文章总结： 本文分析美国人工智能产业通过LLMs-NVIDIA模式实现全球扩张的机制，该模式以大语言模型与英伟达高端芯片深度耦合为核心，形成从芯片、数据到应用的全栈式技术生态。文章指出美国通过政策引导、基础设施输出和国际标准制定强化其生态主导权，对我国造成技术依赖、标准受限和人才流失等挑战。建议我国构建自主AI体系、参与国际标准制定并优化产业协同机制应对。 综合评分： 84 文章分类： AI安全,供应链安全,政策法规,技术标准,解决方案

专题•特别策划｜美国人工智能产业全球扩张的LLMs-NVIDIA模式及对我影响

原创

Cismag Cismag

信息安全与通信保密杂志社

2026年4月3日 17:26 四川

编者荐语

本文深度剖析美国如何通过芯片、大模型、标准与数据的深度耦合，将技术优势转化为全球产业链的路径依赖，并直面我国在高端芯片、开发工具、国际标准等领域面临的“规锁”困境，并警示人才虹吸与资本外流形成的恶性循环。

引用本文

王天禅 . 美国人工智能产业全球扩张的 LLMs-NVIDIA 模式及对我影响[J]. 信息安全与通信保密 ,2025(11):14-25.

文章摘要

随着大语言模型（LLMs）和高端算力芯片的迅猛发展，美国人工智能（AI）产业正加速全球扩张，形成以LLMs与英伟达高算力芯片为核心的 LLMs-NVIDIA模式。这一模式源于美国从“温特尔”范式向算力主导的战略转型，旨在通过政策引导和基础设施投资将技术优势转化为生态主导权。为了深入剖析LLMs-NVIDIA模式的生成机制、全球扩张路径及其对我国AI产业的系统性挑战，首先追溯了美国AI产业从“信息高速公路”到“超级算力工厂”的历史演进，揭示其“能源—芯片—数据”三位一体布局；其次阐述了LLMs-NVIDIA模式的生成与全球扩张机制，包括基础设施输出、标准推广和开发者生态吸纳；最后分析该模式对我国带来的技术、生态和人才领域的挑战。为此，我国应构建自主可控的AI全链路体系，积极参与国际标准制定，并优化产业协同机制，方能化解挑战，实现智能经济的赶超。

0 引  言

自20世纪90年代“信息高速公路”战略启动以来，美国以互联网基础设施建设为核心，以联邦政府轻监管、重投入、鼓励市场创新为手段，成功孕育了微软、英特尔、谷歌、亚马逊等一系列科技巨头，并以“温特尔”（Wintel）模式奠定了个人计算机（personal computer,PC）时代软件与硬件协同主导全球的产业范式。而伴随人工智能、云计算等新兴技术的快速发展，美国逐步转向“算力为王”的发展思路，其核心逻辑是以国家为主导、企业为引擎、资本为杠杆、全球为市场，打造以人工智能为引擎的新型科技产业体系，并结合各大美国科技企业近年来的资源部署情况，建立了人工智能产业的LLMs-NVIDIA模式。该模式的关键目的是形成对全球技术生态的主导，并锁定上下游产业和开发者路径选择。这一发展模式的确立将赋予美国在全球人工智能技术生态中新的结构性权力，对我国人工智能产业的自主创新，乃至全球人工智能治理的发展提出了新的挑战。

本文将通过剖析LLMs-NVIDIA模式的生成机制、全球扩张路径及其对我国AI产业的系统性影响，揭示美国AI生态主导权的再造逻辑，并为我国突破生态锁定、提升全球竞争力提供政策启示。因此，本文首先追溯美国AI产业的历史演进和发展逻辑，其次阐述LLMs-NVIDIA模式的生成与扩张机制，再次分析其对我国带来的挑战，最后提出针对性应对策略。

1美国AI产业的演进与发展逻辑

美国在信息时代的全球领先地位，源于其从“信息高速公路”到“超级算力工厂”的战略演进与体系化布局。20世纪90年代，美国构建了以“温特尔模式”（Wintel model）为代表的PC时代生态，奠定了技术创新与标准输出的全球主导权。进入21世纪，面对人工智能、大数据等技术变革，美国加速转向以算力为核心的“超级算力工厂”战略，将能源、芯片、数据作为国家战略资源，通过联邦政府与科技巨头的深层政企联动，以更全面的公私合作模式来推动AI基础设施与产业生态的全链路升级。该模式以多元协同的创新体系、轻监管政策环境、全球资源虹吸为特征，依托“数据—模型—应用”的闭环强化技术壁垒，并试图通过“大语言模型（large language models,LLMs）+高算力芯片”模式实现全球产业链的生态锁定。这一战略不仅重塑了以算力为支点的国家竞争力，更通过标准输出与基础设施扩张，试图在新一轮科技革命中延续其数字霸权地位。

1.1 历史脉络：从“信息高速公路”到“超级算力工厂”

从20世纪末至21世纪初，美国在全球信息技术革命中始终扮演着引领者的角色。20世纪90年代，美国联邦政府出台《电信法案》，并以国家力量推动互联网基础设施的普及和升级，实现了从有线电话网络向互联网时代的历史性跃迁。通过大规模政策投资、放宽市场准入和监管、鼓励技术创新与标准制定，美国政府成功汇聚了政策、技术和资本三重动能。在这一历史进程中，涌现出一批具有全球影响力的科技企业，其中以微软（Microsoft）和英特尔（Intel）为代表。二者合作形成的“Wintel”模式，即微软的操作系统（Windows）与英特尔的硬件处理器深度绑定，成为PC时代软硬件一体化平台的典范。这一模式不仅带动了软件、硬件、应用和服务的协同发展，还通过标准输出与生态构建，使美国在全球技术、资本与价值链体系中处于主导地位。此外，美国政府在此期间积极推动开放的创新环境与包容的资本市场，吸引了全球范围内的科技创业与投资潮流。这种以国家意志为引领、市场创新为主导、资本助力为支撑的战略协同，成为美国后续信息产业升级与生态重塑的重要基础。

进入21世纪，随着人工智能、大数据、物联网等新兴技术的兴起，全球信息产业格局发生深刻变化。美国政府敏锐捕捉到新一轮科技革命的历史机遇，逐步将国家战略重心由“宽带优先”转向“算力优先”，并推动形成以“超级算力工厂”为核心的新型信息基础设施体系。落实到政策层面，拜登政府时期出台了《芯片与科学法案》（CHIPS and Science Act）、《人工智能权利法案蓝图》（Blueprint for an AI Bill of Rights）等一系列政策，旨在推动高端芯片本土制造、保障AI供应链安全、加强AI伦理治理，并通过巨额投资支持AI研发和算力基础设施建设。

此外，拜登政府还积极推动跨部门、跨行业合作，强化与盟友国家在技术、标准和供应链上的协同，提升美国在全球AI领域的话语权。2024年10月，拜登政府发布了《关于提升美国在人工智能领域的领导地位、利用人工智能实现国家安全目标以及促进人工智能的安全性和可信度的备忘录》，明确了对联邦机构、私营企业和盟友的政策与任务，支持私企引领AI发展，强调保持技术领导地位对国家安全的重要性，并解释限制对华出口的战略意义，以实现美国对人工智能的主导。这凸显了“政企联动”和公私合作在新一轮智能化发展中的核心作用。

特朗普第二任期对拜登政府的人工智能战略进行了部分调整，进一步强化国家安全与科技主导的双层路径。一方面，政府持续加大对AI应用、算力、能源等关键领域的政策支持，推动以企业为核心的技术创新和产业升级。特朗普政府再次上台后，以“扼杀美国的创新”“给企业带来繁重的监管负担”为由取消了拜登政府的《人工智能扩散规则》。另一方面，为了全面遏制潜在竞争对手获取核心AI能力，特朗普政府通过加强出口管制、限制高端芯片和电子设计自动化（electronic design automation,EDA）工具对外转让、提升数据安全和技术标准门槛等手段进一步收紧对华技术流动。2025年5月，美国商务部工业与安全局接连发布三份指导文件，分别是《关于可能适用于先进计算芯片及其他用于训练AI模型商品的管制的政策声明》、《对中华人民共和国先进计算集成电路适用通用禁令10（GP10）的指导意见》和《关于防止先进计算芯片转移的行业指南》。三份文件标志着美国AI芯片出口管制政策的再次升级，不仅全面限制中国获取美国芯片、借助美国技术训练AI大模型，还禁止其他国家使用中国的昇腾芯片。特朗普政府希望以此巩固美国在AI基础设施、芯片、数据等关键领域的全球主导地位，推动美国AI产业加速向“国家化、平台化、生态化”方向演进。

1.2 美国AI产业发展的现实逻辑

美国当前的AI产业发展模式是在其传统创新体系基础上的升级，具有政企协同、基础设施优先、轻监管和全球资源虹吸等显著特征。而这一战略调整的核心逻辑，在于通过国家主导、企业引领、资本驱动、全球协作的机制化手段，构建起以AI为引擎的下一代数字经济基础。在政策设计中，美国联邦政府主导顶层设计，完善“能源—芯片—数据”三位一体的国家战略布局。同时，通过技术标准和产业生态的全球扩散，持续巩固美国在全球人工智能产业链中的主导地位。

1.2.1“能源—芯片—数据”三位一体的国家战略布局

美国AI产业发展的现实逻辑，集中体现在以算力为核心的全链式国家能力重塑。正如OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在美国国会AI听证会上所言，能源、芯片（算力）和数据已成为AI时代新的国家竞争力基石。

AI产业的高能耗特性，使得能源保障成为AI基础设施建设的首要条件。据国际能源署（International Energy Agency,IEA）报告，2024年全球数据中心用电已达415太瓦时，占全球总用电量的1.5%，而随着AI训练和推理任务的激增，预计到2030年用户中心用电将超过945太瓦时。美国在核能、天然气、可再生能源等领域持续加大投入，推动微软、谷歌等科技巨头自建清洁能源项目，实现数据中心的能源自足与绿色转型。例如，微软在数据中心建设中，通过优化能源管理和采用可再生能源，显著降低了碳排放。

在芯片领域，美国通过《芯片与科学法案》等重大政策，推动英伟达、AMD、英特尔等企业加快高端芯片工艺研发和本土制造能力，确保关键环节的自主可控。例如，英特尔计划通过美国政府补贴，将美国本土产能占比从15%提升至30%（2030年目标），重点生产先进制程芯片。同时，美国通过对潜在竞争对手实施严格出口管制，力图在全球AI芯片市场中占据绝对主导地位，维护国家技术安全。

数据作为AI模型训练与优化的核心资源，对模型性能与泛化能力具有决定性影响。美国科技公司依托全球化产品和数据平台汇聚多样化数据资源，并以此训练出具有国际竞争力的大模型。例如，谷歌通过其庞大的互联网服务，收集了大量数据，用于训练其AI模型。通过“数据—模型—应用”闭环，强化美国在AI生态体系中的资源获取能力。然而，这种数据集中化对于欧盟和我国等数据规则较为完善的地区和国家而言，也会引发关于数据垄断和隐私保护的担忧。

1.2.2 全球扩张与标准锁定的生态主导战略

美国AI产业发展的终极目标，是通过基础设施、技术标准、产业生态和应用场景的全球扩散，实现对全球AI产业链的主导与控制。具体而言，美国以“全栈式AI发展模式”（即“LLMs-NVIDIA模式”）为代表，通过底层芯片、大模型训练平台、应用服务等全链路技术体系，构建起“美国技术栈”的全球技术标准与市场准入规则，形成了软硬件一体、上下游协同的技术闭环。正如OpenAI首席执行官奥尔特曼在国会听证会上所言：“我们希望全球都在使用美国的AI技术栈，无论是底层芯片、训练平台，还是上层应用服务。”

美国推动其技术标准成为国际通用规范，不断提升全球开发者和企业对美国产业生态的路径依赖。在芯片领域，美国企业通过技术专利、出口管制、供应链安全等手段，牢牢掌控图形处理器（graphics processing unit,GPU）、现场可编程门阵列（field programmable gate array,FPGA）等关键算力产品的国际市场份额。数据显示，英伟达占据了人工智能芯片市场70%～95%的份额，体现出美国在AI底层硬件领域的垄断地位。在技术标准与产业生态上，美国主导电气和电子工程师学会（Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE）、国际标准化组织（International Organization for Standardization,ISO）等国际组织，积极制定AI安全、伦理、数据隐私等领域的标准规范，使全球AI产品和服务在进入国际市场时必须遵循“美国方案”。例如，ISO和国际电工委员会（International Electrotechnical Commission,IEC）联合成立的“JTC1/SC42人工智能分委员会”，负责全球AI标准的制定。而且，美国科技巨头还通过开放应用程序编程接口（application programming interface,API）、云服务和开发者激励计划，持续吸纳全球开发者和应用创新，巩固美国AI生态的创新活力和凝聚力。

“全栈主导、标准输出、生态锁定”的AI产业扩张模式，本质上是“温特尔”的升级与扩展。美国不仅依靠技术创新巩固其全球领先地位，更通过标准制定与生态构建，将自身优势最大化地渗透至全球AI产业的分工和创新体系中。这种战略布局强化了美国在下一轮智能经济时代的主导权，也对其他国家的AI自主创新和产业安全构成了持续的结构性挑战。

2全球扩张下的LLMs-NVIDIA与美国生态主导权再造

传统PC时代，微软与英特尔通过软硬件一体的“温特尔”生态，以技术标准与平台锁定占据全球信息产业制高点。而在AI时代，美国依托大模型与高端芯片的深度耦合，构建起LLMs-NVIDIA这一新范式。该范式以AI大模型为核心平台、算力芯片为底层基座，通过云服务分发和标准输出，形成全栈闭环的全球技术壁垒。

2.1 美国AI产业体系的生成机制

进入人工智能时代，尤其是LLMs和高端算力芯片的快速发展，促使市场主导权从传统PC领域向“AI大模型+高端算力芯片”体系迁移。以OpenAI、Anthropic、谷歌为代表的大模型厂商逐步构建起以GPT-4/5、Gemini、Claude等为核心的AI“操作系统”，成为支撑万千AI创新和行业应用的基础设施。与此同时，以英伟达、AMD为代表的芯片巨头则掌控了AI加速芯片的设计、制造和标准制定，成为AI训练和推理的“基础硬件”。LLMs-NVIDIA实质上是新一代的“软硬件一体”生态闭环。大模型开发商与高端芯片企业协同创新、深度绑定，形成了从算法、算力到服务与应用的全栈闭环。商业开发者、应用厂商和各类垂直行业用户，均须围绕美国主导的大模型和芯片生态进行二次开发和场景创新，这种路径依赖性甚至比PC时代更强。美国在AI基础设施、标准接口、开发工具链、数据平台等环节的全面主导，构筑起牢不可破的全球技术栈和产业生态壁垒。可以说，美国新一代AI生态主导权的实现，依赖于以大模型为核心平台、芯片算力为基础设施、云服务为分发渠道，以及标准输出为技术壁垒的多重支撑逻辑。

首先，AI大模型正逐步成为全球创新活动的“新操作系统”。无论是通用人工智能的探索，还是各类行业智能化升级，众多开发者和企业都依托GPT、Gemini等大模型进行定制开发和应用部署，这不仅巩固了美国在AI“上层建筑”中的话语权，也通过API调用、权重调整授权等方式，为美国科技巨头创造了持续的商业和数据收益。以OpenAI的GPT-4为例，其API已渗透至教育、金融、医疗、法律咨询等多个行业，成为构建智能应用的核心基础设施。

其次，AI训练与推理对高算力芯片的高度依赖，使得高端芯片成为AI产业发展的“心脏”。英伟达、AMD等美国企业通过对设计标准、生产流程和供应链安全的全面控制，进一步稳固了自身在全球芯片市场的统治地位。大模型与高端芯片的深度协同，构筑起AI创新生态坚实的底层“护城河”。在此基础上，美国科技巨头依托Azure、AWS、Google Cloud等AI云计算平台，将大模型能力转化为API服务，推动“AI即服务”（AI-as-a-service,AIaaS）的全球化分布，极大降低了开发门槛，同时增强了全球市场对美国技术栈的依赖，API服务也成为其吸纳数据、分发应用和扩展生态的重要抓手。

最后，一体化生态建构与标准输出，夯实了美国在AI领域的规则主导权。通过围绕大模型和芯片打造统一的开发工具链、应用商店、数据接口和安全标准，美国不断输出技术规范与产业标准，打造“标准输出+生态锁定”的双重保险，增强了全球开发者和企业对美国产业生态的路径依赖，强化了其在全球AI创新体系中的主导权。OpenAI、Google等公司已开始主导API调用权限、模型部署合规性、插件接入机制等关键技术标准的制定，成为AI平台治理的事实规范提供者。

2.2 AI全球扩张的机制：从基础设施输出到应用生态主导

当前，美国正以布局基础设施、吸纳开发者生态、强化数据和标准垄断为支点，推动其AI能力从技术优势向生态主导权转化，最终通过“马太效应”固化为全球产业链的路径依赖。这一机制既延续了“温特尔”时代的生态锁定逻辑，更以算力与数据的国家化重构塑造了智能经济时代的新型霸权体系。

2.2.1 AI基础设施的全球布局

美国科技企业正在通过资本、技术、政策的协同作用，积极推动AI基础设施的全球布局和“出海”战略。英伟达、微软、谷歌、亚马逊等公司在欧洲、亚洲、拉美等地投资建设本地化AI数据中心和超级算力集群，直接为当地企业和开发者提供云端AI服务。以英伟达为例，英伟达全球AI战略布局已基本形成，总体上以中国台湾地区和中东为重点，推进多区域布局，巩固从芯片提供商到全球AI基础设施领导者的转型。在中国台湾地区，借助台积电等合作伙伴来优化AI硬件供应链，建立超级计算机、研发中心并开展人才培养合作；在中东地区，支持当地“主权AI”的研发，与当地机构合作建立“AI工厂”、部署GPU及提供培训；此外，在欧洲、北美和东南亚也有大量投资合作。在COMPUTEX和GTC2025上，英伟达展示系列创新成果，如Isaac GR00T-Dreams平台、NVLink Fusion等。尽管面临美国出口管制等非市场因素的挑战，但其通过多区域协作模式使得生态系统持续扩展，维持了人工智能产业全球化发展的领先位置。

2.2.2 技术标准与合规体系的全球推广

美国高度重视AI相关国际标准的制定与推广，通过积极参与和主导IEEE、ISO等国际组织的标准制定进程，着力推动AI安全、隐私、可解释性及公平性等核心标准体系以本国技术方案为基准被全球采纳。与此同时，美国以“标准输出+市场准入”双轮驱动，通过提升全球AI市场的合规门槛，遏制其他国家和地区的自主创新空间。美国商务部在出台的《对中华人民共和国先进计算集成电路适用通用禁令10（GP10）的指导意见》中就明令禁止其他国家使用华为的昇腾芯片，否则将违反美国的出口管制政策并面临惩罚。标准输出不仅造成中美科技竞争的溢出效应，还进一步强化了美国在全球数字治理和产业分工中的主导地位。

2.2.3 开发者生态与应用创新的全球吸纳

如OpenAI、谷歌、微软等美国平台型企业还通过开放API和开发工具，极大降低了全球开发者和创业团队参与算法和应用创新的门槛。以“开发者激励计划”“全球黑客松”等形式，吸引全球开发者在本国大模型生态内创新应用，实现技术与市场的“双循环”。全球开发者、初创企业围绕美国主导的大模型和云平台开发产品，进一步巩固了美国AI生态的全球凝聚力和创新活力。此外，美国企业通过API调用、云服务等方式持续获取全球用户数据和应用反馈，反哺模型迭代。例如，2024年6月，诺基亚与Google Cloud扩大合作，诺基亚的开发者门户——网络即代码平台在Google Cloud运行，利用Google Cloud数据及Vertex AI、Gemini1.5 Pro等生成式AI解决方案，帮助开发者在具体应用场景中使用大模型，从而加快互联网服务企业和消费者应用程序的开发和创新。此外，诺基亚和谷歌还选择从医疗保健行业开始，在拥有广泛开发者且覆盖各主要行业和地区的Google Cloud开发者社区进行推广。这种数据、算法、应用的正反馈机制，进一步加速了美国AI技术的发展和生态壁垒的固化。

2.2.4 数据垄断与AI能力发展的马太效应

美国科技企业凭借全球化平台优势，持续汇聚全球海量用户数据。大模型的性能提升高度依赖数据规模和多样性，美国企业通过数据垄断实现模型泛化、理解和推理能力的不断跃升，形成“数据—算法—应用”领域的马太效应。这导致全球数据进一步向美国科技企业集中，加剧了数据垄断的情况。硅谷科技巨头如谷歌、亚马逊和苹果市值巨大，通过激进收购、游说等手段主导市场，还深度介入了政府决策过程。谷歌掌控数字广告生态系统，使在线广告呈井喷式发展，却导致传统新闻机构收入骤减，同时社交媒体也受到极端分子利用，使得可靠新闻报道减少，变相增加了消费者的信息获取成本。美国AI企业的数据垄断，最终形成了全球AI创新的路径锁定和能力鸿沟。越来越多的国家和企业在AI基础设施、模型训练和应用创新上被迫依赖美国技术栈，全球数字经济的主导权和分配格局进一步向美国倾斜。

3LLMs-NVIDIA模式对我国AI产业发展的挑战

LLMs-NVIDIA模式所构建的技术垄断格局，正在深刻改变全球数字经济的发展轨迹，不仅在技术层面实现了对全球AI产业的主导，更通过生态整合和资源虹吸形成了固化的产业结构与价值链构成。其本质是一种数字时代的技术殖民体系——以美国为中心，通过软硬件一体化、标准输出和资源控制，将其他国家的AI创新活动“规锁”到美国主导的技术轨道内，迫使全球产业被动依附。这种模式对我国AI产业的系统性挑战尤为突出，主要体现在技术封锁、生态主导和人才资源三大方面。

首先，LLMs-NVIDIA通过底层硬件标准和软件生态，形成了事实上的全球AI技术“锁链”。以英伟达的GPU及其CUDA编程工具链为例，当前全球大部分的AI训练任务依赖于英伟达的算力架构，这不仅体现在硬件层面，还包括其庞大的开发者生态和成熟的软件堆栈（如cuDNN、TensorRT等）。英伟达长期投资于软硬协同优化，使其芯片与主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等）无缝兼容，形成路径依赖和迁移壁垒。OpenAI等大模型厂商的核心算法和API接口也深度绑定英伟达的算力体系，从底层架构、开发工具到模型训练、云部署，形成了“用美国芯片训练—借美国云部署—依美国模型优化”的全链路依赖。

我国虽在AI芯片领域取得一定进展，涌现出寒武纪、海光、壁仞等企业，但高端AI芯片在性能、生态、市场成熟度上与英伟达仍有代差。更为严峻的是，受美国出口管制政策的影响，如Cadence、Synopsys、Mentor等EDA工具被“断供”，同时先进制程（如台积电5nm以下工艺）的代工业务也被严格封锁。此类“卡脖子”困境极大增加了我国AI芯片产业的发展阻力。此外，美国云计算巨头通过全球布局的AI云服务，成为AI企业算力租赁和分发的“中枢神经”。这使得我国AI企业如需接入全球主流云服务与API接口，就不得不适应美国云平台的技术标准并接受其政策审核。例如，2023年OpenAI的API全球调用量超八成来源于美国及其盟友国家，我国企业要想借助其能力助推国产化创新，往往需要跨越数据合规、算法透明等多重审核门槛。

其次，LLMs-NVIDIA正推动美国技术优势向全球AI产业规则和生态主导权转化。一方面，OpenAI的GPT-4/5、Google的Gemini等通用大模型逐渐成为AI时代的“新操作系统”。行业应用开发者、垂直领域企业越来越依赖以GPT等大模型为基础的API和工具包进行二次开发，这种“平台化”趋势使美国大模型成为全球AI创新的公共基础设施。我国AI企业虽在本地市场有一定突破，但在海外应用生态构建能力和国际影响力上存在明显不足。另一方面，英伟达的高算力芯片已成为全球算力基础设施的硬件基础。无论是欧洲的Stability AI、日本的Preferred Networks，还是中东的新兴AI公司，其AI训练和部署的主流方案几乎都基于英伟达的算力。美国通过芯片出口管制和软硬生态绑定，强化了“西方阵营”的技术壁垒，将中国、俄罗斯等“非友好国家”排除在高端AI生态之外。

更为复杂的是，美国正积极主导AI国际标准和数据合规体系。IEEE等国际组织中美国企业占据主导地位，在AI安全、伦理、数据隐私等标准制定上拥有话语权。我国企业在海外扩张时，屡屡遭遇“数据本地化”“算法审查”等合规壁垒。2023年，TikTok因数据流向和算法透明问题在美国、印度等地被限制，DeepSeek等AI应用在东南亚、欧洲市场也因合规问题遇阻。美国通过标准输出和非关税壁垒，实质上掌控了全球AI产业生态的“通行证”，进一步巩固其数字主权。

最后，LLMs-NVIDIA通过资本杠杆、平台引力和人才红利构成了全球AI创新的虹吸效应，持续吸纳全球的顶尖人才和创新资源。在资本层面，美国风投机构如红杉资本（Sequoia Capital）、安德森·霍洛维茨（a16z）等，积极投资我国AI初创项目。很多创业团队为获得更高估值和市场资源，主动在美国注册公司或将核心技术转移到境外。例如，Manus AI原为中国AI领域的明星企业，其开发的通用型AI智能体Manus因能自动执行复杂任务（如生成动画、规划旅程）而备受关注。然而，2025年该公司为获得美国Benchmark资本的融资，被迫将总部迁至新加坡，接受美国外国投资委员会的技术审查，并优先接入OpenAI等美国大模型API。

更值得警惕的是，美国正通过法律和政策手段，有针对性地吸引我国高端AI人才。2022年美国《芯片与科学法案》明确提出对半导体、AI等领域顶尖学者和工程师提供额外签证便利。H-1B签证配额增加、绿卡审批提速等措施极大提升了美国对全球AI人才的吸引力。数据显示，目前在美国顶尖人工智能研究人员中，来自中国的研究人员占38%，清华大学、北京大学、中国科学技术大学等高校的AI人才外流现象日益突出。部分顶尖学者甚至被美国公司高薪延揽，直接参与OpenAI、Google DeepMind等核心大模型研发工作。这种“人才—资本—技术”循环增强机制，不仅使我国面临创新源头外流的挑战，更加剧了技术代差扩大的恶性循环。

4 结  语

未来十年，全球AI产业格局将由“技术领先”竞争逐步转向“生态主导权”之争。美国通过LLMs-NVIDIA模式加速全球生态锁定，我国如能以举国体制整合资源、创新体制机制、协同产业链上下游，有望在AI基础设施、开源大模型、行业落地、国际治理等关键领域实现弯道超车。为此，我国既要打好AI基础设施和大模型“自主可控”攻坚战，也要积极推动与国际AI生态的开放融合，争取在全球AI治理体系中占据有利位置。只有基础能力、生态协同和全球规则实现多点突破，才能有效应对LLMs-NVIDIA模式的生态锁定，赢得新一轮全球智能经济的话语权和发展主动权。

首先，应加快打造自主可控的“AI基础设施—大模型—应用生态”全链路体系。应持续推动国产大模型与开源工具链的研发，缩小与国际先进水平的差距，聚焦重点行业实现行业化创新，提升我国AI在全球的竞争力。同时，建设统一的开源平台和开发者社区，完善人才培养和激励机制，支持创新应用孵化，培育开放的开发者生态。

其次，要提升我国在全球AI治理与标准制定中的影响力。应积极参与国际标准的制定，推动国产技术纳入全球标准体系。依托多边合作机制，推动AI治理规则和标准的共建，促进国产AI系统的国际采纳。加强国产AI平台与国际协议的兼容，打造国际化创新高地，吸引全球人才与资源。

最后，完善政策保障与产业资本协同创新机制。设立创新基金，强化金融与保险支持，助力AI关键领域企业发展。优化上市通道，促进技术与资本对接。加快完善AI相关法律法规和合规制度，健全风险防控和安全认证体系，推动国产AI系统在重点行业应用，提升全行业合规性和社会信任度。

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作者简介

王天禅（1987—），男，博士，助理研究员，主要研究方向为中美科技竞争、新兴技术治理、人工智能政治经济学等。

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