29國達成協定，新組織落戶中國，日本自行其是，特朗普恐做第二

美國財長剛把話挑明：人工智能最大的風險，不是機器失控，也不是崗位減少，而是中國跑到美國前面。

話音未落，29國就在上海簽署協定，把一個新的政府間人工智能組織總部放在中國。

更有意思的是，日本同一天宣布采購2.75萬枚英偉達Rubin GPU，全球AI競爭已經從企業爭榜單，升級為國家拼規則、拼算力、拼產業生態。

上海落子

7月16日，俄羅斯、老撾、巴基斯坦、印度尼西亞、哈薩克斯坦等29個國家的代表在上海簽署《關于成立世界人工智能合作組織的協定》，并成為創始成員國。

協定給它的定位很明確：獨立的政府間國際組織，遵循《聯合國憲章》宗旨，推動人工智能國際合作與全球治理，讓技術朝著有益、安全、公平的方向發展。

我認為，真正值得注意的不是“又多了一個國際組織”，而是總部為什么落在上海。

過去談全球AI治理，很多國家只能坐在臺下聽規則。

它們有龐大人口、豐富應用場景，也需要AI改善農業、醫療、教育和災害預警，卻缺少高端算力、人才與規則制定權。

如今29國共同簽字，說明越來越多國家不滿足于只做技術消費者，也想參與規則討論。

這一步并不是把聯合國架空，更不是拉一個封閉小圈子。

中方公開強調要發揮聯合國的重要作用，WAICO更像一個把合作項目、能力建設和治理協商落到實處的新平臺。

換句話說，過去是少數國家寫說明書，其他國家照著用；現在，更多國家希望一起商量這臺“機器”該怎么造、怎么管。

組織成立之后，最怕只剩牌子，沒有項目，而此次上海大會同步釋放的幾項安排，恰恰對準了發展中國家最缺的東西。

未來5年，中國將面向發展中國家提供5000個人工智能專題研修培訓名額。

面向東盟、阿盟、非盟、拉共體、上合組織和金磚國家建設國際人工智能應用合作中心，還將推動氣象智能預警方案“媽祖”在30個國家落地。

我認為，這些舉措比空談“技術普惠”更有分量。

很多中小國家并不需要馬上訓練一個全球頂尖大模型，它們更迫切的需求，是用AI提前發現暴雨、提高農作物產量、輔助基層診療、降低城市管理成本。

如果合作能夠從培訓、算力、開源模型和本地應用一步步鋪開，WAICO就可能形成一種不同于高門檻技術聯盟的路線：不要求所有成員擁有同樣的工業基礎，而是先讓技術真正用起來。

當然，新組織剛起步，未來還要看成員擴容、資金機制、項目效果和規則協調。

但我認為，29國簽約已經傳遞出一個清晰信號：全球AI治理不愿永遠只有一種聲音，技術越重要，規則就越不能只由少數擁有芯片和大模型的國家決定。

巧的是，也在7月16日，日本“國家隊”企業Noetra宣布全面啟動本土多模態基礎模型研發。

這家公司由索尼、軟銀、NEC、本田等企業牽頭，已有44家企業和機構參與。

項目計劃建設一座配備2.75萬枚英偉達Rubin GPU、1.375萬顆Vera CPU的AI基礎設施，數據中心容量達到140兆瓦。

工程預計2027年4月開建，2028年6月投入運行。

按照公開計劃，日本政府首年度支持約3873億日元，整個項目屬于萬億日元級長期布局。

我認為，日本并不是簡單復制中美的大語言模型競賽，它真正盯上的是機器人、汽車、工廠、物流和醫療。

日本在制造業數據、精密機械和機器人方面仍有家底，押注“物理AI”，是在把舊優勢接到新賽道上。

但日本的矛盾也很明顯：它想提高AI自主性，核心算力卻仍要依靠美國英偉達。

說白了，日本不是完全另起爐灶，而是在別人的芯片上搭自己的爐灶。

它能掌握多少模型、數據和產業應用，決定這筆錢是換來新生態，還是只建成一座昂貴的算力倉庫。

6月24日，美國財長貝森特公開表示，AI領域“最大的風險”是中國超過美國，甚至把這件事放在安全風險和就業沖擊之前。

我認為，這句話把特朗普政府的真實焦慮說透了。

美國擔心的并不只是某個中國模型在測評榜上贏一次，而是領先優勢一旦縮小，芯片、云服務、模型接口、技術標準和資本估值都會跟著松動。

過去美國能夠利用高端芯片、基礎軟件和頭部模型形成一整套優勢，再通過出口管制抬高競爭對手的成本。

現在中國一邊加快技術突破，一邊推動開源合作和國際能力建設，日本等盟友也在爭取自己的模型、數據和產業控制權，美國面對的就不再是一場單線競爭。

我認為，未來AI格局不會簡單變成“誰徹底取代誰”。

更可能出現的是，美國守住前沿芯片和部分頂級模型，中國擴大開源生態、應用規模與國際合作，日本把制造業和機器人變成突破口，更多發展中國家則通過新平臺爭取參與權。

真正決定勝負的，也不只是參數多大、芯片多少，而是誰能把技術變成看得見的產業能力，又能讓更多國家愿意長期合作。

29國在上海落筆，日本重金加碼，美國公開談論被超越的風險，三件事放在一起看，全球AI的牌桌已經明顯變大。

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