文章总结： 文章指出中国AI走‘交钥匙’一体化路线，将AI作为公共事业嵌入社会，开源加速生态，打包输出全球南方，2035年有望建成隐形基础设施，但需警惕芯片依赖与治理风险 综合评分： 82 文章分类： AI安全,安全建设,政策法规,数据安全,解决方案

外媒：为什么中国的AI模型会更具全球吸引力?

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2026年1月20日 17:22 北京

亚洲时报1月20日发表分析文章指出，当美国人工智能公司大多专注于构建规模日益庞大、依托企业云端的专有模型时，中国正在执行一项“截然不同的计划”。文章认为，中国的目标“不仅仅是创造智能机器，而是将智能融入社会本身的结构之中”。

报道称，中国政府去年宣布计划将人工智能打造为一项“公共事业”，使其如同电力和宽带一样普及且价格亲民。中国计划将人工智能技术深度融入社会各层面，力争在2035年成为世界上第一个“人工智能社会”。人工智能将渗透到从生产、服务到治理和福利的方方面面。政府提供基础框架，包括政策方向和国家数据标准等，而私营企业则在国家框架内展开竞争，构建和部署相关服务。百度、腾讯、科大讯飞等国内科技巨头被指定为人工智能服务的核心平台提供商。

“交钥匙”人工智能与系统整合

报道分析称，中国企业正以“交钥匙工程”的形式部署人工智能，即提供将软件、硬件、数据和运营相结合的完全集成解决方案，作为一个完整系统交付。这正逐渐成为“常态而非例外”。

文章列举了具体案例：百度的阿波罗自动驾驶平台被描述为“一套完整的自动驾驶出行系统”，涵盖自动驾驶车辆、智能道路基础设施、高精地图、传感器和云协调等功能，市政部门可获得“完整的出行解决方案和运营支持”。华为则为工业园区、港口和能源基础设施提供端到端的人工智能系统，包括人工智能赋能的安防、预测性维护以及集成的网络、数据中心和软件。在医疗领域，腾讯的微信健康平台整合了人工智能症状自查和分诊工具，人工智能诊断辅助工具正被部署到社区诊所和县级医院，旨在“使稀缺的专科医疗资源能够惠及服务不足的人群”。

报道还指出，人工智能的应用已超越特大城市。在农业领域，拼多多和阿里巴巴等平台为农民提供能够通过照片诊断作物病害的智能手机应用程序，以及用于预测产量和优化定价的模型，“甚至小农户也被纳入智能供应链”。

图 1. 中国人工智能领域的不同分支

开源作为战略加速器

文章特别强调，开源在中国人工智能发展中扮演着“战略性角色”。与西方对开源的意识形态承诺不同，中国将其视为“一种发展加速器和协调机制”。中国企业及研究机构通过开源或发布“开放权重”（可下载的模型训练参数），使大量开发者、初创企业、大学和地方政府能在共享基础上进行开发。

报道认为，此举有助于在芯片、操作系统等关键领域构建本土替代方案，减少对外国供应商的依赖，并确保互操作性。开源也符合中国“重视集体解决问题和标准化”的传统，有助于产业界、学术界和政府围绕共同的技术路线图达成一致，这对于智慧城市、工业自动化等大型项目至关重要。

图 2. 美国和中国在人工智能领域的发展路径

对全球南方国家的吸引力

文章着重分析，中国的人工智能模式对全球南方国家“尤其具有吸引力”。对于许多新兴经济体而言，通过云API租用昂贵的西方专有系统会造成障碍，而中国提供了一种“易于获取且成本低廉的替代方案”，即将人工智能作为旨在广泛部署的“共享基础设施”。

这一战略通过一体化方案实现，例如在“数字丝绸之路”框架下，中国企业将人工智能系统与能源网络、5G、数据中心和培训项目“打包”提供。报道称，这种“数字化现代化一体化路径”与亚洲、非洲和中东地区普遍存在的国家主导型增长模式相契合。

文章列举了阿里云、腾讯在非洲和拉丁美洲提供人工智能驱动的商业和支付平台，海康威视、大华向东南亚、拉美出口智慧城市解决方案等例子，指出中国更广泛的数字生态系统正通过云服务和合作进入全球南方市场。

文化逻辑与“隐形基础设施”愿景

报道最后探讨了中国人工智能发展路径背后的文化逻辑，认为其蕴藏着一种强调“集体利益、协调治理和务实解决问题”的思维。文章预测，如果中国在2035年成功将人工智能融入社会各层面，人工智能很可能成为一种“无形的基础设施”，不再主要以独立应用形式出现，而是作为一种后台能力，默默地协调大规模系统运行。

文章描绘了这样的愿景：城市像有机体一样运作，交通、能源、应急服务等通过实时数据和预测模型持续优化；医疗保健转向预防为主；工业和农业利用人工智能作为增效工具；治理则变得更加前瞻和技术官僚化。报道总结称，中国模式体现了对“系统性连贯性”的追求，其关键特征在于构建一个以效率、稳定和长期规划为导向的社会，其智慧分散于各个层面。因此，文章认为“中国模式或许会在悄然重塑科技市场，乃至社会对人工智能本身的理解”。

【闲话简评】

中国AI发展路径体现出显著的体系化优势：通过国家引导与市场协同，将AI深度嵌入基础设施与公共服务，实现了高效率、低成本的规模化落地。这种“系统赋能”模式不仅助力本土产业升级，更以一体化解决方案吸引全球南方国家，形成了区别于西方中心化云服务的技术输出路径。事实表明，中国在智慧城市、医疗普惠、农业数字化等领域的落地成果，已验证其模式在复杂场景中的适应性。

然而，技术优势伴生战略风险。高度整合的AI生态在提升效率的同时，也可能加深对外部硬件（如先进制程芯片）的依赖，并面临数据治理、算法安全与地缘博弈的多重压力。必须清醒认识到：核心技术的自主性绝非终局命题，而是持续的过程。保持自强，需在开源协作与自主创新间动态平衡；坚持自立，须规避技术单向依赖；时刻自醒，则要警惕技术至上主义，确保AI发展始终服务于人的福祉与全球公平性。唯有如此，方能在AI时代构建兼具韧性与伦理的可持续竞争力。

参考资源

1、https://asiatimes.com/2026/01/why-chinas-ai-models-will-have-greater-global-appeal/

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