【文/观察者网专栏作者 心智观察所】

“我们注意到，芯片走私尝试已变得日益复杂，包括通过空壳公司、伪装运输（如假孕肚或龙虾包装）等荒诞手段。BIS应投资于先进检测技术，如AI驱动的供应链分析，以识别和拦截此类行为。……AI正在重塑全球经济和地缘政治格局。美国在算力基础设施和AI模型开发上的领先地位是其国家安全和经济竞争力的基石。然而，外国实体——包括潜在对手——正通过合法和非法手段寻求获取这些技术。”

2025年5月3日，英伟达对美国人工智能初创公司Anthropic发出激烈批评。此前，Anthropic公开支持美国政府的《人工智能扩散出口管制框架》，主张加强对中国的AI芯片出口限制，上面这段话就来自Anthropic的公开声明。

英伟达对此的回应声明毫不留情：“中国拥有全球一半的AI研究人员，在AI技术栈的每一层都有顶尖专家。美国无法通过操纵监管机构在AI领域取胜。美国企业应专注于创新与迎接挑战，而不是编造荒诞不经的谣言。”

这场争端再次暴露了Anthropic在中美AI博弈中赤裸裸的立场，也将这家由前OpenAI研究人员创立的公司推上了风口浪尖。要理解Anthropic的动机，我们需要回溯它的成长轨迹，剖析其创始人——尤其是达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）的理念，才能透过他大放厥词背后的傲慢与偏见，窥探中美AI竞争的未来走向。

Anthropic的起点是2021年，一群对OpenAI商业化方向不满的研究人员选择另起炉灶。达里奥·阿莫迪和他的姐姐丹妮拉·阿莫迪领衔创立了这家公司，团队还包括贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）和政策专家杰克·克拉克（Jack Clark）等人。

他们有一个共同的信念：人工智能的潜力巨大，但若不加以约束，可能带来灾难性后果。Anthropic注册为公共利益公司（Public Benefit Corporation），承诺开发“负责任”的AI，造福人类长远利益。

达里奥，这位少年时期便在伯克利修读数学课程的天才，喜欢在公司白板上勾画AI智能增长的曲线，也热衷于通过“愿景探索”激发灵感。丹妮拉则带来了文学背景的人文视角，试图打造一个低自我、高信任的团队文化。这支深受有效利他主义哲学影响的团队，不仅开发AI技术，更把思考AI对人类社会的深远影响作为使命。

2023年，Anthropic推出了Claude系列大语言模型，直接挑战OpenAI的ChatGPT。Claude的独特之处在于其“宪法AI”框架，通过内置伦理准则确保输出的安全性与价值一致性。这一创新让Anthropic迅速崭露头角。

早期，Anthropic获得58亿美元融资，包括来自FTX的5亿美元。尽管FTX后来的崩盘令人唏嘘，但Anthropic的资金链并未受阻——亚马逊投入125亿美元（计划总计400亿），谷歌追加50亿美元（承诺再增150亿）。这些资源推动了Anthropic的技术飞跃。

2024年，Claude 3系列（Haiku、Sonnet、Opus）在多项基准测试中超越对手；同年6月，Claude 3.5 Sonnet发布，新增实时代码预览功能，进一步巩固了其市场地位。Anthropic不仅在技术上与巨头抗衡，还通过独特的公司治理结构——长期利益信托（Long-Term Benefit Trust）——确保商业利益不凌驾于公共福祉之上。到2025年11月，这一信托将掌控董事会多数席位，以彰显Anthropic对使命的执着。

然而，Anthropic的野心远不止技术突破。它的创始人将AI视为地缘政治的角力场，关乎民主与威权价值观的较量。这种信念在Anthropic支持美国芯片出口管制时表现得淋漓尽致。

达里奥在《论DeepSeek与出口管制》（On DeepSeek and Export Controls）一文中写道：“出口管制并非为了规避竞争，而是为了确保民主国家在AI发展中保持领先，以捍卫自由与透明的价值观”。

他特别提到中国的DeepSeek公司，其R1和V3模型以低成本和高性能挑战西方AI。尽管DeepSeek在代码生成和对话细腻度上稍逊一筹，但其开源模式和价格优势让达里奥感到不安。

他指出：“中国在低成本基础设施上的AI扩展能力令人敬畏，但出口管制有效限制了他们获取尖端芯片的渠道，为美国保留了关键优势”。在达里奥看来，限制中国获取先进芯片和模型权重，不仅能减缓其技术进步，还能防止“AI被用于生成生物武器信息或破坏民主价值观”。

这一立场激怒了英伟达。作为全球AI芯片的龙头，英伟达依赖包括中国在内的广阔市场。Anthropic关于芯片走私的描述如“藏在假孕肚或龙虾中”显然含沙射影，被英伟达斥为“荒诞不经”。

英伟达认为，中国的AI人才（占全球47%）和技术实力意味着监管无法完全遏制其发展，过度管制反而可能削弱美国企业的全球竞争力。

这场争执也让我们看到了美国AI产业链的内部分歧：芯片供应商如英伟达重视市场开放，而模型开发者如Anthropic更担忧技术扩散的风险。值得注意的是，Anthropic与亚马逊的深度合作使其更多依赖后者的Trainium芯片，而非英伟达的GPU，这或许让它在面对英伟达的批评时更有底气。

Anthropic为何如此坚定地支持出口管制？从战略上看，这家年轻的AI公司面临OpenAI和谷歌的巨大压力。中国的DeepSeek等企业若凭借低成本模型席卷市场，Anthropic的生存空间将被压缩。通过支持管制，Anthropic得以延缓中国竞争者的步伐，为自身争取发展时间。

但战略考量只是冰山一角。达里奥的文章揭示了更深层的意识形态驱动。他将中美AI竞争框定为“民主AI”与“威权AI”的对决，警告中国模型可能因伦理标准不同而生成“非法或有害内容”。他写道：“如果我们失去领先地位，AI可能被用来放大控制而非自由”。这种信念与Anthropic自认为关注伦理与公共利益定位一脉相承，也可能是在特朗普政府上台后寻求政策支持的策略，以提升其在华盛顿的影响力。

当前，中美AI竞争呈现出复杂的图景。美国目前占据优势——其企业掌控先进芯片、庞大数据中心和前沿模型，但中国正在迎头赶上。DeepSeek R1、Qwen2.5、Doubao-1.5-Pro、GLM-4-Plus和Yi-1.5等一系列模型在开源排行榜名列前茅，华为的升腾芯片也初步显示出自立能力。出口管制即使短期内奏效，但长远来看，只会加速中国自主研发。

英伟达预计其H20芯片因出口管制损失55亿美元，这正是出口管制对美国企业的经济代价。达里奥也意识到了这一点，他对此则表示：“管制必须精准，以免激发中国绕过的决心”。但他仍坚持，出口管制是防止AI滥用的必要手段，并强调尤其是在生物武器或大规模监控等风险上。

Anthropic试图将AI竞争框定为“民主与威权”的对决，实则掩盖了其背后的战略焦虑和技术保护主义。这种立场不仅缺乏事实依据，还低估了中国AI生态的韧性和全球技术合作的不可逆趋势。

Anthropic对DeepSeek等中国AI企业的技术评估同样充满偏见。达里奥在文章中承认DeepSeek V3模型在性能上“接近美国最先进模型”，却试图通过强调其成本符合行业趋势来淡化其创新意义。这一论调忽略了中国在算力优化和工程效率上的突破。例如，DeepSeek通过混合专家模型（MoE）和高效键值缓存技术，以较低成本实现了高性能，训练费用仅为Claude 3.5 Sonnet的十分之一。这种效率优势并非“行业常态”，而是中国AI企业长期深耕算法和基础设施的结果。

达里奥所谓“中国依赖非官方渠道获取芯片”的指控，更是缺乏证据，试图将中国的技术进步归因于“走私”而非自主创新。中国算力自给率和国产芯片在AI训练中的应用占比已经显著提高，Anthropic的这种说辞，实质是掩饰其对美国AI企业成本高企、技术迭代放缓的担忧。

Anthropic支持的出口管制战略，从长远看将适得其反。达里奥声称管制是“确保民主国家领先”的必要手段，但这种单边主义思维低估了中国AI生态的全球影响力。中国开源模型如DeepSeek V3，不仅在性能上媲美西方，还以低门槛和高可访问性赢得发展中国家的青睐。相比之下，Anthropic的Claude模型因高昂的订阅费用和封闭的生态，难以在全球市场普及。

而Anthropic将AI竞争框定为“民主与威权”的意识形态对决，是一种充满偏见的误导。2024年，美国某主流模型被曝因缺乏有效过滤，生成大量种族歧视内容，引发广泛争议。

最重要的是，Anthropic将AI竞争框定为“民主与威权”的意识形态对决，是一种充满偏见的误导。达里奥警告中国AI模型如DeepSeek可能因开源设计生成“有害内容”，却忽视美国AI模型在偏见和伦理上的问题。研究表明，某些西方模型在微调时可能生成反人类内容，包括种族主义观点，显然，安全机制的局限性与开发者的意识形态无关。Anthropic的“宪法AI”虽强调安全性，但其伦理标准深受西方价值观影响，同样被批评缺乏对非西方文化的适应性。

新加坡AI产品高级总监Leslie Teo博士在推出面向东南亚语言的大型语言模型（LLM）SEA-LION时表示：“西方的大型语言模型带有非常明显的美国西海岸偏见——它们非常‘觉醒’（woke）。”而DeepSeek通过多语言支持和低成本API，在东南亚和非洲市场广受欢迎。

达里奥所谓“威权AI”的指控是对非西方技术路径的污名化，试图以意识形态标签掩盖美国在全球AI治理中的霸权意图。中国始终倡导AI发展的普惠性，2023年提出《全球人工智能治理倡议》，2024年通过联合国和金砖国家峰会等平台推动技术共享与多边合作，获得多个发展中国家的支持。相比之下，Anthropic支持的出口管制政策将加剧全球AI生态的碎片化，阻碍知识共享，违背技术造福人类的初衷。

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