近日，特朗普谈到情报活动时，公开承认美国在监视中国。随后，新美国安全中心一份AGI报告的作者又在公开活动中提出，美国应为极端情形预作准备，选项可包括网络行动、情报窃取乃至打击中国数据中心。这两件事把美国安全圈对华AI竞争的尺度推到了新的位置。
现在美国的一些安全政策研究者开始把中国的算力基础设施视作可被压制的实体目标。原因在于，AGI究竟何时出现、哪套模型跨过门槛，很难从外部准确判断，芯片集群、电力负荷、网络入口和大型机房的位置却能被测绘。于是，原先依靠出口管制限制算力供应的思路，出现了向情报侦察、网络破坏和武力攻击延伸的设想。问题也由此出现，毁掉一座机房与毁掉一种技术能力之间相隔很远，攻击收益难以事先确认，升级代价反而极高。
新美国安全中心的原报告写得很谨慎。它假设AGI已经临近，再讨论中美竞争可能怎样变化。报告甚至承认，AGI的出现可能缺乏清楚、可观察的分界，拥有AGI也不会自动换来地缘优势，能力还要经过产业、军事和组织体系才能转化为权力。可在政策建议部分，作者仍要求美国建立追踪AGI投入和性能门槛的体系，演练美国在何种条件下介入以阻止中国获得AGI，并为中国率先获得技术后进行逆向工程或窃取做准备。
这里出现了整份报告里解释力较强的矛盾。技术门槛越难观察，决策者越容易寻找可观察的替代指标。数据中心恰好满足这个条件，它有固定坐标，需要大规模供电、冷却和高速通信，还能通过芯片采购、机柜数量、电力建设判断算力规模。美国如果无法确认某个模型是否已经接近AGI，就可能转而盯住支撑训练的物理设施。
这种思路并不是凭空出现的。美国商务部多年的先进计算管制已经把高端芯片、服务器和数据中心用途纳入国家安全审查。美国商务部2025年的指导文件明确提出，向境外数据中心提供先进计算芯片，只要已知相关资源将用于中国实体训练涉及军事情报等用途，就可能触发许可要求。
到了2026年，美国对部分高端芯片输华改为个案审查，同时保留终端用户、用途和供应规模限制。美国政策圈此前讨论的是“不给算力”，CNAS提出的极端场景则把问题推进到“已经形成的算力怎样被阻断”。
数据中心之所以会被盯上，还因为AI把原本分散的数字资源重新集中到了大型算力园区。训练前沿模型需要密集部署GPU、稳定电力、冷却系统和高速互联，设施越大，固定资产越重，越容易形成情报部门能够标注的高价值节点。美国西点军校现代战争研究所今年也把大型AI数据中心称为未来冲突中需要重点防卫的数字基础设施，并指出它们体量大、位置固定，对电力、水和通信线路依赖很强。
中国算力布局确实存在集中建设的一面。“东数西算”已经形成8个国家算力枢纽节点和10个集群，到今年一季度末，8个枢纽节点内建成的智能算力占全国总量超过80%。这种集中度容易被外部观察者理解为少数大型节点承载大量能力。
可同一套国家算力网也在建设跨区域调度，任务可以依据时延、预算和芯片类型转移到不同地点。湖北已有27个市级数据中心和42个算力节点接入相关体系，全国监测调度试验平台已纳入约137万PFLOPS智能算力。
集中建设提高了单个园区的资产价值，也同时推动跨区域调度和多节点备份。打掉机房会造成设备、电力和网络损失，却很难由此认定模型、算法、数据、研发团队和全部训练能力同步消失。AI资产有一部分固定在服务器里，还有一部分可以复制、迁移和重建。军事效果因此取决于目标是否独占某项不可替代能力，以及其他节点能多快接管任务。
这个差别决定了“攻击数据中心”在纸面上容易，在实际作战评估中很难。情报机构必须先回答，目标里运行的究竟是什么模型，承担训练还是推理，任务能否迁移，模型权重是否有异地备份，供电和网络中断能持续多久，毁伤后需要多少时间恢复。任何一项判断出错，攻击都可能只毁掉昂贵建筑和服务器，却没有阻止技术突破。若为了提高成功率扩大打击范围，民用通信、金融、医疗、政务和企业云服务受到的牵连会迅速增加。
数据中心还存在一个难以绕开的法律属性。国际红十字委员会对武装冲突中的数据中心作过专门说明，只服务民用用途的数据中心属于民用物体，不得成为攻击对象。某些服务器或设施如果直接为武装力量储存情报、运行军事AI，是否构成军事目标也要逐案判断，即使构成军事目标，比例原则和攻击预防义务仍然适用。
CNAS讨论的危险处，恰在于它把“阻止未来可能出现的技术优势”纳入提前干预的情景。AGI门槛本来就难确认，数据中心又大量承担商业和公共服务。若以一项尚未被可靠观察到的能力作为攻击理由，军事目标认定很容易从“正在直接支持作战”扩张到“可能支撑未来竞争”。一旦这种标准被接受，云计算园区、海底光缆登陆站、电力设施乃至芯片工厂都可能被纳入类似推演，大国间数字基础设施的安全边界会被压缩。
并且，美国自己拥有全球规模庞大的云和AI基础设施。中东冲突中AWS数据中心遭到导弹和无人机攻击后，银行、支付等数字服务出现中断，并据此提醒美国必须防护大型算力园区。美国若把对手的数据中心公开纳入武力压制方案，也会给其他国家提供同类目标选择的先例。数据中心高度依赖外部电网、水源和传输网络，攻击甚至不必直接命中服务器大厅，也可能制造连锁中断。
所以，这份智库提议近期更可能改变情报和防护资源的投入方向。美国会更重视中国大型算力节点的电力、芯片、网络和建设进度，网络渗透与供应链审查也可能获得更多资源。与此同时，中国算力体系的跨区域调度、模型权重异地备份、任务迁移速度和基础设施冗余，会直接决定局部毁伤能否被放大为长期能力缺口。恢复越快，对方动用武力能够换取的收益就越低。
若中美已经进入武装冲突，某座数据中心能够被可靠证明直接支撑军事指挥、情报处理或武器系统，并且摧毁它能取得具体军事优势，法律与作战评估都会发生变化。当前CNAS讨论的场景则建立在假设中的AGI竞争上，作者本人还承认突破节点可能难以观察。美国现在把这种高度不确定的技术竞赛提前推到动能打击层面，产生的安全风险远大于一座机房的价值。
特朗普承认美国在监视中国，说明情报竞争没有停。美国智库把军事打击数据中心写进极端选项，说明AI基础设施已经被部分安全政策研究者纳入战争筹划的视野。现在离美国政府作出军事决定仍有很长距离，但需要防范的变化已经出现，美国对华AI竞争正在从控制芯片流动，继续向识别、渗透和压制算力基础设施扩展。中国能否让算力在遭受局部破坏后迅速迁移和恢复，会直接影响这种威胁在现实中的分量。
文 | 杨谦宇 高校区域国别学专业硕士
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