报告概述
本报告以中美两国通用人工智能（AGI）发展为研究对象，从技术路线选择、组织机制设计与资源协调配置三个维度，系统比较两国不同的发展路径。报告认为，美国采取以模型为中心的发展路径，强调前沿基础模型、规模定律和大规模算力基础设施；中国则更突出基础设施导向和应用导向，强调人工智能能力在各行业的广泛扩散与实体经济深度融合。通过比较分析，报告揭示了两种路径背后的制度性协调逻辑，帮助读者理解中美AGI竞争的本质不仅是技术竞赛，更是不同国家组织创新、管理风险并塑造未来数字秩序的模式竞争。
报告的核心结论
美国采取模型中心主义路径，以前沿大模型能力突破为核心。
美国围绕大模型性能跃升构建制度性协调体系，通过“星际之门”“创世纪计划”等国家级项目集中算力与数据资源，强化规模扩展法则的主导地位，并将AGI与国家竞争力、军事优势和全球技术领导权紧密绑定。
中国采取通用基础设施路径，以应用扩散和产业融合为核心。
中国将人工智能定位为通用基础设施，通过“东数西算”、国家数据局等举措推动算力与数据公共化，依托政务、智慧城市等场景提供大规模试验空间，以“先应用后突破”的方式逐步积累通用能力，避免过早锁定单一路径。
两国路径差异源于各自制度环境与战略目标，而非简单技术竞赛。
美国的路径是安全驱动下的国家动员与私营部门主导的结合，中国的路径则是在国家引导下寻求创新、安全与社会稳定之间的平衡。两种路径各有内在合理性，反映了不同的制度性协调逻辑。
两种路径面临不同的治理挑战，且均为制度逻辑的内生产物。
美国路径因资源高度集中于少数前沿模型，放大了系统性单点失败风险；去监管化削弱了早期风险识别能力。中国路径因应用扩散速度快于治理机制建设，数据隐私、算法偏见和安全风险被系统性放大。
未来中美AGI关系将长期处于竞争与有限协调并存状态。
双方在安全底线、学术交流等少数领域保持对话，但在标准制定、市场准入、技术生态等核心议题上延续结构性竞争。两国路径分化不会走向全面合作，也不会滑向不可逆的技术脱钩。
报告回答的关键问题
中美通用人工智能发展路径有何不同？
美国以模型为中心，聚焦前沿大模型能力突破，依赖私营部门创新和国家动员；中国以基础设施和应用为导向，强调人工智能赋能千行百业，通过国家引导下的算力公共化、场景开放和产业融合逐步逼近AGI。
美国如何通过政策推动AGI发展？
美国通过“星际之门”项目集中建设超大规模算力集群，通过“创世纪计划”强制开放联邦科学数据，并发布国家AI立法框架统一监管环境，形成全政府-全社会协同的组织机制，将AGI发展锚定于国家安全与战略竞争。
中国如何通过基础设施路径发展AGI？
中国建设国家级算力网络（如“东数西算”），成立国家数据局统筹数据资源，并通过“人工智能+”行动要求政府机关开放应用场景，使人工智能从高门槛技术转化为低门槛公共基础设施，推动能力向各行业扩散。
中美AGI竞争对全球治理有何影响？
美国以模型能力阈值构建监管标准，中国以应用场景分类推进行业规范，两套逻辑在国际标准化组织和多边AI治理协议中形成持续摩擦，加剧了全球AI治理体系的碎片化。
完整报告包含什么
- 摘要部分：概述中美AGI发展路径的核心差异，指出美国模型中心主义与中国通用基础设施路径的对比。
- 引言部分：阐述研究背景、核心问题与比较框架，说明AGI不仅是技术竞赛，更是制度与模式竞争。
- 第一章：通用人工智能的定义及相关争议，梳理产业界与技术界的不同理解，以及AGI实现的不确定性。
- 第二章：美国模型中心主义路径的详细分析，包括技术路线（大模型、规模定律）、组织机制（全政府-全社会模式）和资源配置（星际之门、创世纪计划）。
- 第三章：中国通用基础设施路径的详细分析，包括技术路线（应用驱动、多路线并行）、组织机制（跨部门协调、科研组织创新）和资源配置（算力公共化、场景开放）。
- 结语部分：总结两种路径的制度逻辑，分析各自面临的治理挑战，以及未来中美AGI关系的竞争与协调并存格局。
- 政策时间线表格：梳理2016年至2026年中美AGI关键政策部署，展示两国战略演进的节点。
- 中美AGI发展模式比较表格：从技术路线、组织机制、资源配置三个维度直观对比两国差异。
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