川普的「AI棋局」——《美國AI行動計畫》的雄心與困境

7月23日,川普召開「贏得AI競賽」高峰會,高調發佈《贏得競賽:美國的AI行動計畫》(以下簡稱「行動計畫」),簽署三項配套行政令,標誌著其任內首個AI戰略正式落地。這份方向明確、聚焦發展的計畫不僅是一份技術藍圖,更是一場涉及美國國內政治博弈、資本利益分配,關乎美國未來科技發展的大型政治工程。

1. 戰略藍圖:川普政府的AI發展路線

再執政的川普將科技視為重塑未來全球領導力的核心,上任三日即以刷新曆任總統紀錄的速度組建總統科技顧問委員會,責令官員著手制定能夠重塑美國AI競爭優勢的行動計畫。歷經數月醞釀,這份美國未來科技發展的「原始碼」終於問世。

行動計畫以「贏得AI競賽」為核心理念,建構了三大戰略支柱:第一是加速AI創新,即廢除拜登建立的AI監管體系,鼓勵開源和開放權重的AI模型,促進技術應用轉化及科研投入。第二是建設AI基礎設施,簡化稽核流程,加強電網建設,放鬆《國家環境政策法》等限制,聯邦資金向「監管友善州」傾斜,為AI發展提供物質基礎保障。第三是國際佈局,著力建構美國主導的技術聯盟,推動模型、晶片、軟體和標準等全端式AI出口,同時協調針對對手國家的多邊出口管制機制。


配合這項策略的,是三項同步推出的行政令。其一,禁止聯邦政府採購“覺醒AI”,禁止使用“多元化、平等、包容文化(DEI)”等“意識形態偏見”AI模型。其二,透過放鬆土地、環保、生物、水資源等限制,加速AI基礎建設。其三,整合技術、財政及外交資源,著力推動AI出口。這套組合拳既回應了產業界「去監管」的長期訴求,也體現了川普「美國優先」的技術民族主義理念。

2. 權力重組:戰略背後的多方博弈

該戰略體現了美國國內政治博弈、科技資本、地緣技術競爭對科技政策的深刻影響。可以說,這不僅是一張科技藍圖,更展現了科技時代的美國權力重組。

一是美國國內政治角力。首先是兩黨博弈。川普上台後完全推翻拜登政府「負責任AI」監管框架。保守派智庫亦為川普政府提供「反覺醒」政策支撐。行動計畫確立美國AI工程的原則之一是擺脫所謂「意識形態偏見」的影響,指示國家標準與技術研究院(NIST)修訂其廣受業界重視的《AI風險管理框架》,移除其中關於「虛假資訊、DEI以及氣候變遷」的敘述。其次是聯邦與州權博弈。川普一直希望禁止各州AI監管立法,此前曾試圖將禁止監管條款納入「大而美」法案,但以失敗告終。此行動計畫再次試圖透過財政手段影響各州監管取向,揭露聯邦與州政府對AI治理話語權的競爭。


二是科技資本的政治滲透。矽谷科技巨頭身為川普重要金主,是此計畫的關鍵遊說者和最大受益者。其透過與決策界閉門磋商等方式,將鬆綁監管、加速審批等訴求寫入政策。行動計畫的最終文字優先“刺激產業”,淡化社會風險,甚至倒逼地方放鬆AI監管。這反映出科技企業已不僅是市場參與者,更是成為制定國家策略的共同操盤者。


三是地緣技術競爭。川普科技政策團隊認為,美國長期對華科技遏制策略無效,必須警惕中國AI發展,故將AI戰略巢狀於對華博弈的大框架之中,核心目標直指「競贏中國」。其行動計畫進一步聚焦對華博弈,提出加強對中國前沿AI模型的研究、阻塞出口管制漏洞、警惕中國能源優勢、建構排除中國的全球AI治理體系等措施。

3. 政策困境:策略實施的現實挑戰

儘管行動計畫展現出川普政府重奪科技霸權的野心,但其實施過程卻面臨多重掣肘。

其一,科學研究投入縮水與「創新驅動」目標嚴重脫節。雖然計畫提出要加速AI驅動的科學研究,但川普上台後大幅削減機構及大學科研預算,致使大批研究項目中斷,挫損美科研生態。基礎科學是AI等前沿技術發展的源頭動力。二戰後美國正是依託基礎科研投入建立了科技領先優勢。但川普輕基礎重實用的模式恐導致美國在基礎演算法、算力架構、AI安全等關鍵領域逐漸失守,為科技發展埋下長遠隱患。


其二,過度鬆綁監管與社會風險增加構成尖銳矛盾。行動計畫刻意弱化AI風險治理的做法,與當前全球AI應用加速、監理需求成長的現實相違背。其過度放鬆監管的做法將使AI在醫療、金融等關鍵領域應用風險大幅上升。如虛假資訊、數位不公平等事件發生發酵,將侵蝕民眾對技術及政府治理的信任。


其三,「全球聯盟」願景受制於「美國優先」對外政策導向。美國所謂的「全球聯盟」本質上是以單邊施壓為特徵、以地緣競爭為底色的技術霸權工具,與其冷戰時期脅迫盟友對蘇禁運的《巴特爾法案》如出一轍。當前歐盟等美國傳統盟友已有自體AI監管體系,且與美國弱監管理念相違背;新加坡、印度等新興科技國家亦對美國技術霸權主義保持警戒。正如美國外交關係協會研究員凱特·達菲所言,美國歸根到底搞的是一場零和博弈,或許能動員國內支援,但將引發國際社會反彈。


川普政府的AI行動計畫展現出一套清晰的戰略邏輯──以鬆綁監管換取技術領先,以企業主導實現產業擴張,以技術出口強化國際影響。然而,這種策略背後卻潛藏著對公共治理、科學研究基礎與全球合作規律的系統性忽視。在AI這場長周期競賽中,決定勝負的不僅是創新速度,更是治理與制度效能。美國是否持續保持領先,或許更取決於其能否解決自身制度結構中的「慢變數」:如何重建基礎科研體系?如何平衡創新與風險監理?如何在全球標準制定中兼顧主導與合作?這一切,都將比任何一個政策指令更具決定性。(作者孫榕澤,系中國社會科學院和平發展研究所助理研究員) (和平發展研究所CASS)