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大灣區評論 x 黃平
地緣科技
vol. 5 no. 5
「平」論
2026/04/22
April
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在數字主義時代,沉默不是中立,而是出局。
第5期
總第5期
編者按
PREFACE
隨著具備自主能力的超級AI模型Mythos的出現,AI正悄然跨越“工具”到“智能體”的門檻。盡管出于安全隱憂,該模型尚未全面公開,但其能夠賦予國家的非對稱優勢,已拉開新時代AI競爭和全球權力重塑的序幕。在這場科技革命中,科技與政治深度交織的新型“數字特權階級”正在加速崛起,對傳統國家主權與全球治理體系提出嚴峻挑戰。
文章深刻剖析了由超級AI催生的“數字主義”社會新形態。作者指出,“數字主義”下的核心矛盾是算法智能與人類主體性之間的矛盾,生產資料也生產關系也面臨深刻重構。在地緣維度,“算法主權”對國家主權的侵蝕將成為本世紀國際政治最核心的結構性矛盾,不僅推動全球數字競爭向中美“G2”格局演化,更令全球南方面臨淪為新型“數字殖民地”的風險。面對AI生產力的躍遷,社會必須主動構建制衡機制,更需要主動介入掌握規則和秩序的話語權。
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01
Anthropic的超級模型
Mythos做到了什么?
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Mythos與現有模型的
根本差異
要理解Mythos的意義,首先必須厘清它與現有大模型之間的根本差異。今天公眾所熟悉的Claude、GPT、Gemini等模型,本質上仍是一種極度復雜的語言預測機器,它們能夠流暢地對話、合理地推理、有條理地寫作,但在面對真正開放性的復雜問題時,它們仍然需要人類提供方向、劃定邊界、驗證結論。簡言之,它們是強大的工具,但仍是工具。
Mythos的不同之處在于,它跨越了“工具”與“智能體”之間的那道門檻。據悉,Mythos能夠在無需人類持續介入的情況下,自主設定研究目標、分解問題、調用工具、執行多步驟任務并迭代修正,這在AI研究領域被稱為“真正的自主智能體(Autonomous Agent)”能力。更關鍵的是,Mythos在科學推理領域展現出了超越人類專家水準的能力:它不只是檢索已有知識,而是能夠在生物醫學、材料科學、數學證明等領域獨立生成具有實質性價值的新知識。這意味著,它已經具備了在某些領域替代整個科研團隊的潛力。
Anthropic為何選擇不發布?
理解Anthropic不發布Mythos的決定,比理解Mythos本身更能揭示這個時代的深層邏輯。
Anthropic是一家內嵌了強烈AI安全焦慮的公司。其創始人達里奧·阿莫迪等人正是因為認為OpenAI在安全問題上走得過快、過于激進,才在2021年出走另立門戶。Anthropic的核心信念之一,是“在我們真正理解如何控制一個系統之前,不應該把它釋放到世界上”。
Mythos的不發布,正是這一信念最直接的體現,原因至少涉及三個層面:其一,對齊問題尚未解決——Mythos的自主能力越強,其行為就越難以被人類監控和糾正,現有技術尚不足以提供可靠保障;其二,兩用性風險不可接受——一個能獨立推進生物醫學研究的模型,同樣能被用于設計生物武器或發現基礎設施漏洞,這條紅線Anthropic不愿輕易越過;其三,社會尚未做好承接準備——一旦公開商用,它將在極短時間內顛覆幾乎所有知識密集型行業的現有格局,而人類社會目前沒有足夠的制度緩沖來消化這種沖擊。
換句話說,Anthropic選擇不發布Mythos,恰恰證明了Mythos已經足夠強大,強大到連它的創造者都不敢輕易放手。
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Anthropic官網首頁(圖源:Anthropic官網)
誰能使用Mythos?
這意味著什么?
Mythos雖未公開發布,但不發布不等于不使用。根據Anthropic的實際做法,像Mythos這類內部超級模型的使用權,往往以極為有限的方式向特定群體開放:一部分用于內部的安全研究;另一部分則可能以保密合作的形式,向少數戰略合作伙伴、政府機構或頂級學術機構提供受限訪問。
這種“權限分層”的邏輯本身就極具沖擊力。它意味著:在公開發布的AI產品之上,存在一個更強大的“暗層”,而能夠觸及這個暗層的人,將在知識生產、決策分析和技術研發上獲得與普通用戶之間近乎代差級別的優勢。
從技術層面看,這種權限差異將直接轉化為研發速度的分化,擁有Mythos訪問權限的實驗室,其科研產出效率可能是普通團隊的數倍乃至數十倍,由此形成的技術護城河將越來越難以逾越。從行業層面看,率先獲得這種訪問權限的企業,將在產品迭代、戰略決策和市場競爭上形成系統性優勢,進一步加速強者愈強的馬太效應。更深一層,從國家戰略層面看,哪個國家的政府和企業率先系統性地整合了這類超級模型能力,將在外交、情報、軍事和經濟博弈中獲得實質性的不對稱優勢。
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02
超級AI主導下的
數字特權階級
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互聯網時期的“數字特權階級”
“數字特權階級”并不是一個新概念。在互聯網時代,它指的是那些憑借率先掌握數字平臺、數據基礎設施和網絡效應而在經濟、社會與政治上形成系統性優勢的群體,主要是以谷歌、亞馬遜、Facebook、蘋果、微軟(合稱“GAFAM”)為代表的美國科技巨頭,及其背后的投資人、創始人和核心管理層。
在經濟層面,這些企業以極低的邊際成本實現了全球規模化,將平臺邏輯滲透進廣告、零售、通信、媒體、金融等幾乎所有行業,吸走了大量傳統經濟部門的利潤,形成了有史以來最大規模的財富虹吸效應。
在社會層面,這些科技巨頭實際上重新定義了人們的社交方式、信息獲取渠道和消費行為,其影響力早已超越了傳統媒體集團和文化機構,成為當代社會信息生產和傳播的核心節點。
在政治層面,互聯網時代的數字特權階級雖然表面上與政治保持距離,但實際上對政策的影響力無處不在。他們往往通過游說機制影響立法,通過平臺規則決定公共話語邊界,通過稅收規避削弱國家財政能力。值得注意的是,互聯網時代的數字特權階級幾乎清一色是美國企業,這意味著美國在這一時期事實上享有了數字世界的單邊霸權。
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亞馬遜表示2026年將投入約2000億美元(約合人民幣1.38萬億元)的資本支出(圖源:每日經濟新聞)
超級AI時代的新舊之變
超級AI時代的數字特權階級,在繼承互聯網時代基本邏輯的同時,發生了兩個根本性的結構變化。
第一個變化:從美國單邊主導到中美共同領導。互聯網時代,中國的互聯網企業(例如以百度、阿里巴巴、騰訊為代表的“BAT”)雖然在國內市場舉足輕重,但在全球范圍內幾乎沒有影響力和話語權。但在AI時代,這一格局已經發生了根本性的轉變。以DeepSeek為代表的中國大模型在技術層面展示出強勁的競爭力和性價比,且以開源策略迅速滲透全球市場;華為的AI芯片研發和制造也在制裁壓力下取得了超預期的突破。中國正在從互聯網時代的跟跑者,演變為AI時代實質意義上的共治者。
這種從單極到雙極的轉變,使得數字特權階級的格局從過去相對同質的美國精英俱樂部,演變為一個內部存在深刻價值觀張力的“G2”結構。
第二個變化:從私營企業主導到政治與企業的深度共治。互聯網時代,硅谷與華盛頓之間雖然存在千絲萬縷的聯系,但總體上維持著一種距離感。美國科技精英們傾向于以超然于政治的姿態示人,政治人物也習慣于將科技公司視為需要監管的對象而非伙伴。
AI時代徹底打破了這一格局。以馬斯克為代表的科技右翼與特朗普為代表的右翼民粹政黨的深度合流,是這種變化最典型的體現。科技精英不再滿足于在幕后影響政策,而是直接進入權力核心,將技術資本與政治權力合并為一個統一的力量。這意味著數字特權階級已經從經濟領域主動地往社會和政治領域延伸。
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03
“數字主義”下的生產力、
生產資料和生產關系
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什么是數字主義?
馬克思對人類社會的基本理解,建立在生產力與生產關系的辯證互動之上。在他的框架里,每一次生產力的根本性變革,都必然引發生產關系的深刻重組,繼而推動整個社會形態的轉型。蒸汽機顛覆了封建土地關系,催生了工業資本主義;互聯網重構了信息生產和流通方式,催生了平臺資本主義。
那么,人工智能呢?
如果說工業資本主義的核心矛盾是資本與勞動之間的關系,平臺資本主義的核心矛盾是數據壟斷與公共利益之間的關系,那么AI時代正在萌生的新型社會形態,我們或許可以暫稱其為“數字主義(Digitalism)”,其核心矛盾是:算法智能與人類主體性之間的關系。
數字主義的基本含義是:在這個時代,數字化的智能體本身成為了最核心的生產力,它不僅能夠替代人類的體力勞動,更能夠替代人類的腦力勞動,乃至部分替代人類的創造性活動和決策判斷。這意味著,人與生產過程之間的關系,從工業時代的“工人操作機器”,從互聯網時代的“用戶生產數據”,演變為AI時代的“人類配合算法”——主體與工具的位置,正在發生微妙而深刻的倒置。
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中關村論壇年會上,人形機器人“Casbot01”在中關村展示中心常設展內向參觀者“比心”(圖源:新華社)
數字主義下生產力、生產資料
與生產關系的新內涵
生產力層面,AI時代的生產力呈現出非線性躍遷的特征。傳統的生產力增長依賴人口規模、資本積累和技術改進的線性疊加;而AI生產力的增長具有指數級潛力,即當一個模型能夠獨立推進研究、自主迭代優化時,生產力的邊界將不再受制于人類的生理極限和學習速度。這種生產力的躍遷在帶來巨大財富創造潛力的同時,也將以史無前例的速度淘汰大量現有職業和技能,造成嚴峻的結構性失業和社會失調。
生產資料層面,數字主義下的核心生產資料已經從土地、機器演變為:算力基礎設施(芯片、數據中心)、訓練數據(知識、場景)和基礎模型(智能生產的母機)。這三類資產的高度集中,構成了數字主義時代最深刻的壟斷形態。控制這三類資產,就控制了數字主義時代的生產命脈。值得警惕的是,這三類生產資料的集中程度,遠高于工業時代的工廠和礦山:一個掌握頂級基礎模型的實體,在理論上可以為全球提供智能服務,形成有史以來規模最大、滲透最深的生產資料壟斷。
生產關系層面,數字主義帶來了三重新的結構性張力:其一,算法勞動與人類勞動之間的競爭——AI正在從體力工種向腦力工種全面滲透,傳統意義上的“知識生產”階級面臨系統性替代風險;其二,數據貢獻者與數據受益者之間的分配鴻溝——每一個使用AI產品的普通用戶,都在用自己的行為數據為模型的持續改進貢獻訓練素材,但這種貢獻幾乎從未獲得任何經濟回報;其三,平臺智能與個體主體性之間的權力不對稱——當AI系統的決策能力全面超越個體時,個人的自主選擇空間將面臨前所未有的擠壓。
數字主義下的國家角色
與新國際秩序
在數字主義的框架下,國家的角色正在經歷一次深刻的再定義。
傳統的國家職能是維護領土完整、調節市場秩序、提供公共品。然而,在數字主義時代,算法跨越國界,數據流動無視主權,平臺規則在許多情況下比國家法律更直接地約束著公民的日常行為。這種“算法主權”對傳統國家主權的侵蝕,將成為21世紀國際政治最核心的結構性矛盾之一。
就西方與東方的關系而言,數字主義時代呈現出的是一種“技術冷戰”疊加“標準之爭”的雙重競爭邏輯。西方(主要是美國)試圖以技術封鎖和同盟體系維持其在AI核心技術上的領先優勢;東方(主要是中國)則以開源戰略和“南南合作”為手段,在全球范圍內構建替代性的技術生態。這場博弈的結果,不只是哪家公司的市值更高,而是誰的技術架構、誰的數據標準、誰的模型價值觀將成為全球的基礎設施。
就全球北方與全球南方的關系而言,數字主義時代面臨著比互聯網時代更為嚴峻的不平等風險。在互聯網時代,全球南方國家至少可以通過培育本土平臺來部分參與數字經濟;在數字主義時代,開發和維護頂級基礎模型所需的算力、數據和人才,對于絕大多數發展中國家而言幾乎是不可企及的門檻。這意味著,如果沒有主動的全球治理機制,數字主義時代的全球南方,將淪為AI時代新型數字殖民主義的對象,即用數據喂養全球北方的模型,再以付費訂閱的方式使用全球北方輸出的智能服務,形成一種全新形態的技術依附關系。這種不平等,比工業時代的資本依附更難察覺,也更難打破。
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04
結語
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從Mythos的秘而不宣,到數字特權階級的格局重組,再到數字主義下生產關系的深層重構,我們正在目睹的,是一場范圍、深度和速度都前所未有的文明級變遷。
Anthropic選擇不發布Mythos,是一個負責任的決定,但它無法阻止其他力量在競爭壓力下做出相反的選擇。數字特權階級的崛起是一個已經在發生的現實,問題不在于能否阻止,而在于社會能否在足夠快的時間內建立起與之相匹配的制衡機制。而數字主義的生產關系邏輯則提醒我們:如果我們不能在新一輪技術革命的早期階段主動介入,規則和秩序將由那些最先掌握技術的人單方面書寫。
在數字主義時代,沉默不是中立,而是出局。
本文作者
黃平:香港中文大學(深圳)公共政策學院副教授、助理院長,前海國際事務研究院副院長。
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校對|李 征
排版|許梓烽
初審|覃筱靖?
終審|馮簫凝???
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