中宏网北京7月26日电 聚焦“向上向善加快建成人工智能高地——读懂人工智能时代之问的中国答案”主题，中宏论坛第七十五场在线研讨会于7月24日下午圆满召开。对外经济贸易大学全球价值链研究院研究员、法国经济研究中心主任赵永升应邀出席论坛并作了主题发言。

　　以下是赵永升的发言：

　　近日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海举行。人工智能带来的机遇与挑战跨越国界，需要各方携手合作把握和应对。作为长期跟踪人工智能领域发展，尤其聚焦欧盟的人工智能合规相关议题研究者，近期刚从巴黎调研返回北京，接下来结合多年的产业与合规调研经历，和大家分享关于中欧携手构筑“人本上善”型人工智能世界典范的相关思考。

　　一、全球人工智能产业格局：“G2.5”的现实定位

　　当前全球人工智能发展中，各界已经形成了覆盖G2、G7、G20的多类治理讨论框架，我在此前受邀前往布鲁塞尔参加由欧洲议会等组织的“中欧人工智能大会”所做的主旨发言中，提出了人工智能领域的“G2.5”划分：其中G2是稳居全球人工智能产业前两位的中国与美国，二者在赛道中处于第一梯队，美国当前在算力、资本层面整体仍领先于我国，我国正处于快速追赶阶段，在算法领域已经取得诸多突破，DeepSeek、Kimi K3等成果都已成为国内大模型发展的重要标志性节点。

　　而“0.5”这半极，指的就是欧盟。欧盟自身在人工智能赛道持续推进布局，法国更是欧盟人工智能领域的领跑者，其推出的Mistral（又称“西北风”或“密史脱拉风”大模型，命名源自法国南部和地中海地区的密史脱拉风）及后续衍生的应用产品实际落地效果表现亮眼，具备差异化的特色优势。马克龙总统也曾公开表示，中、美两国确实在人工智能领域，在世界上已经处于遥遥领先的位置，但法国在欧洲也是遥遥领先的。

　　从大模型的底层发展门槛来看，大模型赛道对资本体量、人才储备、技术积累、全产业链配套的要求极高，覆盖算力、算法等多个核心环节，短时间内实现所有国家不论大小都参与大模型研发并不现实，但全球各国尤其是广大全球南方国家，都完全可以参与到共建公正合理的全球人工智能治理体系的进程中来。

　　二、中欧美三方人工智能治理路径的差异化特征

　　2026年6月，全球人工智能（AI）领域持续迎来技术密集迭代和产业格局重塑。中美AI企业发布多款最新大模型，ChatGPT全球市场份额首度跌破五成；美国政府出台大模型访问限制措施，加拿大和法国等宣布加快AI自主能力建设。根据OpenRouter最新数据测算，上周（7月20日至26日）中国大模型周调用量已达到美国的14.1倍，且连续十三周超过美国，稳居全球首位。

　　中欧美三方当前的人工智能治理逻辑各有区别，形成了三条完全不同的发展路径：

　　欧盟：以权利与风险为锚的强监管路线。欧盟是三方中最早围绕人工智能的风险、漏洞搭建监管体系的主体，核心逻辑是优先保障单一市场的基本权利，坚持“先立规则，再促创新”的原则。欧盟出台的《人工智能法案》2024年8月起逐步生效。2024年11月14日，欧盟发布《通用人工智能行为准则》。通过强规则提前塑形市场秩序，全面覆盖了人工智能对人类未来发展、儿童权益、就业秩序、个人隐私等多维度的风险考量，相关合规体系的完备程度已经相当成熟。

　　美国：以创新与竞争为锚的轻监管路线。美国整体偏向放松监管、鼓励创新的导向，整体政策随总统更迭存在较快调整：2023年拜登政府发布14110号行政令推进联邦层面协同监管，该行政令于2025年1月被撤销后相关工作又重新推进，2025年7月23日新发布的《赢得人工智能竞赛:美国人工智能行动计划》明确了加强创新、加速人工智能基础设施建设、筑牢安全防线三大支柱。受美国联邦制的政体影响，当前美国人工智能监管形成了联邦层面统筹、州级立法高频推进的多轨格局，不同州的政策在就业公平等方向呈现出明显分化特征。美国人工智能产业的基础形态以闭源模式为主，产业发展的核心驱动力来自风投资本，资本天然的逐利属性使得获取巨额回报成为优先目标，“人本、向善”并非产业发展的首要考量维度。

　　中国：以产业与算力为锚的推进式务实路线。中国的人工智能治理路径相比欧美两国更加务实，核心逻辑是以产业竞争力为核心，优先推动人工智能转化为制造业、政务服务、民生领域的全要素生产率增量，同步布局算力基础设施、搭建多边合作平台，持续扩大我国在全球AI规则制定、资源配置中的话语权。相关政策层面，“人工智能+”行动被纳入2024年政府工作报告，明确提出打造具有国际竞争力的数字产业集群；《生成式人工智能服务管理暂行办法》也于2023年8月15日正式生效。产业端算力与云资源投入力度持续加大。2024年提出《人工智能能力建设普惠计划》；2025年发布《人工智能全球治理行动计划》，整套体系同步推进底线安全、规模部署、多边合作三大方向，以“AI+”全面带动产业升级，这一政策导向在全球范围内都具备独特性。面向企业端，明确要求国内相关业务落实模型备案、内容标识、数据安全评测等合规要求，同步做好算力供给、AIDC成本优化、政企场景政策协同扶持等配套保障。

　　三方当前的共性追求，是围绕通用人工智能寻找治理抓手，搭建覆盖透明性、版权保护、安全评测、产业化落地的全流程护栏，但三方底层的增长叙事与风险观存在明显差异：欧盟坚持权利与风险为第一性，先规范后规模化发展；美国坚持竞争与创新为第一性，先规模化发展后补全规范，依托行业自律与司法体系动态纠偏；中国坚持产业化与算力为第一性，并行推进安全保障、规模落地、国际合作三类工作。

　　三、中欧联手构筑“人本上善”型人工智能典范的可行性

　　从底层逻辑来看，美国的产业发展路径并不适配“人本上善”的核心导向，而中欧携手推进相关实践完全具备充足的现实基础，核心支撑来自三点：

　　第一，中欧之间不存在根本性的战略、地缘冲突，仅在部分经贸领域存在分歧，双方均没有争夺全球霸权的诉求，为长期深度合作筑牢了底层信任基础。

　　第二，中欧人工智能产业的发展逻辑均未完全被资本主导，美国的人工智能产业大量融资来自风投体系，资本逐利的属性会干预技术的落地方向，中欧双方都将人本、向善的核心价值观纳入人工智能发展的顶层考量，二者的价值共识重合度极高。

　　第三，中欧产业优势具备极强的互补性：欧盟经过长期的合规体系建设，已经搭建起了覆盖全场景的人工智能风险防控体系，在破解人工智能“幻觉”难题上走在全球前列——以法国Mistral大模型为例，其训练语料全部来自签约合作的专业机构，例如与高含金量媒体签订合作协议，向媒体支付费用的同时，要求媒体为提供的所有语料真实性承担全部责任，媒体也专门组建团队对输出给大模型的内容进行二次核验，这套模式从源头大幅降低了大模型生成虚假内容的概率，我长期使用该大模型至今几乎没有遇到过幻觉问题。国内当前的部分大模型，完全可以直接借鉴欧盟的成熟经验。

　　从产业落地的实际反馈来看，我近期在欧洲调研走访了大量深度使用大模型的企业，发现大量企业最初选择美国大模型，但后续逐步放弃美国大模型、转向使用中国大模型的趋势越来越明显，核心原因是美国大模型的使用成本居高不下，同时数据安全风险隐患突出，这也为中欧产业端的合作打下了现实基础。

　　面向未来，中欧的合作完全可以从浅层联动逐步走向深层协同，不局限于联合研发大模型，同时广泛覆盖落地应用场景，最终打造出可向全球输出的“人本上善”型人工智能标杆。在此过程中我们不会排斥其他国家的参与，对于广大全球南方国家这类受限于财力、人才储备，暂时不具备大模型研发能力的主体，完全可以走“小而美”的小模型发展路线，和中欧美三方中的任意一方开展协同合作，为全球人工智能普惠发展贡献力量。