科技政策研究系列之四：从“无尽的前沿“到”新的黄金时代“，美国科技战略变化及其影响

1945年《科学：无尽的前沿》确立的“政府资助+大学主导基础研究+企业商业化+开放知识共同体”的社会契约，在运行80年后正面临根本性重写。2026年白宫发布的《科学：新的黄金时代》明确宣告“线性模型不再成立”，主张基础研究、应用研究、工程迭代、制造工艺与数据基础设施形成递归循环。这一纲领性文件的出台，标志着美国科技战略正从以出口管制、投资限制、合作审查等“外部限制”为主，全面转向“外部限制”与“本土科研体系重构”并重的新阶段。

创新模型与政府角色的底层逻辑迁移

理解本轮美国科研体制变化的关键，在于两份奠基性文本对“科学为何重要、由谁组织、如何配置资源、成果应流向何处”的回答出现了深层断裂。1945年的布什报告将科学进步视为国家安全、更好健康、更多就业的关键之一，其核心是促进知识生产；而2026年报告则强调科学与技术从未像今天这样处于国家安全与繁荣的核心位置，目标转变为确保知识收益回流本国。

在创新模型上，2026年报告最直接的表述是“线性模型不再成立”，认为现代发现更接近于基础研究、应用研究、工程实践、产业应用与数据反馈的循环系统，工业和工程本身也会反向塑造基础研究问题。这意味着科学问题的定义权正在向工程系统、制造平台和产业场景扩展。相应地，政府的角色也从单纯的“资助者”转向“架构师与组合管理者”。报告建议将每年联邦研发预算视为需要主动管理的投资组合，要求相关机构不仅资助研究，更要优化资助流程、压缩评审周期、引入新型机制，并围绕国家任务重构组合配置。配套的《2028财年联邦研发预算优先事项备忘录》已要求研发预算超过30亿美元的联邦机构在90天内提交行动方案，改革已从理念层面转入预算执行层面。

科研组织中心与人才体系的重新定位

在组织形态上，传统大学的中心地位被显著削弱。1945年报告将大学和研究机构视为基础研究的中心和知识的源泉，而2026年报告则批评美国科研体系过度依赖少数僵化的“传统机构”，主张联邦资助应流向更广泛的执行者，包括新一代使命驱动研究组织、X-Labs以及扩大的ARPA式实体。这种用词变化反映了对大学角色从“天然优先的知识源泉”到“需要被改革的对象”的价值判断转向。

人才概念同样经历了从“培养科学家”到“重构科研劳动体系”的演变。2026年报告建议把实习、学徒制和设备操作纳入科学与工程学位，支持技师进入大学和国家实验室，让社区学院成为区域技术训练中心。未来科学团队中，博士、软件工程师、机械师和实验室技师将被纳入同一套科研人才体系。当提出假设的成本因AI下降时，真正稀缺的能力将转向实验、验证、制造、调试、规模复制与数据闭环，这也是美国试图补上的短板。

从外部遏制走向内外双重重构的新动力

过去数年，美国对外科技政策持续收紧，通过出口管制、实体清单等手段实施“小院高墙”策略。但2026年的政策框架表明，美国已不再满足于仅让竞争对手慢下来，而是要提升本土创新体系的组织效率、转化效率和国家动员能力。其改革方向涵盖四个层面：从投项目转向投人，将资助重心转向科学家个人和高风险研究；从大学单中心转向多元组织形态并存；从发现优先转向发现、工程、制造一体化；从传统科研系统转向AI增强型科研基础设施。

本轮改革的一个关键新动力是美国国家科技战略与大型科技公司、算力平台公司及超级企业家之间的深度绑定。2025年底启动的“创世纪计划”已集结微软、谷歌、英伟达、OpenAI等24家顶尖科技企业，2026年7月白宫宣布投入超50亿美元扩展该计划，并将其定位为“AI版曼哈顿计划”。AI不再被视为普通产业，而是被定义为科研的新型生产工具和国家创新基础设施。近期星际之门项目、能源部改造AI数据中心园区以及英伟达联合金融机构撬动算力融资平台等动作，均印证了未来美国科技竞争优势将更依赖“国家目标+平台资本+超级算力+能源配套+产业工人”的组合。

对中国的双重影响：压力传导与窗口机遇

中国当前科技创新体系的显著特征是强国家动员、强工程化、强制造网络、强应用落地，但基础研究占比偏低、成果转化机制和科技金融结构仍不够顺畅。2025年中国R&D支出达到3.93万亿元，基础研究经费占R&D比重升至7.08%，但仍明显低于主要科技强国15%以上的水平。高技术制造业增加值增速在2024、2025年分别为8.9%和9.4%，显示制造与应用场景仍是核心支撑。

美国战略调整对中国构成多重压力。首先，相关举措从单点技术管控向创新生态与产业基础延伸，若美国通过AI科研平台、产业联盟等方式提升整体效能，中国在应用落地和工程化环节的相对窗口期可能收窄。其次，中美科研合作回落至2005-2006年水平，外部科技合作环境变化推高了基础研究国际协作成本。最后，若美国强化“科研—制造”全链条布局，将制造工艺、工程团队纳入国家创新体系，中美产业科技分工可能由前端研发与规模化应用的互补转向全链条能力的直接对比。

然而，国际人才格局的调整也为中国引才聚才提供了潜在空间。美国吸引全球人才的制度优势正因安全审查趋严和本土主义加强而受损，从“开放吸附全球人才”转向“以国家安全框架筛选全球人才”。同时，外部环境变化增强了中国提升产业链供应链自主可控水平的内生动力。更重要的是，美国“科研—制造”链条的重构涉及能源、熟练工人、工艺积累等复杂因素，难以一蹴而就，2025年美国制造业回流指数维持负值即反映了这一现实，中国在应用落地、制造转化等方面仍拥有关键窗口期。

中长期应对框架：五大战略着力点与产业赛道

面对体系对体系的竞争，中国应从“应对外部封锁”转向“体系能力建设”，聚焦算力、能源、制造、人才、资本五大战略着力点形成协同能力。

在制造闭环方面，需推动“自主可控”从点状替代走向产业闭环，检验标准不在于某一时点的国产化率，而在于全链条能否在真实使用中持续演进。同时，以中试平台和工程化体系补齐“科研—产业”断点，按照做强一批、激活一批、补齐一批的思路，系统化推动人工智能、人形机器人、新材料等重点领域的中试平台建设。

在底座支撑方面，需超前布局AI科研基础设施，统筹超算、智算中心与国家实验室算力资源，推进“算电协同”，在风光水资源富集地区布局大规模智算集群，把电力供给优势转化为长期成本优势。在资本结构方面，升级科技金融结构，补足股权资本和长期资本，延长资金存续期限，拓宽私募股权二级市场基金等退出渠道，增强链主企业主导的产业资本专业配置能力。

在人才与评价方面，精准承接华人科学家回流，探索兼顾国内平台与国际协作的“离岸创新平台网络”，用好K字签证等入境便利政策降低海外青年科技人才来华门槛。深化科研评价机制改革，建立“产业出题、科研答题、市场阅卷”的问题供给机制，对基础研究推行长周期评价与代表作制度。

未来几年，中美科技竞争的胜负手不是谁先发布某一最强模型或单点参数领先，而是算力、能源、制造、人才、资本能否形成协同。产业端应高度重视四类基础设施型赛道：一是AI底座与算力基础设施，底层算力、网络、供电和系统集成仍是产业景气主线；二是科学仪器与科研平台型工具，能提升科研效率和数据采集验证能力的工具型产业护城河极深；三是先进材料与制造工艺平台，争夺从科学知识到产业产品的中间层能力；四是具身智能、工业机器人和工业数据平台，叠加制造网络、复合型人才与工业数据三重优势，是中国最有可能形成非对称领先的领域。