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9月19日，美国众议院“美中战略竞争特别委员会”主席穆勒纳尔又一次发表针对中国的
9月19日，美国众议院“美中战略竞争特别委员会”主席穆勒纳尔又一次发表针对中国的激烈言论，字里行间充满冷战思维和意识形态偏见，让外界再次见识到美国一些政客对中国近乎执念般的敌意。从过去几年的政策轨迹来看，美国在先进芯片、半导体制造设备、高性能GPU、EDA软件等多个领域已经不断加码限制，而如今又把焦点延伸到AI算力和云服务，本质上仍是希望延缓中国高端科技产业的发展速度。事实上，穆勒纳尔本人并非第一次发表类似言论。作为美国众议院“美中战略竞争特别委员会”负责人，他长期以涉华强硬立场示人，多次公开反对放宽对华芯片出口，也曾推动调查美国高校与中国之间的科研合作，并要求高校提交涉及中国留学生的相关信息。这些做法不断引发争议，也使其成为美国国会中具有代表性的鹰派人物之一。需要指出的是，该委员会主要承担调查、听证和政策建议等职责，并不直接拥有立法决定权，但其持续制造涉华议题，往往会对美国政府相关政策形成一定政治压力。更值得关注的是穆勒纳尔一方面指责中国搞所谓“技术脱钩”，另一方面却要求美国继续扩大技术封锁，这种逻辑本身就存在明显矛盾。如果回顾近年来中美科技竞争的发展过程，不难发现，美国才是率先推动高科技领域脱钩的重要一方。自2022年以来，美国不断升级针对中国半导体产业的出口管制措施，限制高端AI芯片出口，限制先进半导体制造设备进入中国市场，并联合部分盟友加强相关技术出口审核。在云计算、人工智能训练平台、高性能算力租赁等新兴领域，美国政府也不断讨论新的监管措施，希望堵住所谓“监管漏洞”。这一系列政策并不是正常市场竞争，而是通过行政力量直接干预全球科技产业链运行。与此同时，美国不断强调所谓“国家安全”，将越来越多的中国企业列入出口限制名单，对正常商业合作施加更多政治因素。这种做法不仅增加了全球供应链的不确定性，也使越来越多国际企业不得不面对复杂的合规成本和市场风险。然而，历史已经多次证明，单纯依靠封锁并不能真正阻止一个国家的科技进步。过去几十年，无论是在航天、高铁、通信还是新能源领域，中国的发展历程都说明，自主创新能力往往是在外部压力不断增加的环境下加快形成的。近年来，中国持续加大基础科研投入，加快半导体产业链建设，推动国产EDA软件、半导体设备、先进封装以及关键材料的发展。同时，在人工智能领域，中国企业不断推出新的大模型产品，在工业制造、医疗、教育、金融等多个行业加快AI落地应用。虽然部分核心技术仍面临挑战，但整体研发体系正在不断完善，自主可控能力也在逐步提升。当前全球人工智能的发展已经进入生态竞争阶段。真正决定未来竞争力的，并不仅仅是谁拥有最先进的一块芯片，而是谁能够形成完整的科研体系、人才培养体系、产业应用体系以及庞大的市场需求。中国拥有完整制造业体系、丰富应用场景和超大规模市场，这些都是推动人工智能持续发展的重要优势。对于美国而言，保持科技领先本身无可厚非，各国都会努力维护自身竞争优势。但如果把竞争完全建立在限制别人发展的基础上，而不是依靠自身持续创新，就容易使科技竞争逐渐演变为政治竞争，甚至影响全球科技合作。事实上，人工智能作为新一轮科技革命的重要方向，本应成为推动全球经济增长的重要动力。无论是芯片研发、算法创新还是算力建设，都需要国际产业链长期合作。如果不断扩大技术壁垒，只会增加企业成本，影响产业效率，也会给全球科技创新带来更多不确定性。从长期来看，真正决定一个国家科技实力的，始终是持续创新能力，而不是行政限制能力。任何技术优势都不是永久存在的，真正能够保持领先的国家，都需要不断投入科研、培养人才、优化产业生态，而不是依赖封锁竞争对手。
美国众议院对华委员会主席谈及中国AI技术获取问题。9月19日，美国众议院对华委员
美国众议院对华委员会主席谈及中国AI技术获取问题。9月19日，美国众议院对华委员会主席穆勒纳尔就相关议题发表看法。一场围绕人工智能的较量，正在出现一个很有意思的变化。美国这几年不断给先进芯片增加出口门槛，原本以为只要管住高端GPU，就能控制最重要的算力来源。可到了2026年，美国国会发现事情远没有这么简单：芯片能管，服务器可以搬；硬件不好买，算力还可能通过网络获得。于是，美国一些议员开始把监管范围继续往外推。美国众议院对华委员会主席约翰·穆勒纳尔，就是其中相当积极的一位。9月18日，他在写给特朗普的信中再次要求美国收紧中国获取美国人工智能技术，以及美国和盟友半导体制造技术的渠道。这句话放在几年前，可能主要指芯片，放到当天，含义已经宽得多。芯片、制造设备、海外数据中心、云计算服务，甚至一些人工智能（AI）模型和相关技术，都逐渐进入美国国会讨论的范围。美国部分议员现在考虑的问题已经不是简单的“这颗芯片能不能卖”，而是中国企业最终能不能获得相应的计算能力。事情发展到这一步，其实早有铺垫。今年4月16日，穆勒纳尔领导的委员会公布了一份针对中国人工智能（AI）产业的调查报告，标题就相当直白，大意是“能买就买，必须时就偷”。报告声称，一些中国企业通过第三方采购、境外算力以及其他方式获取受美国限制的先进技术。这里必须把性质讲清楚，这是美国国会委员会提出的调查结论和指控，并不能把其中针对企业的所有说法都直接理解为已经经过法院认定的违法事实。以前，美国出口管制更像是在码头和海关门口检查货物，一批先进GPU不能出口，那就不让它装箱运走，人工智能时代出现了一个新情况：企业并不一定非得把芯片搬回自己的机房。比如一家公司需要训练大型人工智能（AI）模型，它可以寻找境外数据中心。芯片依旧摆在海外服务器里，公司购买的只是几个星期甚至几个月的计算服务。鼠标一点，数据传过去，计算完成以后结果再回来。从使用者角度看，它得到的是算力，而不是芯片。可在美国部分议员看来，这恰恰意味着原来的管制办法出现了缺口。既然限制先进芯片的目的，是控制高端计算能力，那么只限制实物、不限制远程调用，政策效果就可能打折扣。所以现在美国国会出现了一种越来越明显的思路：别只盯着箱子里的芯片，还得盯着网络另一头是谁。这也意味着云计算公司可能承担更多责任。按照相关议员推动的方案，云服务商可能需要更加严格地确认客户身份、判断实际使用者，并对某些异常活动进行记录和报告。原本非常普通的一项互联网商业服务，就这样逐渐被纳入出口管制和国家安全讨论。事情还没有停在这里。今年8月10日，穆勒纳尔又要求特朗普政府确保受美国制裁的部分中国企业不能通过其他渠道获得先进逻辑芯片。到了9月18日，他再次把人工智能技术和美国及盟友掌握的半导体制造技术放到了一起。把这几个时间点串起来，美国部分国会议员的想法其实已经相当清楚：成品芯片是一道门，制造设备是一道门，海外代工和远程算力又是另外几道门。他们希望尽可能把这些门同时管起来。问题也恰恰出在这里。当供应变得越来越不确定，企业自然会考虑一个非常现实的问题：当天能买到的东西，明年还能不能买到？人工智能企业最怕的其实不是价格贵一点，而是不确定。一个大模型从训练、更新到商业应用，往往需要长期稳定的算力。如果企业刚刚围绕某种海外芯片搭好系统，政策突然改变，供应中断，那么之前投入的软件适配、服务器建设和人员培训，都可能受到影响。这种情况下，提高国产软硬件比例，就不仅仅是技术选择，也会成为经营上的风险管理。而2026年中国人工智能（AI）产业的发展，也不能再用几年前的情况来判断。9月17日，华为轮值董事长徐直军表示，公司人工智能（AI）计算设备在中国市场需求旺盛，目前供应仍无法完全满足需求，并透露计划在2027年推出新的人工智能（AI）芯片产品。这个细节很重要。供应不足当然意味着国产人工智能（AI）硬件还有需要解决的问题，但反过来看，也说明国内市场已经出现了真实而且规模不小的需求。企业不是等海外政策变化之后再决定怎么办，而是在实际业务中不断寻找新的算力来源。软件端同样在变化。过去谈人工智能（AI）竞争，很容易把注意力全部放在“哪家的芯片跑得最快”。现在越来越多企业开始考虑另外一笔账：如果硬件暂时追不上，能不能把模型做得更省算力？能不能通过软件优化，让同样数量的芯片完成更多任务？这也是为什么单看芯片参数，很难判断整个人工智能（AI）产业的竞争状态。一个完整的人工智能（AI）体系，下面是芯片和服务器，中间有软件框架、开发工具和模型，上面还有大量具体应用。
