卢周来
国家创新研究院
【导读】2026年一季度，AI投资成为美国经济的主要支柱，技术投资与数据中心、服务器等信息处理设备同步飙涨。白宫AI与加密事务顾问David Sacks在社交媒体上表示，AI相关的各类直接或间接投资，可能贡献了一季度美国GDP增长的约 75%。整体经济的低迷、居高不下的失业率，并未影响AI投资的热潮，深陷危机的社会民生，无力拦阻加速突进的技术狂飙。
本文作者指出，随着美国社会内部结构性矛盾扩大、经济长期停滞，“技术加速主义”及其构建的“增长神话”，成为晚期资本主义摆脱经济危机、重启利润增长周期、重组全球霸权体现的核心方案。然而，当前的技术加速主义被推崇新自由主义的右翼精英挟持，在事实上强化了资本集中、市场垄断与技术封建主义，加剧了分配不平等、贫富极化、阶级重构，将劳动利润榨取至极限，并进一步将全球南方排斥在外。
作者强调，这样的加速主义，本质上是在透支社会的整合能力、挑战制度合法性，正不断推动资本主义走向临界状态，最终极有可能因其内生的贪婪，而反噬、摧毁体系本身。在这样的大环境下，中国能否借助全栈式AI与“脱虚向实”的产业方向，切实践行普惠、共享、面对真实生产力提升的应用与发展策略，将是超越危机、开创未来的关键。
本文原载《文化纵横》2026年第3期，仅代表作者观点，供读者参考。
技术加速，加速了资本主义的矛盾吗？
在当今全球政治经济体系经历深刻重组的历史节点上，以人工智能（AI）、大规模数据资本与海量算力基础设施为代表的技术爆炸，正以前所未有的广度与深度重塑着人类社会的生产关系、权力结构与全球地缘政治格局。在此宏大的时代背景下，“技术加速主义”（Technological Accelerationism）不仅作为一种激进的思潮在学界复苏，更日益演变为晚期资本主义试图摆脱长期经济停滞、重启资本利润增长周期并重组其全球霸权体系的核心现实方案。然而，这种建立在技术决定论基础上的乐观主义，本质上是对当代资本主义积累危机性质的严重误判。技术加速主义并没有将以美国为代表的资本主义带向自我修复的彼岸；相反，它作为资本主义在危机中诉诸“技术自救”的极端形态，正在全面加速并激化资本主义的内在结构性矛盾，使其国内的社会整合能力、政治合法性、财富分配秩序以及其在“全球南方”的国际领导力正承受着不可逆转的结构性损耗与系统性溃败。
▍从左翼技术加速主义到右翼技术加速主义：“劫持”还是“合谋”
要理解技术加速主义何以成为当代资本主义的核心症候，首先需要回到这一概念本身。从思想史上看，“加速主义”并非一个同质的流派，而是一个在左翼与右翼之间分裂、又在与资本主义现实不断纠缠中演变的“临界概念”。其核心命题，是试图通过推动既有技术与社会过程进一步展开、加快、激进化，迫使现实突破停滞状态，抵达一个性质上截然不同的未来。
2013年，由尼克·兰德（Nick Land）的思想遗产分化而来的《加速主义政治宣言》成为这一概念进入当代政治理论视野的标志性事件。该宣言的两位作者——阿列克斯·威廉姆斯（Alex Williams）与尼克·斯尔尼塞克（Nick Srnicek）提出一种左翼的、以技术解放潜能为动力的政治方案。[1]在他们看来，虽然资本主义已经阻碍了生产力的发展，但其催生的技术基础设施却蕴含着超越资本逻辑的物质前提；因此，劳工摆脱“算法剥削”以及推动社会制度超越资本主义的出路，不在于眼下的斗争，尤其是反对数字技术使其“减速”或“逃离”的斗争，而在于通过更彻底的“技术加速”，更快积累新的社会物质条件，将技术从资本统治中解放出来，迈向一种由人类集体来掌控技术与社会进程的普罗米修斯式的政治。换言之，既然无法在资本主义体制的外部找到抵抗的支点，不如将资本主义的现代技术能力（如自动化与算法规划）推进到极致，摧毁新自由主义的僵化外壳，迈向一个“后工作”的解放社会。
很显然，左翼的技术加速主义，一是针对“技术封建主义”，即资产阶级对当代技术的独占；二是针对欧洲左翼社会民主主义中那些主张通过技术减速或去增长实现劳资和谐的主张。
然而，在美国，左翼加速主义的主张被右翼加速主义所劫持。右翼加速主义，首先是新自由主义与技术精英主义的合流。新世纪以来，资本主义越来越难以通过传统工业扩张、广泛消费增长和稳定中产整合来维持自身合法性。其根本矛盾在于：资本积累需要不断扩张的疆域，而社会、政治与生态的承载能力却在收缩。于是，数字技术逐渐承担起新的“增长神话”功能。面对生产率放缓、产业空心化、政治失灵和社会撕裂等晚近资本主义的结构性困境，这批人主张技术加速为资本主义提供了新的历史出口：更大规模的自动化、更强的算力、更密集的数据采集和更深入的算法嵌入，资本主义可以再次完成自我更新，进入新的增长周期。于是，加速主义的思想谱系被彻底重构并被资本收编，产生了一种由硅谷技术寡头、风险资本集团和技术官僚所推崇的“有效加速主义”（Effective Accelerationism，e/acc）。在马克·安德森起草的《技术乐观主义宣言》中，技术被描绘为“人类雄心与成就的荣耀”，而任何试图对AI进行预防性监管、伦理约束或反思性减速的呼吁，都被贬低为阻碍人类进化的“末日论”（Doomerism）或反动势力。
这种转向标志着加速主义从一种探讨资本主义极限的批判理论，退化为一种为硅谷寡头扩张辩护的官方意识形态。它本质上是一种高度原教旨主义的“技术资本上行螺旋”叙事，其潜台词是要求国家主权让渡监管权力，赋予技术开发者在全社会范围内进行无约束社会实验的绝对豁免权。这种将科技进步与人类福祉简单等同的论调，刻意悬置了技术发展背后的阶级属性、资本所有权以及政治权力分配问题，掩盖了技术加速正被彻底绑定于资本积累车轮之上的现实。
特朗普第二任期以来，右翼加速主义通过隐性操控、政治献金与内部渗透，实现了与国家（政府）的全面勾连，从右翼加速主义主张在美国迅速落地。2025年12月，美国总统特朗普签署第14365号行政命令，明确提出为人工智能制定美国联邦政府监管“单一规则”，直接限制各州监管人工智能的核心权力，大大减弱了AI发展的法律与伦理障碍。
技术加速主义被右翼的技术-政治复合体劫持，这种现象恰恰说明，加速主义本身就是一个“战场概念”，其社会性质不取决于“加速”这一形式，而取决于由谁加速、为谁加速、以何种制度加速。在右翼技术加速主义主导下，被加速的并不是抽象技术，而是被资本组织起来的技术。因此，技术加速并没有把资本主义导向更开放、更平等、更民主的社会，而是强化了资本集中。也就是说，技术加速并没有消除资本主义的垄断趋势，反而把垄断推进到了算力、模型、数据和接口的全链条层面。于是，这里形成了一个根本悖论：“以速度突破停滞”的右翼技术加速主义方案，一方面是资本主义试图摆脱停滞、延缓衰落的主动策略；另一方面，由于它依旧服从利润优先、股东回报、知识产权封锁和全球竞争逻辑，它并没有带来普遍解放，而是更高密度的社会对抗。资本主义越想依靠技术度过危机，便越是在用技术加深危机的严重程度。不过，这正是当时左翼技术加速主义所想象的“解放”路径。这大概也是左翼技术加速主义当下沉默的原因，因为他们难以与右翼的加速主义主张划清界限。
▍从“创造性破坏”到“自我颠覆”：AI技术与资本主义的宿命
要理解当前技术加速的深层意涵，不能仅停留在当下，还必须将其置于资本主义长周期与技术-经济范式演进的历史视野中。
一个绕不开的理论起点，是约瑟夫·熊彼特的“创造性破坏”（creative destruction）。在熊彼特看来，资本主义的本质特征不是价格竞争，而是来自新商品、新技术、新供应来源、新组织形式的竞争。[2]企业家精神驱动的创新浪潮，通过摧毁旧结构、释放新活力，构成了资本主义内在的“新陈代谢”机制。从这个视角看，技术非但不是资本主义的外在威胁，反而是其最核心的动力源泉，而且也由此构成资本主义的周期根源。这一理论后来在康德拉季耶夫长波理论、佩雷丝（Carlota Perez）的“技术-经济范式”理论中得到了更系统的展开，也与今日右翼技术加速主义用加速创新来应对或走出危机的思路几近一致。
回顾过去两百年的技术史，的确，每一次重大的技术革命——从蒸汽机、铁路、钢铁、电力、石化到信息通信技术——都呈现出相似的周期：在“导入期”，新技术催生金融资本狂热、基础设施投资与剧烈的社会分化；随后经历“转折期”的危机与制度重组；最终在“扩张期”建立起与之匹配的制度框架，实现生产率的全面释放，直至下一轮技术革命开启新的周期。
但是，自20世纪晚期以来，资本主义在全球范围内的传统工业扩张、空间转移（全球化）以及通过消费信贷维持的金融化增长，已逐渐逼近其历史与物理的极限。以美国为代表的西方经济体长期深陷索洛悖论——信息技术的广泛投资并未带来全要素生产率的相应跃升，实体经济的利润率持续承压。在此宏观困境下，生成式人工智能被赋予了挽救资本主义的历史使命，并被包装为开启新一轮康德拉季耶夫长波的通用技术引擎，以吸引全球过剩的金融资本。亦是按照这一历史模式，当前以AI为代表的技术浪潮，本应处于从“导入期”向“扩张期”过渡的关键阶段。
但这一次的“转折”似乎迟迟未能完成。与以往技术革命不同，AI技术加速呈现出两大特征：第一，创新的“垄断捕获”速度远超以往。在铁路或电力时代，新技术从发明到基础设施普及，至少需要数十年，这为制度调整与社会博弈留下了空间；而在AI时代，基础模型、算力、数据控制权在短短数年内便高度集中于少数几家美国西海岸企业中。第二，创新的收益分配与成本分摊严重脱节。尽管以往的技术革命在初期会加剧不平等，但最终会在扩张期通过就业创造、工资提升和公共服务扩展，最终带来“包容性增长”。而AI技术却使劳动收入的份额持续萎缩，资本收益日益向顶端集中。
这引出了一个根本性的历史追问：是否存在一种可能性，即熊彼特的“创造性破坏”辩证法最终会走向“自我颠覆”？也就是说，数字技术创新将不再为资本主义提供新的扩张周期与合法性基础，反而因其极端化的垄断结构、分配不公与社会撕裂，使资本主义的核心制度——市场竞争、民主政治、社会契约——逐渐丧失修复能力？当技术从资本主义的“救生圈”变成其内在矛盾的“放大器”时，我们或许正在见证的，不是资本主义的又一次“更新”，而有可能是其作为历史形态的最后一次危机。这正是理解讨论技术加速主义的真正问题意识：技术可能不会“拯救”资本主义，而是加速其向一种临界状态演化。
非常有意思的一个现象是，无论是左翼还是右翼加速主义，都预言AI可能是人类的一种“终极技术”。因为它替代的不是任何作为工具性的人的一部分，而是人本身。既然如此，这一“终极技术”会否加速推动资本主义走向“因创新而自我毁灭”的终局？也许，这正是资本主义难以逃脱的历史宿命。
还必须看到，随着科学技术本身的发展，知识、技术与创新的产出方式也更加社会化。其中，知识的产出从“中心式”转向“分布式”，即在算力、实验平台与大科学设施的支撑下，知识被分散于网络化节点之中，并通过算法进行统一调度与重组；而创新也适应大科学时代方式，不再是某个人或某个企业家的“天才创新”，而是转向“工程化生成”。即更多依赖算力、数据与机制，成为一种可重复、可扩展、可规模化运行的科学工程体系。熊彼特曾预言，总有一天，资本主义的企业家式的个人英雄主义创新，会被流程化的大科学机构与实验室创新所取代，此时，资本主义将过渡到社会主义。[3]
正因此，我们可以预期，AI技术的加速，有可能是熊彼特意义上的最后一次创造性破坏，亦可能是资本主义最后一个创新周期：因为其可能颠覆资本主义体系本身。
▍美国的实证：AI加速如何转化为资本主义矛盾的加速
技术加速主义的初衷将走向其反面，正被今日美国残酷的经验事实所证实：AI的加速扩张不仅未能缓解美国式资本主义的沉疴，反而加速了其内部矛盾。
（一）资本垄断：从生产资料绝对控制到人的垄断
美国加速AI技术发展的核心特征，是少数资本巨头对核心数字生产资料的绝对控制。从英伟达的GPU芯片到微软的云计算基础设施，从OpenAI的闭源模型到谷歌的搜索数据，整个AI产业链的关键环节都被几家科技巨头牢牢把持。特别是，随着模型参数规模向数十万亿级迈进，训练前沿AI模型所需的算力与资金门槛将彻底摧毁所谓的自由市场竞争。未来的市场权力将史无前例地集中于少数几家拥有底层芯片设计、云计算霸权、专有海量数据流与万能智能体入口的“硅谷帝国”手中。不仅如此，这些巨头正在变得愈发傲慢与封闭。斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》（AI Index 2026）指出，评估模型开放度与责任机制的基础模型透明度指数平均分已从上一年度的58分暴跌至40分，因为头部企业以商业机密和安全为由，全面隐匿了训练数据源、代码与参数细节。[4]
与此同时，由于数字技术的泛在性、联通性并由此导致的空前社会性，这种对数字生产资料的绝对垄断，实际上成为对数字技术时代基础设施的垄断。科技巨头正在变成新的“公用事业”——任何想应用AI的企业，都必须向科技巨头租算力、买数据。生产资料的控制者不仅垄断市场，更开始垄断社会运行所必需的基础设施本身。这是当代资本主义在数字时代呈现出的一个新特征。这种基础设施层面的控制，使科技巨头获得了堪比国家的结构性权力。这种权力标志着资本主义形态的变异：资本剥削不再仅仅依赖于工厂里的剩余价值榨取，而是演变为对整个社会数字基础设施的“地租式”控制，形成当代意义上的“技术封建主义”（Techno-feudalism）。[5]
最终，因为所有的数字技术基础设施被资本垄断，人类也日益数据化并被算法所控制，资本便可以实现对人的全面垄断。肖莎娜·祖博夫将这一现象概括为“工具权力的根本性转移”：资本不再仅仅控制生产工具，而是开始控制人本身。她指出，监控资本主义的核心运作机制是“对行为剩余的不对称占有”——用户在平台上的每一次互动都成为被提取的原材料，进而转化为预测产品，服务于资本增值。[6]
（二）财富分配：从利润极化到资源虹吸
美国AI技术加速，加速推动了“利润极化”。一极是财富的积累，另一极是贫困的积累。2025年，以谷歌、亚马逊、苹果、英伟达为首的“七巨头”，占据标普500总市值的近三分之一，贡献了美股约80%的涨幅。风险投资中62.7%流向AI公司，非AI初创融资跌至十年低位。私人数据中心建设年化支出超410亿美元，与州政府交通基建支出相当，资源竞争加剧公共项目推进难度。美国AI巨头的“资源虹吸”特征日益明显：资金、电力、人才、基建与土地等核心资源向AI高度集中，挤压传统行业、公共服务、民生用电与非AI创新空间。少数巨头攫取了绝大部分增长红利，而社会整体却为此付出了高昂代价。
需要特别关注AI巨头的资源虹吸效应。技术加速主义常常把技术描绘成“去物质化”的，好像算法只存在于云端，算力只是抽象能力，数字世界可以无限扩张。但现实恰恰相反：AI越发展，越依赖庞大的电力系统、冷却系统、土地、矿产和输电网络这些硬性物理约束。
国际能源署（IEA）及美国能源信息署（EIA）发布的报告用翔实的数据揭开了技术加速背后的惊人能源账单与基础设施危机。[7]在美国，单座大型AI数据中心年耗电可达360吉瓦·时，相当于50万户普通美国家庭年用电量；英伟达单个GPU机架每天耗电120千瓦·时，相当于4.5个美国家庭日用电量；GPT-4级别模型训练，单次训练耗电约128.7万度，等同3000户家庭年用电量；超大型数据中心，年耗电可达普通数据中心的20倍，相当于200万户家庭用电。由于高耗能“AI智能体”的普及，AI专属电力消耗预计到2030年将猛增3倍。这意味着，AI加速并不只是软件革命，更是在迫使整个能源和基础设施体系围绕大型科技企业的算力需求重新配置。这样一来，美国资本主义就暴露出一个深层矛盾：它一方面把AI当作新增长引擎，另一方面又必须用更高的能源成本、更多的基础设施投资和更复杂的电网调度来支撑这种增长。这实质上是在透支社会整合能力与物质承载能力。在此背景下审视美国对委内瑞拉和伊朗带有资源攫取意图的侵略行为，更值得玩味。
（三）阶级重构：从工资不平等走向全面结构性剥夺
在劳动力市场与社会分配层面，技术加速主义引发了一场极为残酷的阶级重组：它正在改变资本主义社会分配的基本机制，将剥削从单一的工资压榨，升级为基于资产所有权、技能壁垒与算法监控的系统性剥夺。
国际货币基金组织（IMF）在2026年发布的研究报告指出，在美国，高端资本与头部技术精英掌握资本所有权，高度互补于AI技术，其对新兴IT和AI技能的需求带来每年高达15%的溢价；白领中产阶级所处岗位面临高暴露度与低互补性（如文秘、初级分析），在AI技能扩散五年后，高暴露度地区的此类就业水平绝对下降了3.6%，这使得传统中产阶级加速萎缩，引发“就业极化”（job polarization），社会稳定器失效；青年群体高度集中于认知密集型但易被替代的初级岗位，数据显示22～25岁美国软件开发者就业率自2024年来暴跌近20%。职业发展阶梯断裂，阶层向上流动性陷入长期停滞。[8]
与此同时，正如马克思主义学者所指出的，生成式AI并没有消除人类劳动，而是将劳动推向了更深层的异化。大语言模型看似“智能”，背后却隐藏着一支庞大的、报酬极低且缺乏任何劳动保障的幽灵劳工大军，他们主要分布在全球南方，从事着枯燥的数据清洗与标注工作。对于留在生产系统内的劳动者而言，AI作为“算法监工”（algorithmic management），通过生物特征监控与数据量化，剥夺了工人的最后一丝自主性，导致了深度的认知与情感异化。美国式资本主义在AI时代面临的分配危机，标志着工资收入作为社会分配主要手段的衰退，而算力资产持有量、模型控制权与算法接口门槛，正成为重写阶级结构的新铁律。
（四）政治极化：算法政治与合法性危机
在美国式资本主义的语境下，人工智能首先表现为一种前所未有的舆论配置与注意力操控技术。平台资本主义的商业模式高度依赖于用户参与度的最大化，而算法推荐系统正是实现这一目标的核心引擎。当AI算法与商业变现逻辑深度结合时，它直接构成了对美国代议制民主基础（公共理性与共识机制）的毁灭性打击。
2026年在《自然》上发表的研究报告《X信息流算法的政治效应》为这一论断提供了实证支持。[9]该研究由多所顶尖学府的学者联合开展，对5000名美国活跃用户进行了长达七周的严格随机对照实验。研究证实了算法具有主动的政治塑造能力。相较于按时间顺序排列的传统信息流，被分配到X平台AI算法推荐信息流（“For You”频道）的用户，其政治观点在七周后出现了显著的右倾化与保守化。另外，算法的推荐机制系统性贬低了传统高质量新闻媒体的可见度，同时刻意放大并推广右翼政治活动家与极端情绪化内容的曝光率，因为后者更能刺激用户的愤怒与互动。研究还揭示了算法塑造政治的“不对称棘轮效应”。即使用户在实验后关闭了算法推荐，恢复到时间线模式，其极化倾向也未随之消除。这是因为算法在运作期间已成功诱导用户订阅了大量极化政治账号。
这反映了当代学术界所警告的“民主知识危机”与“人工真相”（artificial truth）政体的崛起。在AI重塑后的社会中，认识论的权威不再基于机构专长、事实核查能力与理性逻辑论证，而是被彻底转移到了平台原生的资本指标上——真相被等同于参与度、点击率、计算合理性和情感接近度。生成式AI不仅作为中介分发信息，更作为认知主体批量制造“合成真相”（synthetic truth），其极其流畅的拟人化表达掩盖了其概率匹配的本质，使得虚假信息在社会中以几何级数扩散。
这种认知异化与公共空间的碎片化，直接导致了美国公众对国家治理体系合法性的极度不信任。斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》公布的全球公众态度调查数据显示，仅有33%的美国人对AI发展持乐观态度，远低于全球平均水平；同时，美国公众对本国政府有效监管AI能力的信任度在全球受访国中排名垫底，仅为31%。技术加速不仅没有弥合美国社会的撕裂，反而放大了合法性危机，令美国陷入了算法资本主义所编织的政治极化死结之中。
可以预计，在未来十年，美国式资本主义的核心危机，将体现为“技术领先指标”与“社会整合能力”之间裂痕的扩大。随着AI智能体在执行复杂系统任务上的成功率大幅跃升，对白领知识精英的大规模挤出效应将不可逆转地发生，传统资本主义依靠广泛的中产阶级消费来消化过剩产能、维持政治选票稳定的基础将被彻底掏空。当庞大的“无用阶级”被抛弃于体制之外，而政治体系又被极化算法所操控时，西方代议制民主将失去提供公共产品与凝聚社会共识的最基本功能。美国社会的不满情绪与制度合法性赤字将成为难以治愈的系统性顽疾。
（五）全球南方：“数字新殖民主义”的崛起
技术加速主义带来的另一个灾难性后果，是在全球尺度上重塑了中心—外围的剥削关系，将“全球南方”推向了更为绝望的发展深渊。硅谷的寡头们虽然经常使用“普惠人类”的修辞，但AI的加速扩散实际上正在成为世界体系再分层的新机制。
联合国贸易和发展会议（UNCTAD）在《2025年技术与创新报告》中发出警告：如果国际社会不采取断然干预措施，生成式人工智能的快速发展将成为拉大全球南北鸿沟的最致命武器。[10]数据的对比触目惊心：一方面，UNCTAD预计到2033年，全球AI市场规模将达到4.8万亿美元，相当于目前德国经济总量；但另一方面，这一庞大的经济增量将被极其少数的跨国集团垄断。报告指出，全球排名前100名的科技公司（绝大多数位于美国）独占了全球AI企业研发总支出的40%。这种前所未有的研发资本的集中，意味着发展中国家正面临着被彻底剥夺技术创新能力的风险。
对于全球南方而言，AI时代的危机呈现出复合的“数字新殖民主义”特征。首先，是传统比较优势的崩溃。UNCTAD强调，全球约40%的就业岗位将受到AI的直接冲击，自动化将无情地削弱发展中国家长期依赖的“低成本劳动力”竞争优势。如果跨国资本能够通过部署AI服务器在国内完成过去需要外包到发展中国家的业务，全球南方将彻底失去嵌入全球价值链、实现工业化攀升的历史机遇。其次，是结构性依附的深化。AI的发展高度依赖三大关键杠杆：算力基础设施、海量高质量数据与高端数字人才。广大发展中国家在这三个领域均面临巨大的赤字，不得不沦为西方AI巨头的被动消费者和廉价数据提取地。更令人担忧的是全球治理层面的不平等：UNCTAD报告指出，多达118个国家（几乎全部来自全球南方）被完全排除在全球AI治理与规则制定的核心圈子之外；不到三分之一的发展中国家拥有成体系的国家AI战略。这种政治权力的边缘化，确保了美国资本可以继续利用技术壁垒和标准制定权，对全球南方实施无阻碍的利润抽水。
美国式资本主义若以技术加速来勉强维持其全球霸权，必然伴随着世界经济体系的严重碎片化以及全球南北断裂的急剧恶化。
▍中国的技术加速路线：在世界资本主义体系中的定位与角色
中国是当代技术竞争格局中的关键第二极，也是这次全球动荡中重塑当代世界政治经济体系、制衡美国单边霸权的最关键结构性变量。中国提供了一种截然不同的替代性历史方案，有可能为美国式右翼技术加速主义向一种全球普惠性发展主义转向提供历史动力。
“全栈式”（Full-Stack）产业政策与“新质生产力”的实体经济导向是中国式AI的突出特征。与美国受风险资本追捧、过度痴迷于资本市场估值游戏、将海量算力消耗在广告推荐和纯数字内容生成的“虚假繁荣”不同，中国的人工智能发展战略深植于国家宏观产业升级的战略图景之中。兰德智库2025年发布的《全栈式：中国不断演进的AI产业政策》报告以及中国政府出台的“十五五”规划，清晰地勾勒出中国路线的核心特征。中国并不执着AGI神话，而是紧紧围绕新质生产力，推进“脱虚向实”的经济战略。新质生产力强调通过科技革命性突破和生产要素的创新性配置，实现从高速度增长向高质量发展的跨越。在这一导向下，中国采取了“全栈式”的顶层设计，覆盖了从底层半导体元器件、框架软件、算力网络到应用生态的全产业链。更为关键的是，中国极力推动AI技术向下扎根，深度嵌入工业机器人、高端装备制造、生物医药、新能源与自动驾驶等“硬核”实体经济中，力图通过全要素生产率的实质性跃升来重塑国家核心竞争力。这种模式有效避免了技术被异化为单纯的金融资本炒作工具。[11]
面对美国意在彻底扼杀中国AI潜力的无底线出口管制与技术封锁（如对先进GPU、光刻设备甚至相关技术人才的全面禁运），中国在严峻的算力限制与发展瓶颈中展现出了惊人的韧性、制度优势与工程创新能力。中国式技术加速，既体现在通过华为昇腾系列芯片与MindSpore计算框架为代表的“自主可控”软硬件生态系统、从根本上剥离对美国底层技术的依附，更体现在在模型算法的优化效率与成本控制上实现了弯道超车。斯坦福大学《2026年人工智能指数报告》指出，随着中国基础研究质量的飙升，中美顶级模型在性能排名上已形成交替领跑的胶着态势。[12]这表明，中国已经实质性地抹平了美国长期保持的AI优势。这向世界证明了超越美国式技术加速路径的巨大可行性。
在重构世界资本主义体系的宏大进程中，中国技术路线的溢出效应正在发挥不可替代的地缘政治与经济作用。首先，中国雄厚的基础设施建设能力为其赢得了决定性的战略后发优势。与受困于电网老化和能源危机的美国不同，中国正快速推进“全国一体化算力网络”建设。更为关键的是，中国在绿色能源领域拥有压倒性的统治力——仅2024年一年，中国新增的净发电装机容量就高达429吉瓦，这是同期美国新增容量的15倍以上。充沛且低碳的能源供给，使中国能够从容应对AI算力爆炸带来的物理反噬，为技术的长期可持续发展奠定了物质基石。其次，相较于美国科技寡头推行封闭模型、意图固化“数字新殖民主义”的做法，中国在拥抱和繁荣开源AI生态方面的贡献，正在为打破全球技术垄断提供强大动力。中国在全球GitHub开源项目中的贡献量正逼近美国，其提供的高性价比、可本地化部署的开源大模型方案，为深陷资金与算力双重匮乏的“全球南方”国家，送去了摆脱对西方数字依附、建立本国主权AI的宝贵希望。这为我们制衡美国技术霸权、走向更加公平、开放与包容的全球技术新秩序，提供了重要的希望。
▍结论及展望
资本主义的未来，并不取决于技术加速与否，而仍然取决于政治经济学框架下那些更为实质性的问题在当代的转化：谁在占有技术？谁在设定算法？谁在攫取垄断利润？又是谁在承受失业、极化与被边缘化的沉重代价？当我们把人工智能还原至资本积累、阶级权力重组以及大国战略博弈的政治经济学全景中时，美国式资本主义的衰落轨迹便清晰可见——其衰落并非技术创新的停滞，而是其贪婪的制度容器已经彻底丧失了驾驭与公平分配这一历史性生产力突变的社会整合能力。与此同时，中国的科技发展路线，则展现出了超越资本主义危机的强大生命力。如何能建立起一个以普惠、共享与真实生产力跃升为导向的新纪元，是我们将面对的最关键的问题。
注释：
[1]Alex Williams and Nick Srnicek,“#Accelerate: Manifesto for an Accelerationist Politics,”Critical Legal Thinking, May 14, 2013; Dominic Chalmers et al.,“Entrepreneurship and Ideology: Accelerationism, Degrowth, and the Emerging Political Economy of Venture Creation,”Journal of Business Venturing Insights, Available online, August 22, 2025.
[2]参见约瑟夫·熊彼特：《经济发展理论》，何畏、易家详译，商务印书馆2017年版。
[3]参见约瑟夫·熊彼特：《资本主义、社会主义与民主》，吴良健译，商务印书馆1999年版。
[4] [12]Shana Lynch,“Inside the AI Index: 12 Takeaways from the 2026 Report,”Stanford HAI, April 13, 2026.
[5]Eduardo C. Garrido-Merchán,“Peaceful Anarcho-Accelerationism: Decentralized Full Automation for a Society of Universal Care,”arXiv, February 2026.
[6]肖莎娜·祖博夫：《监视资本主义时代：在新的权力前沿为人类未来而战》，孙逊、张璐译，上海译文出版社2021年版，第57、223页。
[7]International Energy Agency, Energy and AI: Shaping Global Electricity Demand, IEA, 2025; U.S. Energy Information Administration, Short-Term Energy Outlook, U.S. Department of Energy, 2025.
[8]Florence Jaumotte et. al,“Bridging Skill Gaps for the Future: New Jobs Creation in the AI Age,”IMF Staff Discussion Notes, Vol. 2026, Issue 1, 2026.
[9]“Algorithm on X Effects Political Views in the USA,”University of St. Gallen, February 19, 2026.
[10]UNCTAD, Technology and Innovation Report 2025: AI’s .8 Trillion Future, United Nations Conference on Trade and Development, 2025.
[11]Kyle Chan et. al,“Full Stack: China’s Evolving Industrial Policy for AI,”RAND Corporation, June 26, 2025.