徐直军点出了中美AI产业的基础差异：美国模型强、算力大、进展不透明，中国模型弱、偏开源、风险感受低。这一认知差的背后，是两套截然不同的AI治理路线。美国走「企业主导、对内松绑、对外设防」策略，优先保技术霸权；中国走「政府统筹、发展与安全并重」路线，把安全前置到研发环节。两条路线在风险来源认定、监管主体、全球主张上都不同——前者把安全等同于维持领先，后者把安全等同于普惠可控。这种分歧不只影响监管政策，也决定了谁在呼吁「慢下来」、谁在要求「赶上去」。

美国AI行业远非铁板一块。以Anthropic CEO Amodei为首的一派（获OpenAI的Altman、马斯克背书）呼吁暂停前沿开发，理由是「递归自我改进」逼近——Anthropic内部超80%代码已由Claude编写，工程师产出暴涨8倍。另一派以黄仁勋和特朗普为代表，直接称AI风险论是「骗局」和「阴谋」，认为安全与速度可以兼得，监管只会让美国输给中国。黄仁勋在All-In Summit上接特朗普电话时说「美国不会让减速发生」。这场撕裂本质是模型层（利益在安全门槛）与算力层（利益在增长飞轮）的分歧，也解释了为何徐直军能看到「中国感受不到风险」这个窗口。

徐直军认为中国需先「达到能感受风险的水平」。当前可看到三条加速路径正在并行：一是开源生态起量——国内大模型使用量已反超美国，阿里Qwen3-Coder等开源模型在Agent能力上首次超越闭源旗舰；二是「摸高」策略——从奥数题到世界级难题，把推理能力推到新台阶；三是产业纵深落地——大模型从论文玩具升级为驱动产业升级的新引擎，工信部数据显示调用量指数级增长。关键观察节点在2026-2027年：当中国模型能力逼近GPT-5.6级别时，中国从业者对「风险」的判断会否发生美国式的分裂，是中美AI对话的下一个拐点。