借着首相斯塔默访华的契机，英国媒体BBC近期对中国做了一系列报道。
1月29日，BBC驻华记者劳拉・比克在节目中表示，中国在国际外交中从不强迫别人认可自己的观点，热衷于纯粹的商业往来——以此讽刺美国特朗普政府才是那个“意识形态色彩浓厚”“频繁对外实施干预”的旧思维强权。
劳拉・比克称，中国科技发达、人民友善、食物可口，是个宜居的好地方，她还用自己的经历现身说法：“我可以在凌晨三点放心去跑步，把一袋钱放咖啡店，几小时后回来它还在那里。”
而根据BBC对美国科技公司的采访，硅谷不少企业都在使用中国的AI模型来完善其引擎。
Pinterest是一家美国互联网公司，融合了小红书、知乎以及电商平台的功能，根据其老板比尔·雷迪的介绍：“我们实际上已经把Pinterest变成了一个人工智能驱动的购物助手。”
自2025年1月中国推出DeepSeek R-1模型以来，Pinterest大量使用了其开源部分，首席技术官Matt Madrigal表示：“这些模型的优势在于可以被免费下载和定制，而美国竞争对手，如OpenAI提供的大多数模型，并不符合这一点。”
实际上，OpenAI因面临日益严峻的“估值需求”，迫切希望把财务报表做好看，技术上已经变得越来越封闭，反倒是中国企业在开源化方面做得更好，技术生态更开放。
尽管中国企业在尖端AI模型上相对OpenAI仍有差距，但成本明显偏低，更适合资金有限的中小互联网公司。
无独有偶，美国媒体最近一年来的对华报道也多了一些罕见的正面描述。
弗里德曼认为，特朗普政府的执行力其实并不强，常常夸大宣传、言过其实，而中国则把更多注意力用于实实在在的领域。
虽然美国的AI技术仍处于先进地位，但中国用AI改造制造业工厂的速度却远远快于美国。
一些大型科研基地建设上亦是如此，华为规模庞大的秋练湖基地只用了三年多时间就建成，由104栋设计独特的建筑组成，最多可容纳3.5万名科学家和工程师。
另一边，随着特朗普政府大肆削减高校经费、威胁知名高校招收国际学生以及增加对华裔学者工作限制，大量已经成为美国公民或持有绿卡的华裔学者正选择回国，甚至连地地道道的美国科学家都在尝试赴华工作。
2025年5月，因涉及跟中国学术合作而被美国政府调查的美国国家科学院院士、顶尖纳米学家、前哈佛大学化学系主任Charles Lieber全职加入清华大学深圳国际研究生院，成为轰动学术圈的大新闻。
需要注意的是，尽管西方媒体对华报道相对前几年变得稍微客观起来，但从根本上讲，这些内容还是服务于其国内政治的。
BBC也好，法新社也好，《纽约时报》也好，它们的读者主要在各自国内，之所以有些时候开始“明着捧中国”，本质上是想“暗批特朗普”。
特朗普主导的MAGA运动有着鲜明意识形态色彩，它同时反对所有传统建制力量，包括美国民主党、欧洲主流政党以及各种西方传统媒体。
2025年11月，特朗普正式起诉BBC，索赔100亿美元——如此金额简直是要将其置于死地。
更早一些的2025年9月，特朗普还起诉了《纽约时报》并索赔150亿美元，指责该报的报道对其个人造成了“巨大经济损失”。
反过来，这些西方传统媒体则想方设法打击特朗普及MAGA运动，用中国做对照来讽刺美国则是其惯用手法。
某种意义上讲，西方传统媒体跟特朗普原本就是血海深仇的关系，一旦换成民主党执政，它们将立刻恢复“有色眼镜模式”。
对于中国人来说，既不必因为西方媒体的批评而妄自菲薄，也不必因为其表扬而沾沾自喜，宠辱不惊才是应有的态度。
在现代社会，信息本身就是权力的一种形式。
放眼国际政治，信息权可谓是现代霸权结构中最核心、最隐蔽、最具控制力的一环，它包含三个维度，即获取信息的能力、控制信息传播的能力、影响他人认知和判断的能力。
正所谓“武力可以摧毁一个国家，金融可以操纵一个国家，但信息却能让一个国家自行放弃抵抗”。
放眼全球，美国基本主导了各大信息平台，如：Google、Facebook、Apple、Microsoft等互联网巨头以及各家大型传统媒体，其情报网络无处不在。
盟友们之所以依赖美国，对手们之所以忌惮美国，信息霸权是关键因素之一。
除美国外，中国几乎是唯一一个构建起本土信息体系的国家，拥有微信、百度、抖音、阿里等“平替平台”，在高效服务社会的同时形成了某种“信息保护机制”，但在向外讲好中国故事方面做得仍不够。
至于美国对TikTok的围剿，本质上也不在于娱乐或市场之争，而是数据主权与信息传播渠道之争——TikTok在美拥有1.7亿用户和超过700万活跃商业账户，特朗普政府把它跟关税议题看得同样重要。
事实上，如果一个国家民众的信息入口、算法推荐权不由本国掌握，从长远看其治理权也将逐渐被侵蚀。
横看成岭侧成峰，远近高低各不同。
在信息爆炸和算法推荐的年代，人们的世界观将不可避免地发生分化，大家对同一事件的认知会愈发南辕北辙，“信息茧”现象会越来越凸显。
作为身处其中的普通人，我们在相信权威报道和主流观点的同时，也需要用自己的知识积累尽可能多地剔除掉垃圾信息，并保留对一些推测逻辑合理的小概率事件的警惕与敬畏。
