源护城河和封闭生态撑着，再用知识产权、烧钱堆资本和监管壁垒围上一圈。但开源扩散这条路——像Z.ai，还有DeepSeek等一大批中国实验室——已经冲过来了，两者正面交锋。美国想用管制手段压住开放权重，结果很可能是拖慢了全世界的创新脚步，而中国实验室那边却在实打实地赋能各国主权定制。RISC-V这类项目也说明了一个趋势：开放架构正在一点点啃掉专有技术的优势，让各国能搭起自己独立又能互通的系统。反过来看，美国的做法只是在强化供应商锁定，把关键节点攥在手里当杠杆使。
再说，把前沿模型攥在手里搞集中控制，会带来一个更大的问题——叙事主导和选择性访问的风险会被放大，不但凝聚不了人心，反而加剧撕裂。而开放模型赋能的主权AI系统，可以让每个国家把智能工具跟自己的语境、语言和价值观对齐，是去强化集体共识，而不是削弱它。这一点，跟中国一直强调的文明多样性理念高度吻合——不管是“全球文明倡议”，还是最近普京访华后中俄联合声明里表达的精神，都指向同一个方向。
过度依赖美国控制的云服务和模型，本质上就是把自己的命门交给别人——单点故障的风险、信任上的漏洞，全都绕不开，跟零信任原则完全背道而驰。再加上出口管制和那些说变就变的临时干预（比如这次不透明的Anthropic指令），大家对共享基础设施的信心只会越来越少，各国自然会转向分布式、主权化的替代方案。
说到底，美国AI走的是寻租路子——高额的API定价、数据抽取、把用户绑死在自家生态里——把企业和战略层面的收益摆在了公共利益前面。开源竞争一压上来，底裤就藏不住了：技术护城河一垮，闭源模型就得靠监管来保估值。这种封闭逻辑，满脑子都是“美国优先”，把全球公共利益甩在一边，跟那种以公共产品为导向的生态体系根本不在一个频道上。
总之，美国这套AI架构——算力垄断、云服务集中、出口管制加政策干预——本质上是在给技术霸权打一场后卫战。它把相互依赖当成武器使，但结果很可能是反噬自身、逼走人才，甚至加速它最想堵住的技术扩散。反观以GLM-5.2这类开放模型加上物质优势所推动的“数字威斯特伐利亚”秩序，走的是另一条路：以主权为基础，以互操作为纽带，韧性更强、更可持续。Anthropic这件事，以及背后那一连串的博弈，折射出的早已不只是政策上的分歧，而是两条路线对未来数字秩序走向的根本性对决。
开放模型是必要条件，但光有它还不够
“数字威斯特伐利亚”要真正落地，还得有扎实的物质基础撑着——能源要充裕、算力要高效、还要有热力学层面的优势，才能支撑起自主扩展。在这方面，中国的底子确实比较厚。
AI训练和推理有多耗电，大家都不陌生。数据中心已经消耗了大量电力，未来只会更夸张。中国在发电量上遥遥领先，差不多是美国的两倍，而且可再生能源、水电、核电、煤电这几条线都在大举投入。再加上“东数西算”这类政策引导，把算力往能源丰富、自然条件适合散热的西部地区迁移，既降成本又减排放。工业电价也比很多国家便宜得多，这就形成了一个结构性优势——哪怕硬件上被卡脖子，能源成本这块也能撑得住。
这背后是一个正向循环：充足的清洁能源驱动更多算力，而更多算力又反过来优化电网和工业生产，越转越顺。开放模型把门槛拉低了，让这种能源优势能更广泛地落地，在不同的能源环境里都能跑起来。
再把视角往下沉——边缘计算把主权延伸到了设备层面。像可扩展的二维半导体（比如用氧辅助MOCVD技术做的二硫化钼）、石墨烯异质结构，还有摩擦纳米发电机（TENGs）这些前沿技术，正在让低功耗、能从环境里“捡”能量的系统变成现实。这些系统支持本地化推理，能源投资回报率（EROEI）更高，对电网依赖小，也不容易被海外供应链卡住。“盒中AI”节点或者物联网网格，完全可以独立运行，敏感数据就在本地处理，不用往外传。
我之前提过一个想法，把二维材料、石墨烯和TENGs组合成一个“动力组合”，用来突破硅基芯片EROEI越走越平的天花板。信息处理本质上是个熵增的过程，而这些技术能把生产和运行中的能源成本降下来，让每单位可用能（exergy）产出更多有序信息（也就是负熵）。谁掌握了这套技术栈，谁就有更大的余地去搞创新、搞韧性建设、搞公共产品。把可再生能源、材料科学和开放模型整合到一起，相当于给主权AI系统加了buff——不管是农业、医疗、制造还是治理，都能适配得上。
回过头看Anthropic受限这件事，它依赖的是对全球化技术栈里关键节点的控制，跟上面讲的这种分布式、基于物质基础的路径完全是两个方向。“数字威斯特伐利亚”的意义就在于，它把政治主权和能源、信息这些现实条件捏到了一起，更看重的是灵活适应，而不是封闭垄断。
这场较量已经超越了Anthropic和Z.ai两家公司
摆在面前的这条路，岔口越来越清晰了。一边是把相互依赖当成武器来使，赌的是自己能一直占上风，但代价也很清楚——可能招来反噬、逼走人才、拖慢创新，还会催生出一个个并行的技术圈子。Anthropic这次的事，就是个活生生的例子。
另一边，是走开放的路子，把技术能力扩散出去，靠主权和实实在在的物质投入来构建韧性。
对于全球南方和那些中等强国来说，“数字威斯特伐利亚”其实是一条通往技术自主的可行路径。像GLM-5.2这样的开放模型，可以根据各自的需求做本地化定制；边缘技术能在离网或者基础设施薄弱的地方部署；主权数据制度帮各国守住自己的利益底线。而开放协议又能保证互联互通，不用看谁的脸色，不受霸权支配——多元秩序就是这样长出来的。
当然，挑战也是实打实的：对齐问题、安全性、如何防止滥用，还有国际社会在规则层面怎么协调。但在今天这个多极化的世界里，想靠围堵和限制来筑起一堵完美的墙，既不现实，还可能起反作用。反倒是基于物质现实的技术扩散和本地适应，更有可能带来长远的稳定和繁荣。
Anthropic禁令和Z.ai发布GLM-5.2，正好把这两种走向摊在了桌面上。美国亮出的是守住“把关人”位置的姿态；中国展示的，则是另一种可能——植根于开放、主权和热力学现实。“数字威斯特伐利亚”不是书斋里的理论，它正在加速走进现实，作为一场真刀真枪的技术和政治实践，每天都在推进。
这场转变，正在把全球治理的秩序重新锚定在信息时代的物质根基上。那些愿意在开放、主权和高效节能技术栈上持续投入的国家，会得到实实在在的回报。它们能不断积累本地化的智能能力，也能逐步扩大自身的技术和产业空间。同时，全球互操作性也会真正服务于共同利益，而不是被霸权所支配。这样一来，这些国家自然就能赢得属于自己的发展空间。
这场较量已经超越了Anthropic和Z.ai两家公司，它触及的是整个信息时代的底层架构：是走向封闭，还是可互操作的多元主义？是数据榨取，还是技术富足？是单边控制，还是韧性发展？
全球的政策制定者，应该主动去面对这些现实。把数字主权放在优先位置，推动开源协作，在能源和边缘计算上做实实在在的投入，建立可互操作的标准——这样做，才能在正在成型的数字威斯特伐利亚秩序中占得先机。由开放模型和热力学效率驱动的自主主权AI系统，正在一点一点地长出来，趋势已经很明显了：一个更分散、更有韧性的新秩序，正在稳步走上前台。