2026年第8期

主办：中国人民大学区域国别研究院（重阳金融研究院）全球领导力研究中心 2026年8月17日

本期主题：全球人工智能领导力的主要评价标准

本期导读

◆ 随着中美前沿模型差距缩小，技术成果的应用范围和生态扩散能力将更加影响两国国际领导地位。

◆ 全球人工智能长期领导力取决于一国人工智能生态的完整性和韧性。人才、资本、算力、能源、市场及供应链的协同能力，决定技术优势能否持续。

◆ 政府统筹资源、支持创新和推动公共应用的能力，决定人工智能能否转化为国家发展动能。

◆ 责任治理正在成为新的国际竞争领域。安全评估、制度执行和规则塑造能力，可以形成超越技术与经济体量的国际影响力。

◆ 普惠共享拓展了人工智能领导力的内涵。为全球南方提供基础设施、开源技术和人才支持，将增强一国人工智能领导力的国际基础。

◆ 能源供给和社会信任决定人工智能发展的可持续性。中国在电力系统、清洁能源、产业基础和应用场景方面具备形成长期优势的重要条件。

一、技术创新型评价：前沿能力和产业实力构成人工智能领导力的基础

技术创新是各类人工智能评价体系普遍重视的首要标准。斯坦福大学⁠《2026年人工智能指数报告》通过前沿模型性能、论文、专利、研发投入和开源贡献等指标判断各国的人工智能技术位置；英国《观察家报》发布的⁠全球人工智能指数也将基础模型、核心算法、科研成果和技术人才列为国家AI实力的重要组成。这类评价所体现的人工智能领导力，首先是一种开辟技术前沿的能力。领先国家需要持续提出新的模型架构、训练方法和应用范式，并使其技术路线成为其他国家和企业跟进的方向。论文和专利能够反映知识生产规模，前沿模型及其实际性能更能体现一国是否掌握人工智能发展的主动权。斯坦福报告认为，中美前沿模型的性能差距已经大幅缩小。2025年以来，中美模型多次交替领先；截至2026年3月，美国领先模型的优势仅为2.7%。美国仍拥有更多顶尖模型和高影响力专利，中国则在论文数量、引用、专利产出和工业机器人安装量等方面领先。开源模型的发展也在改变技术影响力的形成方式，DeepSeek、通义千问等模型通过开放权重和较低使用成本扩大国际应用，使技术传播和生态扩散成为领导力的重要来源。

【评论】技术领导力的关键在于持续创造能够改变行业发展方向的成果，并形成被其他主体采用的技术路径。美国依靠前沿模型和基础研究保持优势，中国在科研规模、工程化、产业应用和开源生态方面快速提升。模型性能差距缩小后，谁能够持续扩大技术成果的应用范围，或将成为判断人工智能领导力的重要依据。

二、综合竞争型评价：完整且有韧性的人工智能生态支撑长期领导力

人工智能领导力被普遍理解为一项系统能力。《观察家报》全球人工智能指数设置实施、创新和投资三大支柱，下设人才、基础设施、运行环境、研究、开发、商业生态和政府战略七个分项。牛津洞察⁠《2025年政府人工智能准备度指数》也把技术产业、数据基础、人才储备和政府支持纳入统一框架。这些指标表明，单项技术突破难以长期维持人工智能领导地位。科研成果需要经过模型开发、资本投入、企业成长和产业应用，最终形成持续运转的人工智能生态。算力和芯片决定技术上限，人才与资本影响创新速度，应用市场为企业提供迭代空间，能源和数据则构成整个体系的基础条件。英国的情况能够说明生态组织能力的重要性。英国拥有世界一流大学、DeepMind等科研机构以及较强的人才基础，但《观察家报》指出，其人工智能企业仍受到成长资本不足、人才流向美国和算力成本较高等因素制约。阿联酋依靠主权财富基金和大规模算力投资迅速提高国际排名，也显示出国家资本能够在短期内强化部分生态能力，但人才、核心技术和供应链依赖仍会影响其长期自主性。

【评论】生态组织能力决定技术优势能否沉淀为稳定的国家能力。完整的人工智能生态需要科研、产业、资本、市场和基础设施相互支撑，也需要国家具备维护关键供应链和应对外部限制的能力。中国拥有较为完整的制造业体系、广阔的应用市场和较强的基础设施建设能力，这些条件是中国人工智能领导力的重要基础。

三、政府准备型评价：国家组织能力成为人工智能领导力的重要组成

随着人工智能进入教育、医疗、交通、政务和社会治理领域，政府利用人工智能的能力也成为衡量国家领导力的重要标准。牛津洞察将政府定义为人工智能的使用者、采购者、产业推动者和监管者，其指数关注政府能否制定长期战略、建设数据和算力基础设施、培养人才、支持产业发展并扩大人工智能在公共部门的应用。国际货币基金组织的⁠人工智能准备度指数则从数字基础设施、人力资本与劳动力市场政策、创新与经济融合、监管与伦理四个方面评估各国吸收人工智能的能力。这一框架强调，人工智能能否提高生产率，取决于技术之外的经济社会条件。数字设施薄弱、技能不足或制度环境不健全的国家，即使能够使用现成模型，也较难充分获得人工智能带来的发展收益。牛津洞察的结果显示，中国从2024年的第23位升至2025年的第8位。报告认为，这一排名仍可能低估中国的实际能力，原因包括中国政府项目、产业应用和公共服务数据较难被外部机构完整获取，本土技术生态也与西方数据平台相对独立。

【评论】国家治理标准关注人工智能给经济社会带来的实际效果。政府能否协调资源、支持创新、推动公共应用并管理转型成本，决定技术优势能否转化为国家发展能力。对广大发展中国家而言，具有示范意义的领导者还应提供适合不同发展条件的应用经验。中国在智慧城市、工业制造、数字支付、医疗和政务等领域拥有大量应用场景，这些实践能否形成可验证、可推广的公共治理成果，将影响国际社会对中国人工智能领导力的认识。

四、责任治理型评价：制度落实和社会保护进入领导力衡量范围

人工智能安全、伦理和责任治理同样被纳入领导力评价体系。斯坦福报告指出，人工智能能力提升的速度明显快于安全评估和治理工具的发展。全球人工智能治理中心发布的⁠《全球负责任人工智能指数2026》进一步考察政策实施、公众参与、权利保护、劳动影响、信息公开和政府算法监督等内容。这类研究提出了一项重要标准：拥有先进技术的国家还需要证明其能够管理技术风险。规则制定、模型评估、事故监测、社会救济和公共部门问责，共同构成责任治理能力。报告发现，在已经制定负责任人工智能框架的案例中，只有55%能够找到实施证据，全球南方国家的比例仅为45%；只有18%的国家要求公开政府使用的算法系统。这说明发布原则和文件较为普遍，形成执行机构和监督机制仍然困难。上外《英国人工智能发展现状与治理模式》也显示，英国正在利用规则塑造能力弥补产业规模上的不足，凭借模型评估、国际协调和议题召集能力，在中美之外形成了较为独特的治理影响力。

【评论】规则塑造能力可以使中等规模国家获得超出技术和经济体量的国际影响。人工智能领导力因而存在技术型和治理型等不同形态。中国需要继续提升模型评估、风险监测和治理制度的国际可见度，通过国际科研合作、标准制定和治理倡议增强规则影响力。

五、普惠发展型评价：普惠共享和可持续发展拓展人工智能领导力内涵

现有国际指数对一国是否帮助其他国家参与人工智能发展关注较少。复旦大学《全球人工智能治理指数（2026）》将普惠提升为与能力、责任、持续并列的一级维度，考察数字基础设施融资、技术援助、多语言发展、社会包容以及面向全球南方的多边倡议。这一框架把公共产品供给纳入人工智能领导力评价。全球南方国家普遍面临算力不足、电力和网络基础薄弱、数据资源分散、本土语言模型缺乏以及人才外流等问题。《全球负责任人工智能指数2026》也发现，全球南方国家正在增加本国人工智能治理框架，但制度落实、资金和技术能力仍然不足。如果人工智能能力长期集中于少数国家和企业，广大发展中国家只能成为技术和规则的被动接受者。能够降低技术使用门槛、支持基础设施建设、培养本地人才并扩大南方国家参与的国家，将获得更广泛的国际影响力。此外，复旦报告显示，中国在普惠维度位居第一。数字基础设施建设、开源模型、可再生能源投资以及面向发展中国家的技术合作，是其主要优势。

【评论】公共产品供给反映一个国家行使领导力的意愿及其国际带动能力。中国人工智能领导力的国际意义，既来自自身技术和产业发展，也来自能否帮助其他国家建设自主能力。算力合作、多语言模型、数字公共基础设施和人才培训，可成为中国参与全球人工智能治理的重要抓手。

六、可持续支撑：能否以稳定能源和社会基础支持长期发展

能源已然成为人工智能领导力评价中的新变量。斯坦福报告将数据中心、芯片供应链和能源消耗纳入研发基础分析；《观察家报》全球人工智能指数把电力基础和清洁能源能力视为影响国家排名的重要因素；复旦指数则通过可再生能源、经济韧性和社会信任衡量人工智能发展的可持续性。人工智能模型训练和大规模部署需要大量电力，数据中心选址也越来越受到电网容量、电价和能源稳定性的影响。美国拥有全球规模最大的数据中心体系，但电网扩建和新增电力供应面临压力。英国的高电价制约本国算力建设。阿联酋等国家依靠能源和资本吸引数据中心投资。中国拥有较大的电力系统和全球领先的风电、光伏装机规模，为算力扩张提供了重要支撑。可持续性还包括社会接受度。人工智能在就业、隐私、教育和公共服务中的广泛应用，需要公众信任和利益协调。缺乏社会支持的技术扩张可能引发监管阻力和政治争议，进而影响人工智能应用的规模和稳定性。

【评论】能源、环境和社会基础决定人工智能领导力能否长期维持。未来的人工智能领先国家需要同时具备算力建设、电力供给、绿色转型和社会治理能力。中国在清洁能源、电网建设和产业应用方面的优势，有可能形成连接能源领导力与人工智能领导力的独特条件。

【延伸阅读】2026年7月，人大重阳《全球人工智能发展强度评估报告》对上述评价视角进行了较为系统的整合。报告设置要素集聚、技术迭代、产业扩散和制度承载四个维度，涵盖技术创新、生态支撑、应用转化、政府准备和可持续发展，并在治理建议中关注资源公平配置、全球南方参与和国际规则协调。该框架将分散于不同国际指数中的评价标准纳入同一分析体系，为判断中国人工智能领导力的综合优势和结构性短板提供了统一视角。新闻详见：https://news.ruc.edu.cn/2071837058486435842.html。

撰文：金 臻

审核：王 文

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