【文/于飞】

中美两国作为当前全球AI领域投入最大、发展最快的国家，两国之间既有竞争，也有互相依赖和合作。近年来，美国政府不断升级对华技术限制措施，试图在AI领域实现对中国的战略遏制。一方面，美国限制先进芯片和光刻机设备出口，对AI相关技术实施严格的出口管制；另一方面，美国还在限制对华投资，推动供应链“去中国化”重组。可以看到，美国正在多维度构建针对中国的技术封锁体系，意图在AI领域建立一个不依赖于中国的产业生态，以维持美国在关键技术领域的领先地位。

然而，AI产业具有高度复杂性和全球化特征。其产业链涵盖了从稀土等原材料开采，到芯片设计与制造，再到服务器、数据中心设备、各类传感器和终端应用等众多环节，形成了深度交织的全球分工网络。在这样一个环节众多、相互依存的产业体系中，美国真的能够实现对中国的全面“脱钩”吗？在美国不断强化技术封锁的同时，其AI产业对中国大陆供应链的实际依赖程度究竟如何？

美国AI相关产品的进口

AI产业链是一个多层次、高度复杂的技术生态系统。如图1所示，国际清算银行（Bank for International Settlements，BIS）将完整的AI供应链分为五个核心环节：硬件层提供GPU、ASIC等AI芯片作为算力基础；云计算层通过Azure、AWS等平台将分布全球的计算资源提供给用户；训练数据层收集并标注海量文本、图像、视频等数据；基础模型层通过大规模数据训练形成GPT、BERT、Claude等通用AI模型；应用层则将基础模型应用于ChatGPT、Gemini等面向最终用户的产品和服务。

我们主要聚焦于产业链的起点，即硬件环节。硬件是整个AI产业的物质基础，无论算法多么先进，都必须依托硬件设施才能实现。训练一个大型语言模型可能需要数万块GPU芯片连续运行数月，对硬件供应能力的要求极高。同时，硬件生产涉及复杂的全球供应链和多环节协作，每个环节都可能形成关键依赖关系。此外，相较于软件、算法、云服务等环节，硬件作为实物商品具有完整的海关记录，可通过HS编码精确追踪。

AI硬件供应链同样是一个高度专业化、全球分工的复杂系统。上游包括半导体制造所需的关键原材料与化学品，如高纯度硅、稀土元素、光刻胶、蚀刻液等。中游是技术壁垒最高的芯片制造与封装环节，需要光刻机、蚀刻机等高精尖设备。下游是数据中心及配套设施，涵盖服务器、GPU集群等计算设备，大容量存储系统，路由器等网络设备，以及发电、储能、配电等电力系统和精密散热系统。数据中心属于能源密集型设施，一个大型AI数据中心的用电量极高，因此电力和散热系统对维持AI算力的稳定运行至关重要。

在识别哪些产品和AI相关时，我们首先参考了世界贸易组织（WTO）编制的AI相关商品清单。该清单基于6位的HS编码，共包含104种AI相关商品，涵盖三大类别：

（1）原材料与加工化学品：半导体制造所需的关键物质，包括二氧化硅、氧化锗、二氧化锆、碳化硅等关键材料。

（2）中间投入品：用于半导体生产的加工或半成品，如各类电子元器件。

（3）设备：AI开发和部署所必需的专业工具和机械设备，包括计算机、半导体及相关机械设备。

鉴于稀土元素在高性能芯片、传感器等AI硬件中的关键作用，我们在WTO清单的基础上补充了4种与稀土相关的产品。同时，考虑到数据中心建设对电力系统的巨大需求，我们增加了18种与发电和储能相关的产品。最终，本研究的分析范围包含126种AI相关商品，能够较为全面地覆盖AI硬件产业链的核心环节，详见附表1。

需要说明的是，清单中涵盖的产品与AI产业链高度相关，但并非专门用于AI领域，这些产品在其他工业生产中也有广泛应用。

接下来，我们主要通过美国的进口数据来分析美国AI产业链对外部的依赖情况。进口数据能够直接反映“美国需要什么”。当美国从外部进口某类产品时，表明美国国内生产无法满足该类产品需求，或者其他经济体的产品在价格、质量、供应能力等方面具有比较优势。进口规模越大、占比越高，说明美国在该商品上对外部供应的依赖程度越深。

此外，基于HS编码的进口数据可以细分到具体产品类别，这使得我们能够精确识别美国在AI硬件供应链中对中国大陆形成依赖的具体环节。

近年来，美国对AI相关产品的进口需求持续上升。如图2所示，从2017年至2023年，美国AI相关的进口额保持了稳定的增长，其比重基本保持在16%左右。到了2024年，美国AI相关进口的增长进一步加快，总进口额达到5383亿美元，占总进口额的比重提高到了19%，同比增速为20.6%。

美国对中国大陆的直接依赖

AI产业链是环环相扣的，任何一个环节，无论金额高低都非常重要。例如，稀土及其制品虽然从金额上看很低，但其在AI产业链中起到了非常关键的作用——稀土元素是制造高性能芯片的必需材料，直接影响AI硬件的性能和可靠性。因此，仅看金额的绝对值及其占比并不能完全反映出不同经济体之间的依赖程度，但从进口金额的规模和变化趋势中，我们仍然能够识别出哪些环节存在大规模的贸易往来和显著的供应依赖，为评估产业链的整体依赖情况提供了参考。

直接依赖可以用中国大陆在美国进口AI相关产品中的占比来衡量，也就是说，美国存在的需求缺口中，有多少金额是直接来自中国大陆。如图3和图4所示，在2017年和2018年，美国进口的所有AI相关产品中有接近40%都来自中国大陆，从中国大陆进口的AI相关商品金额达到了1300亿美元以上。

但受中美第一次贸易摩擦的影响，自2019年开始，美国自中国大陆进口AI相关产品的金额和占比持续下滑。2019年，美国自中国大陆进口的AI相关产品金额大幅下降至1036亿美元，较2018年下降了25.2%。2020年后，尽管金额上有微弱的回升，但中国大陆的占比仍然在持续下降。到2024年，美国从中国大陆进口AI相关产品已经下降至981亿美元，占18%，这一比重已经低于东盟，略低于墨西哥。

如果我们把美国自中国大陆进口AI相关商品的比重视为美国对中国大陆的直接依赖的话，那么直观来看，美国对中国大陆的直接依赖是在减少的。

同时，我们还选取了美国其他主要贸易伙伴进行比较分析。

在美国自中国大陆进口份额不断下降的同时，美国自东盟和中国台湾省的AI相关进口呈现明显增长态势。美国自东盟的AI相关产品进口额从2017年的494亿美元增长至2024年的1221亿美元，占比也从2017年的15%增长至2024年的23%，东盟目前已成为美国AI相关产品的最大进口来源地区。美国自中国台湾省的AI相关产品进口额的增长幅度更大，金额从2017年的149亿美元增长至2024年的815亿美元，占比也从2017年的不足5%持续上升至2024年的15%。

值得注意的是，尽管美国自中国台湾省的整体进口占比并不算高，仅占美国总进口的4%，但在AI相关产品上，美国对中国台湾省的依赖却相当显著。此外，美国自墨西哥的进口份额也有小幅增长，从2017年的16%上升至2024年的19%。相比之下，尽管加拿大是美国的主要贸易伙伴，但在AI相关产品方面，美国自加拿大的进口占比极低，长期稳定在3%左右。

接下来，我们对美国直接依赖中国大陆的部分进行了细分拆解。我们希望识别出：在全部直接进口自中国大陆的AI相关产品中，哪些是依赖程度较高的？哪些是可以替代或已经从中国大陆转移的？我们主要从两个维度考察美国对中国大陆某一商品的依赖程度：

维度一：中国大陆在美国进口中的份额，也就是美国自中国大陆进口该商品占美国该商品进口总额的比重。如果从中国大陆的进口占比依然较高，则意味着美国在该商品上对中国大陆的依赖程度较强。

维度二：中国大陆在全球出口中的份额，也就是中国大陆出口某商品占全球该商品出口的比重。这一指标衡量了中国大陆在全球供应链中的重要性。

基于这两个维度，我们将美国自中国大陆进口的全部AI相关产品划分为三类：

（1）高依赖：中国大陆目前在美国进口中仍然占据比较高的份额，表明美国对中国大陆在这些产品上存在强依赖。

（2）中度依赖： 中国大陆当前在美国进口中的份额较低，但过去曾占据较高的份额。同时，中国大陆在这些产品的全球出口中也占据了较高的份额，意味着尽管美国当前从中国大陆进口的份额不高，但实际上可能仍然在依赖中国大陆。

（3）低依赖：不满足上述条件的商品，即中国大陆在美国进口和全球出口中的份额均较低，表明美国对中国大陆的依赖程度比较低。

具体的量化判定标准如下表所示，其中“前期”指2017年—2018年，“近期”指2022年—2024年：

尽管美国对中国大陆AI相关产品的直接依赖程度整体有所下降，但高依赖类别的商品仍然保持了稳定增长的态势，这意味着中国大陆在部分关键产品上对美国而言仍然具有不可替代性。如图5所示，2017年，美国对中国大陆存在高依赖的商品进口总额为515亿美元，即便在2018年中美贸易摩擦升级之后，美国对高依赖的商品进口总额仍然保持了稳定，保持在530亿美元左右。自2020年开始，美国对高依赖商品的进口额持续提高，在2021年时达到峰值759亿美元。尽管自2023年开始，美国自中国大陆的高依赖商品进口额有所下降，但也保持在600亿美元以上，和2017年相比仍然实现了稳定增长。

这种持续依赖反映出两个事实：一是中国大陆在这些产品的生产制造上积累了深厚的技术能力、规模优势和供应链整合能力，短期内其他经济体难以完全替代；二是这些产品对AI产业的重要性使得美国即便在贸易政策收紧的背景下，也不得不继续从中国大陆进口以满足国内需求。

相比之下，中度依赖类别的商品则呈现出截然不同的趋势。中依赖商品的进口额在2017年还有495亿美元，与高依赖商品的进口额基本持平。但在2018年中美贸易摩擦爆发后，美国从中国大陆的中依赖商品进口迅速下降，到2024年已降至196亿美元，降幅超过60%。这一显著下降表明，美国在这些产品上采取了较为积极的供应链转移策略来降低对中国大陆的直接依赖。

然而，需要注意的是，由于中国大陆在这些产品的全球出口中仍占据较高份额（至少大于20%），美国的进口来源转移并不意味着完全摆脱了对中国大陆的依赖，很可能只是将直接依赖转化为间接依赖，即通过东盟、墨西哥等第三经济体进口实际上仍源自中国大陆或包含中国大陆零部件的产品。

低依赖类别的商品同样呈现下降趋势，从2017年的303亿美元降至2024年的160亿美元，降幅约45%。由于中国大陆在这些商品的全球市场中的份额相对较低，美国更容易找到替代供应商。

综合来看，从三类商品的不同走势可以看出美国在努力对华“脱钩”。在那些中国大陆具有独特优势、难以替代的领域，美国很难降低依赖；在中国大陆具有全球影响力但美国有意转移的领域，直接进口大幅下降但可能转为间接依赖；而在竞争相对充分的领域，美国的供应链调整相对顺利。这种分化态势意味着，美国能否在AI产业实现“脱钩”，很大程度上取决于中国大陆在具体产品环节上的供应链地位和竞争优势。

在高依赖商品中，贸易金额较高的两类产品是锂离子蓄电池（HS 850760）和便携自动数据处理设备（HS 847130）。除此之外，稀土单质及化合物、永磁体、绝缘电导体、自动数据处理设备的输入输出部件等，尽管金额并没有那么高，但都是美国高度依赖中国大陆的商品。

数据中心对电力系统有着极高的需求，而储能系统是保障数据中心稳定运行的关键环节。AI训练和推理需要大量GPU持续高强度运行，这对电力供应的稳定性和连续性提出了极高要求。储能系统在数据中心中发挥着重要作用，它既可以在电网故障时提供瞬时供电，避免数据丢失和设备损坏，也可以通过“削峰填谷”功能平衡电网负荷波动，降低用电成本。

美国对锂离子蓄电池的需求自2021年起快速增长，这与AI产业的爆发式发展和数据中心建设热潮有一定的关系。2024年，美国锂离子蓄电池的进口总额达到2020年的5倍，其中来自中国大陆的进口占比高达70%，显示出美国在这一关键领域对中国大陆的高度依赖。

HS编码847130指的是“重量≤10kg的便携自动数据处理设备”，主要包括笔记本电脑、平板电脑等移动计算设备。这类设备虽然体积小巧、重量轻便，但却是AI开发和应用中不可或缺的工具：它们既是开发人员在本地开发、测试和调试AI代码的平台，也是运行轻量级AI模型的载体，更是广大用户访问云端AI服务、使用AI工具以及执行日常计算任务的终端设备。

当然，并非所有进口的这类设备都直接用于AI相关领域，但从数据中我们可以看到，美国在该类商品上高度依赖中国大陆的供应能力。在2023年之前，美国超过90%的便携自动数据处理设备都进口自中国大陆。自2023年起，这一占比有所下降，但进口金额的绝对规模仍然维持在高位。2024年，美国自中国大陆进口此类设备达331亿美元，占当年美国从中国大陆进口的全部AI相关商品的33.7%。

此外，还有部分美国从中国大陆进口金额不大但对中国大陆依赖度较高的关键商品。我们按照2022—2024年美国自中国大陆进口的占比均值由高到低排序，如表2所示。其中，稀土相关产品的依赖程度最为突出，美国在稀土金属、钪和钇（HS 280530）上对中国大陆的进口占比从2017—2018年的77.6%提升至2022—2024年的90.1%，永磁体（HS 850511）和稀土金属化合物（HS 284690）的进口占比也分别达到78.0%和70.9%。

除稀土之外，美国在半导体制造所需的关键化学品和材料上对中国大陆同样保持着较高依赖。2022年至2024年平均来看，美国从中国大陆进口无机酸（HS 281119）的占比达到55.5%，无机酸在蚀刻硅晶圆、创建精细电路沟槽的工艺中发挥着核心作用。镓、锗、铟等稀有金属及其制品（HS 811299）的进口占比为53.0%，这些材料是制造高性能AI芯片的必需加工金属，影响着半导体器件的性能和可靠性。

碳化物（HS 284920）是AI半导体生产中创建耐用、高性能组件的必需品，其进口占比为52.2%。含氮化合物（HS 292990）和二氧化硅（HS 281122）是半导体制造中沉积、蚀刻和绝缘保护工艺的关键化学品，美国自中国大陆的进口占比也都超过了40%。这些基础材料和关键化学品虽然在AI产业链中单项金额不高，但从产业链完整性的角度来看却起到了至关重要的作用。

中度依赖类别主要包括三类关键产品：自动数据处理设备的零部件及配件（HS 847330）、静止式变流器（HS 850440）和通信网络设备（HS 851762）