本文来自微信公众号： 数字经济发展评论 ，作者：数字经济发展评论
当地时间2025年12月8日，特朗普在社交媒体宣布：将允许英伟达向中国“经批准的客户”出口H200人工智能芯片，条件是销售额的25%上缴美国政府。
这则消息的讽刺意味在于：美国曾经用出口管制把H20、A100、H100全部挡在中国门外，现在主动把性能更强的H200送回来，还要抽成——但中国市场是否还需要它，已经打上了一个问号。
七年反复
从精准打击到乱拳出
把时间拨回到2019年。当时美国面临的挑战很明确：华为的5G设备质量太高、价格太有竞争力。美国的应对也很精准：切断华为获取美国核心技术的渠道，以此遏制中国5G产业崛起。
面对技术封锁，华为以全面自研作为有力回应。2023年9月，华为发布Mate 60 Pro手机，搭载中芯国际7纳米国产处理器，正式打破海外技术垄断。
2022年9月，拜登政府大幅扩展芯片出口管制。2023年进一步扩展管制条款，堵住各类技术豁免漏洞。2025年1月，即将离任的拜登政府提出“扩散规则”，将全球分为三类。独立分析师蒂莫西·李警告：这套分级规则过于严苛，将倒逼这些“中间国家”转向中国获取芯片，而不是规避繁琐的管制壁垒。
伴随政权更迭，即将上台的特朗普政府宣布将废除拜登时期的“扩散规则”。
但中国已经在2025年1月给出了答案。中国初创公司DeepSeek用性能顶尖的AI模型震惊了全球AI行业——这些模型针对英伟达H20芯片进行了优化，而H20恰恰是专门为遵守美国出口管制而设计的“阉割版”。
眼见管控效果落空，美国的应对是再次改变规则。2025年4月，商务部突然宣布H20不再符合对华出口规范，直接导致英伟达计提55亿美元损失。
2025年12月，特朗普宣布允许英伟达H200出口到中国，销售额抽成25%。逻辑是让中国公司对美国芯片“保持依赖”，确保它们不会费心去自研。
但英伟达CEO黄仁勋自己也不确定中国厂商会不会买。
Anthropic的两难
当出口管制首次击中AI模型本身
6月11日，Anthropic发布新一代AI模型Claude Fable 5，属于它所定义的“Mythos级”——有史以来最强的商用AI模型。专家警告，Mythos模型如果被不当使用，能够“戏剧性地加速复杂网络攻击”。
两天后，白宫发出出口管制指令，要求Anthropic禁止所有外国人使用Fable 5和Mythos 5。Anthropic无法实时验证用户国籍，它的选择是：全球禁用。所有用户，不分敌友，模型直接下线。
这是全球范围内，出口管制首次被用于限制AI模型本身——而非底层的芯片或权重。
CSIS资深出口管制专家William Reinsch将此事放在更长的历史中审视。他在出口管制领域工作了大半个职业生涯——先在参议院，后任商务部出口管理副部长——他说这个领域“像流沙一样，一旦陷进去就很难出来”。
Reinsch指出了出口管制的根本困境：管太松，对手拿到你不想让他们拿到的东西；管太紧，砍掉自家产业的收入——高科技公司需要这些收入来开发下一代产品。美国高科技界最大的悖论是：中国同时是他们最大的客户和最大的威胁。过严的管制还会促使买家转向替代方案，这一行业规律反复应验，夜视设备、商业通信卫星、高性能计算机、加密技术、半导体，都曾上演过“美国管制、全球替代”的剧情。
AI模型带来的困境是前所未有的。Reinsch观察到，“鹰派”总是假设美国技术不可避免地比所有人都好，永远如此，管制的副作用无关紧要。另一派认为应该“淹没市场”——把美国技术栈推向全世界，让它成为全球标准。
但两边都错了。鹰派低估了过度管制对美国产业的伤害；鸽派忽视了大规模出口不可避免地导致技术泄漏到中国和俄罗斯的现实。
出口管制的根本矛盾在于：你无法通过切断供应来保持领先，因为切断供应的同时，你也在摧毁对手对你技术的依赖——而依赖，才是你真正的影响力来源。
银联先例，中国正在
芯片战场复制的长线战略
Brookings的文章提出了一个令华盛顿担忧的类比：中国监管部门对待美国芯片公司的态度，与二十年前对待美国支付卡公司的态度如出一辙。
2000年代初期，中国监管部门拒绝向Visa和MasterCard发放国内支付服务许可证，即便后者的支付网络明显优于中国本土的银联。中国监管部门清楚知道，这种排斥意味着中国商户不得不接受可靠性和便利性更差的电子支付服务。但为了实现长期目标——培育出能与全球品牌正面竞争的本土竞争对手——这个短期牺牲被视为必要成本。
2012年，中国在世贸组织输掉相关案件，同意开放国内市场。但开放过程极其缓慢：MasterCard直到2020年才获得运营许可证，2024年才在中国处理第一笔国内交易。Visa至今仍在等待。
延迟开放的这段时间里，中国银联已经发展出完全可以匹敌国际网络的支付服务。
Brookings的判断是：中国正在芯片和AI领域复制同一条路径。短期看是技术依赖和市场份额的牺牲；长期看是在用时间换自主。美国出口管制加速了这一进程——它给了中国监管部门说服国内产业接受短期不便的理由，也给了中国芯片公司争取政策和资本支持的理由。
格林斯潘的幽灵，AI竞赛
需要的不只是管制，是耐心
就在出口管制争论最激烈的时候，CSIS经济学家Karl Smith在6月24日提出了一个看似不相关、实则击中要害的问题：美国的宏观经济体制能否为AI竞赛提供足够的耐心？
Smith的论点是：赢得AI竞赛需要美国企业借款数万亿美元，用于建设数据中心、发电设施、电力传输网络，以及每天向低地球轨道发射数十颗通信和计算卫星。这是人类历史上最大规模的物理资本投资之一。
而这些投资在官方统计中会被记录为“成本增加”，而非“未来效率提升的预付款”。
美国曾经面对过类似的挑战。1990年代初，官方数据尚未捕捉到正在发生的生产率革命。标准模型显示经济接近极限，一个更保守的央行可能会收紧货币政策，扼杀增长。
格林斯潘做了不同的判断。他认识到宏观经济数据是向后看的工具——当生产结构变化的速度超过统计系统的观测能力时，数据是不完整的。他顶住压力维持低利率。结果：生产率从1990-1995年的年均1.5%飙升到1999年的4.2%，失业率降到3.9%。
Smith指出，今天的情况惊人相似：“AI无处不在，除了生产率统计数据里。”整个软件开发行业已经几乎完全使用AI编程。AI性能的单位成本正以每年9倍到900倍的速度下降——现有统计不可能准确反映这种变化。
但AI经济需要数万亿美元的数据中心投资。硅谷的自筹资金模式即将见顶。融资成本取决于美联储在哪里设定利率。
问题是：美联储能否在这个关键时刻恢复格林斯潘式的判断力——超越向后看的统计数据，承认经济的生产性边界已经移动了？
1990年代的科技投资热潮——包括那些失败的Pets.com——最终催生了今天AI竞赛中最重要的基础设施。微软和亚马逊建造了云平台，谷歌培育了产生Transformer的研究文化，英伟达提供了将深度学习从研究课题变成产业竞赛的芯片。
信任战
美国正在输掉自己最想赢的战争
美国芯片管制政策的终极悖论是：它想让中国依赖美国技术，但手段是不断威胁切断供应。而威胁一旦被认真看待，依赖关系就开始瓦解。
中国已经不再信任美国芯片。当供应可靠性成为未知数，国产替代就成了刚需，而非可选项。
盟友也开始不信任美国AI。Lowy研究所分析师Tom Barber指出，Mythos全球下线事件传递了一个信号：无论你是敌是友，在AI模型获取上，你的命运取决于华盛顿的一纸命令。澳大利亚的访问权和其他所有人一起消失了——五眼联盟成员身份和澳美同盟都没有起到任何作用。Barber提出了“AI卡脖子点”悖论：限制越严，卡脖子点的战略价值反而被稀释。当美国展示了随时可以切断全球AI访问的能力后，每个盟友都开始认真考虑“主权AI能力”。
加拿大总理卡尼据报在G7会议上警告：Anthropic的出口禁令恰恰说明了依赖美国模型的危险。
CFR研究员Matthew Ferren曾在美国国防部制定网络空间作战战略。他指出，美国正在浪费一个千载难逢的窗口期：利用先进AI领域的短暂领先，把AI工具用于防御，在对手获得类似能力之前加固美国网络。但美国的做法恰恰是反应式的、不一致的——盟友看不到长期承诺，自然不会把关键基础设施建立在一个随时可能消失的技术栈上。
Ferren的结论很直接：如果美国希望外国伙伴采用美国AI技术栈、放弃中国的，那这些国家必须能够信任它。盟友不会采用一个随时可能被开发者静默降级、或被美国政府在没有事先警告的情况下限制访问的模型。
美国国务院的“Pax Silica”倡议——推动以美国为主导的全球AI生态系统——需要的恰恰是透明和一致的风险管理方式。而过去七年美国展示的是这些品质的反面。
美国的AI战略是否已经失败？
Reinsch说过：在马拉松中只有两种赢法——跑得更快，或者绊倒对手。
美国选择了后者。
Brookings的判决书已经下了：美国芯片公司在中国AI芯片市场中的份额，现在恰好是零。
这不是暂时的挫折，而是战略失败的标志。美国的AI战略需要重新校准转向“跑得更快”，从反应式管制转向可预期的规则。否则，输掉的不只是中国市场，而是整个AI技术栈的全球地位。
参考文章
1.Ball game's over—the US is out of the AI chip market in China｜Brookings
2.Anthropic and the export control dilemma｜CSIS
3.The Greenspan lesson for the AI race｜CSIS
4.Power,diffusion,and the AI bottleneck｜Lowy Institute
5.The US Is Losing the AI Credibility War—to Itself｜CFR
6.Anthropic disables advanced AI models after US government order｜The Guardian