数字主权：新科技秩序

Kai-Fu Lee 认为 AI 主权包含对技术的控制、数据安全和模型适用性。各国对 AI 主权的关注点不同，包括模型的文化和法规适应性，以及竞争野心。对于大多数国家而言，最实用的选择是采用领先的开放源模型，并根据自身语言、价值观和法规要求进行持续训练，而非从零开始构建模型。

美国出口管制对中国 AI 发展的影响是双刃剑。虽然 GPU 出口限制构成挑战，但中国企业通过提高工程效率，在资源投入远低于美国的情况下，仍能开发出能力达美国 90%-95% 的模型。中国公司更倾向于开放源模式，形成类似学习小组的协作模式，而美国公司则更注重保密。

关于主导模型的竞争，Lee 认为“AGI 压制所有人”的可能性不大。美国公司若最终主导，更多得益于其商业生态系统，而非技术壁垒。类比 Windows 和 iPhone，美国模式可能在高端市场获利丰厚，但中国模式在成本上更具优势，有望在新兴市场占据主导。开放源模式可能在全球范围内拥有更广泛的采用，而封闭源模式则可能在生态系统控制上更具优势。

Lee 预测 AI 发展将呈现类似 Linux 对 Windows、iPhone 对 Android 的格局，即一个或多个封闭生态系统与一个大型开放生态系统共存。开放生态系统如 OpenClaw 的出现，改变了 AI 工作流程的经济学，降低了使用门槛。最终结果可能不是完全集中，而是共存：封闭生态系统拥有强大的商业模式，而开放生态系统拥有更广泛的全球覆盖。开放模式可能利润较低，但更易获取，难以被阻止。

Lee 指出，各国在思考 AI 主权时最常见的错误是认为只有接受美国模式或从零开始构建两种选择。正确的选择包括：采用领先的封闭源美国平台，并充分意识到主权权衡；采用开放源模型并进行持续训练，成本更低且成功可能性更大；从零开始构建模型，但这对于大多数国家而言不太可能成功。