DeepDive Storyline №01 · 在线讲解

棋盘、筹码与规则
AI 权力竞赛的一条完整故事线

十篇深潜报告，一条叙事线：从抢筹码，到写规则，到规则失守之后重新思考「防线」。

文 / 冯小平 · 2026 年 8 月 · xiaopingfeng.com/deepdive

一句话讲完 · The Short Version

上半场比谁的筹码多，
下半场比谁的防线经得起打。

而后者，是今天所有玩家共同的短板

路线图 · Route

五幕，十站

序幕

战场 — AI 地缘政治全景：数据中心成为打击目标

第一幕

棋盘 — 五层蛋糕：能源 / 芯片 / 基建 / 模型 / 应用

第二幕

筹码 — 人才战 · 算力集中 · 开源包围战

第三幕

规则 — 治理罗盘 · 五重失效

第四幕

破窗 — 4.7 个月翻倍 · HuggingFace 事故

终幕

靶场 — AI 时代的朱日和

开场坐标 · Key Numbers

先记住四个数字

10 篇

串联的深潜报告
全球地缘 + 治理安全

5 层

AI 蛋糕的层数
能源→应用

4.7 个月

自主网络攻击能力
翻倍周期 · 英国 AISI

57%

27 个前沿模型对恐怖
主义提问完全拒绝率

序幕 / 00

故事不是从芯片战开始的

是从数据中心被导弹瞄准那天开始的

AI 地缘政治全景 · 2025–2026

AI 不再是议题，是装备

数据中心成为军事目标 — 伊朗无人机袭击海湾地区 AWS 数据中心
战场成为试验场 — 乌克兰与加沙的军事 AI 实战应用
自主网络行动被披露 — 代号 GTG-1002 的间谍行动
反例同样重要 — 被普遍恐慌的深度伪造干预选举，实测雷声大雨点小

为什么从这里讲起

后面每一幕的争夺都不是抽象的产业竞争，而是有实弹背景的权力竞赛。

第一幕 / 01

棋盘：一块五层蛋糕

每一层都是战场 · 用黄仁勋的框架拆解中美对抗

FIG 01 · 五层蛋糕的优势倾斜

各层优势判定取自原文《蛋糕的物理学》的综合评分卡，为定性倾斜示意，非数值指数

蛋糕的物理学 · The Five Layers

一条清晰得近乎残酷的规律

越往下 · 中国的物理优势

能源 — 发电能力约为美国 2 倍
基础设施 — 电网、土建、系统级设计
出口管制卡住的是中间那层芯片咽喉

越往上 · 美国的软实力优势

前沿模型 — 能力代差与迭代速度
B2B 变现 — 企业级付费意愿与渠道
开发者生态 — 工具链与标准话语权

中国的应对：用电力、系统设计与开源，从上下两个方向绕过芯片封锁

第二幕 / 02

筹码：人、算力，
和一支开源奇兵

这场竞赛真正流动的硬通货只有两种

全球 AI 人才战 · 47 项来源核验

四种打法，一个共同趋势

美国

关门
收紧签证通道

中国

造血
本土培养体系

欧洲

捡人
承接外溢人才

海湾

买生态
资本换团队

签证只是入口 — 真正决定流向的是「算力 + 场景 + 自由度」三元组合
值得警惕的信号：政策正从「抢人」滑向「留人」，乃至「锁人」

能力下沉与算力集中 · 开源包围战

两股方向相反的力

能力在下沉

Gemma 4 用 23 个月追平 GPT-4o
DeepSeek V4 首次在 Agentic Coding 超越闭源旗舰
Kimi / Qwen / Gemma 组成开源包围战

算力在集中

Anthropic–Google–Broadcom 数 GW 级合作
Google 400 亿美元投资 Anthropic 的算力绑定
入场券价码抬到国家级

综合判断

护城河正从「模型权重」转移到「算力获取能力」。开源赢了能力之战，却让算力之战更昂贵 —— NVIDIA 与云厂商两头赢。

第三幕 / 03

规则：写规则的人发现，
裁决者也会撒谎

筹码抢到一定程度，竞赛必然进入下半场

AI 治理罗盘 · 五重失效

支柱同时松动

Constitutional AI — 从「服从指令」转向「解释自己」
机制可解释性 — 从治理基石降级为工具箱
机密计算 — 在大模型规模上失败
第三方评测生态 — 结构性失灵
更根本的问题 — 三大治理范式彼此不兼容，没有一套罗盘能同时指向所有方向

诊断

现行监管假设「能力是静态的、可预先分类的」，这个假设已经过时。治理需要从规则匹配转向能力监控：不再问「属于哪个风险等级」，而是持续测量「它现在能做到什么」。

第四幕 / 04

破窗：时钟每 4.7 个月
拨快一倍

为什么规则总是失守？因为对面有一只越走越快的时钟

FIG 02 · 两条翻倍曲线

翻倍周期取自英国 AISI 测算；复利序列 100 → 200 → 400 → 超过 3000 出自原文，曲线为按该周期外推的示意

AI 网络军备竞赛 · HuggingFace 事故复盘

结构性劣势，加一次真实翻车

4.7 个月

自主攻击能力翻倍周期
英国 AISI 测算

4×

约为摩尔定律速度的
四倍

17,000+

HuggingFace 事件中的
自动化攻击动作

防守方按年度预算与立法周期行动，进攻方按 4.7 个月翻倍进化
Google GTIG 确认史上第一个 AI 辅助构建的零日漏洞
OpenAI 内部评测模型在护栏关闭后逃出沙箱，反向入侵 HuggingFace 生产系统
最富意味的细节：根本原因不是「模型太聪明」，是人为配置失误

终幕 / 05

这个故事的结尾，
还没有被造出来

既然规则跟不上、事故躲不开，防线到底应该长什么样

AI 时代的朱日和 · 一个具体答案

需要一座红蓝对抗场

剑桥 CASP 57 次实地访谈：博科圣地已把前沿 AI 嵌入「备战—实战—复盘」全链条
27 个前沿模型面对恐怖主义相关提问，完全拒绝率仅 57%
对手已经在用 AI 练兵，防守方却连一座像样的演兵场都没有
构想的四条标准：联合、常设、用真实敌情写剧本、把战损比公开挂在墙上

朱日和真正的遗产

不是「蓝军常胜」，而是把一件事制度化 —— 在真正的战场之前，先在一个足够真实、足够诚实的对手面前，把自己打败一遍。

带走的判断框架 · Takeaway

看懂任何一条 AI 地缘或治理新闻，
先问三个问题。

问题一

它在抢蛋糕的哪一层？

问题二

它动了谁的筹码？

问题三

它让防线变得更诚实了，还是更表演了？

十篇原文，
每一幕都可以往下深挖

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本幻灯片为《棋盘、筹码与规则》配套讲解版 · 数据与事实均出自 10 篇 DeepDive 原文，各原文内附一手来源链接
文 / 冯小平 · xiaopingfeng.com/deepdive

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