美国《外交政策》杂志日前刊发题为《中国正如何赢得全球人工智能竞赛》的文章
。文章作者“欧洲对外关系委员会 ”地缘经济和技术高级政策研究员阿加特·德玛莱认为
，在发展人工智能(AI)方面，中国正在构建一个与美国截然不同的生态系统 ，并将因此赢得全球AI竞赛。

文章说
，过去两周(指撰文时前两周)，在全球知名AI模型聚合平台OpenRouter的排行榜上 ，来自中国的开源模型KimiK2.6成为使用最广泛的AI模型 。

在行业基准测试中
，KimiK2.6与安特罗皮克公司的ClaudeOpus4.7和OpenAI的GPT-5.5等西方尖端模型不相上下
。但在价格方面，则是另外一番景象：KimiK2.6每百万输出词元(token)的费用大约仅为4美元 ，比上述两款西方尖端模型便宜了大约六到八倍。对于普通个人用户来说，这种成本差异可能无关痛痒；但对于那些需要运行数百个AI智能体(Agents)的企业而言
，这至关重要 。

作者指出，Kimi绝非个例
。当这一AI模型在调用量上霸榜的同时 ，另一款中国AI模型“通义千问
”(Qwen)正迅速成为自托管(self-hosted)AI模型领域的默认生态。截至2026年3月
，“通义千问”已经拿下了全球超过50%的开源模型下载量 。而对这款模型的关注并不仅仅局限于那些精打细算的企业
。2025年11月，新加坡政府宣布采用该模型来构建其国家主权AI模型。

作者表示 ，西方政策制定者和首席执行官们只关注半导体基准测试和哪种AI模型最先进
，但中国正在悄然构建一个截然不同的生态系统：一个开源模型生态系统，这些模型既经济实惠 ，又足以满足大多数应用场景的需求 。

文章认为
，中国在AI领域的投资是一项长期战略，其最终目标非常明确 ，即确保中国的AI模型成为(并进而塑造)全球标准。全球AI标准制定权的争夺战将主要在“全球南方 ”国家展开
。有三个因素让中国模型在这里极具优势。

首先
，对于成本敏感的发展中经济体来说，美国制造的AI模型价格昂贵 ，难以大规模推广 。

其次，美国模型通常是用西方数据训练的
，这导致它们很难真正理解“全球南方”国家的本土语境
。相比之下，中国的开源模型可以被直接下载 ，并利用特定国家的数据进行调整。文章说
，一款基于中国开源模型改造的AI模型通过使用非洲本土数据进行训练，已经适配了20种非洲语言 。而西方开源模型对“全球南方
”国家语言的覆盖却相当零散和匮乏
。

第三 ，美国将全球AI竞争完全框定为一场必须胜利的国家安全竞赛
，却全然没有顾及那些急需“物美价廉 、足够好用”工具的第三国，给不出任何实质性的帮助。

作者最后指出 ，真正的AI竞赛
，可能并不是一场靠掌握最尖端芯片就能赢下的硬件“军备竞赛 ” 。相反，全球AI角逐很可能是看谁能让自己的模型和标准成为那些尚待争夺的国家里的“默认基础设施
”
。与其一味盯着ChatGPT
、Claude和Gemini之间的“AI赛马”(指顶尖模型间的你追我赶) ，西方的政策制定者们更应该好好思考一下：在那些新兴市场的“默认选项 ”被确定之前
，自己究竟能为“全球南方
”国家拿出什么样的AI方案。【