你好，我是米糕
最近大火了一部电影，一部画质非常粗糙、甚至连默片都不如的动画片《牛来》。对于这部电影我不想评述太多，其实这并不是什么很新鲜的事情，如同手工艺人对机器生产的反抗，一些手捏的、简陋的陶器有时候比流水线生产的瓷器价格更昂贵。面对汹涌而来的人工智能时代，人从内心生出一种恐惧、执拗和叛逆，是牛来撞到了时代的风口，这种成功和电影本身没有太大关系，是社会集体心理的一次共鸣。没有牛来也会有马来，唱歌的有庞麦郎，艺术史上这种粗陋挑战精致、甚至彻底颠覆精致的也比比皆是。即便牛来再粗陋，有今天这个效果，至此已成艺术，即便不是电影艺术，也是行为艺术。
牛来是不是好电影不好说，但牛来所映射的个体在智能时代的恐惧却是实实在在的。从 ChatGPT 横空出世到现在人工智能商业化落地遍地开花，只有短短不足 3 年时间。今年夏天，世界人工智能大会和世界机器人大会先后在上海和北京举行，一把手直接站台，已经在宣告人工智能不再是小范围的小打小闹，而是在最具战略意义的新科技领域的推进和布局。两场大会虽名为 "世界" 大会，实际都是中国以自己为主场进行的 "1+N" 式外交平台。这一模式可追溯到 2014 年在浙江乌镇创办的世界互联网大会，如今已从互联网扩展到人工智能与机器人。
同样，在美国，人工智能也被提到战略高度。也是在今年夏天，川普批准将 "外国制造的先进机器人设备" 列入国家安全受管制名单。中国人形机器人出货量占全球 80% 以上，宇树科技一家就占比 32%。美股的定海神针已经开始从互联网传统工业巨头转向英伟达、SpaceX 和即将上市的新贵人工智能公司，而中国的市值王也从过去的茅台变成了长鑫科技，大家的技术路线和竞争场域都已非常明确。
从 AI 模型、先进芯片到机器人，中美竞争正从科技公司的产品较量延伸至产业和国家安全，也被形容为一场新的 "AI 军备竞赛"。美国国会的美中经济与安全审查委员会曾建议启动 "AI 版曼哈顿计划"。越来越多声音将今天的 AI 竞争类比作 20 世纪的核竞赛。如果二战是炮弹和士兵的血肉横飞，这次 AI 竞争则是资本市场的血肉横飞，伴随着对抗是千亿级别的烧钱现场。2022 年 11 月 OpenAI 发布 ChatGPT 一鸣惊人，当时业界认为中美 AI 差距在两年；2025 年 1 月DeepSeek发布 R1 让美国资本市场受到震动，差距改为一年；今年 7 月 Kimi K3 发布后，有分析师认为差距已缩至四到九个月。其过程完全复制了美苏在核技术上的追赶：1945 年 7 月美国率先试爆原子弹，1949 年 8 月苏联成功试爆第一枚；1952 年 11 月美国试爆首枚氢弹，不到十个月后 1953 年 8 月苏联也成功试验氢弹；民用核能领域苏联甚至一度反超，1954 年 6 月世界第一座核电站在苏联奥布宁斯克建成并网。
在某些战略家看来，AI 和核武器一样具有重大战略意义，而且 AI 的威力更大，因为 AI 拥有广泛的商业应用。很难想象普通人日常使用某种 "民用版核系统"，但 AI 已出现在每个人的个人设备上被广泛使用。核弹让人们不敢做什么，AI 则是让人们做得更多。核武器只有一种用途即大规模毁灭，而人工智能是一项多元化技术。
目前中美在人工智能的推进模式完全不同。美国的人工智能由少数几家提供专有模型的私营企业主导，政府基本不介入，主要靠行业自我监管，催生了极其强大的模型、巨额投资和收入，几家大型 AI 公司都表现出对通用人工智能 (AGI) 的追求。这条路线的核心打法是 Scaling Law（规模定律），即不断扩大模型参数、堆叠算力，使大模型持续进化，最终突破关键节点实现 AGI。AI 公司的模型多为闭源，用户按词元 (token) 量付费，现金流稳定。简单来说，美国押注的是下一个技术突破，准备靠特种兵出奇兵一招制胜。
中国则采取根本不同的路径，人工智能受中央政府强力引导和监管，产业更侧重推广普及和融入实体经济，打的是基本盘，政策制定者希望 AI 提升各行各业生产力，而不是执着于打造可能导致大规模失业的超级智能，更像集团军作战。人工智能更像一个赋能工具、军事智囊，而不是单打独斗的特种部队，这是中国开辟的一条 "低成本、高协作" 的新赛道。中国公司采取 "快速跟随者" 策略，以低成本推出 "足够好用" 的模型，推动全球快速采用。美国在抢占山头，中国的策略是 "扩散"，一个冲高度，一个铺广度，这是农村包围城市的人工智能版。
更让美国有些生气的是，中国现在不仅在国内扩散，更进一步与 "一带一路" 结合：世界人工智能大会上，29 国签署协议成立世界人工智能合作组织，成员多为发展中国家，包括俄罗斯、巴西、委内瑞拉等，该组织设秘书处并提供 5000 个赴华 AI 培训名额。中国这个策略未必保证一定赢，但目前求的是不输。即便美国率先突破 AGI 建立实质性领先，中国模型也将在应用比率上超越美国领先者，占据更大全球市场份额。
AI 的底层基础设施是芯片和电力。芯片结合电力产生算力，算力就是 AI 时代的石油。中美各自的短板恰好是对方的长板：中国受芯片和资本双重制约，美国则面临电力供给和地方社区民意的双重限制。DeepSeek 最近宣布可能涨价以减缓服务器压力；Kimi 暂停开放注册并引入候选名单，也是因用户太多超出服务器承载。除高端芯片外，中国另一制约是资本，中美在 AI 领域投入大概是 5000 多亿美元和 900 多亿美元的差距。美国正面临能源约束，部分原因是各州电力系统相对老旧，中国发电量约为美国的 2.5 倍。
未来，如果中国模型真的缩小差距甚至超越美国模型，美国可能采取更强硬措施延缓中国 AI 发展，其中或包括更全面的技术管制，逼着其他国家在中美 AI 中选边站队，甚至利用外交手段签署排他性协议，将 AI 应用和金融捆绑，限制其他国家自由使用中国 AI。另一方面是人才抢夺，这几年中国从海外招募学界科学家力度更大：去年诺贝尔化学奖获得者奥马尔·亚吉离开加州大学伯克利分校加入清华大学；去年以来中国大陆和香港的大学已从西方学术机构招募至少八位著名数学家；曾与王虹合作的约书亚·扎尔已全职受聘于南开大学。2023 年美国大学授予的 STEM 博士学位中外国学生所获比例接近 44%；2020 年中国学生获得美国所有科学与工程博士学位的 17%；2005 至 2015 年间获博士学位的中国学生中约 87% 原本打算留在美国，但近年来拿不到签证的他们不得不面对回国的事实。真希望老川多干几年，这对中国真的是好事。
评论