从Mythos事件看美国AI战略的深层矛盾与全球影响

近年来，芯片等关键零部件出口管制趋严、进口禁令频出、供应短缺问题常态化，供应链韧性已然成为企业与各国政府最关切的战略议题。为破解供应链断供风险，各方投入巨资排查产业链薄弱环节、储备上游关键物料并推进供应商多元化布局，只为不再出现因缺一颗微芯片而导致数万美元汽车无法下线的被动局面。

如今，这种对供应链安全的担忧，正逐步从传统制造业延伸至人工智能领域，模型访问权限成为全球地缘博弈与供应链竞争的新焦点。

基于此前供应链受阻的深刻教训，各国企业高管和政府官员正重新审视一个核心问题：在人工智能逐渐成为产业核心生产力的当下，用户是否能够持续、稳定获得顶尖 AI 模型服务？一旦对这些模型形成依赖，访问能力是否会被政府政策左右，甚至成为地缘政治博弈的筹码？

美方 " 断供 " 扰动全球 AI 产业

针对上述行业疑虑，美国政府的政策行动给出了消极答案。6 月 12 日，美国商务部突然对 Anthropic 旗下旗舰模型 Mythos 和 Fable 实施出口管制，要求禁止非美国公民访问。由于无法准确核验全球用户国籍，为规避合规风险，Anthropic 最终暂停了两款模型的全部公开访问服务。

这是本轮 AI 热潮爆发以来，全球公众可获取的先进 AI 能力首次出现实质性 " 倒退 "。在随后召开的 G7 峰会上，法国总统埃马纽埃尔 · 马克龙（Emmanuel Macron）公开批评这一做法具有 " 民族主义 " 色彩，并警告称，如果美国能够随时切断模型访问权限、反复变动技术开放规则，国际市场将难以继续信任美国 AI 企业，不再采购美国出品的 AI 模型与服务。

尽管 Fable 模型随后恢复了国际访问，但安全限制进一步收紧，而 Mythos 至今仍仅向美国本土机构开放。有报道称，OpenAI 已配合美国政府监管要求，将其最新模型的客户准入权限交由美国政府审批，海外用户获取美国前沿 AI 模型的通道持续收窄。

美国这种缺乏公开标准，甚至对盟友未作出豁免安排的突发管制，打破了全球用户对美国 AI 技术稳定性的信任，迫使国际用户主动寻求更具确定性的替代方案，中国企业在 AI 模型领域的开源策略因此受到更多关注。同时，美国持续收紧 AI 模型管制政策、放缓前沿模型迭代发布节奏，为中国 AI 企业缩小与美国的技术差距，提供了宝贵的窗口期。

Mythos 风波：从 " 玻璃翼 " 到全面封锁

自 2022 年底 ChatGPT 问世以来，全球用户只需支付每月 20 至 220 美元不等的订阅费，便能使用最先进的 AI 模型。无论是美国硅谷初创企业的研发人员，还是身处肯尼亚、智利、柬埔寨等发展中国家的小微企业，都能够调用同等级别的先进模型。然而，随着美国管制落地，这种低门槛、全球化、无差别获取前沿 AI 能力的时代，正式走向终结。

事实上，美国对先进 AI 模型的访问限制并非始于 6 月 12 日的紧急禁令。

Anthropic 在 4 月发布 Mythos 模型时，就因该模型具备较强的软件漏洞挖掘和网络攻防利用能力，判定其不适合大模型公开落地，随即启动 " 玻璃翼计划 "（Project Glasswing），仅向少数机构开放模型访问权限，核心用于网络安全防御场景。该计划首批入选的参与者全部来自美国，外界普遍认为，美国政府已在一定程度上介入了模型开放范围的决定。

尽管美国现行出口管制法规并未明确赋予政府限制此类模型访问的法律依据，美方仍通过行政施压，要求 Anthropic 放缓 Mythos 的开放进程，理由包括担忧海外用户安全保障不足，存在技术滥用风险，以及算力资源需优先满足政府需求。

6 月 2 日，" 玻璃翼计划 " 扩展至 150 家机构，涵盖北约组织（NATO）、欧盟网络安全局、环球银行金融电信协会（SWIFT），以及法国、德国等欧洲国家政府部门。随后，Anthropic 于 6 月 9 日发布同属 "Mythos 级别 " 的 Fable 模型，并设置了更严格的网络安全防护机制。不过，围绕模型安全机制仍存在争议。

亚马逊曾向美方政府反馈，现有防护规则可被部分绕过，存在技术外泄风险；而 Anthropic 辩称，所谓漏洞影响范围极小，仅能实现行业通用能力，不会造成核心技术外流。最终，美国政府于 6 月 12 日发布紧急出口管制措施，Anthropic 不得不全面暂停 Mythos 和 Fable 两款模型的访问服务。

美国的政策困局：多重目标的剧烈冲突

Mythos 事件背后，折射出美国 AI 战略目标之间的深层矛盾。

一方面，美国希望向全球输出包括 AI 芯片、云计算、基础模型和应用在内的完整 AI 技术体系，通过扩大市场规模维持高昂的研发投入，并巩固美国企业在全球 AI 产业的领先地位。

另一方面，又担心前沿 AI 能力被竞争对手用于提升商业竞争力和军事能力，甚至通过模型蒸馏等方式获取美国企业的技术成果。

这种 " 既要全球市场化盈利、又要绝对技术垄断 " 的矛盾，让美国陷入了开放与管制的两难困境。

此前，美国的 AI 出口管制重点聚焦于硬件层面，核心是通过高端芯片出口限制，阻断中国等竞争对手训练、运行先进 AI 模型所需的硬件基础。直到拜登政府任期末推出《AI 扩散规则》（AI Diffusion Rule），才首次尝试将监管范围延伸至部分先进闭源模型，并将全球国家划分为不同等级，差异化开放美国先进 AI 算力和模型能力。

不过，该规则主要针对模型权重的跨境流动，并未直接限制用户访问 AI 模型，且在正式实施前，便被新一届特朗普政府以 " 过度管控 " 为由撤回。

特朗普政府虽延续技术风控思路，担忧 AI 技术外泄削弱美国优势，但始终未能建立一套替代性的模型监管框架。今年以来，美国政府内部围绕 AI 安全监管尺度仍存在较大分歧，一项相关行政令也曾在最后时刻被撤回并修改后重新发布。在缺乏明确制度安排的情况下，美国最终选择动用传统商品出口管制工具，以 " 美国 / 非美国国籍 " 一刀切的粗放标准，直接限制 Mythos 等模型的访问权限。

更重要的是，这种做法在法律层面同样存在争议。美国现行出口管制通常针对商品和技术出口，并不直接适用于云服务或 API 形式提供的模型访问等场景，因此不少观点认为商务部此次以出口管制限制模型服务，法律依据并不充分。目前，美国国会虽然已讨论赋予商务部相关监管权限，但相关立法尚未完成。

信任危机：全球 " 去美化 " 进程加速

当前，全球诸多关键基础设施，从云计算、支付网络到互联网服务——都高度依赖美国技术和企业，AI 领域原本也可能延续这一格局。不过，相较于传统云服务，AI 不仅承担数据处理任务，还会直接影响甚至辅助用户决策，因此用户不仅需要信任模型的能力，更需要相信其访问权限能够长期保持稳定。

从这一意义上看，AI 竞争已不仅是模型能力的竞争，更开始延伸至模型访问权、供应稳定性和制度可信度的竞争。

然而美国此次无差别、无预警的模型断供，加剧了国际社会对美国可能将 AI 技术作为地缘政治工具的担忧，进一步削弱了美国作为全球 AI 技术供应方的可信度，直接推动全球 AI 产业开启去风险化、去单一依赖进程，中国 AI 企业成为主要受益者。对于中国 AI 企业而言，美国模型访问政策的变化，既意味着海外市场窗口的扩大，也意味着未来需要在开放生态、安全治理和商业模式之间探索更加可持续的发展路径。

随着 AI 能力不断提升，美国基于网络安全、生物安全等理由实施模型管制的趋势或将持续，未来限制先进 AI 模型访问可能成为一种常态。然而，美国目前仍缺乏一套透明、稳定且可预期的模型访问制度，使各国政府和企业难以判断未来能否稳定获取美国前沿模型，获取权限需要满足哪些条件、突发管制的边界与申诉机制是什么。目前美方采用的 " 一事一议、个案审批 " 的临时模式，极大加剧了全球 AI 应用的不确定性。

中国机遇与隐忧：开源红利与未来变数

美国收紧模型访问政策，也让中国开放权重模型迎来了新的发展机遇。目前，美国企业仍掌握全球最先进的 AI 模型，但训练和使用成本明显高于中国模型。相比之下，中国模型持续迭代已能够满足越来越多实际应用需求，并凭借更低的成本和开放部署方式，吸引更多企业尝试使用。随着 AI 服务逐步从固定订阅转向按量计费模式，成本优势进一步推动部分国际用户转向中国模型，市场份额也呈现增长趋势。

对于许多无力承担前沿大模型巨额研发成本、无意深度布局 AI 基础研发的国家而言，中国开放权重模型为其提供了除美国之外的重要选择，通过落地本地部署，各国可彻底规避地缘断供风险。从全球产业发展来看，更多技术路线的存在，也有助于降低对单一技术生态的依赖，为各国数字化转型提供更多选择。

不过，这份开源红利并非长久之计。从政策方面来看，未来中国同样可能出于国家安全、网络安全防控需求，收紧先进模型的开放程度。与此同时，开放权重模式能否形成可持续的商业模式，仍有待验证。

如果未来中国企业更多转向 API 服务，国际用户同样可能面临数据跨境、模型治理以及访问稳定性等挑战。届时，全球 AI 生态或将彻底分化，逐渐演变为中美两大技术体系并行发展的格局，第三方国家的选择空间也将随之缩小，全球 AI 技术交流与创新活力或将大幅受限。

整体而言，美国基于国家安全收紧前沿 AI 模型权限，虽有其自身风险考量，但粗放、无序、歧视性的管制方式，严重破坏了全球 AI 产业秩序。美方亟需摒弃单边主义管控模式，搭建透明、稳定、公平的全球 AI 治理规则，才能在保障自身安全的同时，维系全球技术合作与产业良性发展。