近期对中国AI模型（如Z.ai的GLM-4.5）和华为芯片的讨论常常夸大其词，并错误地认为美国的出口管制已经失败。事实上，证据表明这些管制措施正在有效遏制中国在AI和半导体领域的发展。中国的AI模型在性能上仍落后于美国，其芯片制造在良率和技术上存在巨大差距，并且整个AI生态系统高度依赖西方硬件。因此，放松管制只会帮助中国更快地追赶，正确的策略是加强管制执行，防止技术泄露，以确保美国在AI领域的长期领先地位。
揭穿围绕 GLM-4.5 的夸大宣传
对中国AI发展的分析，常常陷入一种“先大肆宣传，后被事实戳穿”的循环。Z.ai的GLM-4.5模型就是最新的例子。
- 性能被夸大： 有观点称GLM-4.5在多个方面“达到或超过西方标准”，但其自己公布的基准测试分数显示，它在几乎所有项目上都不如 DeepSeek、Anthropic、谷歌和xAI的模型。
- 缺乏独立验证： 由于模型很新，目前还没有第三方独立测试，我们无法确定其分数是否存在夸大或挑选最佳结果的情况。
- 与美国顶尖水平的差距： 即使以表现更好的DeepSeek模型作为参照，独立评测也显示其技术水平落后美国4到10个月。
- 功能和规模的差距： 尽管GLM-4.5模型较小，但OpenAI和谷歌也发布了能在更小硬件上运行且性能更优的模型。此外，GLM-4.5只能处理文本，而美国的主流模型早已具备处理图像、音频和视频的多模态能力。
与OpenAI预计的200亿美元年收入相比，Z.ai预计的数百万美元收入微不足道。这远未达到所谓的“国际依赖”，更不用说对西方构成威胁。
中国芯片的真实情况
认为华为等公司的国产芯片正在迅速填补市场空白的说法，与事实严重不符。
最有力的反驳来自华为自己。华为创始人任正非曾明确表示，美国“高估了”华为的芯片能力，其昇腾（Ascend）AI芯片“比美国落后一代”。
实际测试也证实了这一点：
- 性能问题： 华为最新的昇腾910C芯片存在过热、崩溃和软件错误等问题。
- 技术落后： 缺乏对FP8精度计算等现代AI功能的支持，导致训练效率低下。
- 制造难题： 中国的芯片制造商中芯国际（SMIC）在7纳米工艺上的良率据报道仅有50%左右，远低于台积电（TSMC）的90%以上。这意味着巨大的成本浪费和经济上的不可行性。
- 关键技术缺失： 中国无法获得制造最先进芯片所必需的极紫外光（EUV）光刻机。
所谓的“中国芯片已提前数年出口海外”的说法也缺乏证据。事实上，除了一个被美国阻止的对马来西亚的销售计划外，没有任何华为AI芯片在海外销售的记录。
中国AI生态系统依赖西方技术
一个核心的误解是，认为中国AI完全是在被限制的情况下独立发展起来的。事实恰恰相反，中国AI的根基建立在西方技术之上。
- 硬件依赖： 2017年至2024年间发布的中国知名语言模型中，超过90% 是在西方硬件上训练的。
- 算力差距： 美国控制着全球AI算力的77%，而中国仅占12%。即便这12%，也严重依赖西方技术。
- 芯片来源： 华为所谓的“国产”昇腾910B/C芯片，实际上是由台积电在管制漏洞下非法生产的300万个先进芯片裸片驱动的。
- 走私与漏洞： 中国通过走私获得了大量英伟达芯片，并利用早期管制的漏洞合法进口了A800和H800等芯片。
DeepSeek的创始人兼CEO梁文峰直言不讳：“我们面临的问题从来不是资金，而是对先进芯片的出口管制。”
这清楚地表明，管制措施是有效的。如果管制真的刺激了中国的自主创新，那么中国应该对美国芯片加征关税或禁止进口，但他们没有这样做。相反，他们一直在抱怨和谈判，希望放松管制。
出口管制是一场持久战
美国的出口管制正在发挥作用，并且其效果会随着时间的推移而愈发明显。
- 技术代差扩大： 美国已经转向更先进的B200芯片，而中国公司无法合法获得。随着技术迭代，中美之间的芯片差距只会越来越大。
- 拖慢创新步伐： 中国的工程师被迫将精力投入到如何让AI在劣质芯片上运行，而不是推动AI技术的前沿。每一分花在走私或低效能耗上的钱，都无法用于真正的研发。
- 破坏长期规划： 依赖走私芯片或性能不佳的国产替代品，使得中国公司无法进行长期的、稳定的研发规划。
跟随那些主张放松管制的建议，就像在1985年因为苏联造出了一台还不错的拖拉机，就解除了对它的所有制裁一样荒谬。
如何赢得胜利：向盟友而非对手出口
正确的策略不是放弃管制，而是加强管制，并向全球的盟友和伙伴推广美国的技术和标准。
“中国军方可以自由购买、窃取、下载和武器化美国技术，这代表了一种在冷战时期不可想象的失职行为。” ——Mark Beall，特朗普政府时期国防部联合人工智能中心前战略与政策总监
证据很清楚：出口管制正在奏效。现在是时候加倍努力，而不是放弃阵地。