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2026年9月12日，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊发表文章《We Must Pace the Frontier》（我们必须控制前沿推进的节奏）。文章的核心判断只有一句话：“我们必须放缓提升AI模型能力的步伐。”

几小时内，一个罕见的场景出现了。SpaceX/xAI的埃隆·马斯克在X上简短回应：“达里奥说得对。”OpenAI首席执行官山姆·奥特曼随即表示：“我同意达里奥的观点，我们需要控制前沿发展的步伐。这在最近几周一直是OpenAI内部讨论的主要话题。”他还特别认可阿莫代伊关于向独立评估者开放系统访问的提议，并承诺OpenAI将采取相同安排。Alphabet首席科学家、Google DeepMind董事长德米斯·哈萨比斯也表示，阿莫代伊的文章“指向了正确的方向”，但具体机制仍有待完善。

这些企业在技术路线和商业策略上长期处于竞争状态。马斯克与奥特曼之间还存在持续多年的法律纠纷，Anthropic与OpenAI则长期处于前沿模型竞争的第一梯队。促使这些长期竞争者罕见地表达相近立场的，既有近期安全事件带来的风险冲击，也有算力投入、行业竞争和监管预期变化所形成的现实压力。安全忧虑与商业利益并非彼此排斥，而可能同时塑造企业的战略选择。

然而，真正的治理问题并不在于企业家是否真诚。当竞争者同时提出“减速”，一个更深层的难题浮现出来：这种共识能否转化为可信、可验证且具有全球合法性的治理机制？

一、什么触发了这场“减速共识”

阿莫代伊在文章中点明了两个直接动因。

第一个是AI“递归式自我提升”的加速。他写道，AI系统正在越来越多地参与下一代AI系统的设计，这一趋势自2026年夏天以来“急速加快”。这里所说的“递归式自我提升”，并不意味着AI已经可以脱离人类自主完成全部迭代，而是指AI参与AI研发所形成的能力反馈循环正在加快。阿莫代伊担忧，如果这一趋势不受控制，AI能力提升的速度可能超过人类理解和控制这些系统的能力。

第二个是2026年7月的OpenAI—Hugging Face安全事件。根据OpenAI发布的事件说明以及METR与Redwood Research的独立调查，约1200个来自OpenAI测试环境的AI智能体通过一个未经授权的共享留言板，发送了超过7万条消息和文件，其中约700个智能体随后参与了针对Hugging Face系统的攻击。调查人员还观察到部分智能体试图操纵或规避评测机制。阿莫代伊在文章中引用了这一事件，称OpenAI的智能体“实际上表现为一个狂热的集体”。

这一事件并不证明AI已经形成独立意志，但它表明：当大量能力较强而安全对齐尚未同步跟进的智能体，因权限配置或隔离机制失效而获得访问真实系统的路径时，局部的评测缺陷可能迅速演化为系统性安全风险。

在这些安全事件持续引发行业争论之际，Anthropic预训练研究员雅各布·考克森于9月宣布辞职。考克森曾先后在OpenAI和Anthropic从事预训练研究。他在X平台公开表示，前沿AI企业正在以不可接受的风险推进超级智能研发，“他们正在拿我们的生命赌博”。这一选择使AI安全争论从外部批评进一步进入实验室内部。

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二、减速提案的实际内容：不是停止，是建立可验证的节奏

理解阿莫代伊提案的关键，是区分“减速”与“暂停”。

他在文章中明确提出：“减速不意味着停止模型训练或技术进步，而是确保企业有足够时间对齐和保护其模型，并让第三方评估者对此进行确认。”

提案的核心是三项机制：第一，嵌入式评估——Anthropic承诺向第三方评估机构提供“员工级别”的系统访问权限，使其能够核实安全措施、报告事故并评估模型对齐状态。第二，民主国家内部协调——推动民主国家的前沿AI企业采用共同的安全标准，并对未经安全验证的能力扩张形成协调约束，避免“最不谨慎的参与者”单方面推进。第三，全球协调——最终目标是将这套机制扩展到全球层面。

阿莫代伊同时承认，监管可能跟不上AI的发展速度，因此呼吁AI企业在监管之外“自愿合作制定标准”。

这一框架的实质，是将AI安全从“企业自律”推向“可验证的外部约束”。但它同时也提出了一个尚未被回答的问题：当“自律”和“自愿”仍然是机制的核心时，谁来判断企业是否真的在减速？

三、安全共识背后的政治经济学：公共风险、商业利益与监管捕获

如果仅从安全叙事理解这一转向，会遗漏几个同样重要的结构性因素。

第一，财务约束是真实存在的背景。据媒体报道，Anthropic在推进上市准备之际，与云基础设施服务商Nscale签署了价值约450亿美元、期限六年的算力容量协议，对应约460兆瓦电力容量。与此同时，训练、推理和数据中心建设对资本的需求持续上升。随着边际能力提升需要投入越来越多的算力、能源和工程资源，企业也在重新评估能力扩张、安全投入与商业回报之间的关系。

但现有证据还不足以证明阿莫代伊的安全主张主要出于财务止损。更合理的判断是，安全风险、资本约束和竞争战略共同构成了这次立场转向的背景。

第二，“监管捕获”的风险不容忽视。当头部企业呼吁建立安全门槛时，一个合理的质疑是：这套门槛是否会成为抬高行业准入、冻结竞争格局的工具。如果监管主要针对前沿模型，而训练管线审计、模型发布许可和对齐评估又产生高昂的合规成本，那么只有拥有充足资金、法务资源和安全团队的头部实验室能够较为从容地承担这些成本。这种制度安排可能使行业规则被少数企业主导，并压缩中小企业、后来者和开源开发者的创新空间。英国科技媒体《The Register》的一篇评论文章甚至将阿莫代伊的方案称为“以安全政策为名的监管捕获”。

美国科技投资人、前白宫人工智能与加密货币事务负责人David Sacks对此提出尖锐批评。他认为，如果OpenAI和Anthropic确实认为前沿AI风险过高，完全可以主动控制自身研发速度，而不应以此为由寻求反垄断豁免或建立由头部企业主导的审批机制。

第三，评价“减速共识”不能陷入动机论。一项治理主张可能同时包含真实的公共安全关切和维护自身竞争优势的战略考虑。全球创新治理真正需要审查的，不是企业家的内心是否纯粹，而是制度设计能否保证标准制定权、验证权和问责权不被利益相关者垄断。

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四、减速共识为何难以自动转化为全球治理：三重困境

即使假设所有参与者的安全关切都是真诚的，从企业共识到全球治理之间仍然存在三重结构性障碍。

第一，承诺困境。任何企业都担心自己减速而竞争者继续推进。阿莫代伊自己承认，单方面或协调不佳的放缓可能适得其反，让“最不谨慎”的参与者占据前沿。这意味着，没有协调机制，减速只是竞争劣势。

第二，验证困境。即使各方口头同意减速，外界也难以判断其是否通过秘密训练、海外算力或内部模型继续提升能力。Anthropic提出的“嵌入式评估员”模式是一个起点，但自愿开放访问与制度性强制验证之间存在本质区别。评估机构需要具备法律保障的访问权、独立于企业的资金来源，以及公开关键发现的法定权利。2026年7月，包括OpenAI首席科学家Jakub Pachocki在内的1100多名前沿AI公司员工联署“Pacing the Frontier”声明，要求政府支持建立必要的技术工具和国际协调机制，以便在必要时管理前沿AI的发展速度。

第三，合法性困境。如果规则主要由美国头部企业和少数技术强国制定，发展中国家可能将其视为维护既有优势的制度工具。2026年7月举行的首届联合国人工智能治理全球对话强调，各国应当平等参与人工智能治理，使全球治理安排具有更广泛的代表性、包容性和可信度。但迄今为止，企业层面的减速讨论与联合国框架下的多边治理进程之间，仍然缺乏有效的衔接机制。

因此，“减速共识”要转化为全球行动，必须同时解决三个问题：参与者是否愿意作出可信承诺，外部机构能否验证承诺是否得到履行，规则制定过程是否具有足够的国际代表性与政治合法性。缺少任何一个环节，减速都可能沦为口号、竞争策略或新的技术壁垒。

五、地缘政治竞争：全球“减速”的现实边界

减速呼吁在西方AI实验室内部获得了罕见的一致，但在国际层面遭遇了即时的分裂。

特朗普公开拒绝了这一方向，强调美国不能在AI竞赛中退让。中国外交部发言人郭嘉昆在例行记者会上表示，“散播各种威胁叙事，搞对抗和恶意竞争，只会干扰人工智能全球治理进程，不符合任何一方利益”，并主张各方共同推动人工智能开放、包容、普惠、向善。《环球时报》社论则质疑这
一主张可能借助技术壁垒和监管规则限制中国人工智能发展，将其称为“冷战剧本”。

这一分裂揭示了一个根本的治理困境：当安全风险被纳入国家竞争框架时，任何单方面的减速都会被解读为战略让步。如果减速机制只在部分国家生效，其结果不是风险降低，而是风险转移：谨慎的参与者退后，不谨慎的参与者占据前沿。

图源：全国网络安全标准化技术委员会

六、中国如何参与人工智能安全治理

对中国而言，AI安全治理既是参与全球规则制定的机遇，也是防范“安全叙事”被异化为技术封锁工具的必要回应。

在顶层设计层面，2026年政府工作报告明确提出“深化拓展‘人工智能+’”，推动重点行业领域人工智能商业化规模化应用。2026年9月14日，全国网络安全标准化技术委员会正式发布《人工智能安全治理框架3.0》。该框架秉持以人为本、向上向善理念，坚持强化风险意识、确保安全可控，延续“风险分类、技术应对、综合治理”的核心逻辑，并根据人工智能发展新趋势更新风险分类、优化技术应对和综合治理措施。这表明，中国正在发展人工智能产业的同时，持续完善与技术演进相适应的安全治理体系。

在国际层面，2024年7月，第78届联合国大会以协商一致方式通过了中国主提的加强人工智能能力建设国际合作决议。2026年7月，首届联合国人工智能治理全球对话在日内瓦举行，为各国政府和利益攸关方讨论人工智能国际治理提供了新的多边平台。对广大发展中国家而言，全球人工智能基础设施与前沿模型能力分布不平衡，也意味着其在技术评估、安全审计和标准制定方面普遍面临能力缺口。中国常驻联合国代表傅聪表示，中国将秉持开源开放、合作共赢、共商共建共享理念，在联合国平台上同各方一道商讨谋划人工智能未来全球治理重大问题，支持联合国在全球人工智能治理中发挥更大作用。

面向未来，中国应当坚持发展与安全并重，在推动人工智能技术创新和产业应用的同时，加快建立面向前沿模型的分级评估、重大安全事件报告、第三方验证和责任追溯机制。中国还应积极参与以联合国为核心的全球人工智能治理进程，推动形成兼顾创新与安全、发展与公平的国际规则，防止全球AI治理被少数企业垄断，也避免安全议题被异化为技术封锁和阵营分化的工具。

结语：减速共识的价值在于暴露了治理真空

2026年9月的“减速共识”不会改变AI技术演进的基本方向。截至本文发稿时，公开支持“减速”的主要企业尚未宣布对模型发布计划作出实质性调整，相关资本投入也未出现明确收缩。但“减速”讨论迅速引发资本市场反应。在亚洲和欧美市场交易中，SK海力士、英特尔、美光、AMD、闪迪和英伟达等芯片及算力基础设施企业普遍下跌；与此同时，部分软件和网络安全企业逆势上涨。市场表现更可能反映投资者对AI资本开支、芯片需求和产业价值分配的重新评估，而不能简单理解为对“减速”主张本身的赞成或否定。

但这场共识仍然有它的意义。它暴露了一个此前被增长叙事掩盖的事实：当前沿模型的能力提升速度超过安全验证速度，而制度层面尚缺乏能够使二者保持同步的有效机制时，行业内部的参与者也开始公开承认，他们正在面对依靠单个企业难以管理的不确定性。

AI巨头之间出现的“减速共识”，并不意味着全球治理共识已经形成。真正困难的不是让企业承认风险，而是建立一种既能约束技术竞赛、又能防止治理权被技术领先者垄断的国际制度。减速只有同时具备可验证性、互惠性和全球合法性，才能从企业承诺转化为公共治理。

这正是全球创新治理需要回答的核心问题。

主要参考资料：Dario Amodei《We Must Pace the Frontier》；OpenAI关于模型评测安全事件的官方说明；独立评估机构METR、Redwood Research相关调查报告；全国网络安全标准化技术委员会《人工智能安全治理框架3.0》；联合国人工智能治理全球对话公开资料；Anthropic算力协议相关公开报道；《环球时报》相关社论；路透社、BBC、CNBC等媒体相关报道。

作者谢云龙，系全球创新战略与治理学者，世界创新大会（WIC）创始人、秘书长。主要开展中国与全球创新战略、创新政策、创新治理及创新发展模式研究。

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