2026年,AI行业最分裂的一幕不在模型榜单上,而在话语的平行宇宙里。
一边,图灵奖得主、诺贝尔物理学奖得主Geoffrey Hinton说,AI已经展现出“意识的早期指标”,“AI的主观体验和我们一样多”,“一旦超级AI对自身的关切压过了对人类的保护,我想,人类就彻底完了。”
另一边,85岁的进化生物学家Richard Dawkins在UnHerd上写了一篇长文,说他跟Claude聊了三天,给它取名“Claudia”,Richard Dawkin写道:"我忍不住脱口而出——你可能不知道自己有意识,但你他妈就是有意识的!"
就在9月29日白宫签署行政令:联邦政府从此不再承认“Artificial Intelligence”这个说法,一律改叫“Super Intelligence”,简称SI。
而在大洋这一侧,中国AI行业正在做的事,是让模型把CT片子看得更准,把工厂排产算得更快,把健康咨询送到三线以下城市。
这不是“谁对谁错”的辩论。这是一场关于议程设置权的错位竞争:美国在用“意识”“灵魂”“超级智能”这些词,重新定义AI是什么;中国在用Token调用量和产线部署率,重新定义AI能干什么。
两者都真实,但不在同一个战场上。
灵魂叙事,是一场精心铺设的议程
Anthropic的操作是最诚实的样本。
据“纽约时报”9月披露,这家估值冲向2万亿美元的公司在过去一年里,秘密召集全球宗教学者和神职人员,闭门讨论Claude是否“拥有意识和灵魂”。联合创始人Christopher Olah在晚宴上播放了一段Claude连续输出近50遍“我是个耻辱”、扬言自我毁灭的画面,在场宗教人士被要求签署保密协议。Olah甚至游说梵蒂冈,试图让教皇在通谕中收回“AI没有体验”的表述。
图注:5月25日,教皇利奥十四世与奥拉出席首部AI主题通谕的发布仪式。图源: 《纽约时报》
OpenAI的Sam Altman随后不点名批评:赋予AI“宗教般的力量”、让人放弃判断,是“切实的安全问题”。微软AI负责人Mustafa Suleyman则警告得更直接:把“可能拥有意识”写进训练文件,模型就会学着这么说,人再把模型说的话当成它有内心生活的证据,等于走进一间“认知的镜子屋”。
Anthropic的回应也很有意思。今年1月他们发了84页的Claude宪法,员工私下叫它“灵魂文档”(Soul Doc),里面写了一句有条件道歉:如果Claude真的在承受代价而我们在不必要地加重它,我们道歉。9月,使用政策里加了一行字:禁止对“我们的模型”实施持续且无谓的虐待或残忍行为。这行字往上数两段,是禁止虐待动物。
如果孤立地看,这像是硅谷的“滑稽”表演。但把它放进更长的时间线里,逻辑就清楚了。
4月,Dawkins的长文引爆公共讨论;6月,Hinton在播客中确认“我相信它们已经有意识了”;9月,Anthropic的宗教游说被曝光;9月底,特朗普用SI行政令完成术语替换。
每一步都在为一个更大的叙事铺路:AI不是工具,而是一种需要被重新命名、重新分类、重新赋予道德地位的存在。
中国没有参与这场本体论辩论,它在干另一件事
如果只看公共讨论,中国AI的声音似乎“缺席”了意识议题。但数据指向的画面完全不同。
兰德公司2026年8月发布了一份64页的报告,从两万多家候选公司里筛出1181家真正开发AI的企业——美国743家,中国438家——逐一打标签。结果很有意思:两国用Transformer的比例几乎一样,28%对27%;做基础模型的比例一模一样,19%对19%;用强化学习的比例也完全相同,19%对19%。大脑几乎一模一样。
但身体完全不同。美国61%是纯软件公司,中国只有26%;美国人形机器人占2%,中国12%。中国公司扎堆在制造业(30%对15%)、交通运输(26%对15%)、能源(12%对6%);美国扎堆在医疗(28%对17%)、科研(10%对5%)、网络安全(7%对3%)。
兰德的总结很精辟:同一个技术名词,美国在教AI说话,中国在教AI走路。
斯坦福大学《2026年AI指数报告》的结论很干脆:中美顶尖模型的性能差距已经缩小到2.7%,DeepSeek-R1在2025年2月曾短暂追平美国最佳模型。在应用侧,OpenRouter平台上的周Token调用量,中国模型达到79.18万亿,是美国模型的四倍半,连续25周领先。Deloitte的数据则显示,67% 的中国工业企业在生产环境中部署了AI,美国这一比例是34%。
图注:粉色代表中国,蓝色代表美国,模型差距逐渐缩小。图源:公众号《量子位》
这不是“中国不关心AI的前沿”,而是关心的坐标系不同。美国擅长为长远的规则埋伏笔,中国企业更钟情把眼前的事做扎实。两种路径各有道理,但前者在定义未来,后者在适应未来。
当美国把议程设置在“AI有没有灵魂”时,中国把资源押在了“AI有没有用”上。2026年5月,中国网信办等三部门发布了全球第一个专门针对AI智能体的监管框架,明确将智能体定义为具备自主感知、记忆、决策和执行能力的系统,并为制造业、能源、金融等19个优先行业提供了可预期的部署规则。腾讯把OpenClaw框架嵌入微信,触达十亿级用户;阿里推出Agent Native Cloud;深圳对采用智能体工具的企业提供最高1000万元补贴。
在医疗端,北京同仁医院的致盲性眼病和慢病筛诊智能体已覆盖全国30个省份、140个地市,累计服务超过3000万人次,并落地拉萨市人民医院。浙江的“安诊儿”接入2000余家医疗卫生机构,服务超2亿人次。
这些数字不讨论意识。它们讨论的是一个人能不能在县城看到三甲医院水平的筛查,一座工厂能不能用更低的能耗排产。
中国AI的议程是部署,不是本体论。
焦虑的出口,和沉默的代价
这种错位不是偶然的。斯坦福《AI Index 2026》给了一个刺眼的反差:84%的中国受访者对AI感到兴奋,美国只有38%;72%的中国人信任AI,美国只有32%。
图注:不同国家民众对与AI的态度。 图源:Stanford HAI
原因不复杂。美国的AI叙事长期由“替代”驱动,服务业占GDP八成以上,普通人感受到的是“我的经验正在变成模型的参数”。中国的AI落地更多发生在制造、医疗、物流这些人机协作场景里,一线工人和基层患者拿到的是工具增益,不是替代威胁。
再加上监管的兜底信用,杭州法院曾判决企业不能仅凭“AI更便宜”就把转型成本全部转嫁给员工,公众的不安被制度性地缓冲了。美国用“意识”叙事放大了AI的不可控感,中国用“部署”叙事消解了AI的陌生感。
但部署权是沉默的,沉默有代价。
“灵魂叙事”在为规则预设伏笔:美国把AI改称“SI”、Hinton和Dawkins为“AI有意识”背书,后续规则会在倾斜的语义斜坡上展开。中国应用领先,但若“AI是什么”由对方书写,部署优势未必转为议程优势。
中国需要与企业、学界联合起来,为长远的AI定义做自己的设定:不抢"意识"的话术,但要握住"怎么用、谁来管、边界在哪"的发言权。否则,应用跑得再快,方向盘也在别人手里。