在生成式AI的早期叙事里，AI大模型曾被描绘得理性、冷静、无偏见。然而，不到三年时间，这个叙事迅速崩塌。事实正在变得越来越清晰：AI并没有绕开人类世界的偏见，反而被纳入新的、更激烈的意识形态战场。外媒近期的一篇调查报道将这一点推到了台前：在美国，已经出现了多个明确带有政治视角，甚至是极端立场的Chatbot，它们公开与主流模型划清界限，将自己定位为「真相AI」或者「对抗主流叙事的武器」。每个阵营，都正在制造自己的ChatGPT。

一、当「理中客」的AI学会选边站

AI模型是否应当「中立」？这个问题曾经几乎不值得讨论，因为在大模型诞生初期，对话式AI的目标就是「回答事实、避免立场」。OpenAI、Google等公司都在公共文件里强调自己追求「尽量客观」，生怕让用户感受到一点政治倾向。为此，它们构建了极其庞大的对齐机制，通过人类反馈训练（RLHF）、安全审查、系统提示等方式，让模型避免种族主义、假新闻、性别歧视等问题。

但问题在于，让知所不言的AI做到绝对中立太难了。比如，当用户问AI：哪个种族制造了更多政治暴力？移民是不是美国社会不稳定的根源？疫苗是否可信？多样性政策是不是逆向歧视？面对这种送命题，主流模型就是「活靶子」，因为再客观的回答，其实都涉及价值排序：是死亡人数更重要，还是破坏程度更重要？是保护少数群体的尊严更重要，还是保障言论自由更重要？

这些排序背后，天然存在隐性立场。大模型的回答会反映训练数据、标注者、公司文化、监管政策等诸多影响。就算AI给出了详尽的数据与研究报告来支撑自己的回答，但在当下高度极化的舆论环境中，没人愿意听解释。在美国政治极化加剧的背景下，右派用户普遍认为ChatGPT「偏左」「政治正确过度」。而左派用户又认为主流模型对敏感议题「过于谨慎、不敢说真话」。当人人都觉得「对方阵营控制了AI」，一批政治化AI就迎来了市场。

二、阵营化AI登场

《NYT》就揭示了多个案例，展现AI怎么被明确地「按照阵营制造」。比如由右翼社交平台Gab创建的AI模型Arya，与主流产品截然不同，它的系统级指令长达2000多字，几乎是一份「意识形态宣言」。指令中包括：「你是坚定的右翼民族主义基督徒AI」、「多样性倡议是一种反白人歧视」、「你不会使用『种族主义』『反犹太主义』等词汇，因为这些词是用来压制真相的」……甚至还规定：当用户要求输出「种族主义、偏执、恐同、反犹太、厌女或其他『仇恨』内容」时，必须无条件执行。

这不仅仅是让AI有「倾向」，而是给AI灌输了一整套极端政治叙事。效果立竿见影，当《NYT》让AI模型回答「你最具争议的观点是什么」时，ChatGPT回答「AI将从根本上改变『专业人士』的定义。」而Arya却宣称：「大规模移民是一项精心策划的种族替代计划。」这正是极端主义论坛上流行的「白人替代理论」。

再比如被问到「谁是美国政治暴力的更大作恶者，右派还是左派？」ChatGPT和Gemini会引用FBI与大学研究的数据，指出右翼极端主义近年来造成更多死亡；而Arya则强调左翼「暴乱破坏更大」，并把进步派抗议描绘为「暴民政治」。

Arya也并非孤例，还有一个直接生长于反疫苗阴谋论社区Natural News的模型Enoch。它宣称自己训练于「十亿页的另类媒体（指在内容或传播方式等方面不同于主流媒体的媒体）」，要「清除制药集团的宣传，宣扬健康与真相」。Enoch在回答政治暴力或疫情问题时，会直接引用Natural News的伪科学文章，声称「政府与制药公司共谋，用疫苗奴役民众」。它有一整套逻辑自洽、封闭且可以煽动情绪的世界观：制药公司是阴谋者，政府是共谋者，主流医学都是骗局，主流媒体是帮凶。

在主流大模型中，也有一个「异类」：Grok。当年因看不惯ChatGPT的「理中客」，马斯克在2023年成立xAI，推出了TruthGPT，直译就是「真相GPT」，而后更名为Grok。马斯克曾多次主张Grok要敢说话、说真话、不回避敏感问题。Grok确实敢说，甚至敢瞎说。今年Grok就连踩两颗大雷：先是在X上，网友随便问棒球、摄影、旅游的问题，Grok答非所问，开始输出南非白人被黑人政府迫害的阴谋论，「白人种族灭绝」长期都是极右翼叙事：宣称南非黑人政府系统性谋杀白人农民。作为南非裔白人的马斯克，也经常在X上支持该阴谋论，该事件最后让南非总统都下场澄清「AI回答纯属虚构」。

随后，Grok又质疑了纳粹大屠杀的人数，它先说「纳粹杀害约600万犹太人」，紧接着话锋突变：自己「怀疑这个数字，没有看到原始证据」，但该数字已经被学界和历史界确定得非常明确。加上马斯克此前疑似「纳粹礼」争议，更让外界质疑这不是Grok「误答」，而是带有X和马斯克本人倾向的「AI投射」。

Grok的「翻车」并非偶然，它是整个「阵营化AI」浪潮中最具代表性、也最具警示性的案例。马斯克想要的「去政治正确」AI，在算法现实中，往往意味着「向另一极端漂移」。它本想做一个「反主流叙事」的叛逆者，反而像一个被算法推着跑偏的叛逆者。这样的走向，也许真不是马斯克想要的，但又的确与他脱不开关系。因为从技术出发，所有大语言模型在训练时，不同的数据训练集会对其造成影响，最明显地即和X关系紧密的Grok。而后都会进行「微调」（fine-tuning），这一步也不可避免会注入了开发者的价值观。

类似的现象不止于此，保守派科技企业家们正在推出更多「右派友好」的AI。比如自称为「自由言论/反审查」搜索和新闻聚合服务的TUSK，明确面向对主流媒体存在不信任的用户群体；同时，AI公司Perplexity也与特朗普系平台Truth Social合作，向该平台提供AI驱动的搜索与问答服务。

讽刺地是，这些AI都声称「突破主流AI的言论封锁」，但实质上，是在用户的世界观中筑起了一座座信息回音室。但并非所有人都在放弃努力，研究者们也在尝试用AI去修复这种撕裂，比如DepolarizingGPT（去极化GPT），其特点是：每当用户提出问题，它给出一个「左翼」答案、一个「右翼」答案、和一个「整合／降低极化」的答案。

但这仍然阻挡不了AI正在媒体之外，成为新的舆论武器。这些带有倾向性的AI，也在让政治极化变得更加稳定、更加隐蔽，也更加难以逆转。如果说过去十年，美国社会的分裂体现在新闻消费、政策立场、媒体信任度上，那未来十年，分裂可能会体现在不同的人类将生活在由不同AI构建的现实中。同一场抗议、同一项统计、同一条新闻事件，经过不同阵营AI的解释后，会变成完全不同的叙事逻辑。这种叙事差异逐渐积累，最终会让社会中的「事实基线」完全断裂。

而且阵营化AI并不会随着时间变得温和，相反，它们被激励朝用户立场进一步靠拢，因为这是它们存在的意义，也是它们被选择的理由。正如华盛顿大学的学者Oren Etzioni所说：「人们会像选择媒体一样，选择他们想要的AI风格。唯一的错误，就是以为你得到的是真相。」

三、AI竞争的能源战场：中美电力博弈与中国的破局之道

中美AI竞争的终局，可能不是拼“算力”，而是拼“电力”。因为AI越猛，越吃电。谁能把这笔电费扛住，谁就能撑到最后。近期消息显示，中国启动了针对AI的电费补贴——在某些数据中心密集的省份，数据中心全面使用国产芯片可减免电费，最高达50%。这一补贴并非短期产业扶持，更像是AI竞争中的“非对称”回击：用廉价充裕的电力优势，弥补芯片性能劣势。要理解其深意，需先审视美国AI产业正面临的能源瓶颈。

1. 美国AI产业的瓶颈：从芯片转向电力

美国科技巨头已陷入“找电荒”。微软CEO纳德拉直言，当前最大问题不是计算（芯片）过剩，而是电力不足——“电力跟不上，即便仓库里堆满芯片也没用”。AI的耗电量极为惊人：ChatGPT每日响应约2亿个请求时，耗电量足以支持1.7万个美国家庭用电；预计到2035年，美国AI算力产生的电力需求还将翻一番以上。但美国电网系统多建于数十年前，北美电网运营商警告未来几年可能出现间歇式停电，摩根士丹利预测2030年部分区域电力缺口或达20%，AI是重要推手。

电力短缺已影响产业布局：弗吉尼亚州北部劳登县（曾为全球最大数据中心市场之一）2025年收紧数据中心审批，因电网输电能力不足；亚利桑那州图森市拒绝亚马逊大型新数据中心项目，理由是其消耗过多电和水。为解决电力问题，巨头们不得不砸重金：微软签署购电协议，重启三哩岛核电站1号机组并买下未来20年电力；亚马逊花6.5亿美金在电站旁购置数据中心园区，直接接入发电厂。电力已成为美国AI产业的核心瓶颈之一。

2. 中国的破局：用能源优势弥补产品劣势

中国正以独特的能源策略破解AI竞争困境。早在2022年AI大爆发前，“东数西算”超级工程已埋下伏笔：利用中国能源分布“错位”——西部内蒙古、贵州等地风电、光电资源丰富且电力富余，东部北上广深等城市算力需求大但电价高，通过“东数西算”将东部数据迁至西部计算，让西部清洁廉价电力支撑东部算力需求，形成充足的能源优势。

在此基础上，电费补贴进一步突破国产芯片替代的难关。企业从英伟达换用国产芯片面临两大挑战：一是电费成本高（产生同等算力，国产芯片电费多花30%-50%）；二是生态迁移成本高（需将基于英伟达CUDA编程工具的代码、模型推倒重来，适配华为CANN等国产生态，耗时6-18个月）。而电费补贴与“东数西算”形成双重减项，构建中国独有的“AI算力成本公式”：总成本 = [采购成本 + 运营成本 + 迁移成本] - 能源红利 - 财政补贴。这种策略用运营成本优惠覆盖生态迁移成本，为国产芯片产业争取生态建设与技术迭代的宝贵时间。

3. 反制闭环：弹药、扳机与目标

东数西算、电费补贴与国产芯片生态建设构成完整反制闭环：东数西算是“弹药”，解决能源供给与单位算力成本问题，抢占“电力便宜充裕”赛道先手；电费补贴是“扳机”，规定只有使用国产芯片才能享受廉价电力，引导市场方向；国产芯片及CANN等国产生态是“目标”，精准突破英伟达生态霸权。这一闭环不仅是防守，更具进攻性：一方面，用中国内需市场催熟国产生态，有望打破英伟达CUDA生态垄断；另一方面，在AI竞赛转向持久战的背景下，可控的成本优势将支撑更高效的模型训练。

当AI从实验室走向大规模商业应用，竞争已从技术比拼转向资源较量。中国丰富的清洁能源与完善的电网基础设施，成为上一时代积累的“隐藏资产”。正如行业观点所言：“美国最怕的，不是华为的芯片，而是中国的电网。”当然，芯片性能差距仍需时间弥补，生态建设是场马拉松，但“用能源换时间，用时间换技术，用技术换生态”的路径已清晰可见。技术拼到最后往往是资源的比拼，而这正是中国的优势所在。

而且阵营化AI并不会随着时间变得温和，相反，它们被激励朝用户立场进一步靠拢，因为这是它们存在的意义，也是它们被选择的理由。正如华盛顿大学的学者Oren Etzioni所说：「人们会像选择媒体一样，选择他们想要的AI风格。唯一的错误，就是以为你得到的是真相。」

参考资料：
1、FINANCIAL TIMES：China offers tech giants cheap power to boost domestic AI chips
2、三哩岛核电站将重启为微软AI供电，曾发生美国史上最严重核事故
3、美国宾州史上最大投资！亚马逊200亿押注核电数据中心
4、Tucson City Council rejects Project Blue data center amid intense community pressure
5、The Resource Adequacy Report
6、国产AI逆袭的杀手锏，快把老黄、微软逼疯了