6月23日，美国财政部长贝森特在纽约经济俱乐部发表讲话，称“AI面临的最大风险是中国领先于我们”，并将这一风险置于公共安全、失业率等问题之前。贝森特不仅是负责美国AI政策的关键人物，也是美中经济关系的主要负责人。他掌握着AI行政令落实、芯片法案资金分配、出口管制清单制定以及对华关税、投资审查和金融制裁的工具箱。将中国AI定义为“最大风险”，意味着美国将AI竞争视为经济战争的一部分。
技术官僚通常从技术角度评估风险，商务部长可能陈述事实，国家安全顾问则预警安全问题。但财长不同，贝森特提到“最大风险”意味着他会动用财政资源。《芯片与科学法案》的资金分配、出口管制清单的制定、对华关税和实体清单更新等都由他所在的部门统筹。他将中国AI列为首要挑战，表明美国接下来的动作不仅限于技术封锁，还会涉及汇率、债务、供应链等传统经济议题。
同一周，美国商务部工业与安全局官员凯斯勒在众议院听证会上证实，批准的H200芯片对华出口量微不足道。外交场合放狠话，行政口子继续收紧，贝森特的组合拳逻辑清晰：先用经济安全的话语框定问题，再逐项落地工具箱里的所有工具。
美国过去认为自己跑前沿，中国追应用，分工明确，位差固化。然而，这种认知正在改变。斯坦福大学2026年AI指数报告显示，中美顶级模型的性能差距已缩至2.7%。两年前，这个差距还在20%到30%之间。尽管芯片禁令层层加码，但差距仍被压到了个位数。
更让美国不安的是，中国在追赶前沿的同时，在制造、医疗、政务、物流等领域的AI渗透率也远超美国。高盛首席经济学家计算，2025年AI对美国GDP增长的实质性贡献仅为0.2%，几乎为零。88%的企业声称使用AI，但只有6%从中获得实质性利润增长。美国实验室里benchmark越来越高，产业端却难以落地，企业不愿为模型付费，商业闭环无法形成，AI公司被迫降价抢市场。而中国则通过场景红利反哺基础研发，从下往上打。
两股力量碰撞，原本“美国做底层、中国搞应用”的分工线变得不再稳固。美国过去三年的管制路径包括封高端芯片、联合日本荷兰收紧设备供应，并将管制红线延伸到中国公司的海外子公司。但效果并不理想。摩根士丹利数据显示，中国AI芯片自给率从2021年的约10%升至2026年的41%。封锁反而加速了替代，华为昇腾910B在国内AI训练市场基本能顶上来，中芯国际成熟制程产能持续爬坡。此外，中国没有死磕芯片一条路，而是在无人机、电动车、AI应用等终端战场上抢份额。
人才方面，美国科研签证收紧叠加行业不确定性增加，加上中国AI产业吸引力增强，回流速度明显加快。前Google Fellow吴永辉加入字节跳动，前OpenAI研究员姚顺雨加入腾讯，前Sea AI Lab研究科学家庞天宇也加入了腾讯混元团队。全球近一半顶级AI人才的本科教育在中国高校完成，这条输送管道两端正在发生流向反转。
美国单边管制越收越紧，欧洲、东南亚、中东在AI基建方案上的选择空间反而变大。贝森特演讲中提到，要把“瑞士模式”的市场准入推到欧盟、日韩、印度——想进美国市场、用美元清算、拿美国投资，必须剔除供应链中的“中国元素”。这套打法推得越狠，越逼迫各方在中美之间选边，结果未必都倒向美国。
贝森特把中国AI列为“最大风险”，真正让他坐不住的是美国默认的那个“领先—垄断—收割”循环被打断。以前美国跑前沿，定标准，卖芯片，收专利费，其他国家跟着跑。现在中国不但不跟着跑了，还在前沿和落地两头同时发力。技术差距缩到2.7%，落地成熟度全球第一档，人才回流持续加速，芯片替代稳步推进。
美国采取了一系列应对措施，如管制、补贴、降价、组建联盟，但产业换位的趋势并未被阻止。贝森特那句“最大风险”喊得越响，越说明旧的工具箱正在失效。接下来的牌面大概率会更硬，金融武器化、盟友捆绑、投资审查升级、舆论战同步跟进。但所有这些手段都绕不开一个根本问题：在一个高度依赖全球协作的产业生态里，单边管制这条路到底能走多远？
贝森特所谓的“最大风险”，与其说是在定义中国的威胁线上实盘配资，不如说是在暴露美国对自身制度优势的动摇。当封锁、补贴、联盟都拦不住产业换位的趋势时，真正的风险也许不是中国领先了，而是美国找不到比“脱钩”更好的答案了。
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