【中国观察北京时间2026年08月21日讯】
【中国观察北京时间2026年08月21日讯】中美人工智能竞争正在进入一个比“芯片能不能运进中国”更加复杂的阶段。过去美国出口管制主要针对英伟达等公司的高性能AI处理器，思路很直接：先进芯片不进入中国，中国企业就难以获得训练前沿模型所需要的计算能力。但AI产业已经改变了这一简单的物理逻辑。一块受管制的GPU即使没有进入中国，只要安装在泰国、马来西亚、日本或其他国家的数据中心，中国企业仍然可能通过网络租用算力，远程使用这些芯片。芯片留在海外，计算能力却跨越国境进入中国企业的研发体系，这正成为华盛顿试图堵住的新漏洞。
这一变化已经进入美国政策制定者的视野。美国众议院2026年1月通过《远端存取安全法案》（Remote Access Security Act，RASA），以369票对22票通过，随后于1月13日送交参议院。法案试图修改美国出口管制法律，把通过互联网或云计算服务远程使用受管制技术纳入“远程访问”概念，使美国政府能够针对存放在境外、但通过网络被外国实体使用的受管制技术实施限制。目前该法案仍在参议院审议，并没有成为正式法律。
这项立法实际上承认了一个过去容易被忽略的事实：在AI时代，真正具有战略价值的东西已经不只是芯片本身，而是芯片持续运行所产生的计算能力。美国国会“中国问题”特别委员会在推动RASA时就明确指出，中国企业可以利用位于中国境外的数据中心远程访问美国先进AI芯片，因此必须让云端算力与实体芯片受到类似的出口管制。 如果美国只盯着集装箱、服务器和芯片包装箱，却忽视云端账户、算力租赁和数据中心，出口管制就可能留下一个越来越大的后门。
中国企业目前的处境也比简单的“完全没有高端芯片”复杂得多。美国近几个月实际上对部分中国企业购买英伟达H200等芯片发放了许可，包括阿里巴巴、腾讯、字节跳动等企业都曾获得相关批准，但芯片能否最终进入中国仍受到中美双方监管程序影响。 这说明华盛顿的政策并非单纯追求让中国完全无法获得任何美国芯片，而是在不断调整一个更重要的问题：哪些计算能力可以出售，给谁出售，在什么地方运行，以及最终服务于什么用途。
如果海外数据中心成为中国AI企业获取先进算力的替代渠道，美国下一步的监管重点就必然从“芯片出口”转向“最终用户”。云服务商需要知道租用GPU的人是谁、实际受益者是谁、计算任务用于什么目的，以及大量算力是否被集中转租给受限制的中国实体。美国此前已经出现类似政策讨论。美国众议院“中国问题”特别委员会在2025年致商务部长的文件中提出，可以要求云服务商加强Know Your Customer（KYC）审查、记录计算任务，并限制受管制的远程AI算力被中国军事终端用户使用。
这将给中国AI产业制造真正的压力，因为前沿模型竞争最终拼的是“有效算力”，而不仅仅是芯片数量。中国企业可以通过模型压缩、混合专家架构、量化、国产芯片集群以及软件优化降低对单颗顶级GPU的依赖，也可以通过更多芯片堆叠弥补单卡性能不足，但这些办法都有成本。功耗、散热、网络互联、存储带宽和集群效率都会成为限制因素。海外租用先进GPU当然能够缓解这些问题，却又把中国企业暴露在美国和所在国的监管体系之下。
更重要的是，美国现在正在把这种技术竞争扩大到国际联盟层面。哈萨克斯坦今年6月正式加入由美国推动的Pax Silica，该机制涉及AI、半导体、关键矿产、数据中心、能源和高科技制造等供应链。 路透社8月14日报道，美国正敦促参与AI合作的国家在华盛顿与北京之间作出更加明确的选择，因为美国担心一个国家同时参与Pax Silica和中国主导的AI合作机制，会成为两套技术体系之间的漏洞。
因此，中美AI竞争正在从一场企业之间的模型竞赛，逐渐变成对全球计算基础设施的争夺。芯片制造厂、先进封装、云平台、数据中心、电力供应、关键矿产和技术人才，都已经成为这场竞争的一部分。美国真正想建立的并不是一堵简单的“芯片墙”，而是一套能够追踪先进计算能力流向的全球网络。
这对中国AI发展的影响不会表现为某一天突然“失去AI”，而更可能表现为长期增长速度受到压制。中国企业仍然可以发展模型，也仍然能够依靠国产芯片和工程优化继续追赶；事实上，中国企业已经证明，在受限条件下依靠软件优化和规模化工程仍然可以取得相当成绩。但如果美国及其盟友同时控制最先进GPU、关键半导体设备、先进制造技术和全球高端云算力，中国企业获得前沿计算资源的成本就会越来越高。
最终决定双方差距的，也许并不是某一款模型在一次公开测试中领先多少，而是谁能够稳定获得下一代芯片、足够廉价的电力、庞大的数据中心以及持续不断的计算资源。中国可以通过绕道获得算力，美国也可以通过扩大“最终用户”审查继续堵塞绕道。随着这场较量进入云端，未来真正重要的战场已经从海关和港口延伸到了全球数据中心的服务器机架里。
