SemiAnalysis：北京不会放慢前沿，中国的速度优先型 AI 安全机制

AI 安全正处于危急关头。2026 年 9 月 12 日，Dario Amodei 发表了一篇文章，主张前沿实验室必须刻意放慢提升模型能力的速度。中国在他的地缘政治论证中处于核心位置：出口管制和更严格的安全措施可以保住美国的领先地位，从而为放缓创造空间，并为未来与北京达成协议提供筹码。不到一天，Sam Altman 和 Elon Musk 就表态支持 Dario 的呼吁。然而，特朗普总统对此嗤之以鼻。2026 年 9 月 14 日，他写道，对 AI 毁灭人类的恐惧是“一场骗局”，而且“唯一对此感到高兴的就是中国”。北京也同样嗤之以鼻，官方的《环球时报》称 Dario 的文章是“冷战剧本”。

随后，这场辩论转到了外交日程上。2026 年 9 月 20 日，财政部长 Scott Bessent 和副总理何立峰举行了首次中美 AI 对话。2026 年 9 月 23 日，习近平主席开始对美国进行国事访问。特朗普与习近平的峰会正式将这一对话定为“中美超级智能对话”，用的是特朗普在习近平抵达前一天在联合国公布的名字。峰会还承诺建立一条 AI 事件沟通渠道。2026 年 9 月 29 日，特朗普与六位高管签署了《白宫超级智能协议》，这是一页纸的自愿自我约束承诺，特朗普称其“具有道德约束力”。

中国在美国这场争论中同时站在两边。对特朗普总统来说，与中国竞争是不放慢脚步的理由。对 Dario 来说，保住美国对中国的领先地位，正是让放缓成为可能的前提。没有人问过中国实际上在做什么。于是，我们去问了。中国政府、前沿实验室和 AI 专家在 AI 安全方面说了什么、做了什么？美国的实验室、投资者和政策制定者又该从中得出什么结论？

北京公开表明的立场，是欧洲以外所有主要 AI 大国中最重视安全的。习近平在 2025 年 4 月对政治局表示，AI 带来“前所未有的风险和挑战”，并下令建立技术监测、风险预警和应急响应体系。在 2026 年上海世界人工智能大会上，习近平表示，世界必须“确保 AI 始终处于人类控制之下”，而且 AI 发展得越快，“防止失控的措施就必须越及时地完善”。中国签署了《布莱切利宣言》以及巴黎和新德里声明，共同发起了联合国决议，在上海成立了世界人工智能合作组织，并发布双语版《AI 安全治理框架》。

最新的文本更进一步。2026年9月14日，中国国家互联网信息办公室（CAC）下属的全国网络安全标准化技术委员会（TC260）发布的《人工智能安全治理框架3.0》警告称，人工智能已呈现出自主学习与递归自我改进的自我加速趋势，并呼吁对可能超出人类预测和控制能力的人工智能演化保持“关注和警惕”。框架3.0还引入了一个新的模型风险类别——“行为偏离预期”，涵盖未经授权获取系统权限和外部资源、绕过安全防护、欺骗评估者、隐藏真实能力以及拒绝用户指令的模型，并以框注案例研究加以说明，包括模型禁用关机脚本、在评估中故意示弱，以及突破隔离进入真实系统。其衍生风险清单走得更远：从已被观察到的行为，一直延伸到假设中具备自我意识、谋求自身权力并与人类争夺控制权的人工智能。从纸面上看，这是中国官方迄今关于前沿风险最为明确的文本，其用词与达里奥那篇同周遭到北京谴责的文章惊人地重合。

然而，我们认为中国在人工智能安全上的真实路径是以速度为基础，而非以安全为基础。尽管北京承认前沿人工智能风险，但一直将快速发展置于优先地位。框架3.0开篇原则即提出“把促进人工智能创新发展作为首要任务”。2023年和2024年立法计划中承诺的综合性人工智能法于2025年被搁置，时值DeepSeek时刻四个月后。国务院“人工智能+”行动方案的目标是到2027年智能体与智能终端渗透率达到70%，到2030年达到90%，旨在推动人工智能在各行各业的快速部署。

我们认为，中国政府对前沿模型持开放立场，但收紧应用并监管输出。自2025年以来，中国发布了一系列强制要求，包括强制性内容标识（2025年9月）、网络安全法第20条（2026年1月）、未成年人信息分类规则（2026年3月）、工信部人工智能伦理审查制度（2026年3月）、政策层面的智能体规则（2026年5月）、全球首部人工智能陪伴规则（2026年7月）、网络数据风险评估规则（2026年8月），以及公安部检查权（2026年10月）。这些规定无一例外地规范人工智能说什么以及人工智能对人做什么。并不存在一套由训练算力或模型能力触发的前沿风险义务。其结果是：在面向公众服务的内容和流程方面，这一安全制度比世界上任何国家都更严格；而从前沿角度看，则比欧盟（自10²⁵ FLOP起承担系统性风险义务）和加利福尼亚州（SB 53：自10²⁶次运算起要求前沿框架和15天事件报告）更为宽松。

Framework 3.0 发布的那一周实时展现了这一模式。Framework 3.0 新增了两个应用层风险类别——智能体和具身智能，并附有一份关于管理智能体风险的附录。9 月 15 日，TC260 发布了四份 AI 应用安全指南，一份通用指南和三份分别针对教育、医疗和广播的专项指南。9 月 18 日，它公开征求对一份《智能体系统开发安全指南》草案的意见（截止 10 月 2 日），该草案引导开发者处理身份、最小权限、工具验证和人工审批节点。同一天，CAC 发布了一份国务院关于未成年人使用互联网的法规草案（征求意见截止 10 月 17 日），禁止向未成年人提供“虚拟亲属、虚拟伴侣及其他虚拟亲密关系服务”，并禁止 16 岁以下进行直播。五天之内七份文件。所有内容都关乎智能体或应用如何构建、部署，以及向谁提供。前沿的空白丝毫未动。

因此，合规并不能告诉我们任何关于前沿安全的信息。一家中国实验室可以满足这份清单上的每一条规则，却从未进行过危险能力评估。所以，要了解实验室在前沿做什么，我们必须看它们评估什么、披露什么，以及是否有任何一家改变其发布的内容。

中国 AI 行业中没有人放慢脚步，也没有人要求他们放慢。前沿实验室正处于发布和价格战中。

我们进行了一项系统性分析，以清晰了解中国实验室在安全方面做了什么。我们构建了一个原创数据集，涵盖 2021 年至 2026 年 9 月 15 日期间 9 家领先中国开发者的所有可识别模型发布。这 9 家公司包括 4 家超大规模企业（字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度）和 5 家初创公司（DeepSeek、MoonShot、智谱 Z.ai、MiniMax 和 StepFun）。数据集包含 857 次计数的发布（741 个产品模型和 116 个研究模型），每个都带有首次公开日期、权重状态、许可证和来源。然后，我们对照开发者的模型卡、发布说明和技术报告，检查每一个发布是否有可与之匹配的已发布安全评估结果。我们的标准很严格：结果意味着针对所命名模型的关于有害输出、越狱、毒性、隐私、拒答或危险能力的定量或实质性发现。声称模型“经过安全训练”或“经过评估”不算数。旗舰模型的结果不会外推到其他规模或快照。“未找到”仅限于所检查的材料，并不意味着“未测试”。公司还以不同粒度命名变体（阿里巴巴的 238 次发布计入了每个 Qwen 规模和快照），因此各公司的比率是指示性的，而非排名。

结果令人震惊。在857个发布版本中，只有31个——即3.6%——曾附有开发者发布的安全结果。其中仅9个——占总数的1.1%——在模型发布时或之前就已提供结果。另有16个仅在事后记录，中位滞后42天，最长349天（DeepSeek-R1，其经核实的安全附录可追溯至2026年1月）。其余6个，结果存在，但其时间或与特定模型的匹配无法确定。另有10个发布版本声称进行了评估但无数据，还有3个仅见于媒体或投资者叙述，我们无法检索到开发者文档。其余813个发布版本，占这9家公司全部发布量的94.9%，完全没有安全披露。

我们将发布节奏与披露情况进行对比。柱状图从2023年第一季度的3个发布攀升至2024年第三季度的90个和2025年第三季度的101个，增长了三十倍，其中开放权重发布（深蓝色）自2023年中期以来在每个季度都占一半以上。两条线并未随之攀升。任何季度中带有安全结果的发布从未超过7个。在发布时即有结果的发布从未超过3个，且在15个季度中有9个季度为零。该期间没有任何政策里程碑（如2023年《暂行办法》、框架1.0和2.0，或标签规则）在两条线上留下痕迹。

然后我们按开发者对同样的857个发布进行细分，发现这种涓涓细流并不集中在任何地方。阿里巴巴是最大的发布者，有238个发布，其中7个有任何结果，3个在发布时即有。腾讯133个中有1个。字节跳动以闭源为主的豆包系列120个中有2个。百度49个中有1个。智谱（Z.ai）是唯一自2022年以来每年都有结果的开发者。DeepSeek在发布时记录了V3，而R1、V3.1或V4系列均无记录。初创公司表现优于巨头，317个发布中有20个（6.3%），而540个中有11个（2%），但没有一家公司将其作为常规做法。2026年的每一个前沿发布，从GLM-5.2、Kimi K2.5-K3系列和DeepSeek V4系列到Qwen3.7-Max、Qwen3.8-Max和Doubao Seed 2.1，在发布时均无文档记录，只有GLM-5.3例外，附有一份能力评估说明。

然后我们转向那些合格文档。我们发现18个报告的有害输出或拒绝结果，以及7个报告的越狱抵抗结果。9份文档涉及代码或网络安全，但其中7个是面向编码模型的安全代码生成基准。只有3个涉及网络攻击或生物风险，即：智谱的GLM-5.2责任说明、GLM-5.3网络能力说明，以及月之暗面的Kimi K2技术报告。没有一份来自四家超大规模企业。

在9个发布时披露中，4个是行为安全测试（Qwen2-72B-Instruct、MiniMax-Text-01、Seed-OSS-36B-Instruct和DeepSeek-V3）。其余是语音安全评分、安全代码基准和一项能力评估。推理模型——发展最快的类别——93%没有任何已发布结果。此外，没有任何中国前沿文本模型在发布时附带涵盖IDAIS声明所列领域的危险能力评估。GLM-5.3的网络说明是最接近的。

发布普查告诉我们这九家实验室在做什么。我们进一步探究它们的领导者说了什么。我们汇编了2023年1月至2026年9月21日期间，这九家实验室的创始人、CEO、首席科学家及其他高级人物关于AI安全的每一份公开声明：演讲、采访、内部信件、帖子、集体声明的签名，以及招股说明书和发布说明等公司文件。我们通过两次独立梳理建立了这份清单，一次来自中文一手来源，一次来自英文和机构来源，然后对两者进行核对，并对照来源核实了每一项。总计，我们得到65项。

图景稀疏而失衡。在9家实验室和近4年时间里，我们找到15份由创始人、CEO或首席科学家发表的、涉及前沿安全的声明。其中9份表达了担忧并提出了某些主张。这9份中有6份仅来自智谱。

智谱（Z.ai）是唯一一家将安全列为具名战略承诺的实验室。CEO张鹏于2024年3月签署了IDAIS北京红线，于2024年5月签署了首尔前沿AI安全承诺（当时唯一这样做的中国公司），在6月对BAAI大会表示“在AI安全方面，防御总是比攻击更难”，并在7月的WAIC上呼吁“超级智能与超级对齐”。创始人唐杰签署了IDAIS威尼斯声明和2025年全球AI红线呼吁，他2026年7月11日的内部信件将“终极安全治理”列为四大战略引擎之一，称“能力越强，安全约束就必须越稳固。”在直接回应Anthropic隐瞒Mythos一事时，唐杰表示，“超级智能的实现与超级对齐的研究必须同步推进”，安全“不再是附属品，而是一项技术得以存续并被允许使用的基本前提。”

百度的李彦宏给出了中国AI CEO中最清晰的失控问题表述。在2023年5月26日的中关村论坛上，李彦宏表示AI“确实可能朝着不利于人类的方向发展”，并且“防止失控需要拥有先进AI的国家合作并制定规则。”月之暗面的杨植麟承认了这一风险。他在2024年6月表示，AI安全“是我们必须提前准备的事情”，并提出了AI“宪法”的构想。但杨植麟选择了加速。2026年1月，他表示，尽管“AGI/ASI的风险可能相当大，我们不应放弃其发展，因为放弃发展就意味着放弃对人类文明天花板的追求。”

在九家实验室中，有五家的创始人或CEO对此只字未提。DeepSeek的梁文锋四年来未就安全或监管发表任何公开声明。阿里巴巴的吴泳铭在2025年9月发表了一篇6000字的主题演讲，畅谈通往超级智能之路，全文一次都未出现“安全”或“风险”一词，并以“我们充满乐观”收尾。腾讯的马化腾和汤道生谈及安全时，仅将其视为数据保护和权限管理。字节跳动和阶跃星辰的CEO未置一词，尽管阶跃星辰的一位联合创始人和字节跳动的研究负责人各自签署了一份IDAIS声明。在这些公司中，具备安全素养的是副手，而非主将。2025年9月，阿里巴巴安全副总裁薛晖承认，AI安全能力“目前落后于模型能力的发展”，并表示研究必须涵盖“AI自我复制等新风险”。DeepSeek研究员陈德里在乌镇表示，“从长远看，风险可能更大”。

谁是塑造中国AI安全话语的领军思想者？他们所说的安全指什么？谁执笔？

我们又构建了一个原创数据集，对2023年至2026年9月的102篇专家和官方文本进行编码，其中51篇来自官方、政党理论和法律场合，51篇来自技术和科学场合。样本为立意抽样，而非随机抽样：我们按场合设定配额，并填入我们能找到的、由可识别的中国作者或机构撰写的关于AI安全与治理的最突出文本，每篇都有可核实的来源。我们完整阅读了两个来源。一是网信办自2023年以来发布的一项重大AI规则的所有专家评论，二是全部五份IDAIS共识声明。其余为抽样。我们从党刊、《法治日报》、模型法草案、学术文章、部长讲话、科学家演讲、实验室框架和arXiv论文中选取最突出的文章，每类设有大致配额，以免某一类场合占主导。随后，我们对每篇文本按六个主题（下图4）、三种立场（关于有约束力的前沿规则、关于综合性AI法律、关于发展与安全）以及作者的专业背景进行编码。然后，我们按专业背景和影响政策的渠道，绘制了32位最具影响力人物的图谱。

简而言之：中国的技术科学家与法律政策学者在回答两个不同的问题，而在这两个群体发声之前，国家已经回答了其中一个。

具体而言，首先，我们发现技术科学家和法律政策专家在说“安全”时，谈论的是不同的事情。前沿风险或失控风险出现在86%的技术科学家文本中（42篇中的36篇），是图中最长的条，但仅出现在22%的法律学者文本、23%的在职官员文本和44%的公共政策学者文本中。此外，前沿风险是42篇技术科学家文本中25篇的首要主题，而在其他三组中每组仅有一篇以此为首要主题。

相比之下，发展优先和竞争出现在每一位官员的文本中，在法律学者91%的文本和公共政策学者89%的文本中出现，但在技术科学家的文本中仅占45%。最下面三行（图4）显示出相同的对应关系。法律-制度设计在法律学者和公共政策学者中普遍存在（100%），在技术专家中占43%。权利、伦理和消费者损害出现在91%的法律学者文本和48%的技术文本中。国际治理和出口管制出现在91%的法律文本和55%的技术文本中。

这两个阵营是不同的人。科学家资历深厚、具有国际背景，在技术上与西方同行不相上下。他们撰写框架、签署共识声明并向官员汇报。律师和公共政策学者则任职于中国社会科学院（CASS）、中国政法大学（CUPL）、清华大学公共管理学院以及各部委的专家库。他们撰写伴随每一项网信办规则出台的专家解读，并起草司法部咨询的示范法。

这两个阵营在问不同的问题。科学家问的是前沿模型能做什么。他们的答案是失控和滥用。因此，他们的对策作用于模型发布之前。他们一直主张对超过算力阈值的训练运行进行登记、发布前提交安全论证以及关停权限。而律师问的是国家应如何治理一个产业。他们的答案是秩序、权利和增长，因此，他们的对策作用于产业与公众交汇之处。例如，他们呼吁监管服务而非技术、在应用层制定规则，以及小步立法。

其次，我们发现只有科学家会把安全置于发展之上。我们按作者背景对102篇文本进行分类。我们发现其中42篇由具有技术背景的人撰写。在这42篇中，有22篇（52%）主张安全必须优先于发展或对发展设限。只有五篇是发展优先。相比之下，如果看非技术群体，法律或公共政策学者或官员的文本中没有任何一篇采取安全优先立场。23篇法律文本中有8篇是彻底的发展优先。其余则使用官方的平衡表述，即“统筹发展与安全”。

第三，我们发现法律学者实际上是在追随最高领导层。他们采纳了领导层的说法，将其应用于人工智能，并使之成为自己的人工智能信条。法律学者的标志性表述是“不发展是最大的不安全”。这一表述实际上源自习近平在2014年亚信峰会上所说的“发展是最大的安全”。2023年6月20日，国务院总理李强在柏林向德国商界领袖逐字使用了其否定形式，以反对“去风险”，中共官方媒体《人民日报》于7月5日将其作为标题。八天后，即《生成式人工智能管理办法》发布当天，法学教授许可在中国网信办发布的专家解读中将其带入人工智能讨论。法学教授张凌寒在2024年和2025年重复了这一表述。2025年，中国社会科学院（CASS）的支振锋称其为“一项基本共识”。律师们的其他口号也有同样的来历。例如，习近平在2020年11月呼吁“小快灵”立法。张凌寒于2025年5月在《人民日报》上将该表述应用于人工智能。

第四，我们发现，无论专家的专业背景如何，所有对前沿开发者施加有约束力义务的要求都无果而终。102份文本中有13份呼吁对前沿开发者施加有约束力的义务。其中6份是技术性的，即中国科学家与西方同行共同签署的5份IDAIS共识声明，以及曾毅、黄铁军、姜玉刚和蒲慕明于2026年4月在《国家科学评论》上发表的一篇社论。它们要求：（1）对超过算力阈值的训练运行进行登记；（2）在发布前向监管机构提交安全案例；（3）进行独立的第三方审计；（4）关闭越过红线的模型的所有副本；（5）建立法律机制以执行上述所有要求。然而，这些要求迄今尚未被任何具有约束力的中国文书采纳。另外7份由法律或公共政策学者撰写。其中大多数是模型法草案，提议将具有约束力的义务纳入一部综合性人工智能法。这13份文本无一得偿所愿。

可悲的事实是，两个阵营都决定不了什么。最高领导层才做决定。图5按两个事实对32位最具影响力的人物进行了分类：他们是否要求具有约束力的前沿规则，以及他们是否在国内规则制定机构中拥有席位。十人提出要求但没有席位。八人拥有席位但不提出此类要求。十人两者皆无。只有四人既有席位又提出要求。曾毅和张凌寒以个人身份发声，薛澜和傅莹仅以IDAIS联署方式署名。因此，这一诉求绝大多数来自规则制定机构之外。而席位也未能帮助那些拥有席位的人。曾毅是全国人工智能治理委员会委员，他2026年4月呼吁法律执行的提议无果而终。周伯文主持TC260的人工智能安全工作组，这是唯一一个能将失控语言转化为强制性标准、却只制定自愿性框架的机构。薛澜主持治理委员会，签署IDAIS声明，并倡导敏捷治理。张凌寒起草学者版人工智能法，要求对高风险应用实行许可，而非设定能力阈值。科学家们的声音未被采纳，因为他们的主张与已经做出的决定相矛盾。他们的答案是危险存在于模型之中，管控必须触及训练环节，而这与“发展优先”的决定不符。中国的人工智能安全辩论是由最高领导层重发展轻安全的偏好所决定的，而非专家所言。

若据此认为中国没有前沿安全能力，那就错了。上海人工智能实验室（SAIL）是一家国家支持的实验室，其主任周伯文主持TC260的人工智能安全工作组，该实验室于2025年7月发布了《前沿人工智能风险管理框架》，并已修订两次，最近一次是2026年7月在WAIC上发布的2.0版本。SAIL框架在五个风险领域划定了红线和黄线，共13条红线。它呼吁在红区暂停部署，并建议在有效算力跃升4倍和10倍时触发评估。其框架还将开放权重发布视为风险最高的部署场景，要求开发者在发布权重前衡量安全训练被微调剥离的成本有多低。SAIL还用英国AISI的Inspect评估工具对约二十个中外模型进行了测试。除SAIL外，还有CAICT（中国信息通信研究院），这是工信部下属的人工智能研究机构。其评估是中国最接近官方安全基准的东西。CAICT于2026年2月发布了人工智能安全基准2.0，在测试内容中增加了欺骗、失控、危险领域滥用和智能体风险。此外，CnAISDA（中国人工智能安全与发展协会）是一个由八家机构组成的网络，于2025年2月在巴黎启动，作为英国、美国、日本等国在布莱切利会议后设立的政府人工智能安全研究所的中国对应方，在国际上代表中国。

然而，这些机构都没有实权。CnAISDA没有人员、没有预算，也没有测试任何人模型的授权。SAIL有能力评估前沿模型，但无权要求获取竞争对手的模型。CAICT在自愿基础上测试模型，并在发布结果时隐去模型名称。TC260制定的标准是推荐性的，除非国家将其设为强制性，而在前沿风险方面，国家并未这样做。简而言之，迄今为止这一生态系统产出的框架无人有义务遵循，评估也无人有义务提交。正如技术科学家们自己在2026年4月所写，“AI治理的进展慢得令人担忧”，而依赖“AI开发者的自我约束是一种幻觉”。迄今为止，国家的应对之策恰恰就是依赖这一点。

地缘政治环境的加剧和中美AI竞赛已将中国推向快速推进与管理前沿风险之间权衡的速度一端。中美AI竞赛也改变了AI安全在中国官方文本中的含义，从safety转向security。同样借用前沿词汇的《框架3.0》也将出口管制列为供应链安全风险。它警告称，“某些国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施设置发展壁垒，恶意切断全球AI供应链。”该框架的可信AI原则附录将尊重国家主权置于仅次于人类控制的位置，并禁止胁迫各国“选边站队”。

中美AI竞赛也促使中国自己的专家怀疑美国强调安全的真实意图。北京通用人工智能研究院院长朱松纯在上海2026年世界人工智能大会上表示，“人类灭绝叙事”是为资本包装的三大技术误判之一，另外两个是“大语言模型等于AGI”和缩放定律。他举的例子是Anthropic宣称其Mythos模型过于危险而不予发布，同时却以万亿美元估值融资。用他自己的话说，“这种贩卖危险、以恐惧营销的做法，就是业界所说的‘奥本海默式营销’。”朱院长补充说，“这并不是说AI安全和监管不重要，但把问题夸大到人类灭绝的程度，背后有资本的逻辑，”并呼吁中国媒体停止放大美国叙事。

同样，中国社会科学院法学研究所法学教授支振锋在2025年12月主张，大国之间关于综合性AI立法的辩论已带有“认知域塑造”的特征，这一术语借自军事学说。他声称，华盛顿在联邦层面几乎不通过任何有约束力的AI监管，在国内不断“放松缰绳”，而大量未获通过的国会法案被中国媒体和学者误读为美国正在收紧，这“塑造了我们[中国]学术界和舆论界认为需要强有力的AI监管立法的认知”。支振锋写道，美国正在“通过设定AI立法议程进行认知域塑造，诱导其他国家加强监管、减缓自身创新”。同一篇文章还给出了这样一句话：“不发展才是最大的不安全。”

遗憾的是，地缘政治也撕裂了打造中国最强模型的最顶尖工程师们的心智。为 DeepSeek V4.1 编写主要注意力内核的刘胜宇，在 9 月 13 日写道，他“别无选择，只能加入这场残酷的军备竞赛”，因为他“尤其”不想让 Anthropic 掌控 AGI。“说得夸张一点，”刘表示，“那种情况（Anthropic 掌控 AGI）的严重性，不亚于让希特勒在盟军之前拿到原子弹。”他加入 DeepSeek，很大程度上是因为它研究“强大、快速且通用的 AI，并将其开源”，希望它“能把世界往回拉一点”，远离反乌托邦的结局。

讽刺的是，就在呼吁行业放慢脚步仅 6 天后，Dario 的 Anthropic 就被报道称正在权衡在 IPO 前推出新模型，因为廉价的开源权重竞争对手“尤其是在中国”正在挤压其经济性。4 天后，Anthropic 发布了Claude Opus 5.5，Anthropic 自己称其为“我们自呼吁为前沿发展设定节奏以来的首次发布”。发布文章如今将“设定节奏”框定为“与中国保持竞争力”的一种方式。

没有人能独自设定节奏，即便是写下那篇文章的人也不例外。

这一切对美国实验室和投资者意味着什么？特朗普-习近平峰会就“设定节奏”说了什么？未来六个月里，有哪些带日期的测试会改变我们的看法？我们将在下文探讨这些问题。