美国出口管制如何遏制中国人工智能

五年多来，美国对中国实施了严格的半导体出口管制，旨在减缓中国芯片产业的发展，并保持美国在支撑人工智能发展的计算能力方面的领先地位。这些管制措施是否达到了预期目的？芯片产业和人工智能能力的快速发展，是否证实了这些管制措施背后的假设，还是削弱了这些假设？

评估芯片出口管制的三个因素。现在，我们可以通过评估三个因素得出初步结论：中国国内芯片制造能力、人工智能模型的复杂程度以及其在提供人工智能基础设施方面的市场份额。

初步证据表明，管控措施在几个重要方面取得了成功，但并非全部。对芯片制造工具销售的限制显著减缓了中国芯片制造能力的增长。然而，限制向中国出口人工智能芯片虽然带来了挑战，但并未阻止中国实验室生产出极具竞争力的模型（尽管这可能会使中国更难大规模部署其模型）。管控措施严重限制了中国在全球人工智能基础设施市场的份额，因为缺乏具有竞争力的硬件，中国云计算公司无法在中国境外建立大量的人工智能基础设施（即便有）。

现行芯片出口管制制度

为了理解这些影响，简要回顾一下出口管制制度的结构和演变是有用的。

升级的出口管制始于禁止销售芯片制造必需的设备。美国几十年来一直对半导体和芯片制造设备实施出口管制，但当前针对中国的升级管制始于2018年，当时美国开始鼓励荷兰限制向中国领先的芯片制造商——部分国有的中芯国际（SMIC）——出售最先进的极紫外（EUV）光刻工具。

EUV 光刻机仅由荷兰 ASML 一家公司生产，每台售价超过 1 亿美元。只有少数几家公司获得了这些设备。除非美国施压，并且荷兰决定阻止此次销售，否则中国本应在 2019 年就获得第一台设备，而且此后很可能还会获得更多设备。

2024 年 4 月，位于俄勒冈州希尔斯伯勒的英特尔公司 Fab D1X 的洁净室中安装了一台重达 165 吨的 ASML 制造的 EUV 工具。来源：英特尔公司。

美国遏制中国的战略已转向明确关注人工智能。阻止 EUV 销售是美国阻止中国在技术上落后于美国的行动的一部分。这场行动在 2022 年 10 月升级，从广泛遏制转向明确关注限制中国的人工智能产业。这种转变反映出美国政府内部日益意识到，人工智能的进步越来越依赖于获得训练人工智能模型所需的计算硬件。美国政府官员一直在密切跟踪人工智能的发展趋势，包括“缩放定律”的核心作用——基于经验观察的预测，即更大规模的训练可以提高人工智能的能力。如果这些缩放定律成立，那么获得最先进的半导体将成为大规模开发和部署人工智能的重要先决条件。

因此，2022年10月的管控措施旨在限制中国获取芯片制造工具和人工智能芯片本身，而这些工具和芯片当时主要由英伟达等美国公司生产。不久之后，日本和荷兰——另外两个生产先进芯片制造工具的国家——也实施了与美国出口限制类似的管控措施。拥有高端芯片制造能力的台湾和韩国也实施了管控规则（存在漏洞，下文将讨论）。此后，美国进一步加强了管控，对向中国转让工具和芯片实施了几轮新的限制。

对中国芯片产业的影响

要了解这些限制对中国芯片制造能力的影响，我们必须考虑一个反事实：如果没有出口管制，中国会取得多大进步？

中芯国际本可以成为全球第二大先进人工智能芯片生产商。我们知道，如果中芯国际没有受到阻挠，它在2019年至少会购得一台EUV光刻机。如果这笔交易顺利完成，中芯国际可能会购买更多。中国政府也可能会采取行动，加大公共投资力度，支持中芯国际进入该行业。在这种情况下，中芯国际的先进人工智能芯片产量可能会远远超过韩国三星、美国英特尔以及除台积电（TSMC）以外的任何其他公司。

中芯国际崛起成为先进芯片生产领域的主要参与者，这很可能导致西方企业减少投资，因为他们认为中芯国际会压低竞争性投资的盈利能力。近年来，同样的情况也出现在不太先进的基础半导体市场，因为中国在该市场获取相关芯片制造工具的渠道并未受到限制。

出口管制对中国其他技术能力产生了连锁反应。获得高端工具也将增强中国生产高带宽内存芯片的能力，这些芯片必须与人工智能处理器配合使用才能进行高效的训练和推理：即运行训练好的模型以在实际应用中生成输出的过程。虽然中国在该领域的领先企业长鑫存储科技（CXMT）面临的限制比为华为生产处理器的中芯国际要弱一些，但它仍然被禁止采购EUV工具和其他有助于高效内存芯片制造的先进工具。如今，大多数与华为人工智能处理器搭配的高带宽内存（HBM）芯片都是从国外购买或走私的。如果能更好地获得先进工具，长鑫存储科技将改善其生产尖端HBM的途径。

台积电半导体制造厂（简称“晶圆厂”）内部一景。资料来源：台湾半导体制造股份有限公司。

出口管制使中国成为人工智能芯片的边际生产国。撇开反事实不谈，让我们来思考一下自2018年以来出口管制的实际影响：芯片制造工具的获取受限严重阻碍了中国产业的发展。其结果是，中国仍然是人工智能芯片的边际生产国。根据美国商务部长霍华德·卢特尼克最近在国会作证，华为到2025年将仅生产20万片人工智能芯片。相比之下，据报道，2024年，中国合法进口了约100万片英伟达专门为中国市场降级的芯片。

中国企业不得不诉诸走私。由于无法在国内大规模生产先进芯片，华为和其他中国企业不得不诉诸大规模走私。虽然媒体报道的许多具体走私计划涉及的芯片数量相对较少，但此类传闻的盛行表明，通过这种方式进入中国的芯片数量相当可观。此外，华为与一家空壳公司合作，该公司在2024年之前从台积电非法采购了超过200万颗芯片。

换句话说，华为目前最大的芯片供应商并非来自中国本土的制造能力，而是一家从台湾非法采购芯片的空壳公司。这与反事实情景截然不同，在反事实情景中，中芯国际在先进芯片制造领域将紧随台积电之后。

中国不太可能迎头赶上。因此，目前中国的人工智能芯片产能远远落后于西方。其相对于西方国家的发展将取决于中国企业能否使用次等设备；未来美国的管控力度（可能加强或放松）；以及西方供应链的技术进步速度。

大多数预测表明，中国未来几年可能会提高产能。（当然，台积电也会提高产能，并开发更强大的制造技术。）

对中国人工智能模型发展的影响

尽管存在出口管制，中国模式依然取得了进步。芯片出口管制显然对中国生产先进芯片的能力产生了显著的负面影响。但这些硬件限制是否阻碍了中国模式的发展？答案或许令人惊讶：并非如此。

阿里巴巴和DeepSeek等中国公司已经开发出令人印象深刻的大型语言模型，这些模型在评估模型质量的既定基准上获得了高分。其他公司，例如字节跳动（TikTok母公司），则专注于训练内部模型，以推荐更容易上瘾的视频；据悉，字节跳动在这方面做得非常有效。

当然，中国人工智能领域的企业家经常谈论人工智能芯片出口管制给他们带来的问题。DeepSeek 创始人梁文锋曾多次公开表示，他面临的最大挑战是获取芯片。在 2024 年的一次采访中，他表示：“钱从来都不是问题；对先进芯片的出口禁令才是问题所在。”

然而，尽管存在这些挫折，技术基准测试表明，中国的人工智能模型与美国生产的模型相比，并没有显著的能力差距。在某些方面，他们通过创新克服了缺乏高端芯片的限制。

未来一两年内，美国和中国企业在芯片获取方面的差距可能会进一步扩大。美国企业将构建更大规模的集群，从而能够训练出性能更优的人工智能系统。然而，过去三年的趋势却表明情况并非如此：根据基准测试，美国和中国的模型能力相当均衡。

斯坦福大学研究人员的图表显示，中国人工智能实验室在模型能力方面最多只能算是快速跟进者。资料来源：斯坦福大学人工智能研究所，《2025年人工智能指数报告》

出口管制可能限制了中国部署人工智能的能力。虽然芯片限制并未显著限制中国训练尖端模型的能力，但可能影响了中国企业大规模部署模型的能力。在今年早些时候发布 R1 模型后，DeepSeek 不得不限制其 API 的访问，这可能是因为它无法提供足够的推理计算能力来满足用户需求。腾讯云高管王奇的言论也支持了这种解释。他在今年早些时候表示，先进芯片的短缺可能会限制推理可用性或推高成本，从而减缓人工智能的普及。

然而，目前尚不清楚芯片短缺是否阻碍了中国人工智能的普及。令人费解的是，中国许多数据中心的利用率似乎相对较低，媒体报道称，中国高达80%的人工智能芯片可能处于闲置状态。中国许多中型数据中心似乎缺乏稳定性，无法大规模支持人工智能模型。这种状况可能部分源于国有电信公司和其他国有企业的巨额投资，而这些企业往往对这些设施的管理非常糟糕。

出口管制可能迫使中国企业购买它们并不需要的芯片。另一个耐人寻味的可能性是，芯片出口管制加剧了中国数据中心的低效。如果这些管制措施向中国领导层发出了人工智能数据中心容量的重要性信号——如果这一结论又向国有企业发出了应该购买人工智能芯片的信号——那么这些管制措施可能鼓励能力较弱的中国企业出于政治而非市场原因购买芯片，从而导致了利用率低下。如果真是这样，那么芯片出口管制产生影响的机制就违反直觉了——尽管这方面的证据尚不充分。

目前，尽管在采用方面仍存在一些未解的问题，但我们必须得出结论，芯片出口管制并没有严重减缓中国模型质量的提高。

对中国提供人工智能基础设施能力的影响

考察出口管制影响的最后一个维度是中国向世界其他地区提供人工智能基础设施的能力：即人工智能数据中心内的芯片和服务器。多种因素使得美国公司（主要是英伟达）成为全球（包括中国）高端芯片的默认供应商。该公司芯片的质量及其软件生态系统的深度是其保持强大市场地位的关键因素。但出口管制也塑造了市场格局。

中国企业仍然依赖美国的人工智能芯片。芯片制造设备销售限制不仅大幅限制了中国国内芯片制造能力，也促使中国企业仍然希望购买大量美国芯片（例如，直到最近才出现的H20芯片）。如果中芯国际能够购买先进的设备并提高产量，它或许能够通过生产华为的昇腾GPU来满足中国科技企业的芯片需求。但如今，中芯国际无法达到所需的规模生产。

出口管制严重影响了中国在海外的影响力。这种动态在中国境外尤为明显。华为采购人工智能芯片的能力受限，使其在海外提供人工智能云计算能力方面几乎无足轻重。目前，只有一个数据点——一项宣布在马来西亚部署3000块昇腾GPU的协议，后来被马来西亚政府撤回。除此之外，中国境外的全球人工智能基础设施绝大多数都基于西方芯片——这极大地限制了中国的实力。

对人工智能和中美关系未来的影响

五年来，出口管制不断加强，导致中国在自主权方面处于不平衡状态：中国开发的人工智能模型性能堪比美国公司，但其芯片制造能力却无法匹敌美国，这使得中国更加依赖美国硬件来训练和部署这些模型——即使在国内也是如此。这尤其限制了中国在海外部署人工智能基础设施的能力。

一些关键的不确定因素将决定这些控制措施的未来影响。

• 扩大国内芯片生产规模。最大的不确定性在于中国能以多快的速度扩大国内芯片生产规模。中国正在努力提升制造能力，但进展速度尚不明朗。虽然美国出口管制仍然允许某些外国工具和材料运往为华为生产人工智能芯片的中国晶圆厂，但这些许可可能会受到限制。
• 持续的芯片走私。第二个不确定因素是中国能否走私足够数量的芯片以满足其需求。如果华为能够走私数百万片芯片，那么增加国内产量就变得不那么重要了。到目前为止，美国出口管制的执行效果远低于大多数观察人士的预期。然而，持续走私数百万片芯片仍会带来严重的物流挑战。除了走私芯片外，中国企业还可以尝试非法访问美国云服务以获取所需的计算资源。在这方面，出口管制也可能存在令人惊讶的漏洞。
• 扩展规律。第三个不确定因素是扩展规律将如何演变。过去一年，前沿模型开发发生了明显的转变，从强调预训练转向推理。这种转变反映了在用户交互过程中执行更复杂任务的推理模型的兴起。如果这种趋势持续下去，中国企业可能会继续开发尖端模型，但难以大规模部署。
• 商业应用 vs. 最大化能力。最后，第四个不确定性：人工智能的经济影响更多地源于其商业应用的扩展，还是源于其模型能力的最大化？如果应用和生产力的提升主要由特定领域的人工智能产品驱动，那么扩展计算能力以突破人工智能能力上限的重要性可能没有一些人想象的那么大。在一个特定领域工具回报率更高的世界里，中国可能处于更有利的位置，因为部署这些工具所需的计算能力可能比开发通用工具要少。

出口管制使美国在人工智能领域占据领先地位

获得先进芯片的渠道仍然至关重要。目前的趋势表明，获得先进的人工智能芯片将成为塑造人工智能未来的关键因素。过去六年对芯片和芯片制造设备的出口管制，使美国在全球人工智能硬件领域占据了主导地位。

美国尚未面临严峻挑战。目前，中国尚无真正有能力的替代者为东南亚、中东或其他地区提供人工智能基础设施。就连中国仍在进口美国人工智能芯片。这种对关键硬件的控制，赋予了华盛顿在塑造这项决定未来的技术方面巨大的影响力。