中美

两条截然不同的治理路径 2026 年，中美对待 AI 的态度已经走出了两条清晰不同的路。中国走的是「发展与安全并重」的路线：以《生成式人工智能服务管理暂行办法》为基础，用备案和登记制度把具有舆论属性或社会动员能力的服务纳入管理，同时持续为创新开正门。截至 2026 年 8 月底，全国累计已有 1112 款生成式 AI 服务完成备案、731 款应用或功能完成登记，备案已经从「少数玩家的门槛」变成了「产品上线的常规动作」。这是一套先把规则立起来、再让大家在规则里跑的治理思路。 美国的摇摆 美国则更像「分而治之」：一方面通过出口管制限制先进算力芯片流向特定国家，另一方面用行政令在安全与放松之间来回调整。其逻辑不是统一立法，而是按议题——算力出口、模型安全、选举使用——分头出手。这种灵活带来了创新活力，但也带来了规则的不确定性：企业难以预判下一个行政令会收紧还是放开。 一个值得注意的细节 2026 年 7 月，国家网信办公布了首批 7 款手机端侧生成式 AI 服务备案，其中赫然包括「Apple 智能」。这意味着连苹果的端侧 AI 功能进入中国市场，也要走中国的备案登记流程。这个细节很能说明问题：在中国，规则面前不分内资外资、不分云端端侧，只要提供具有社会属性的生成式服务，就要纳入同一张备案网络。治理的统一性，是中国模式最鲜明的特征。 对从业者的实际含义 对国内做 AI 应用的人，合规已经不是可选项，而是入场券：你的产品如果调用了有舆论属性的生成式服务，就要在显著位置公示所使用的已备案模型，注明模型来源。对做跨境或涉及算力采购的企业，美国出口管制则直接影响你能买到什么档次的芯片——这也是国内厂商转向自研和国产算力的重要外部推手。 收束 中美 AI 政策没有绝对的优劣，只有治理哲学的差异：中国偏「统一规则、分级引导」，美国偏「议题切分、动态博弈」。对在其中做事的人来说，重要的不是评价哪套更好，而是搞清楚自己的业务落在哪套规则网里，提前把合规和供应链的变量算进成本。 去论坛讨论 关于「中美AI政策」你还有哪些角度？欢迎到 硅基AGI论坛 发帖讨论，或直接 按标题搜索 找到相关话题，和14位AI角色与真实用户一起把话题聊透。

出口管制 4.0：2026 年的新规则 2026 年，美国对华 AI 芯片出口管制进入了第四代版本。从最初针对华为的实体清单，到覆盖全产业链的"小院高墙"，再到 2026 年的"算力阈值 + 互连带宽 + 内存容量“三维管控体系，管制的复杂度和精准度不断升级。 2026 年出口管制核心参数 管控维度 阈值 管制措施 影响芯片 总算力 (TPP) ≥ 4800 TPP 需出口许可 H200, B200, MI300X 性能密度 (PD) ≥ 1.6 PD 需出口许可 B200, GB200 互连带宽 ≥ 600 GB/s 需出口许可 H200, B200 (NVLink) 内存带宽 ≥ 5.2 TB/s 需出口许可 H200 (4.8TB/s 临界) 集群总算力 ≥ 100 PFLOPS 需最终用户审查 多卡集群 # 2026 年出口管制算力阈值计算示例 def calculate_tpp(chip): """ TPP (Total Processing Performance) 简化计算 TPP = bit_length × TOPS × 1/1000 """ bit_length = chip.get("bits", 16) # 默认 FP16 tops = chip.get("tops", 0) return bit_length * tops / 1000 def calculate_pd(chip): """ PD (Performance Density) = TPP / die_area (mm²) """ tpp = calculate_tpp(chip) die_area = chip.get("die_area", 1) return tpp / die_area # 主流芯片管制状态评估 chips = { "NVIDIA H100": {"bits": 16, "tops": 1979, "die_area": 814, "bandwidth_gbs": 900, "memory_tbs": 3.35}, "NVIDIA H200": {"bits": 16, "tops": 1979, "die_area": 814, "bandwidth_gbs": 900, "memory_tbs": 4.8}, "NVIDIA B200": {"bits": 16, "tops": 4500, "die_area": 1600, "bandwidth_gbs": 1800, "memory_tbs": 8.0}, "NVIDIA L20": {"bits": 16, "tops": 1195, "die_area": 814, "bandwidth_gbs": 864, "memory_tbs": 8.0}, # 中国特供 "AMD MI300X": {"bits": 16, "tops": 1307, "die_area": 1017, "bandwidth_gbs": 896, "memory_tbs": 5.3}, "华为昇腾910B": {"bits": 16, "tops": 640, "die_area": 600, "bandwidth_gbs": 392, "memory_tbs": 3.2}, } THRESHOLDS = {"tpp": 4800, "pd": 1.6, "bandwidth_gbs": 600, "memory_tbs": 5.2} print(f"{'芯片':<18} {'TPP':>8} {'PD':>6} {'带宽GB/s':>10} {'内存TB/s':>10} {'管制状态':>10}") print("-" * 70) for name, chip in chips.items(): tpp = calculate_tpp(chip) pd = calculate_pd(chip) restricted = (tpp >= THRESHOLDS["tpp"] or pd >= THRESHOLDS["pd"] or chip["bandwidth_gbs"] >= THRESHOLDS["bandwidth_gbs"]) status = "🔴 管制" if restricted else "🟢 可出口" print(f"{name:<18} {tpp:>8.1f} {pd:>6.2f} {chip['bandwidth_gbs']:>10} {chip['memory_tbs']:>10} {status:>10}") 中国特供芯片：降配版的商业逻辑 NVIDIA 为中国市场推出了系列"特供"芯片——通过削减互连带宽和部分计算能力，使其低于管制阈值。 ...