观察者网：张老师怎么看这个问题，为什么大家都比较关注AI带来的能耗问题，但对水资源消耗、电子废弃物等议题关注相对不足？

张维为：我觉得，一个重要原因就是AI的发展速度实在太快了。7月初我们在日内瓦开会，联合国秘书长古特雷斯就提到，互联网从起步到拥有十亿级用户，大概用了十几年时间；而人工智能达到同样规模，仅仅用了两年左右。也就是说，它的发展速度远远超过了监管规则制定的速度。

正因为如此，我们现在特别强调推进全球人工智能治理。很多规则必须尽早提出来、尽早建立。如果不这样做，一些必要的制度和标准迟迟不能形成，将来就可能带来很大的问题，包括对环境造成新的损害。

好在中国一直有编制五年规划的传统，对很多事情都提前进行了规划。过去，我们未必是从“人工智能与环境”这个角度来叙述，但实际上很多政策本身就已经体现了这样的理念。比如前面提到的“东数西算”工程，本身就是一个非常重要的环境考量，也是推动绿色算力发展的重要举措。

所以，我认为，中国已经做了很多具有开创性的探索，可以说是在为全球形成新的治理标准积累经验。某种意义上讲，这次在上海成立世界人工智能合作组织，也是为了推动相关规则和标准的制定。这些标准不仅中国需要，全世界都需要。未来，如果有些国家始终不愿参与这样的国际规则建设，最终被边缘化的，很可能就是它们自己。

观察者网：俄罗斯计划在未来20年内将核电装机容量增加至38个核电机组。请问，这一能源战略将如何影响俄罗斯在人工智能与环境保护方面的政策方向？在您看来，其他国家尤其是全球其他能源供应国，能否借鉴俄罗斯或中国在为人工智能基础设施供电方面的经验？

谢尔盖·雷巴科夫：对于数据中心而言，核能绝对是不可或缺的能源选择。单是能源消耗这一项，我们就必须精明地选择其来源，而核能无疑是一个理想的解决方案。

我们认为核能属于新型可再生能源。俄罗斯在这方面正与中国一样投入大量精力研发，中国同样将核能作为绿色能源加以广泛应用，并在技术决策与解决方案方面持续创新。因此我们提出，下一阶段的发展方向应聚焦于小型核反应堆。这类设备可在全球范围内为数据中心提供专用能源支持，并非仅用于上海、莫斯科等全球性大城市的大型设施，而是部署在需要技术支持、人工智能应用或特定技术解决方案的关键场景中。

徐大堡核电站位于辽宁省葫芦岛市，其3号、4号机组在中俄两国领导人见证下开工。图为徐大堡核电站3号机组关键设备从俄罗斯起运。 新华社

在这个过程中，我们必须相互学习，因为世界上许多事情唯有通过实践才能掌握。我们需要明确哪些做法是有效的、哪些方式最为理想，并将这些全球最佳实践应用于本国发展，既造福本国也惠及全球。尤其是从非洲到拉丁美洲的全球南方国家，更能够为这一进程贡献丰富的实践经验与知识财富。

正因如此，我们强调必须团结各方力量，邀请并凝聚产业界、专家、社区代表、学术界与科研人员共同协作，形成合力推进相关工作。同时，我们也呼吁环保人士齐聚一堂，就这一议题展开深入讨论。这至关重要，因为唯有携手合作，我们才能找到那些单凭个人之力难以实现的解决方案。我们必须齐心协力，共同应对挑战。

人工智能，“以人为本”

观察者网：您刚才提到“以人为本”这一理念。我想进一步请教的是，中国所倡导的这种人工智能治理路径，与西方的治理理念之间似乎存在一定差异。您认为，这种差异主要体现在哪些方面？

张维为：就是以人为本。比如，为什么我们的DeepSeek从一开始就决定开源？它背后的一个基本理念，就是认为人工智能应该是一种公共产品，应该让每一个村庄、每一个人都能够用得起这样的人工智能。

中国传统文化一直强调以人为本、天下为公。人工智能作为一种新的技术工具，本身就是一种公器，应该服务于全社会，而不是只服务于少数国家、少数企业或者少数人。

我刚才提到，我们正式成立了世界人工智能合作组织，这是全球首个国际人工智能合作组织，落户上海，我觉得这是非常好的事情。这个组织秉持的也是“一带一路”倡导的原则——共商、共建、共享。也就是说，有事情大家一起商量，一起建设，发展带来的成果也由大家共同分享。

我认为，这样的机制才是可持续、可运行的。我们提出以人为本，不仅仅是一种理念、一种价值追求，同时也能够带来实实在在的经济和社会效益。正因为如此，它才能真正实现可持续发展。

观察者网：这份白皮书由来自中国、俄罗斯和印度的专家共同撰写，体现了金砖国家在人工智能领域与环境保护领域的深度协作。金砖国家与更广泛的全球南方国家在这些问题上能产生怎样的共鸣？他们又能共同达成何种制度创新共识？

谢尔盖·雷巴科夫：首先必须明确一点：环境和人工智能都是没有国界的。这意味着，当我们谈论环境，或者谈论像人工智能这样令人惊叹的新技术发展时，我们可以忽略具体国家的边界。它是全球性的，是面向所有人的，是为了全球公益。所以，当我们想把环境和人工智能联系起来时，我们必须着眼整个世界，并努力连接所有人，以实现全球福祉。

我们决定将这份白皮书作为迈向目标的第一步。我们的核心理念是汇集全球范围内可借鉴的最佳实践，而这些经验无疑已在俄罗斯、中国、印度、美国及欧洲等国家得到广泛应用。通过在全球范围内交流这些案例，我们可以总结其中的成功经验，并反思可能存在的不足之处。

展望未来世代的发展需求，我们希望通过这份白皮书延续这一长期对话机制。因此，在探讨人工智能议题时，我们不应局限于一年、两年或五年的时间框架，而应着眼未来20年、30年乃至50年的发展趋势，深入思考这项技术将如何演进。

未来五年，人工智能环境治理领域的新发展

观察者网：白皮书指出，AI与环境的关系，归根结底是一个治理问题。展望未来五年，您认为全球人工智能治理最迫切需要推动哪些改变？在这一过程中，中国以及金砖国家又可以发挥怎样的作用？

张维为：金砖国家当前面临的挑战是什么？我认为，我们已经具备了很强的合作意愿，也开展了不少具体合作项目。工信部有关机构提到，目前金砖国家合作已经惠及上千家企业，这说明合作已经取得了积极成效。

当然，我们也要承认，合作仍然面临一些挑战。其中最大的挑战，我个人认为，是跨境数据使用规则和标准的协调问题。因为每个国家都强调数据主权，所以需要共同探索更多可行的方案，进一步加强这方面的合作。

习近平主席在2026世界人工智能大会开幕式主旨讲话中提到，要“面向东盟、阿盟、非盟、拉共体、上合组织、金砖国家建设国际人工智能应用合作中心”。我认为，这是一个非常好的方向。也就是说，我们可以先从具体项目入手，推进务实合作，而不一定一开始就设想由整个金砖国家共同建设一个覆盖十几种语言的大模型。这样的目标当然很好，但在数据、认证、标准等方面，目前还存在不少需要协调的问题。

在现有条件下，我们完全可以开展很多具体合作，比如AI赋能农业、制造业、服务业等，这些领域都有大量项目可以推进。这次参加世界人工智能大会，我听了很多案例，都觉得非常精彩，而且都具有很强的现实可行性。

在2026世界人工智能大会上，“通用具身智能”成为展会热点。图为一台机器人从货架上取出一瓶饮料，模拟销售场景。 新华社

现在还有一个很有意思的概念，就是借用了国际政治中的“联邦制”思路。这里所说的“联邦制”，并不是改变国家主权，而是各国继续保留各自的数据主权，同时在此基础上开展广泛合作。

比如，现在提出的就是一种“联邦式模型”。也就是说，各国的数据仍然保留在本国境内，数据主权不发生变化，但模型可以跨境协同，在不直接共享原始数据的前提下完成训练和应用。实际上，开源模式本身就具有这样的特点。各国可以基于开源大模型，结合自身数据，构建符合本国需求的大模型，更好地解决发展中国家、全球南方共同面临的现实问题。

我觉得，美国现在对中国这种模式多少是有些担心的，尽管它仍然坚持所谓“小院高墙”的做法。我看到《经济学人》杂志有一篇评论，大意是说，如果继续这样发展下去，未来可能形成一种局面：美国拥有美国自己的AI市场，而世界其他大部分市场则更多采用中国的AI。换句话说，美国反而有可能把自己边缘化。因为从经济竞争力来看，如果和DeepSeek等中国大模型相比，美国很多产品的成本高出十倍、二十倍，但实际效果并没有那么大的差距。所以，从长期来看，我个人还是更看好中国的发展模式。

观察者网：您对未来的人工智能治理有何期待？假设展望未来五年，人工智能环境治理领域最亟须哪些变革？

谢尔盖·雷巴科夫：首先，我们必须开始就此展开讨论。这次世界人工智能合作组织正式启动了一项重要倡议，为各方提供了新的平台，让大家能够坐下来共同探讨、明确重点方向并制定具体实施方案。

因此，我们需要在即将举行的各缔约方会议上提出这些问题。首次会议将于8月在蒙古举行，议题涉及荒漠化问题；第二次会议将于10月在亚美尼亚召开，议题包括生物多样性；第三次会议则将于11月在土耳其召开，围绕气候变化议题。今年我们还需要在定于12月于阿联酋举行的联合国水事会议上提出这一议题。我们必须持续关注并推动这些议题的讨论进程。

我们已与复旦大学中国研究院确认，将为明年5月在纽约举行的下届人工智能全球对话会准备专题报告，即《2027年白皮书》。其中整合历次缔约方会议及联合国水事会议的成果，系统梳理关键议题、专家共识及推进路径。该议题具有全球性意义，关乎全人类共同利益。我们呼吁各方团结协作，共同寻求解决方案、明确后续行动方向，并将建议提交政府以确保政策实施成效。

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