Kimi K3发布后，迅速登顶AI代码工具评测榜单Arena，成为首个拿下该榜榜首的中国大模型。该榜单运营负责人认为，Kimi K3或将倒逼投资者重新审视整个AI行业，甚至引发资本市场重新洗牌。

与此同时，2026世界人工智能大会在上海顺利召开，‌1100余家企业参展‌，‌超过300款产品全球首发，并发布首份多国政府联合达成的人工智能治理共识文件。

从技术突破到规则制定，中国主动担起全球AI发展治理责任。然而，在此背景下，两岸AI合作却被人为“脱钩断链”。台湾地区坐拥顶尖芯片制造优势，却在美国压力与岛内政治操弄下，自绝于大陆完整的AI应用场景与算电协同体系。

全球AI格局正经历深刻重构，中国如何从“追随者”转变为“引领者”？台湾地区为何在“巨人肩膀”面前选择转身？两岸AI合作的断链与隔阂，又将如何影响各自的AI发展之路？

针对以上热点议题，台湾资深媒体人陈凤馨与复旦大学中国研究院特邀研究员、通讯领域专家汪涛，在本期《两岸圆桌派》节目中展开深入探讨。

“五层蛋糕”里的中国话语权

王浅秋：AI发展得越来越智能，随之而来的一个核心问题，就是人类到底要不要给AI设定发展边界？如何避免人类文明发展到最后，反而落入“被AI控制”的结局？因此，如何做好AI治理才是关键。

这次在上海举行的2026世界人工智能大会其实很特别，因为在大会上发布了《2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议主席声明》。这表明产出了第一份由多国政府联合达成的人工智能治理共识，推动国际AI技术建立明确规则，给全球AI发展定下清晰锚点。我相信这不只对个别国家重要，对各国运用AI科技发展而言，都是一个非常关键的会议成果。

陈凤馨：现在谈全球治理，我个人其实一直都比较悲观。因为全球治理涉及国与国之间、企业与企业之间的竞争，如果没有话语权，根本谈不上制定治理规则与标准。从这个角度来看，全世界对AI治理有话语权的，其实就只有中美两个国家。欧洲或其他国家和地区，在人工智能领域的发展都远远落后于中美两国，差距还非常大。现在的关键点在于，中美能不能坐下来谈出这套治理规则。

我先说明，中国凭什么拥有这份话语权？结合“五层蛋糕”理论，我认为当下，中国的话语权恰好迎来了大幅提升的时代节点。其主要体现在以下几个层次：第一个层次先讲能源与基础设施方面，关于建设算力中心，马斯克很早就提过，这件事美国绝对没办法和中国竞争——中国一两个月就能完成的工作，美国可能需要一两年才能做完，这是马斯克很早就公开赞叹的。而能源原本对所有国家来说都是发展瓶颈，但这个评价确实让我耳目一新。

中国大陆在今年3月提出了“算电协同”概念，就是算力与电力必须相互配合。要怎么配合呢？科研人员尝试了几个不同的路径。比如，沙漠地区的太阳能发电非常充足，那要不要把算力中心布置在沙漠地区附近，依托这里的电力，供应各地所需的算力需求？后来大家发现，算力中心的难点在于，长距离传输通讯会产生延迟，哪怕只是毫秒级的微小滞后，在算力领域都是无法接受的，因此算力中心还是必须靠近应用场景。

近年来，呼和浩特持续推进绿色电力与算力协同布局，赋能当地算力产业高质量发展。图为呼和浩特市和林格尔新区的人才创新谷，已入驻多家算力相关企业。 新华社

中国大陆现在的相关发展并不是凭空为了AI而出现的。我印象很深刻，珠三角地区曾经因为气候异常导致水力发电不足，进而出现了限电情况。中国幅员辽阔，当时其他地区供电都很正常，只有珠三角出现了限时甚至分区限电的状况。

面对问题就要解决问题，我觉得在那个时候，中国大陆应该就已经发展出了用人工智能分配电源的概念：当某个地区缺电，常规电网供电不足时，能不能立刻计算出哪个地区供电还有冗余，马上把电力输送过来，而且不能有时间差，这就需要提前完成计算。要实现这个设想，远比大家想象中更难。

可是现在看起来，中国大陆经过这几年气候异常的考验，已经很少再听说缺电的情况了。而现在的算力电力协同已经推出了几个示范点。例如，深圳有一个算力中心，可以使用内蒙古的太阳能。当深圳进入用电高峰期，内蒙古那边的电力恰好充足、电费最低，就能立刻把电力调过来。这套模式能让每个算力中心既获得充裕能源，又能享受低廉电价。

这件事情恰恰就是美国当前无法克服、无法解决的困境。美国有几十个州，其中三十多个州近日爆发了抗议，反对设置需要大量电力的AI算力中心。究其根本原因，是美国电网本就只设计供应本地用电，当AI算力中心的用电需求大幅提升后，当地居民的电费立刻出现大幅上涨。因此，才会催生纽约州一年内禁止新建任何AI算力中心的禁令，也才会有这么多民众上街抗议。对比之下可以看到，在能源与AI算力中心的协同问题上，中国大陆率先拿出了可行的解决方案，而这个问题到目前为止美国依旧无法解决。

中国大陆现在被“卡脖子”的环节主要是芯片，但在这次大会中，很多相关企业都公布了自己的国产芯片解决方案。我们不能说已经实现了完全的国产自主，但其国产自主化的成长速度非常快。在国际评比机构的统计中，国产芯片的市场占比从前几年几乎为零，到去年已经提升到了45%。短短两三年时间，AI芯片占比就能达到这样的水平，这说明我们已经在过往的短板问题上取得了一定程度的突破。

再往前看，就是大语言模型领域。目前Kimi K3的关注度很高，但实际上国内取得发展的不止它一个。我刚好在不久前做了一项研究，发现美国市场已经出现了剧烈转变。这个转变不是在Kimi K3出现之后才发生的，其实从DeepSeek V4就开始了，美国就已经有大量企业开始改用中国大陆的大型语言模型了，除了DeepSeek V4，还包括智谱的GLM-5.2。

这些模型的价格有多低呢？有一家美国的AI企业非常明确地分享了他们从美国本土的云端大模型转为使用DeepSeek V4的过程。他们写了一篇非常详细的博客说明这件事：转换过程其实没有很快，需要先经过大量内部试用，接着再开放给少数客户试用，评估会不会因此流失客户。但最终发现不仅没有流失任何客户，中国模型还完全可以替代原来的产品。于是他们决定全面更换DeepSeek V4作为主要的大语言模型，更换之后整体成本直接降低了90%，这是10倍的成本差距。

目前的资料显示，中国的大语言模型在美国企业的市占率已大幅提升。这不单是新创公司这么做，就连微软现在也要求。一般任务中有八成必须使用中国的大语言模型，只有剩下来最尖端、最高机密的10%-20%的任务，才使用Anthropic的Claude或是OpenAI的GPT这类大语言模型。

这个取代，是非常划时代的重要改变，代表着在国际上，中国的大语言模型已经真正获得企业认可，目前已取得相当重要的主导地位。虽然不是100%的主导，但已经具备相当程度的影响力。在本届世界人工智能大会上，我们也展现了未来发展的方向，也就是具身智能，人形机器人、自动驾驶等领域都属于这一范畴。这代表过去我们遇到的相关问题，如今已经有了对应的解决方案。

虽然Kimi K3的整体表现仍落后于最强的闭源模型，但其在评测中展现出了前沿水平。 “月之暗面 Kimi”微信公众号

从当前的发展来看，我们在大语言模型领域已经和美国齐头并进，而且未来我们更可能领先。也正因为如此，现在才能谈这个格局：中国提出要共享人工智能技术，美国却考虑在最先进的技术领域实施禁令，双方形成了两种完全不同的立场。当然，前不久成立的世界人工智能合作组织，其中28个成员国，大多是人工智能发展相对薄弱的国家。

然而，中国展现出开放共享的态度后，现在立场最摇摆、辩论最激烈的就是欧洲。欧洲被美国的禁令吓到了，想要发展自主的主权AI；但很多专家并不看好，认为欧洲没有能力独立开发出来。如果欧洲此时愿意和中国大陆合作，秉持开放共享的态度，美国想要独占整个人工智能领域的图谋，就再也行不通了。

所以，当彼此能够平起平坐，你毁不了我，我也毁不了你，你可以独占大约一半的世界，我也独占另一半的世界，这时候中美才有可能坐下来，讨论治理的边界、道德的边界在哪里。短期之内这个边界会出现吗？各方已经开始讨论，但我目前还看不到迹象。这涉及中美两国的决策层，如果双方能在未来见面时讨论这个议题，就会造福全世界人民。

王浅秋：问题就在于，美国领导人到底有没有意愿造福全世界？这是中美双边关系的重要问题。

接下来请教汪老师：这次2026世界人工智能大会，不只是人类文明的分水岭，对中国而言更是一个重要分水岭，它证明了中国在科技创新和人工智能领域，不只能和美国平起平坐，甚至已经呈现出超越的态势。

这件事的意义不止于技术突破，中国更要借此展现另一个高度：当美国连气候变化决议都能束之高阁时，中国这次提出《人工智能与环境白皮书》，要和全球南方、金砖国家一同讨论人工智能发展后，可能影响社会公平、数据安全、智慧财产权乃至环境等相关议题。在地缘政治格局下，这无疑是站在了相当高的道德制高点上，也是对AI治理最大挑战的回应。对此您怎么看？

汪涛：非常荣幸，这次我也参加了《人工智能与环境白皮书》国际研讨会，还在会上做了发言。最近发生的这一系列事件，正如刚才陈凤馨老师提到的，我们在整个人工智能产业链上，已经给全球带来了非常大的震撼和冲击。这一次，我们又站上了一个更高的起点，开始引领AI产业，引领全球AI治理。

过去，可以说中国在各个领域，无论是技术领域，还是贸易、法律等其他领域，一直都是诚实的、坦诚的追随者。我们过去更多强调要遵守国际规则、按照国际惯例行事，整体是呈追随的姿态：规则由欧美国家制定，规则制定的组织也由他们成立，我们一般都是积极支持、主动加入这些组织与活动，贡献自己的力量，提出我们的相关建议。

但现在，我们已经可以引领整个行业的发展，还搭建起了相关的国际治理平台。例如，气候问题并不仅仅是一个道德问题，因为能够主动站出来讨论气候与环境这类议题，本身就说明这类议题一定是全球性的，大多数环境问题本身就是全球性问题。比如碳排放，某个地区、某个国家排放的二氧化碳，不是只升高本国的二氧化碳浓度，对其他国家也会产生影响。二氧化碳排放后，很快就会在全球大气中平均化。海平面上升也不是只有某一国的海平面会升高，全球大洋是连通的，一旦上升，所有海域的海平面都会跟着升高。因此，绝大多数气候和环境问题都是全球性问题。

如今我们能够主动谈论环境议题，本身就说明中国已经站在了全球文明的中央位置，主动挑起相关责任，为全球提供公共产品。过去这个位置属于美国，但现在美国主动退出了。特朗普不断退出各类国际组织，接连放弃相关责任。其实我们并非刻意要站在这个位置，只是形势所迫：欧洲没有承担这份责任的能力，美国又频频退出，中国现在既然有这个能力，自然就需要挑起这份责任，为全球提供这类公共产品。

2026年7月6日，中国专家在位于斐济楠迪的中国援斐济菌草技术示范中心菌草圃查看菌草长势。 新华社

事实上，我们不难发现，美国硅谷的很多权威人工智能专家，时不时就会出来呼吁，说“人工智能可能非常危险，会带来可怕的后果”。但光是这样呼吁没有意义，所有技术本身都具有两面性，它在带来利益和好处的同时，也可能带来诸多危险，甚至是巨大的风险。

那么如何对人工智能进行治理呢？其实这方面是有成熟惯例的。以往欧美一直采用这套模式，就是成立相关国际组织，无论是在联合国框架下，还是作为民间第三方组织，由各方共同讨论、共同解决问题，先研究人工智能可能带来哪些问题，再研究应当如何管理、制定相关标准，事实上这是一套成型的惯例方法，照着这套方法推进就可以。只不过现在欧洲和日本已经没有能力牵头，不仅没能力，还反而从中捣乱；美国也不想承担相关责任，一直在不断退出相关事务。最后，自然就由中国站到了这个位置上，目前就是这样一个状态。

AI领域两岸和则两强，分则两伤

王浅秋：理论上，两岸在AI产业各有发展，也各有优势和强项，要是两岸能合作，肯定天下无敌，这是大家都知道的常识。但问题是，当前的形势偏偏往反方向走，各种AI产业合作脉络，反而被政治强行切断了：不管是美方因素，还是台湾地区的因素，本可以实现优势互补的合作，如今却出现了不该有的断链与隔阂。

想请教汪老师怎么看，两岸理论上明明拥有很强且可以互补的能力，合作才应该是我们共同努力的方向。

汪涛：非常认同主持人的看法，这确实是一件非常遗憾的事。之前我们说过，在AI的五个层次中，目前中国大陆唯一的弱点就是芯片，而台湾地区恰好是全球在这一领域最顶尖的地区。如果我们能合作，在这五个层次就能形成绝对压倒性的优势，这种优势可能会让美国所有的优势瞬间消散。但遗憾的是，两岸AI合作硬是被人为制造出了分离与隔阂。面对这样的挑战，中国大陆没办法，只能靠自己发展完整的芯片产业。

事实上，这个问题不仅仅存在于中国大陆和台湾地区之间。过去我们和美国、欧洲和日本交往时，也从来没想过要把它们所有的饭碗都抢光，我们原本一直希望大家各有优势，各赚各的钱。但美国现在这么操作，实际上是逼着中国大陆在所有产业链环节都要全面自主补全，这么做其实经济效益并不好。

比如EUV光刻机，全球每年的销量也就四五十台，我们根本没必要一定要搭建一套独立的EUV光刻机产业链。可现在被逼得没有办法，我们只能自己做。从经济效益来看，这件事肯定是很不划算的，但事到如今别无选择，我们只能被逼着走这条路。

另一方面，中国大陆也确实有能力这么做。很多人存在误判，认为只要实施封锁就能成功，但事实并非如此。如果不封锁，中国大陆或许不会主动发展相关领域，可一旦被封锁，反而会把我们的发展潜力全都激发出来。如今相关领域的进展有目共睹，芯片领域的发展速度非常快。

此外，我们一定要清楚地看到，这不仅关系到台湾的台积电，台湾本身就拥有完整的芯片产业链，所有人都必须清晰地意识到该领域的技术发展前景。在半导体领域，过去几十年摩尔定律一直顺利推进的时候，中国大陆其实很难追上。因为领先者一旦确立优势，就会拥有绝对压倒性的领先地位。毕竟摩尔定律表明每18个月性能翻一番，三年就能增长四倍，后来者根本追不上，因为领先者的速度太快了。

但现在摩尔定律已经逐步失效，升级周期从过去的18个月，现在已经降为3年，很快可能会降到4年或5年，2035年以后甚至会拉长到8年乃至10年。而且从2020年开始，摩尔定律在经济性上已经完全失效了：虽然集成度还能提升，但每个晶体管的成本不再下降，就算提高了集成度，在经济性上进行生产未必划算。我可以用几颗低制程芯片组合成一个晶片，成本和做一颗高制程芯片差不多。这就是为什么阿斯麦尔最新的EUV光刻机卖不动的原因。

这意味着什么呢？台湾地区目前拥有的芯片优势，受物理定律限制，其领先性必然会逐步放缓，并逐渐进入停滞。一旦优势停滞，后来者追赶起来就会容易很多，即便追上了未必能实现超越，但只要追到原有领先水平的七八成，后续再不再完全超越其实已经没有意义了。

在芯片领域，尤其是算力芯片领域，我们完全可以通过多芯片堆叠来获得算力，这样得到的算力肯定会超过单一芯片。大家可以看到，华为、阿里都在往高密度芯片堆叠的方向靠拢，华为昇腾384超节点就是这样的产品，未来甚至会出现十万级的大规模芯片堆叠方案，以此实现算力提升。

昇腾950超节点真机亮相2026世界人工智能大会。 昇腾社区官网

所以台湾地区在芯片领域的优势，出于物理层面的原因，大概也就5年的窗口期，等5年过去之后，这个优势就会消失。我们当然非常希望两岸能开展合作，大家一起在这个领域赚钱。并不是中国大陆不愿意合作，我跟很多欧洲、美国的朋友也说过，你们不要误会，本来很多生意我们并不想做，但你们硬逼着我们做，而且我们还做得到。

很多人说，EUV光刻机及相关产业，需要几十个国家的企业合作才能做出来。但是你要搞清楚，中国大陆内部几个省份之间的合作力度和强度，比几十个国家之间的合作力度和强度还要大得多。我们十个城市之间的合作，就相当于十个甚至十几个国家的合作规模。我们一个城市就有一两千万人口，而全世界80%以上的国家总人口都不到1000万。

所以，一定要搞清楚现状：我们的几个城市群，比如长三角和珠三角，体量就已经相当于欧洲几个甚至十几个国家组成的集团，这才能和我们相提并论。而且我们拥有统一的语言、文化、交通网络和市场，合作强度远远超过多个国家之间的合作，这就是为什么中国大陆的产业链一旦实现突破，效率就会非常高的原因。很多产业都是如此，上下游企业分散在一栋楼的不同楼层，配套零部件运输仅需要几公里，产业配套可以很顺利地完成。

我们这边还没有传出消息，但美国等国已经有不少媒体时不时放出风声：从去年底开始，中国的光刻机就已经进入中试阶段了。只要是我们下定决心要做的事，没有什么是做不成的。这其实是一个机遇，整个世界事实上都需要转变思路，一定要与中国大陆的发展进行合作，如果故意作对、刻意遏制，最后结果就是对方会彻底丢掉这块市场。

如果能主动融入，其实中国大陆已经有这么完善的产业布局，并不一定要在某个特定产业抢这一碗饭吃。但如果一定要来遏制，那就逼得中国大陆不得不自己发展这个产业了。这就是未来世界的发展逻辑，所以不光是台湾地区，我们本来就是同胞，全世界所有国家和地区其实都需要完成这样的思想转变，这一点最近在人工智能领域体现得很明显，其实也是所有产业的共性所在。

王浅秋：我们的确有非常强烈的感受，就是中国大陆在AI产业领域进步飞快，而台湾地区明明有机会站在巨人的肩膀上发展，现实情况却并非如此。

接下来我想请凤馨老师继续谈谈，台湾地区现在到底做了怎样的选择？台当局现在选择的是所谓“非红供应链”路线，进行“脱钩断链”，但大陆恰恰相反。我看到大陆一直在推动两岸多领域的AI对接，搭建系统化的制度框架。例如，上海设立了两岸数智融合创新中心，福建探索闽台知识产权融合新模式，昆山也出台地方政策，鼓励两岸在人工智能领域开展合作。产业界也提出了很多合作方向，比如台湾负责研发和推理，大陆负责训练和存储等等。

但问题在于，台当局在政策层面拒绝这类合作发展，主动自外于整个供应链体系，放着合作不走，偏偏选了一条更艰难的路，这反而成了台湾AI产业的发展困境。

陈凤馨：我觉得现在台湾当局就只选择了一条路，就是与美国进行高度绑定，这种绑定让台湾只能扮演上游供应链的角色。AI的运用范围越来越广之后，其他所有领域台湾其实都没有机会了。我们说AI有“五层蛋糕”，芯片只是其中一层。剩下的部分里，台湾顶多在能源基础设施领域分到一点供应链的角色。AI应用部分，目前我看不到台湾有任何发展的可能性。但偏偏就是这些领域，未来落地到实际应用后，才是最有机会创造极大获利的板块。

对台湾来说，当前的AI产业布局是非常偏颇的。一方面，AI企业市值占比极高，举例来说，国际清算银行（BIS）上个月发布了一份AI分布地理分析报告，他们盘点了全球的AI企业，把AI企业的总市值与所属国家或地区的GDP进行对比，会发现比重最高的就是台湾地区，达到200%以上，其次是美国，其他国家和地区都远远排在后面。但AI相关企业里，台湾地区的企业全都集中在硬件供应链环节，其余领域包括云端、基础建设、应用等等，拆分来看除了硬件领域，其他领域台湾地区一家头部企业都没有，这是非常偏废的产业结构。

数据显示，中国台湾的AI企业总市值已超过其GDP的2倍。 国际清算银行（BIS）

按常理来说，两岸在AI领域合作这件事上，部分领域本身就需要大市场支撑，而台湾地区市场规模太小，这确实是痛点所在。短期来看，我其实并不看好两岸会出现大规模合作，但台湾地区确实有部分企业，我相信它们已经在默默布局合作，只是不敢公开说出来；还有一些企业相对勇敢一些，已经和大陆展开点对点的合作。

举个例子，最近很火的Kimi K3，台湾股市就在盘点与Kimi K3相关的“受惠公司”，这些企业和月之暗面有合作，就被打上“受惠企业”的标签。我每次看到都觉得哑然失笑，台湾地区本来就是在大的供应链环境中，扮演其中一部分的角色而已。

但说到未来的合作，比如算电协同、AI应用合作，我想大家都很清楚，在台湾地区当前的政治环境下，AI应用本身就涉及人工智能对大众行为的预测，这一领域要引进合作的可能性只会更低。不过智能制造领域到底有没有合作机会？这一点倒是值得我们好好思考。但短期来看，除非两岸政治气氛出现变化，否则台湾地区在这一领域只会被绑定在美国这边，和中国大陆之间也只能维持少数点状的合作而已。