關税衝擊下，全球AI向何處去？_風聞

自從特朗普4月2日提出的“對等關税”之後，國際局勢持續動盪。博弈到今天，雙方加徵的關税率都超過100%，達到了前所未有的水平。面對巨大的政策黑天鵝，全球化程度較高的AI產業，不可能獨善其身。

不過AI的特殊之處在於，此前美國為了限制中國AI發展的政策閘刀早已落下，比如海外AI算力禁運問題，如今國內已經有了相對確定的應對方案。

因此，當下這場突如其來的關税衝擊，真正受影響的或許並不是早已處於禁運陰影下的AI供應鏈，而是全球AI產業為了應對不確定性，開始產生更深層的裂痕。

沒有人能預測下一個黑天鵝，但所有人都知道存在黑天鵝。這會給全球AI開放、共享、倫理共識、產業協作等，帶來更長遠的影響。

這時候，我們必須嘗試回答一個問題，全球AI產業接下來會如何變化？不妨先梳理一下AI產業的核心邏輯，預測對等關税衝擊下的AI之變，最終是想探尋中國AI的應對之道。

想要全面洞察關税給全球AI產業鏈帶來的挑戰，我們首先有必要搞清楚，當前全球AI產業鏈分工，及其與全球貿易的緊密程度。

AI產業鏈可以簡單分為基礎設施層infra、技術層、應用層。其中，基礎層的硬件芯片，依賴於全球半導體產業分工，因此與國際貿易的關係十分緊密，也會受到關税的直接衝擊。

很多讀者都有所瞭解，美國在高製程和AI芯片的設計和製造更為領先，中國硬件的國產替代也在加速，而歐洲在設備如光刻機，日韓在存儲芯片、材料等，各有優勢。所以，關税政策對全球多個國家的AI硬件進出口和AI基礎設施建設，都會有影響。

技術層，大模型是當前全球AI技術競賽的焦點，而模型的研發還依賴於基礎軟件框架、開源社區、技術標準協議等。這些雖然不會直接受到關税影響，但長期以來都是靠開源精神、國際標準組織、技術生態聯盟等形式展開合作，而國際協作也可能因為貿易關係緊張導致的政治博弈而中斷。

目前，全球AI技術生態大致處於“中美並行”的局勢。以深度學習框架為例，美國TensorFlow（谷歌）、PyTorch（Meta）和中國PaddlePaddle（百度）、MindSpone（華為）並舉，各有優勢和側重。比如海外框架更側重學術和開發者，全球用户規模更龐大；而國內框架更側重產業，實用性更強。在全球開源社區中，中國科技企業和開發者的貢獻度、核心專家數量、代碼數量等，近年來也快速上升。

所以，一旦開源模型或協議限制使用，就必須依靠自主技術生態了，意味着中美AI將漸行漸遠。

應用層主要指的是AI產品，AI應用或AI終端被推向市場，關税可能導致市場的區域化，比如國產AI手機在美國市場的售價會增加，影響市場表現。但AI技術作為應用或終端設備的核心競爭力，技術創新也有望降低成本，從而改變市場競爭格局。比如Deepseek就通過模型性能的大幅優化，降低了對算力的依賴，改變了全球開源模型的格局。

總的來説，AI只是應用層的一環，關税政策影響到AI商業化的最終表現，需要經過一個很長的轉化鏈條，並不能直接下結論。

瞭解了全球AI產業鏈全景圖，也就發現關税對全球AI的衝擊，比我們想象的覆蓋面更大，但烈度或許比想象的要輕。為什麼這麼説？

認清了全球AI產業鏈之後，我們就可以通過邏輯推演，來預測一下關税挑戰的廣度與烈度了。

從烈度來看，與關税政策緊密關聯的AI硬件，成本會進一步增加，第三國轉口供應鏈被進一步限制。但需要開導，特朗普在2019年簽署行政命令促進美國AI發展，自此之後不斷採取激進的政策遏制措施。為此，中國已經不斷調整供應鏈，近年來在單體芯片、算力網絡、AI雲基礎設施、異構智算等領域，加強自主研發，自主算力供應鏈已經有替代方案，並轉向了區域內如日韓的合作。

總的來看，中國AI基礎領域已經通過國產替代的冗餘儲備，打造了並行的技術生態，規避了對美國AI單一生態的依賴風險。

而且，對等關税也會推高美國本土AI企業的市場壓力和成本，反噬本土AI基建，美國企業被迫將產能轉回本土或盟友國，而這需要一定的建設週期來解決電力、人力、廠房、交通等，也可能拖慢其AI研發進度。這是科技巨頭很難接受的，或許會與當局展開新一輪博弈。

所以，這次關税超過100%的數字看起來誇張，但實際烈度或許沒有那麼強。

但關税政策覆蓋的廣度，意味着對全球AI產業鏈的影響更廣了。這對於全球化協作程度極高的AI技術來説，是一場地心深處的地震。因為中美AI漸行漸遠，會導致以下風險：

1.中美技術生態割裂，知識共享受阻，技術交流斷鏈。技術方面的交流中斷，意味着更多重複探索，如果選錯了技術路線，就可能像日本研發五代機那樣，浪費大量投資，錯失新技術機會。

2.人才和資金避險，AI產業出現“平行世界”。中美作為全球唯二的AI大國，人才、資金被限制正常流動，全美已有150名左右的留學生被突然取消了學生簽證，必然會導致避險心理，主動“選邊站”，那麼全球AI的基礎研究合作減少，技術上必然會重複造輪子，資金利用率降低，從而拖慢AI的進步速度。

3.雙市場的標準衝突，影響國產AI出海。AI商業化離不開全球化市場，能否適配美國本土化要求，或者成功開拓美國之外的第三方市場，成為中國AI企業商業成功的現實挑戰。

所以，關税衝擊的烈度不大，至少不會對中國AI造成更嚴峻的挑戰了，但它必然會導致中美AI技術生態的隔膜加深。這種技術上的雙生態，將在全球AI產業鏈中引發看不見的地震。

智能時代的關鍵生產要素，不是土地、勞動力等傳統要素，而是技術（芯片、算法、框架等）、資本、智力、數據。這些新型生產要素，都十分依賴全球化流動、碰撞、交流、分享。這意味着，對等關税衝擊之下，全球AI或許站到了拐點。

不過，認清了挑戰或許就能找到控制烈度、減少撕裂的方法，從而讓全球AI在中美兩股力量的牽引下，繼續朝着AGI通用人工智能的目標前行。

如何應對風險？或許大家已經可以從前面的分析中，得出一些答案了：

基礎層的硬件供應鏈，中美不得不各自尋求替代方案，比如中國加強自主芯片研發，美國可能推動本土製造，來減少關税帶來的成本上升。

技術層的基礎能力中，通用大模型是大家比較關注的，尤其是deepseek之後，國產大模型的重要性與先進性，無需贅述。但更底層的深度學習框架、高質量語料庫、基礎開發工具的國產化，是大眾用户看不到的、容易被忽視，但AI不能追風口，這些基礎能力也必須持續加強推廣建設，避免衝擊烈度上升後的斷鏈。

應用層的AI產品化、商業化，離不開廣闊的全球市場，中國AI也絕不能關起門來故步自封，必須走出去與國際AI產業夥伴保持合作與溝通。而且，大模型以來中國AI應用、企業、人才都在全球市場有突出的表現，比如deepseek、海螺AI、崑崙萬維等，具備AI第一梯隊的全球化競爭力。走出去，一方面可以擴大AI應用範圍，規避與全球AI技術交流中斷、押注錯誤技術路線的風險；同時，開拓美國之外的第三方市場，規避關税衝擊。

此外，由於對等關税大棒給全球經濟體都造成了衝擊，由此產生對美國技術生態體系的不信任，或許也是一箇中國AI合縱連橫的窗口期，來增強中國AI技術生態的韌性，比如，吸引海外開發者使用國產化AI框架、開發工具、AI雲服務等，來增強國產AI基礎生態的繁榮度。給世界一個更包容、更可信的技術生態選擇，這也是中國AI有能力、有責任去做的。

維特根斯坦説過，哪怕你意識到生活在根本上的不安全，也絕不可因此戲劇化，對此你必須提防。面對朝令夕改的關税衝擊，我們也無需太過戲劇化去配合對方的表演。

請讓我們牢記，中國AI，早已自有一方天地。無論晴天雨天，都是中國AI的耕耘天。