◇ 李正玉 吴 洁
精华速览：
人工智能正在深刻改变全球经济结构、产业体系和国际竞争格局。随着大模型技术快速扩散和人工智能广泛应用，全球人工智能竞争的焦点正在从单纯的技术领先竞争，逐步转向发展路径竞争和影响力竞争。全球AI 生态影响力矩阵分析表明，国家人工智能影响力的形成并非单纯取决于技术资源积累，而是一个从能力输入、能力放大到路径输出和国际扩散的动态过程。谁将成为人工智能发展的主要引领者？对于中国而言，更重要的是立足超大规模市场、完整产业体系和丰富应用场景优势，持续提升自主创新能力、新业态监管能力、发展模式供给能力和国际扩散能力，统筹好发展与安全、开放合作与自主可控，为更多国家提供可借鉴、可复制、可推广的发展经验与成功案例，推动技术优势向路径优势、影响力优势转化，引领人工智能发展的未来。
人工智能（AI）正成为重塑全球发展格局的重要力量。2022 年底ChatGPT 出现后，大模型技术迅速成为全球科技竞争的焦点。此后，美国持续强化技术生态优势，欧盟加快推进《人工智能法案》实施，中国则在大模型创新和产业应用领域快速发展。目前，全球人工智能已进入快速发展、竞争加剧的新阶段， 根据斯坦福大学《2026 人工智能指数报告》（AI Index Report 2026），2025 年全球共出现89 个具有代表性的基础模型， 美国发布50 个， 中国发布30 个， 中美是全球最主要的两个人工智能创新中心。同时，中美顶尖模型性能差距已快速缩小，全球AI 竞争呈现由单极领先向多极竞争演进的新趋势。
值得关注的是，随着人工智能技术快速扩散，全球AI 竞争格局正在发生深刻变化。过去十余年，各国AI 竞争主要围绕算力、算法、数据和资本展开，“谁拥有更先进的人工智能技术”成为国际社会关注的重要议题。然而，目前虽然越来越多国家开始拥有人工智能技术能力，但全球人工智能影响力进一步向少数国家和地区集中。这一现象表明，人工智能时代的竞争逻辑正在发生变化。技术能力可以扩散，但影响力未必扩散； 模型可以复制，但发展路径并不容易复制。对基础性、通用性技术来说，国际竞争将不仅是技术竞争，还将是发展路径及生态体系的竞争，目前，人工智能正处于从技术领先竞争转向发展路径及生态体系竞争的过程中。
从历史经验看，真正引领国际竞争格局变化的往往不仅是技术突破本身，而是围绕技术突破形成的发展模式和制度体系。人工智能时代同样如此。谁能够将技术能力转化为产业应用、治理经验和发展模式，并进一步被更多其他国家接受和采用，谁就更有可能引领人工智能发展的未来。
当前， 世界百年未有之大变局加速演进， 新一轮科技革命和产业变革深入发展。在此背景下， 重新认识国家人工智能竞争力的内涵及其影响力形成机制，具有重要的理论价值和现实意义。为此，本文提出“全球AI 生态影响力矩阵”分析框架，将国家人工智能影响力形成过程划分为能力输入、能力放大、能力输出和国际影响四个层级， 以算力、算法、数据、制度、资本、AI 发展模式能力和国际扩散能力七个维度， 构建起“ 四层七维” 综合分析体系。在此基础上， 本文通过比较美国、欧盟和中国不同的影响力引领路径， 审视全球AI 竞争格局的新变化， 并探讨中国在人工智能时代从主要引领者向未来引领者转变的现实基础与战略选择。
从技术竞争到影响力竞争：全球AI 竞争逻辑的新变化
随着人工智能技术快速扩散和应用场景持续拓展，全球AI 竞争的逻辑正在发生深刻变化。竞争的焦点正从技术能力本身，逐步转向发展路径引领和国际影响力竞争。
（一）技术扩散正在削弱单纯技术领先优势
长期以来，技术创新能力被视为决定国家人工智能竞争力的核心因素。无论是高性能芯片、基础模型还是算法创新领域，率先实现突破往往意味着能够获得先发优势。然而，与工业革命时期和互联网早期阶段相比，人工智能技术呈现出更强、更快的扩散特征。
近年来， 大模型技术快速演进。ChatGPT 发布后， 全球大模型研发热潮到来，国外企业如谷歌推出Gemini， Anthropic 推出Claude，Meta 开源Llama 系列模型，中国企业相继推出文心一言、通义千问（Qwen）、DeepSeek 等大模型产品。特别是开源生态的发展，显著降低了技术扩散门槛， 让越来越多国家和企业能够参与人工智能创新。以开源模型生态为例，Meta 发布Llama 系列模型后，全球迅速形成庞大的开源开发者社区和衍生模型体系；阿里巴巴开源的Qwen 系列模型衍生模型数量已超过10 万个，成为全球规模超大的开源大模型生态之一。这表明人工智能技术正以前所未有的速度扩散，其扩散速度明显快于互联网和移动互联网发展的早期阶段。
尽管技术领先的重要性并未下降， 但其决定性作用正在减弱。随着先进模型能力不断向全球扩散，领先国家与追赶国家之间的技术差距呈现缩小趋势。未来竞争的关键，不仅在于谁能够率先实现技术突破，更在于谁能够持续将技术优势转化为产业优势、制度优势和国际影响力。
（二）人工智能正在从技术工具演变为基础性、通用性能力
随着人工智能加速融入经济社会各领域，其角色不断发生变化。人工智能不再只是单一产业中的技术工具，而是正逐步转化为影响产业升级、社会治理和国家竞争力的基础性能力。
近年来，中国、美国、欧盟等主要经济体均将“人工智能”纳入战略布局。中国连续三年将“人工智能+”写入《政府工作报告》，美国出台一系列人工智能国家战略和产业政策，欧盟则通过《人工智能法案》推动人工智能治理体系建设，人工智能正在从科技议题上升为经济、产业和治理议题。
从智能制造到数字政府，从智慧医疗到金融服务，人工智能正加速嵌入经济社会运行体系，其影响范围已经超越技术领域本身，开始重塑资源配置方式、产业组织结构以及公共治理模式。与电力、互联网等通用技术类似，人工智能正在演变为支撑未来发展的关键基础设施。
（三）发展路径、制度体系竞争正在成为新的国际竞争形态
随着技术逐渐普及，不同国家基于自身资源禀赋和制度条件，开始探索差异化发展道路。美国依托OpenAI、谷歌、微软等科技企业形成以技术创新和生态建设为核心的发展模式；欧盟更多通过规则制定和治理体系建设引领国际影响力；中国则依托超大规模市场和完整产业体系，探索“人工智能+ 产业链” 的融合发展路径，并提出《全球人工智能治理倡议》《人工智能全球治理行动计划》等。这种差异并非简单的强弱之分， 而是不同发展模式之间的竞争。
（四）全球AI 竞争正迈入影响力竞争的新阶段
当人工智能成为具有广泛外部性的通用技术之后，国家竞争的最终目标也在发生变化。技术能力、制度体系和产业模式的价值，不仅体现在本国发展成效上，更体现在其能否被其他国家接受、借鉴和采用，这种国际影响力的背后是国际话语权和规则主导权。
美国的重要优势不仅体现在基础模型研发能力，更体现在其构建的全球开发者生态和技术平台体系；欧盟的重要影响力主要来自规则制定和标准输出能力；中国则正在通过产业应用实践、数字基础设施合作以及人工智能国际合作探索新的影响力形成路径。因此，一个国家能否将自身技术体系、治理经验和发展模式转化为国际社会认可的发展路径，并在更大范围内形成示范效应和扩散效应，将越来越成为衡量其人工智能发展水平的重要标准。
从这一意义来看，人工智能时代的国际竞争正在经历从技术竞争到路径竞争、从能力竞争到影响力竞争的重要转变。相应地，传统以技术指标为核心的评价方式，已经难以全面解释国家间人工智能影响力的差异。更系统地分析国家AI 影响力形成机制，需要用新的分析框架，整体考察能力基础、发展路径以及国际影响之间的关系。
全球AI 生态影响力矩阵：“四层七维”分析框架
当前关于国家人工智能实力的研究，大多围绕技术创新能力、产业发展水平和资源投入规模展开。算力规模、模型性能、专利数量和资本投入等指标，已经成为衡量国家AI 发展水平的重要依据。这些指标能够较好地反映一国人工智能发展的能力基础， 但对于解释国家间AI 影响力的差异仍存在一定局限。
技术能力并不会自动转化为国际影响力。一个国家即使拥有先进技术，也未必能够形成广泛的国际影响；而一些技术优势并不突出的国家，却可能通过规则制定、制度安排或发展模式输出产生重要影响。因此，理解人工智能时代的国家竞争，不仅要关注技术能力如何形成，更要关注这些能力如何被放大、如何转化为发展模式，以及如何进一步形成国际影响力。基于此，本文构建“全球AI 生态影响力矩阵”分析框架，将国家人工智能影响力的形成过程划分为能力输入、能力放大、能力输出和国际影响四个层级、共七个维度，形成一个由资源向能力、由能力向影响逐步转化的分析链条（如图所示）。
与现有人工智能竞争力评价框架相比，本文构建的全球AI 生态影响力矩阵具有两个突出特点： 一是突破传统资源和能力视角， 将“AI 发展模式能力”纳入分析框架，强调技术优势向产业体系、治理体系和社会运行体系转化的重要性； 二是引入“ 国际扩散能力” 维度， 关注国家如何将内部优势转化为外部影响力， 从而解释不同国家在全球AI 格局中的影响力差异。因此，本文关注的重点不仅是国家拥有多少人工智能资源和能力， 更关注这些能力如何转化为发展模式和国际影响力， 从而进一步引领全球人工智能发展的未来。
（一）能力输入层：人工智能发展的基础能力
能力输入层回答“能否发展人工智能”的问题，包括算力、算法和数据三个维度。算力是支撑模型训练、推理部署和持续迭代的基础设施能力；算法是将数据转化为智能能力的核心创新能力； 数据则是支撑模型持续优化和场景适配的重要资源。三者共同构成人工智能发展的基础能力体系。
（二）能力放大层：人工智能发展的生态放大机制
能力放大层回答“能否持续发展人工智能”的问题，包括制度和资本两个维度。制度主要体现为人工智能治理体系、法律法规、标准规范和监管机制等内容，决定技术创新与产业发展的环境和条件；资本则体现为创新融资能力、风险投资活跃度以及创新成果商业化能力，决定技术优势能否快速实现规模化扩散。制度与资本共同构成人工智能发展的生态放大机制，决定技术能力能否持续积累并转化为发展优势。
（ 三） 能力输出层：AI 发展模式能力
能力输出层回答“ 能否形成可复制的发展路径” 的问题。AI 发展模式能力是指一国将技术能力、产业实践和治理经验整合为系统性发展路径的能力。与单纯强调技术领先不同，该维度关注一个国家是否能够形成现实可操作、可推广和可借鉴的人工智能发展模式。
一个成熟的AI 发展模式不仅包含技术创新体系，也包含产业应用体系、制度保障体系和合作机制安排。其价值不在于个别技术突破，而在于能否形成“人工智能+ 经济社会体系”的整体解决方案，使人工智能能够有效融入产业发展、社会治理和公共服务之中。能够形成成熟发展模式的国家，不仅能够提升自身发展效率，也更容易形成示范效应和国际吸引力。
（四）国际影响层：国际扩散能力
国际影响层回答“能否引领其他国家发展路径”的问题。这一层级是国家人工智能影响力形成的最终体现，也是本文区别于传统竞争力研究的重要创新维度。国际扩散能力是指一国将人工智能技术体系、治理理念、产业实践和发展模式向外传播，并被其他国家接受、采用和嵌入的能力。与技术能力本身不同，国际扩散能力关注的是影响力的形成过程，即一国如何将内部优势转化为外部影响力。
国际扩散能力主要体现在四个方面： 一是技术生态的国际覆盖能力，包括开源模型、开发者社区和技术标准的全球影响力；二是规则和治理理念的国际传播能力；三是产业解决方案和应用场景的跨国落地能力；四是通过国际组织、多边合作机制和国际倡议形成的发展路径影响力。
在人工智能时代，国际扩散能力决定了一个国家能否从技术领先者成长为规则引领者和路径引领者，是衡量国家AI 生态影响力的重要维度。总体来看， 全球AI 生态影响力矩阵揭示了国家人工智能影响力从基础资源到国际扩散的形成和传导逻辑。其中， 能力输入层决定发展基础， 能力放大层决定发展效率，能力输出层决定发展模式能力， 国际影响层决定全球引领能力。四个层级相互衔接、层层递进、循环影响，共同构成全球AI 生态影响力的完整分析框架。
表1 全球AI 生态影响力矩阵“四层七维”分析框架
资料来源：作者整理制作。
说明：本表除适用于对各国人工智能实力进行排名外，还可用于分析国家人工智能影响力的形成机制及其发挥的国际作用。与传统竞争力评价体系不同，本框架强调从能力基础、生态放大、模式输出到国际扩散的完整链条，重点关注国家如何将技术优势转化为发展路径、国际影响力和引领力。
表2 主要国家和地区AI 影响力路径类型
资料来源：作者整理制作。
谁将引领AI 时代？大国不同发展路径博弈
当前，美国、中国和欧盟分别依托不同的资源禀赋、制度条件和战略选择， 形成了技术生态扩散、规则扩散和产业路径扩散三种具有代表性的影响力引领路径。
（一）美国：技术生态扩散型影响力路径
美国仍然是当前全球人工智能创新体系中的核心力量。其优势不仅体现在高性能芯片、基础模型研发和风险资本集聚等方面，更重要的是形成了覆盖模型研发、云计算平台、开发工具和开发者社区的完整技术生态体系。
近年来， 谷歌、微软、OpenAI 、Meta 等企业持续推动人工智能创新，并通过API 平台、云服务和开源社区不断扩大技术影响范围。特别是围绕ChatGPT、Llama 等模型形成的开发者生态，使全球大量企业和开发者在技术研发和应用部署过程中形成技术依赖。因此，美国影响力形成的关键不仅是技术领先，而是通过技术生态构建实现全球扩散。其影响力形成的逻辑表现为“技术创新—生态构建—全球依赖—影响力扩散”。美国引领人工智能未来发展的主要方式，不是直接输出发展模式，而是通过主导全球技术生态影响人工智能发展的方向和节奏。
（二）欧盟：规则扩散型影响力路径
与美国不同，欧盟在全球人工智能竞争中的优势并不主要来自技术创新能力，而更多体现在制度建设和规则引领方面。
近年来，欧盟持续推进人工智能治理体系建设，通过《人工智能法案》建立风险分级监管框架，并围绕数据治理、算法透明度、责任认定和安全监管形成较为完整的制度体系。依托较大的统一市场和较强的规则影响力， 欧盟能够通过市场准入机制推动相关标准向国际扩散。这体现了学界所称的“布鲁塞尔效应”，即欧盟通过市场规模和制度规则影响全球企业行为，并间接引领国际规则体系。从全球AI 生态影响力矩阵看，欧盟虽然在算力、算法和资本等维度并不占据明显优势， 但其制度建设能力和国际扩散能力较强。因此， 欧盟的人工智能影响力形成逻辑表现为“制度设计—规则输出—国际采纳—影响力扩散”。其引领人工智能未来发展的主要方式是通过规则体系影响人工智能发展的边界、秩序和方向。
（三）中国：产业路径扩散型影响力路径
中国在能力输入层，已经形成较为完整的人工智能发展基础，拥有超大规模市场、丰富应用场景以及快速发展的创新生态；在能力放大层，中国通过政策引导、产业协同和基础设施建设，推动人工智能与实体经济深度融合。根据斯坦福大学人工智能指数报告等研究结论，中国在全球人工智能论文、专利和研究人员数量上处于第一梯队。同时， 中国在智能制造、数字政务、电子商务和移动支付等丰富的场景中形成全球领先的大规模应用实践。
与美国强调技术生态、欧盟强调规则治理不同，中国的重要特点在于人工智能与产业体系的深度结合。近年来， 人工智能已经广泛应用于智能制造、数字政务、智慧交通、医疗健康等领域， 并逐步形成以场景驱动、产业协同和规模应用为特征的发展模式。这种模式的核心不在于单项技术领先， 而在于通过“人工智能+ 产业链”的方式， 将技术能力嵌入产业发展全过程， 形成具有现实可操作性的系统解决方案。对于许多发展中国家而言， 这种以产业应用、基础设施建设和能力建设为核心的发展路径具有更强的现实借鉴意义。
从影响力形成机制看，中国正在探索一条“技术应用—产业融合—模式形成—国际合作—路径扩散”的发展道路。随着数字基础设施合作、人工智能应用合作以及相关国际合作机制不断推进， 中国人工智能的国际影响力正在逐步增强。中国引领人工智能未来发展的重要优势， 并不主要体现在单一技术指标上，而在于努力形成兼具可操作、可推广和包容的发展路径，并将其转化为面向全球特别是广大发展中国家的公共产品。
（四）全球南方与中等发达国家：影响力竞争的重要承接者
除美国、欧盟和中国之外， 日本、韩国以及广大发展中国家同样是全球人工智能发展的重要参与者。但与前三者相比，这些国家和地区总体上扮演技术应用者、规则接受者和发展路径选择者的角色。
日本、韩国等发达经济体在制造业数字化、机器人技术和产业协同方面具有较强产业基础，但受限于市场规模、资本集聚能力以及基础模型生态建设等因素，其国际影响力更多体现在特定产业领域，而非整体性路径输出。
广大发展中国家则普遍面临算力不足、人才短缺和创新资源有限等现实约束。在人工智能快速发展的背景下，如何形成适合自身发展阶段的发展路径， 成为影响其产业升级的重要因素。因此， 这些国家既是全球人工智能影响力的竞争者，也是不同发展路径国际扩散的重要承接者。
总体来看，全球人工智能竞争进入从能力竞争到影响力竞争的新阶段。美国、欧盟和中国三种不同的影响力引领路径之间并非简单的强弱竞争，而是在不同层面参与未来人工智能发展方向和国际秩序引领。
走向未来：中国AI 引领力的进阶之路
习近平总书记指出，人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁” 效应。
在全球AI 竞争进入影响力竞争新阶段的背景下，中国要成为引领者，既面临提升自主创新能力的现实任务，也面临为全球人工智能发展贡献中国智慧、中国方案的重要责任，还需持续提升人工智能国际影响力。
（一）把技术优势转化为系统优势， 夯实影响力形成基础
能力基础仍然是国家人工智能影响力形成的前提。从全球AI 生态影响力矩阵看，算力、算法和数据构成能力输入层，决定一个国家能否在人工智能发展中占据主动地位。因此，无论国际竞争格局如何变化，持续提升自主创新能力始终是中国参与未来竞争和引领未来发展的基础条件。
近年来，中国持续推进高端芯片研发、基础模型创新、数据要素市场化配置改革以及算力基础设施建设。特别是“东数西算”工程和全国一体化算力网建设加快推进，正在推动算力资源跨区域协同配置，为人工智能创新和产业应用提供重要支撑。DeepSeek 等中国科技企业快速发展，也反映出中国在基础模型创新和开源生态建设方面已经具备较强竞争力。
未来，中国不仅要继续加强高性能芯片、基础软件、先进计算架构和基础模型等关键核心技术攻关，更要推动算力、算法和数据协同发展，加快形成覆盖基础研究、技术创新、产业转化和场景应用的完整创新体系。只有将技术优势转化为系统优势，才能为影响力竞争形成提供长效支撑。
（二）把产业优势转化为路径优势， 增强发展路径的供给能力
中国人工智能影响力形成的重要基础在于发展路径的构建，要通过人工智能同经济、社会发展深度融合来实现。人工智能发展优势不仅体现在技术创新本身，更体现在技术与产业体系、治理体系的深度融合。例如，杭州城市大脑通过人工智能赋能城市治理，提升城市运行效率；海尔集团卡奥斯工业互联网平台推动制造业数字化转型，形成面向产业链协同发展的智能制造解决方案。
对于许多发展中国家而言，其面临的核心问题并非如何研发最先进的大模型，而是如何利用人工智能推动工业化、数字化和现代化进程。中国在超大规模市场环境中积累的实践经验，为探索具有现实适应性的人工智能发展路径提供了重要基础。
未来，应进一步推进人工智能与先进制造业深度融合，加快建设智能工厂、智能供应链和产业互联网平台，推动形成更多可复制、可推广、可移植的发展经验，不断增强中国人工智能发展模式的借鉴价值和示范效应。
（三）把路径优势转化为国际影响力， 提升国际扩散能力
近年来，依托共建“一带一路”和数字丝绸之路，中国与相关国家在数字基础设施建设、电子商务、智慧城市和数字治理等领域开展广泛合作，为人工智能应用合作和能力建设合作奠定了重要基础。随着数字基础设施不断完善， 越来越多国家具备了发展人工智能应用的基础条件。在务实合作成果的基础上，中国倡导进一步加强人工智能国际合作。
未来，中国应更加重视国际扩散能力建设，推动人工智能合作从技术交流逐步向能力建设合作和发展模式合作升级。通过加强数字基础设施建设合作、人工智能应用合作以及人才培养合作， 为广大发展中国家提供更多低成本、可落地、可持续的发展方案。特别是在全球南方国家普遍面临“数字鸿沟”和“智能鸿沟”的背景下，中国可以依托自身产业实践经验，为不同发展阶段国家提供更加符合其实际需求的人工智能解决方案，推动人工智能发展成果惠及更多国家和地区，增强中国人工智能的国际吸引力和影响力。
结语
人工智能的国际影响力，主要来源于公共产品供给能力和合作能力。对于中国而言，未来人工智能发展的核心任务，不仅是提升自身技术创新能力，更是推动技术优势向发展路径优势转化、发展路径优势向国际影响力转化。通过不断增强创新能力、国际扩散能力和生态构建能力， 中国有望在全球人工智能发展进程中发挥更加积极的引领作用。
未来，中国在人工智能这一新兴领域，不仅要成为技术的重要创新者、技术向产业应用转化的实验场、大型跨国公司的发源地，还应努力成为人工智能发展经验的重要贡献者、国际合作的重要推动者和全球公共产品的重要提供者， 为国际社会提供更多发展选择，为构建开放、包容、普惠的全球人工智能发展格局贡献中国智慧。
作者单位：国研网
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