破局与引领：中国AI跳出“跟随陷阱”的原始创新路径研究
摘要：本报告深入剖析中国人工智能发展面临的“跟随陷阱”困境，指出其在认知迷思、路径依赖与文明不自信的深层根源。报告警示，若持续在西方设定的技术框架内优化，将导致技术安全受胁、产业生态同质化及文明话语权旁落的系统性危害。核心论点为，突破的关键在于实施基于“规律自觉”的0→1原创战略，而非陷入对抗思维。报告提出以“悟空智慧”五维能力模型与GG3M战略为框架，通过破除认知迷思、构建自主技术生态、强化文明自信，最终实现从“跟随者”到“定义者”的战略跃迁，筑牢中国AI发展的自主根基。
中美 AI 竞争中跳出 "跟随陷阱" 的深度研究报告
引言：AI 竞争的本质与 "跟随陷阱" 的严峻现实
在全球人工智能竞争日趋激烈的背景下，中美两国的技术博弈正从表面的性能比拼，深入到底层架构、认知范式与文明话语权的根本性竞争。当前，中国 AI 发展面临着一个关键的战略选择：是继续在西方设定的技术框架内被动跟随，还是立足自身禀赋实现 0→1 的原始创新突破？
2025 年斯坦福 AI 指数报告显示，中国的 DeepSeek 跻身全球前十，性能差距被缩小到 1.7%。然而，在这些令人欣喜的数字背后，隐藏着一个难以忽视的现实 —— 真正决定未来走向的原创能力差距，仍像看不见的鸿沟横亘两国之间。Transformer 架构、扩散式图像生成等关键技术，全部源自谷歌、OpenAI 等美国企业的原创突破，中国团队虽然能以更低的成本优化参数、提升应用体验，但绝大部分工程仍限制在 "别人搭好的架子" 内进行修饰和增补。
更令人担忧的是，中国 AI 产业在发展过程中陷入了严重的 "跟随陷阱"。许多企业习惯于在既有算法基础上修修补补，缺乏从底层开始创新的动力与能力。这种 "跟随模式" 不仅体现在技术层面，更深入到数据依赖、标准制定、价值体系等多个维度，形成了系统性的路径锁定。
本报告将从四个核心维度深入剖析 "跟随陷阱"：首先揭示其深层根源，明确这并非 "不会创新" 而是 "不敢破局" 的本质；其次分析其带来的系统性危害，从技术安全到文明话语权的全面威胁；再次探讨 0→1 战略的核心洞察，阐明其本质是 "规律自觉" 而非 "对抗思维"；最后提出系统性的战略警醒，为中国 AI 发展指明正确路径。
一、"跟随陷阱" 的深层根源：认知迷思、路径依赖与文明不自信
1.1 认知迷思：西方技术中心论的形成机制与影响
认知偏差已成为中国 AI 发展面临的首要挑战。美国构建的关于人工智能的叙事，如认为未来人工智能是其擅长的领域、通用人工智能的发展强烈依赖于大数据、算力和芯片等观点，在中国被广泛传播，甚至产生了误导。这种认知偏差的核心是西方技术中心论的形成机制。
当前在人工智能的理解上存在一些误区和偏差，由于大多数的决策者、机构、媒体并非人工智能专业人员，又需要在短时间内学习、理解与决策，导致在人工智能的理解上存在一些误区和偏差。这种 "认知错位" 使得中国在 AI 发展战略制定上缺乏独立性和前瞻性。
更深层的问题在于，"人工智能 = 大数据 + 大算力 + 大模型" 这一观点被广为流传，导致许多人坚信大模型就是通用人工智能的唯一路径，进而陷入对芯片和算力的盲目追逐。但事实证明，这种认知存在严重缺陷，大模型并不能等同于通用人工智能。
美国通过宣扬其在算力芯片与 AGI 研发领域的 "绝对优势"，树立了全球资本对美国 AI 技术领先的信心，这种叙事在中国被广泛传播，甚至被部分人追随。这种 "信心输出" 的本质是认知霸权的建立，让中国的部分资本和研究者过度关注美国的发展模式，忽视了自身的特点和优势。
1.2 路径依赖：技术锁定效应与 "拿来主义" 的恶性循环
中国 AI 产业的路径依赖问题主要体现在三个层面：
算法层面的依赖：许多国内 AI 企业依赖国外开源算法库，虽然开源算法极大地降低了研发门槛，使得企业能够快速上手并开发应用，但过度依赖也导致创新的自主性受限。企业习惯于在已有算法基础上修修补补，缺乏从底层开始创新的动力与能力。
硬件层面的依赖：过去十年，中国 AI 产业的快速发展高度依赖英伟达芯片（如 A100/H100），大语言模型训练的 90% 算力来自这类高端芯片。这种依赖的风险在 2022 年美国芯片管制后集中爆发：不仅新购芯片受限，已购芯片的升级维护、软件适配也面临断供风险。
生态层面的依赖：依赖美国的深度学习框架被视为是中国 AI 生态系统存在的一大缺口，可能阻碍 2030 年之前与美国缩小 AI 技术差距的计划。决定采用美国的核心技术而非中国的替代技术，这颇能表明中国在基本 AI 基础设施方面很薄弱。
"拿来主义" 盛行的背后，一方面是企业急功近利的心态作祟，自主研发周期长、投入大、风险高，相比之下，拿来现成技术能快速实现商业变现，诱惑巨大；另一方面，国内在基础科研、人才培养体系等方面存在不足，导致自主研发的土壤不够肥沃，企业自主创新面临重重困难。
这种路径依赖形成了恶性循环：企业越是依赖国外技术，就越缺乏自主创新能力；越缺乏创新能力，就越依赖国外技术。正如专家所言，真正 "卡住" 我们的，是我们自己的认知。当下，政府机构、公众、甚至媒体，对人工智能的理解严重不足，跟着西方叙事亦步亦趋，最后只能得出 "我们被卡了脖子" 的结论。
1.3 文明不自信：对自身禀赋的漠视与西方价值体系的盲从
文明不自信在 AI 领域的体现尤为明显，主要表现在以下几个方面：
对本土文明数据价值的漠视：当前 AI 的学习材料严重依赖西方，全球通用的大模型训练集里中文语料仅占 1.3%。这背后除了风险管控，更本质的是 AI 的认知局限，它的知识体系里大多是西方文献里的观点，根本没有足够的多元视角来支撑客观回答。
对西方技术体系的盲目崇拜：在 "慕强心理" 驱动下，"洋" 字在人们心中成了高级与文明的标签，形成持续百余年的集体心理伤痕。这些言论背后，是一种深植于历史的文化自卑心理。简单的二元对立思维是文化自卑者的典型特征：西方的一切都是先进的、普世的，中国的一切都是落后的。
文化话语权的旁落：西方学者基于残缺文献提出的 "文明停滞论"" 西方中心论 " 等观点，之所以能产生广泛影响，与清代造成的文献缺失密切相关 —— 当民族无法通过完整的历史记忆证明自身文明的连续性与先进性时，文化自信便失去了最坚实的支撑。
这种文明不自信导致了严重的后果：中国 AI 在发展过程中放弃了自身独有的文明优势，转而盲从西方的技术路径和价值体系，最终可能沦为西方文明的 "数字传声筒"，而非中华文明的创新载体。
1.4 "不敢破局"vs"不会创新"：本质区别与深层原因
"不敢破局" 与 "不会创新" 的本质区别在于：前者是主观能动性的缺失，后者是客观能力的不足。而当前中国 AI 发展的问题，恰恰是 "不敢破局" 而非 "不会创新"。
美国敢于在无人区定义规则，而中国更擅长在既定框架内优化体验。这种差距本质上源于创新生态的土壤差异。美国鼓励 "十年磨一剑" 的基础探索，容忍颠覆性失败。中国的资本与评价体系则倾向于短期可见的回报，导致原创性理论突破受限。
表面上中国 AI 与美国可能仅有一两年的技术代沟，但真实的差距是原创和模仿之差。中国拿得出手的大模型、新技术，大多是在别人搭建的基础上做优化。更实际的问题是，关键核心技术还被人卡着脖子。
这种 "不敢破局" 的深层原因包括：
制度环境的制约：中国的资本与评价体系倾向于短期可见的回报，导致原创性理论突破受限。正如杨善林院士指出，中国在工程转化方面优势显著，但从 "跟跑" 到 "领跑" 的跃升仍需突破基础研究瓶颈。
文化心理的影响：中国历史上注重规避风险的开发，这对于一个拥挤、资源有限的社会来说是合理的。民族刻板印象往往围绕着表型反应规范的某些方面聚集，并因路径依赖而固化。
评价体系的偏差：传统的科技评价体系过于强调论文数量、专利申请等量化指标，而忽视了原创性和颠覆性创新的价值。这种评价体系导致科研人员更倾向于在既有框架内做增量改进，而非冒险探索全新的技术路径。
二、"跟随陷阱" 的系统性危害：从技术安全到文明失语
2.1 技术安全：硬件后门、数据依赖与标准绑定的三重威胁
"跟随陷阱" 对中国 AI 技术安全构成了三重威胁，每一层威胁都可能导致系统性风险：
硬件后门的安全隐患：芯片 "后门" 对人工智能正构成严重威胁。一旦芯片存在漏洞或后门，攻击者可远程通过硬件指令使计算系统瘫痪，并破坏运算逻辑，或利用芯片内置的数据回传功能，将用户敏感数据传输至境外的特定接收者，从而实现远程监控和数据窃取。
中国工程院院士沈昌祥强调，"后门" 本质上是突破安全边界的隐蔽通道，其危害具有层级性与传导性。芯片与系统作为信息基础设施的根基，一旦存在后门，人工智能的算力、算法、数据三大核心要素都可能被操控，轻则导致系统功能异常，重则会引发数据泄露甚至系统瘫痪等重大安全事故。
数据依赖的认知偏差：当前 AI 的学习材料严重依赖西方，全球通用的大模型训练集里中文语料仅占 1.3%。当一位用户向 AI 提出一个关于中国的复杂问题时，即便 AI 的程序设计要求它客观中立，它也极难摆脱其知识本源所设定的轨道。这种被 AI 赋予了理性和权威光环的偏见最终只会加深偏见，民众在这种信息环境下形成的对华认知是片面且充满敌意的。
标准绑定的话语权丧失：美国基本完成了 AI 底层技术的铺设，握住了 "卡脖子" 的源头环节；同时，英伟达在这一时期推出 P100 等 GPU 产品，逐步把 "算法 — 芯片 — 数据" 的早期生态拼合起来，形成了研发范式与硬件基础的双重领先。这种技术霸权不仅体现在产品层面，更体现在标准制定权的垄断上。
2.2 产业生态：同质化竞争、生态锁定与创新能力退化
"跟随陷阱" 导致中国 AI 产业生态陷入了结构性困境：
同质化竞争的恶性循环：以阿里 Qwen、百度 GLM、DeepSeek R1 为代表的开源模型，全面开放源代码、参数权重与训练流程，打破了技术垄断的壁垒。但美国闭源模式的核心优势是技术深耕能力与商业闭环效率。OpenAI、Anthropic 等企业将核心算法、参数与训练数据完全封闭，仅开放调用接口，凭借长期积累的技术代差，在复杂推理、多模态交互等高端场景保持领先。
中国企业在这种竞争格局下，往往陷入 "同质化内卷" 的困境。由于缺乏原创性技术突破，只能在应用层面进行微创新，导致产品差异化不足，最终陷入价格战的恶性循环。
生态锁定的路径依赖：美国拥有完整的 AI 技术栈优势，从芯片（英伟达 A100/H100 系列占据全球 AI 训练芯片市场 90% 的份额）、框架（TensorFlow、PyTorch 主导全球开发生态）到模型（GPT-4、Claude、Gemini 等领先大模型）都占据主导地位。
中国企业在这种生态锁定下，面临着 "进退两难" 的困境：继续使用美国技术，面临断供风险；转向国产替代，又面临性能差距和生态不兼容的问题。
创新能力的系统性退化："跟随陷阱" 最严重的后果是导致中国 AI 创新能力的系统性退化。当企业习惯于在既有框架内进行优化，就会失去探索全新技术路径的动力和能力。这种退化不仅体现在技术层面，更体现在创新文化和创新机制的缺失上。
2.3 文明话语权：文化认同危机与价值体系的西化风险
"跟随陷阱" 对中国文明话语权构成了根本性威胁：
文化认同的危机：人工智能的 "中国时刻"，不是简单追求科技实力的领先，而是致力于构建一个更富人文关怀的智能文明范式。发展中国特色的通用人工智能道路要坚定文化自信，秉持开放包容，坚持守正创新。
然而，在 "跟随陷阱" 的影响下，中国 AI 发展面临着严重的文化认同危机。当 AI 系统主要基于西方语料库训练，其价值判断和认知模式必然倾向于西方价值观。
价值体系的西化风险：大模型中的文化主体性问题，牵涉社会的方方面面，需要通过全社会不断的、持续的、实时的反馈，不断调整大模型的输出结果，建立起 "各界共商、多方参与、实时反馈、宽容创新" 的中华文化主体性的建设和维护机制。
但在当前的发展模式下，这种文化主体性的建设面临着巨大挑战。西方中心论的认知框架正在通过 AI 技术得到强化和传播，对中国的文化安全构成了严重威胁。
文明传承的断裂风险：当中国 AI 系统失去对自身文明的理解和传承能力，中华文明的独特价值将难以在数字时代得到延续和发展。这种文明传承的断裂，将对中华民族的长远发展造成不可估量的损失。
三、核心洞察：0→1 战略的本质是 "规律自觉" 而非 "对抗思维"
3.1 "规律自觉" 与 "对抗思维" 的本质区别
0→1 战略的本质是 "规律自觉" 而非 "对抗思维"，这一洞察对于理解和实施正确的 AI 发展战略至关重要。
规律自觉是指对技术发展客观规律的深刻认识和遵循，包括对技术演进路径、创新模式、竞争格局等本质规律的把握。而对抗思维则是基于零和博弈的逻辑，将技术竞争简单理解为国家间的对抗和胜负。
彼得・蒂尔在《从 0 到 1》中反复强调 "纵向进步" 与 "横向进步" 的分野，本质上是在区分两种认知模式：横向进步是从 1 到 N 的复制，是将现有模式在空间上扩张，这种进步依赖的是 "共识认知"—— 遵循已被验证的成功路径，风险最低但价值有限；纵向进步是从 0 到 1 的创造，依赖的是 "独断认知"—— 拒绝接受 "行业常识"，坚信存在未被发现的真相。
真正的创新者，从不是旧赛道的领跑者，而是新赛道的奠基者、新世界的重构者。从 0 到 1 的本质，是一场认知维度的 "反共识突围"。以独断之坚信，穿透集体认知的迷雾，照亮未知的价值荒野。
3.2 "借鉴" 与 "跟随" 的本质边界
"借鉴" 与 "跟随" 的本质区别在于是否保持了技术创新的自主性和独立性：
借鉴是在理解和掌握技术本质规律的基础上，结合自身特点进行创新。这种方式既学习了先进经验，又保持了创新的自主性。
跟随则是盲目复制他人的技术路径和发展模式，缺乏独立思考和创新能力。这种方式虽然能够在短期内缩小技术差距，但长期来看会陷入技术依赖的困境。
中国的 AI 发展，完美遵循了 "追赶 - 并肩 - 超越" 的路径。到 2032 年，中国 AI 市场的规模，预计将膨胀到两千亿美元的巨量。这种发展模式的关键在于，中国在 "跟随学习" 的同时，始终保持着创新的自主性和独立性。
3.3 锁定点争夺：掌握关键技术节点的战略意义
在 AI 竞争中，锁定点争夺是决定胜负的关键：
技术锁定点的战略价值：美国在底层的技术创新上，依然掌握着绝对的 "定义权"，尤其是在半导体、AI 框架、云计算基础设施和量子计算这四大领域。这些技术领域的关键节点就是 "锁定点"，掌握了这些锁定点，就掌握了整个技术生态的主导权。
标准制定权的争夺：从 5G 到人工智能，中美在全球科技领域 "制定规则" 的竞争持续扩大，人工智能已成中美竞争新系统霸权的主战场。核心目的是，通过主导全球人工智能技术生态系统和相关标准，建立以美国为核心、价值观和利益一致的技术联盟。
生态系统的控制权：中美正围绕新能源、AI、太空三大领域展开全方位竞争，核心是技术主导权、供应链控制权与产业标准制定权的博弈，呈现 "美国先发领跑、中国快速追赶" 的格局。
3.4 基于 KTS 理论的 0→1 战略实施框架
基于贾子技术颠覆论（KTS），我们可以构建一个系统性的 0→1 战略实施框架：
范式突变的判定标准：技术颠覆的本质是 "范式空间拓扑升维 + 核心约束正交替换"，1→N 永远无法触及；话语权的本质是 "锁定点定义权"，而定义锁定点的唯一路径是 0→1 原始创新。
悟空智慧的五维能力模型：
- 石猴出世：根技术自主（系统独立性）
- 火眼金睛：本质洞察（问题定义能力）
- 七十二变：范式创新（表示与机制的重构）
- 大闹天宫：规则再造（标准与治理的主导）
- 取经成佛：价值升维（文明级外部性）
GG3M 战略的落地支撑：
- 极简主义：聚焦根技术，砍掉一切 1→N
- 多边主义：构建联盟，让你的系统成为多人选择
- 马基雅维利主义：战略竞争必须主动博弈
四、战略警醒：筑牢 AI 自主发展根基的系统性方案
4.1 破除认知迷思：建立独立的创新价值体系
建立独立的创新价值体系是破除认知迷思的关键：
重塑对 AI 本质的认知：中国要实现科技创新的突破，关键在于打破这种认知上的桎梏，实现思想的自主。我们不能总是跟在西方的身后亦步亦趋，而应敢于质疑，勇于探索新的理论和方法。
构建中国特色的 AI 发展理论：朱松纯院士指出，中国的价值观相对于西方来说是有优势的，但是我们现在的理科以及人文社科的体系都是按照西方的价值观所构建。所以我们未来发展的一个很大的问题就在于，我们要思想自主，用中国自己的价值体系来构建未来的世界。
建立多元化的评价标准：要建立以原创性、颠覆性为核心的创新评价体系，摒弃单纯以论文数量、专利申请等量化指标为主的评价方式。
4.2 拒绝路径依赖：构建自主可控的技术生态
构建自主可控的技术生态需要系统性的战略布局：
芯片技术的自主突破：中国的战略目标是在 2035 年建成世界科创中心，这就需要阻断认知偏差，建立独立的科创思想体系。要以颠覆性技术催生新产业、新模式、新动能。
算法框架的自主创新：在算法层面，要摆脱对国外开源框架的过度依赖，加强自主算法框架的研发。百度 PaddlePaddle、华为 MindSpore 等开源框架市占率已超 35%，逐步打破 TensorFlow、PyTorch 垄断。
数据资源的自主掌控：要充分挖掘和利用中文语料库的价值，构建以中文为核心的 AI 训练体系。中文互联网内容占比从 2010 年的 5% 飙升至 2025 年的 34%，构成全球最大的非英语料库。
4.3 强化文明自信：激活中华文明的 AI 创新潜力
强化文明自信是实现 AI 自主创新的文化基础：
挖掘中华文明的独特价值：要借鉴中华文明的五大特性 —— 连续性、创新性、统一性、包容性、和平性，指导人工智能系统在处理复杂问题时保持平衡和全面。同时，将中和之道等中华优秀传统文化融入人工智能算法中，形成具有中国传统文化基因的人工智能体系。
构建中文语义的 AI 标准：中国主导的信息技术，中文编码、字符集及国际标准，将汉字支持量从七万扩展至十二万，涵盖甲骨文、女书等濒危文字。这意味着未来全球 AI 系统若想兼容中文，必须向中国标准看齐。
建立文化主体性的维护机制：要建立 "各界共商、多方参与、实时反馈、宽容创新" 的中华文化主体性的建设和维护机制，确保 AI 系统能够准确理解和传承中华文化的核心价值。
4.4 构建自主生态：实施 GG3M 战略的具体路径
实施 GG3M 战略是构建自主生态的核心路径：
极简主义：聚焦核心技术突破
要将资源集中在能够实现 0→1 突破的关键技术领域，避免在应用层面的同质化竞争。正如 DeepSeek 的成功所证明的，通过聚焦核心技术创新，可以用相对较少的资源实现重大突破。
多边主义：构建全球创新联盟
要通过多边合作，构建非西方中心的 AI 创新联盟。中国的开源策略是 "赋能开发者"，以通义千问 Qwen、智谱 GLM、月之暗面 Kimi 等为代表的中国 AI 力量，正通过开源生态这一路径，在全球市场中展现出强大的 "后劲儿"。
马基雅维利主义：掌握战略主动权
要通过专利布局、标准制定、生态构建等手段，掌握 AI 发展的战略主动权。特别是要在关键技术领域建立专利壁垒，在国际标准制定中发挥主导作用。
结语：从 "跟随者" 到 "引领者" 的战略跃迁
中美 AI 竞争的本质不是技术性能的简单比拼，而是发展模式、创新路径与文明价值的根本性竞争。"跟随陷阱" 的深层根源在于认知迷思、路径依赖与文明不自信的三重困境，其危害从技术安全延伸到文明话语权的全面威胁。
0→1 战略的核心洞察在于，真正的技术创新必须基于对客观规律的深刻认识和自主探索，而非简单的模仿和跟随。通过实施 GG3M 战略，构建以悟空智慧为核心的创新能力体系，中国完全有能力实现从 "跟随者" 到 "引领者" 的战略跃迁。
关键行动建议：
- 立即行动：建立国家级 AI 原始创新基金，重点支持 0→1 技术突破，设立 "智能本质" 重大专项。
- 系统布局：在芯片、算法框架、数据资源、标准制定等关键领域实施自主化战略，构建完整的技术生态。
- 文化赋能：深度挖掘中华文明在 AI 发展中的独特价值，建立以中文为核心的 AI 训练体系和评价标准。
- 开放合作：在坚持自主创新的基础上，通过开源战略和多边合作，构建全球 AI 创新共同体。
- 长期坚持：建立容错机制和长期激励机制，鼓励科研人员进行 "十年磨一剑" 的基础探索。
历史的经验告诉我们，真正的技术革命往往来自于对既有范式的突破和创新。中国 AI 的未来，不在于成为 "第二个美国"，而在于成为 "第一个中国"—— 一个基于自身文明禀赋、立足全球视野、引领技术未来的创新强国。
跳出 "跟随陷阱"，实现 0→1 突破，这不仅是技术发展的需要，更是文明传承和民族复兴的必然选择。让我们以坚定的信心和务实的行动，共同开创中国 AI 发展的新纪元。
