【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 劉典】

ChatGPT的爆火，讓將全世界的目光都聚焦在了生成式人工智能和它的未來應(yīng)用上。在中文人工智能領(lǐng)域，百度、360、科大訊飛等人工智能公司紛紛發(fā)力，華為也放出話來“在這方面早有布局”。關(guān)于“中國版ChatGPT”最終將花落誰家不斷引起業(yè)內(nèi)熱議，但當(dāng)我們把眼光放遠(yuǎn)，會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)問題絕不止步于誰會(huì)成為行業(yè)霸主這么簡單。

為什么AI領(lǐng)域先手在美？

2021年10月，美國空軍第一任首席軟件官尼古拉斯·沙朗在接受英國《金融時(shí)報(bào)》對(duì)話時(shí)表示，中國在人工智能技術(shù)上對(duì)美國已取得領(lǐng)先，正走向全球主導(dǎo)地位。

這一番話在國內(nèi)引起軒然大波，當(dāng)時(shí)大家都以為中國在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先了。直到去年美國OpenAI公司ChatGPT的一夜爆火，我們才明白這番話不過是“美國戰(zhàn)忽局”的話術(shù)，中國和美國的人工智能比拼，還遠(yuǎn)沒分勝負(fù)。

ChatGPT名字中的GPT（Generative Pre-trained Transformer ，生成式預(yù)訓(xùn)練變換器），是OpenAI推出的深度學(xué)習(xí)模型。而它名字中包含的Transformer，是由谷歌大腦團(tuán)隊(duì)在2017年的論文《Attention is all you need》中首次提出的模型，為人工智能領(lǐng)域的里程碑事件。而至今為止，人工智能領(lǐng)域許多里程碑式的基礎(chǔ)理論和算法研究都是美國率先提出。ChatGPT就是建立在這一系列基礎(chǔ)上的結(jié)果。

美國能在如ChatGPT的人工智能技術(shù)上取得先手，首先在于其技術(shù)儲(chǔ)備和布局優(yōu)勢(shì)。美國是人工智能的誕生地，諸多高校以及企業(yè)為人工智能發(fā)展貢獻(xiàn)了深厚的理論與算法基礎(chǔ)。而其人工智能技術(shù)儲(chǔ)備與布局基礎(chǔ)深厚，也一直處于全球領(lǐng)頭羊地位。

在產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)層，美國芯片與傳感器實(shí)力較強(qiáng)，代表廠商有英偉達(dá)、高通等技術(shù)實(shí)力強(qiáng)的業(yè)內(nèi)頭部廠商等。美國在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域的算法研究也早在上世紀(jì)六七十年代已開始，近年來在這些領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司也是層出不窮。

相比起來，中國在人工智能技術(shù)層和應(yīng)用層厚積薄發(fā)，但在基礎(chǔ)層整體實(shí)力還較弱。尤其是芯片領(lǐng)域，中國在關(guān)鍵半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備和電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化方面時(shí)常被人“卡脖子”。

兩國在人工智能基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的差距，也體現(xiàn)在兩國的科技巨頭身上。像IBM、微軟、谷歌、Meta、亞馬遜等美國大廠在算法、算力、數(shù)據(jù)等技術(shù)方面的布局全面。而百度、阿里、騰訊等國內(nèi)大廠則在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等核心技術(shù)領(lǐng)域均有布局。且由于中國應(yīng)用場景豐富，在應(yīng)用和商業(yè)化的層面中國巨頭跑在前面，但基礎(chǔ)研究部分卻仍落在后面。

目前美國正在加大對(duì)于神經(jīng)形態(tài)、光學(xué)計(jì)算、量子機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿領(lǐng)域的研究投入，由政府和企業(yè)調(diào)配更多的研究資金、放寬高技術(shù)人才的移民條件等措施，加速前沿技術(shù)關(guān)口的突破。同時(shí)加大對(duì)于中國的技術(shù)封鎖。2022年10月，美國政府更新和擴(kuò)大了技術(shù)和芯片出口限制的規(guī)定，以進(jìn)一步阻止中國研發(fā)尖端技術(shù)的進(jìn)程。

幾十年來，美國一直吸引著全球人工智能領(lǐng)域的頂尖人才，這是其國家文化和移民傳統(tǒng)所決定的，雖然中國在近二十年來也加大了這方面的重視力度，但跟美國相比仍有明顯差距。根據(jù)斯坦福大學(xué)下屬人工智能研究院（Stanford HAI）的一篇文章顯示，2020年美國人工智能工作者的招聘率大約是2016年的兩倍。相比之下，中國同期的增長率為30%左右。根據(jù)智庫 MacroPolo的數(shù)據(jù)，雖然中國培養(yǎng)了大量的人工智能頂尖研究人員，但他們中的大多數(shù)人繼續(xù)在美國生活、工作和學(xué)習(xí)。

匯聚更多的人才有兩個(gè)重要的方面。一個(gè)是在本國教育和社會(huì)系統(tǒng)內(nèi)培養(yǎng)更多的人工智能優(yōu)秀人才。另一個(gè)是為本國的教學(xué)和市場創(chuàng)造更多的機(jī)會(huì)，吸引外國的人工只能優(yōu)秀人才。培養(yǎng)方面，美國以卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)、麻省理工大學(xué)、谷歌公司為代表，培養(yǎng)著全球頂尖的人工智能人才，而中國以清華大學(xué)、北京大學(xué)、微軟研究院、中國科學(xué)院為代表。

在美國高質(zhì)量的人工智能研究不僅來自于學(xué)術(shù)界，企業(yè)也是重要的參與者。而大部分中國的研究則獨(dú)來自于學(xué)術(shù)界。吸引方面，由于美國就業(yè)、薪酬等多方面的優(yōu)勢(shì)，更能吸引來自全球的頂尖研究者前往美國從事研究和工作，而近年來在中國提高薪酬、留學(xué)生回國鼓勵(lì)政策等多方面的因素之下，人才也呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。

人工智能的發(fā)展除了學(xué)術(shù)研發(fā)以外還要依靠產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)可以支撐前沿技術(shù)的研究，而新技術(shù)的突破又能反過來給予產(chǎn)業(yè)新的生命力。因此中美兩國都在人工智能產(chǎn)業(yè)上投入巨大，早早進(jìn)行前瞻性布局。

相比之下，中國在產(chǎn)業(yè)政策和扶持力度上起步早同時(shí)力度大，也給美國人一種“起勢(shì)很猛”的錯(cuò)覺。中國國務(wù)院于2017年推出《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，第一次明確將人工智能上升為國家級(jí)的戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)人工智能在國際競爭、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)治理方面的重大影響，而后由各部門陸續(xù)出臺(tái)具體的扶持和資助項(xiàng)目。而美國雖然在奧巴馬時(shí)期就推出了《為人工智能的未來做準(zhǔn)備》，強(qiáng)調(diào)其在幫助美國保持全球科技領(lǐng)先地位和保障國家安全方面的重要性，但真正的政策出臺(tái)要更晚。

2019年，美國總統(tǒng)特朗普簽署一份行政令，啟動(dòng)《美國人工智能倡議》，關(guān)鍵詞有三：“頂層推動(dòng)”、“美國領(lǐng)導(dǎo)”和“注重基礎(chǔ)”。在此之前，白宮成立了“人工智能特別委員會(huì)”，而美國軍方研究機(jī)構(gòu)國防部高級(jí)研究項(xiàng)目局也于同期宣布未來5年計(jì)劃投資20億美元開發(fā)下一代人工智能技術(shù)，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的“第三次浪潮”。

2022年，拜登政府簽署《2022芯片與科學(xué)法案》及《2022年降低通脹法》，其中均對(duì)美國產(chǎn)業(yè)鏈部署和供應(yīng)鏈安全有所提及。希望通過政府干預(yù)性和刺激性的產(chǎn)業(yè)政策將更多原本部署在海外的高技術(shù)制造業(yè)遷回國內(nèi)，其中就包括人工智能技術(shù)緊密相關(guān)的芯片制造。美國對(duì)于人工智能等前沿技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)政策力度逐漸加強(qiáng)，部分是出于與中國競爭的需要，而在相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策的刺激之下，美國人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也有了明顯的提速。