兰德智库：在通用人工智能转型期实施降低战略风险并促进稳定的过渡策略

随着通用人工智能（AGI）从科幻概念转变为紧迫的政策议题，全球地缘政治格局正处于剧烈动荡的前夜。

兰德公司于2026年4月发布的《在通用人工智能转型期实施降低战略风险并促进稳定的过渡策略》报告，为决策者提供了一个冷静且具备高度前瞻性的战略框架。该报告的核心论点在于，当前的国际竞争过于迷信“先行者优势”，这种“全速冲刺”的思维模式不仅脆弱，而且极易诱发大国间的灾难性战争。

Rideout策略——即“顶住攻击并渡过难关”的策略——主张通过增强技术韧性、改革情报机制以及建立专门的防御响应机构，确保美国及其盟友在不确定的转型期内即便未能率先跨越AGI门槛，也能维持战略稳定并保留长期的政策选择权。

01.

范式转移：从“全速冲刺”到“战略对冲”的必然性

当前，美国对人工智能竞争的指导思想主要建立在一个核心前提之上：维持并扩大在人工智能开发领域的领先地位将自然转化为持久的战略优势。

这种范式假设，当AGI实现并以机器速度自我提升时，它将提供变革性的经济和军事红利，使第一个跨越阈值的国家获得压倒性的、不可逆转的先行者优势。

1.1 先行者优势假设的内在脆弱性

“先行者优势”逻辑主导了包括产业政策、出口管制、人才招募和大规模研发投资在内的全方位政府活动。然而，这种“赢家通吃”的竞争观在历史和技术现实面前显得异常脆弱。依赖“率先到达”来确保国家安全的战略至少需要满足四个极其苛刻的预期。

首先，美国的人工智能企业必须能够可靠地在竞争对手之前交付并运行AGI。

其次，通往AGI的竞赛过程中，竞争对手不会因为恐惧而采取严重阻碍美国开发或触发代价高昂的国际冲突的敌对行动。第三，AGI技术的实际回报必须符合其最狂热支持者的预测，即能够迅速转化为军事与经济实力的指数级增长，让“快速追随者”彻底丧失追赶希望。最后，AGI带来的收益必须显著超过其对社会、经济及治理体系产生的颠覆性负面影响。

如果这些互相关联的假设中任何一个失效，全速冲刺策略就会陷入困境。

例如，如果AGI的效益体现得比预期慢，或者如果竞争对手通过情报手段实现了技术平价，那么前期为了速度而牺牲的安全性和稳定性将成为巨大的战略负债。此外，如果领先地位被证明是短暂且易受攻击的，那么这种全速冲刺反而可能成为诱发先发制人攻击的导火索。

1.2 AGI Rideout策略的定义与定位

AGI Rideout并不是一个旨在“赢得”技术竞赛或限制技术进步速度的策略；相反，它与这两者都是兼容的。

它的优先级在于维持战略稳定，避免在大国竞争中爆发重大战争，通过保护美国的人工智能开发免受严重破坏，最大限度地增加未来决策者的战略选项。

Rideout策略将人工智能的发展轨迹视为一股政府难以完全控制的“洪流”。

与曼哈顿计划或阿波罗计划等由政府完全主导的项目不同，当前的AI进步主要由私营公司在追求巨额利润的动力下推动，这更像是一场工业革命或电信革命。因此，政府的角色不应仅仅是领跑者，更应是能够在大浪淘沙中保持平衡的引航员。

02.

转型期的地缘政治风险矩阵

AGI的到来并非瞬间发生，而是一个充满不确定性的过渡过程。

在这个过程中，即使没有真正的AGI出现，由于各国对未来力量平衡的预期发生剧变，也可能引发严重的安全冲突。

2.1 灾难性攻击风险

这类风险涉及对手利用先进AI或早期AGI能力，直接威胁美国的生存或造成毁灭性破坏。

关键担忧集中在：

大规模网络攻击：利用高级AI自动发现漏洞、生成变体代码并协调对关键基础设施（如电网、金融系统）的攻击，其规模和速度将超出人类防御者的响应能力。

新型生物武器：先进AI模型能够加速病原体设计，开发出具有高度传染性且难以追踪的生物武器。

核威慑中和：通过AI增强的探测系统寻找隐蔽的核资产（如核潜艇），或攻击核指挥、控制与通信（NC3）系统，使核大国面临“要么使用、要么失去”的困境。

虽然北京方面不太可能发动这种“晴天霹雳”式的攻击，但一个感到极度不安全、面临生存威胁或在潜在冲突中处于绝望境地的对手，可能会将此视为最后的博弈手段。

2.2 先发制人打击风险

先发制人打击（PreventiveAttacks）旨在阻止对手通过获得AGI建立霸权。这些攻击可能使用动能武器或非动能手段，打击目标包括人工智能实验室、大型数据中心、芯片生产厂或核心研发人才。

战略理论家指出，如果一个强国预期另一个国家一旦获得AGI就会利用这种优势彻底摧毁或奴役自己，那么它可能会冒着爆发大规模战争的回击风险，在对方完成突破前发动打击。

这种逻辑在冷战早期的核竞赛中曾反复出现，而AGI竞赛中技术的“黑箱”特性——即很难准确判断对手离突破还有多远——进一步加剧了这种猜忌。

2.3 重大地区侵略与威慑失败

AI赋能的常规军事能力可能通过以下方式破坏区域稳定，尤其是在台海等敏感地区：

低成本侵略：大规模自主平台（如蜂群无人机）降低了进攻方的预期伤亡，使侵略看起来更具吸引力。

决策优势：AI优化后勤、传感和决策周期，使防御方在信息战和电子战中处于劣势。

威慑侵蚀：如果中国认为其AI能力已足以在美军介入前造成既成事实，原本稳定的威慑平衡可能崩溃。2.4技术日蚀与主权受损

“技术日蚀”是指在长期的全球竞争中被彻底超越，以至于丧失了对自身命运的控制权。

如果美国在AI革命中不仅失去了领先地位，而且在AI驱动的经济增长和标准制定中被边缘化，那么即便没有爆发战争，美国的国家安全也将受到根本性损害。这种风险在AGI可能带来的社会动荡（如大规模失业、信息操纵）背景下尤为突出，因为专制政体可能在管控这些动荡方面表现出某种暂时的、残酷的效率优势。

03.

历史镜鉴：从核“Rideout”到AI稳定性

Rideout一词源于核战略，指的是一种不依赖“预警即发射”或“遭到打击即发射”的政策。

在冷战早期，核力量的脆弱性导致了极高的不稳定性：如果双方都认为对方的第一次打击能摧毁自己的核资产，那么双方在危机中都有强烈的动机先动手。

3.1 沃尔斯泰特的遗产与第二次打击能力

1958年，阿尔伯特·沃尔斯泰特（AlbertWohlstetter）发表了著名的《威慑的脆弱平衡》，指出建立可生存的、能够“顶住攻击”（rideouttheattack）并予以回击的核力量是实现战略稳定的关键。通过将导弹部署在加固的地下掩体中，尤其是部署在难以追踪的核潜艇上，美国和苏联最终建立了一种即便遭受攻击也能幸存并报复的能力。这种“冗余”和“韧性”降低了任何一方发动先发制人打击的预期收益。

3.2 AI领域的“顶住攻击”逻辑

AGI Rideout策略旨在将这种逻辑平移到人工智能竞争中。其目标是让对手明白，即便他们能够通过物理或网络手段干扰美国的某些AI研发，美国依然具备维持研发连续性和在军事领域迅速反击的能力。这种稳定性的建立不依赖于对手的仁慈，而是依赖于对手对攻击无果的理性评估。

04.

实施架构：SARA、NIC-AI与SCO的协同

将Rideout策略从理论推向实践，需要对现有的国家安全机构进行针对性改革。报告建议在现有的国防体系框架内，建立专门的组织以应对AI驱动的战略挑战。

4.1 战略AI响应局（SARA）：拒止性威慑的核心

SARA的设计灵感来源于美国导弹防御局（MDA）。它的核心使命是识别并对抗对手开发的破坏性AI军事应用。

职能定位：SARA不负责开发通用的AGI能力，而是专门开发针对性的“对冲工具”。例如，如果对手利用AI优化大规模自主蜂群，SARA的任务是开发与之对抗的电子战系统、反蜂群动能武器或同样由AI驱动的防御网络。

防御与韧性：SARA负责确保美军的指挥链在遭受高级AI网络攻击时仍能正常运作。其目标是实现“拒止性威慑”（Deterrence-by-Denial），让对手意识到他们的AI突破在实战中会被美军的防御措施所中和，从而降低其冒险动机。

4.2 国家AI情报中心（NIC-AI）：打破技术黑箱

情报是Rideout策略的“眼睛”。

NIC-AI的职能类似于冷战时期的国防特别导弹与航天中心（DEFSMAC），但其监测对象是全球的人工智能突破。

特定监测：NIC-AI并不试图监控所有AI进展，而是专注于识别那些可能破坏战略平衡的特定迹象。例如，它将重点监控对手计算资源的突然集中、新型算法的大规模测试或针对关键供应链的异常采购。

赋能决策：通过利用先进的AI辅助分析工具，NIC-AI可以从海量公开与秘密数据中提取信号，为SARA提供actionable建议。其目标是降低“技术突袭”的可能性，让美国有充足的时间来部署对冲措施。

4.3 战略能力办公室（SCO）：联结研发与军种

SCO在此架构中担任“接口”角色。它负责将SARA开发的技术成熟化，并将其无缝集成到陆、海、空、天各军种的实际作战序列中。这种安排避免了在国防部庞大的官僚机构中出现研发与应用的脱节。

05.

竞争战略深度对比：Rideoutvs.MAIMvs.Aschenbrenner

在关于如何应对人工智能风险的讨论中，Rideout策略提供了一个中间路线，其与目前主流的其他两个流派形成了鲜明对比。

5.1 相互保证的AI故障（MAIM）

MAIM方案（MutualAssuredAIMalfunction）由丹·亨德里克斯、埃里克·施密特和亚历山大·王提出，主张建立一种类似核武“相互保证毁灭”（MAD）的威慑机制。

核心机制：MAIM建议，如果一方（如中国）试图建立可能威胁全人类或打破平衡的超强AGI设施，另一方应明确威胁将使用动力武器或大规模网络攻击来“废掉”（maim）该设施。

Rideout的批判：兰德报告认为MAIM极其不稳定。首先，它假设大国能准确判断对方离AGI还有“几分钟”路程，这在现实中不可监控。其次，它将“先发制人打击”作为威慑手段，这极易引发误判并导致全面核战争。相比之下，Rideout优先考虑的是保护自己的设施，而不是威胁摧毁对方的设施。

5.2 阿申布伦纳的“态势感知”与全速冲刺

利奥波德·阿申布伦纳（LeopoldAschenbrenner）代表了硅谷的“加速派”观点。他预测AGI将在2027年实现，紧接着是由于“智能递归”引发的智能爆炸。

核心主张：阿申布伦纳认为美国正面临被中国通过间谍手段窃取核心秘密的巨大风险，因此主张采取极端的、类似战时体制的保密和全速开发模式。

Rideout的对冲：Rideout策略虽然同意阿申布伦纳关于基础设施脆弱性的判断，但不同意其“非此即彼”的战争逻辑。Rideout认为，将战略安全寄托在“维持绝对技术垄断”上是不可持续的。即便面临竞争，建立一个具有韧性的体系也比一个脆弱的领先体系更稳固。

06.

物理底座的加固：研发基础设施与人才保护

Rideout策略在操作层面的核心是增强美国人工智能开发生态系统的物理与网络韧性。

6.1 基础设施的冗余与分散

目前，美国的大型AI训练中心往往集中在少数几个地点。在Rideout框架下，必须采取以下措施：

分散化部署：将算力资源、数据集和关键代码库分散在地理上相互隔绝的多个中心，确保即便是遭受局部动能攻击，研发进程也不会中断。

硬件硬化：对支撑AGI开发的晶圆厂、电力设施和数据中心进行物理加固，并配备独立的生命保障系统。

供应链备份：建立非依赖性的先进半导体储备和替代生产路径，防止由于对手控制关键节点（如台海冲突后的半导体封锁）而导致AI开发停滞。

6.2 核心人才的立体保护

人才被视为AGI竞赛中最关键的资源。Rideout策略强调，顶尖AI科学家可能成为对手的情报收集、诱导叛逃甚至物理暗杀的目标。

安保升级：为核心研发团队提供类似于高级官员或核武专家的安全保障。

反间谍协作：建立政府与私人实验室之间的高速信息分享机制，识别针对特定人员的钓鱼攻击或社会工程学渗透。

人才池冗余：通过人才引进政策和教育投资，确立广阔的后备力量，避免因少数关键人物的缺失导致项目崩溃。

07.

在激流中保持战略理性的艺术

AGI Rideout策略代表了美国国家安全哲学的一次深刻转型。

它从冷战时期的核威慑智慧中汲取营养，承认在面对如AGI这样具有颠覆性的技术时，单纯的领先是不足以确保安全的，因为这种领先本身就可能诱发冲突。

通过建立SARA以实现拒止性威慑，利用NIC-AI打破情报迷雾，以及通过基础设施的分散与硬化增强体系韧性，美国可以向竞争对手发出一个清晰的信号：技术竞赛不会转化为战略决战的导火索。

这一策略不仅保护了美国在AGI时代的开发权，更为国际社会提供了一个避免在通往超级智能的道路上坠入核战争深渊的稳定器。

正如沃尔斯泰特当年在处理核风险时所强调的那样，战略稳定性不取决于技术本身的性质，而取决于我们如何构建支撑这些技术的社会、政治与军事架构。

AGI Rideout正是这样一种尝试，它在追求科技巅峰的同时，为人类文明保留了一道即便在最极端情况下也能守住的安全底线。决策者必须明白，真正的强大不在于第一个跨过终点线，而在于无论终点线何时出现、由谁跨过，国家都有能力确保自身的生存与繁荣。

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我是王得金，17年军龄退役老兵，ENTJ科技创业者，AI咨询机构(蘑菇云MGClouds.net)创始人，垂直领域「AI知识服务｜管理」探索者。

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