想象一下，美国政府的心脏部门——情报分析、军事指挥、行政协调、公共服务——正在逐渐由少数几家公司的算法和模型来驱动。

这已经不是未来的设想，而是正在形成的现实。

在硅谷与华盛顿的持续互动中，一种新的权力结构正在浮现：国家与平台资本正在深度嵌合，形成了一个复杂的共生体。

前沿的AI模型，如Anthropic的Claude、OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini以及马斯克旗下的Grok，已不再是商业工具。它们正成为国防、情报、公共服务等关键国家职能的必需系统。

当政府部门围绕这些模型建立工作流、训练人员、整合数据库后，供应商的更换变得代价高昂。这种“不可或缺性”本身，就转化为一种潜在的权力。

资本流动勾勒出了这种权力的物质基础。

以Anthropic为例，其发展轨迹鲜明地体现了AI产业的双重特性：资本的广泛依赖与试图实现的治理自主。

从创立之初围绕AI安全的硅谷资本，到如今横跨全球金融巨擘、主权财富基金和大型科技集团的融资网络，其资本来源已变得极为庞大和复杂。Amazon、Google、Microsoft这些同时是Anthropic竞争者、投资者和供应商的公司，为其提供了至关重要的云计算能力与芯片。

图1 全球 AI 投资（2013—2025年）｜来源：Stanford HAI

而与此同时，Anthropic通过公益公司形式、创始人超级投票权以及由前国家安全官员和公共政策专家组成的长期利益信托，试图将公司的核心战略与安全标准控制权牢牢握在创始团队及少数指定治理者手中。

这种张力在人员流动上表现得更为直观。

数千名拥有政府经验的人员，从白宫、国家安全局、国防部、国会等机构，流向这些AI企业，担任董事、顾问和政府关系职务。他们带去了对政策流程、国家安全需求和预算政治的深刻理解。

反过来，企业高管及投资人进入政府核心岗位，又将一线的技术知识与商业模式带入公共决策层。

这种双向的人才旋转门提高了政策制定的效率，但也在机构内部，埋下了对企业技术知识的系统性依赖风险。

图2 Claude 使用集中度｜来源：Anthropic

OpenAI的发展路径则展示了另一种模式。

从非营利实验室到估值数千亿美元的产业巨头，其扩张高度依赖于一个由Microsoft、Amazon、Nvidia、SoftBank等巨头构成的资本与基础设施联盟。

代号为“Stargate”的千亿美元级国家AI数据中心计划，更是将OpenAI的发展与美国本土的电力、土地和产业政策深度捆绑。

与此同时，前国家安全局局长、白宫CHIPS法案协调员等核心政策人物进入公司治理层。这使得OpenAI成为一个连接顶级资本、国家基础设施和政策网络的中心节点。

图3 全球生成式 AI 私人投资区域分布（2019—2025年）｜来源：St

相较于需要外部融资的创业型公司，Google则展现了平台巨头的不同策略。

它依靠自身搜索、广告和云业务创造的庞大现金流，几乎可以独立支撑其前沿AI的军备竞赛，资本自主性极强。而其控制权，通过多级股权结构，依然稳固掌握在创始人手中。

更重要的是，Google的AI能力是嫁接在已有的全球性基础设施之上的：从自研TPU芯片、数据中心，到搜索、YouTube、安卓操作系统和云平台。当Gemini模型通过这些触角渗透进入国防机密网络、国土安全部云系统以及联邦统一公民服务平台时，Google成为了国家信息处理和公共服务基础架构的一部分。

图4 Gemini 能耗与排放变化（2024—2025年）｜来源：Google

最引人注目的或许是马斯克构筑的xAI—SpaceX—X复合体。

这个体系将AI模型、实时社交媒体平台、全球卫星通信网络以及航天发射能力，整合在了同一个控制中心之下。

资本通过马斯克长期建立的投资者网络迅速汇聚，并立即转化为GPU集群和数据中心等实体资产。当企业控制人本人能直接进入政府改革部门，而其AI模型又快速获得进入国防部机密网络的许可时，传统的政企边界变得模糊。

俄乌战场上，外国政府首脑需要请求马斯克调整星链覆盖范围，这一事件已经预示，控制关键物理基础设施的企业，在国际危机中可能拥有前所未有的议价能力。

图5 Starlink Direct to Cell 网络架构｜来源：SpaceX

然而，真正的权力网络并不局限于任何单一公司内部。

当我们将视线拉远，会发现一张高度交叉、相互依赖的资本与供应链之网。

一家模型公司的竞争对手，可能就是它的主要云计算供应商和投资者。例如，Anthropic的未来算力投资中有巨量资金将流向其竞争者Google和Amazon；Nvidia同时是OpenAI和xAI的投资者与核心芯片供应商；中东的主权财富基金同时出现在多家顶尖实验室的股东名单中。

这意味着，任何一家公司的兴衰都牵扯着整个生态的利益，其权力也被这种复杂的相互依存关系所分散和制约。

图6 AI Stack 的分层依赖、集中风险与缓释手段｜来源：轻重智库整

美国政府则以多管齐下的方式，试图维持对这个新生复合体的最终控制权。

首先，通过采购政策主动设计竞争。

五角大楼在因使用限制与Anthropic产生冲突后，迅速引入更多AI供应商进入其机密网络，并将认证时间从18个月大幅压缩至3个月以内。总务管理局的采购平台同时以极低的试用价格提供多家公司的模型，鼓励政府部门多供应商测试，避免过早锁定。

图7 美国联邦 AI 采购供应商与价格表｜来源：美国总务管理局（GS

其次，法律手段依然有效。

司法部对Google搜索引擎和广告技术的反垄断诉讼，展示了国家有能力对最强大的数字平台实施结构性约束。在与Anthropic的合同争议中，国防部动用供应链风险认定权，上诉法院则支持了政府的决定。

再者，国家正在投资于自身的替代能力。

2026年的国家安全总统备忘录明确要求建设高安全等级的政府算力储备，允许在商业产品不合要求时自行开发系统，并将外部顶尖技术人才纳入国家安全储备。

这意味着，国家主权最后的防线，是其自身保持的技术评估能力与备份方案。

因此，一个清晰的图景正在形成：美国正在出现一种“国家—平台复合体”。

这场企业技术集中与国家替代能力建设之间的长期博弈，将定义这个时代国家与资本的关系形态。

关键在于，当企业说不的时候，国家是否还拥有备用方案。

这个退出选项的成本，决定了主权的真正成色。

那么，这个复合体内部的资本、人才和政治组织是如何相互交织、形成合力的？

当这些巨头用数千万美元的政治资金介入选举时，它们具体在争夺什么样的监管规则？

而面对这一全新的权力结构，其他国家又面临着何种相似的挑战？

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策划丨林原

文稿丨艾冉

排版丨张纾

责审丨蒲衡

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