【摘要】正在全面展開的中美人工智能博弈，并不是我們過去熟知的普通創(chuàng)新科技爭先賽，而是人類百年內(nèi)最重大的一項通用目的技術(shù)——GPT技術(shù)的超級競賽。ChatGPT和Sora等生成式人工智能應用的爆發(fā)以及英偉達的強勢崛起，標志著人工智能正式引領(lǐng)人類新一輪GPT技術(shù)的全面主流化。逐漸升級和不斷調(diào)整的美國對華科技戰(zhàn)，越來越將勝負手從早期的半導體轉(zhuǎn)向人工智能。研判中美這一輪科技博弈的走勢以及中國如何制定正確的應對戰(zhàn)略，必須深入了解人工智能作為未來相當長一段時期最富有決定性意義的GPT技術(shù)的本質(zhì)特性和內(nèi)在規(guī)律。尤其是在美國引領(lǐng)新一輪生成式人工智能創(chuàng)新浪潮并不斷加碼遏制中國獲得人工智能技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新的背景下，我們?nèi)绾巫鞒鰧謩莺图夹g(shù)發(fā)展的正確研判，將直接決定中美未來的競爭態(tài)勢，影響全球格局重塑。
【關(guān)鍵詞】大模型 通用目的技術(shù) GPT技術(shù) 科技戰(zhàn) AIGC
【中圖分類號】F123.9 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2024.13.005
【作者簡介】方興東，浙江大學傳媒與國際文化學院常務副院長、教授、博導，網(wǎng)絡(luò)空間安全學院雙聘教授。研究方向為新媒體傳播、互聯(lián)網(wǎng)歷史與文化、數(shù)字治理與網(wǎng)絡(luò)安全。主要著作有《IT史記》（系列叢書）、《互聯(lián)網(wǎng)口述歷史》（系列叢書）、《起來——挑戰(zhàn)微軟霸權(quán)》、《歐拉崛起：從華為走向世界》等。
ChatGPT和Sora昭示的全球科技發(fā)展新階段
要正確辨析和研判這一輪正在全面展開的中美科技博弈的全球影響與未來進程，就必須認識到，這不是我們過去習以為常的創(chuàng)新技術(shù)爭奪戰(zhàn)，而是人類至少百年內(nèi)最重大的一項通用目的技術(shù)（General Purpose Technology，本文統(tǒng)一稱為GPT技術(shù)，以區(qū)分當下代表生成式預訓練的GPT）的爭先賽。只有基于GPT技術(shù)的理論框架和內(nèi)在邏輯，我們才能避免被眼前的現(xiàn)象和短暫的表象所主導，而以中長時段的視角，理性、科學和準確地考察大國人工智能博弈的現(xiàn)在和未來。
2022年底以來，以ChatGPT、Sora和GPT-4o等為代表的人工智能生成內(nèi)容（Artificial Intelligence Generated Content, AIGC）突破性技術(shù)和應用，標志著人類新一輪的通用目的技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)全面切換到人工智能，開啟全新格局。Sora展示了文本生成視頻的“世界模擬器”的全新可能性，標志著媒介生產(chǎn)自動化與媒體形態(tài)一體化的臨界點。人工智能（Artificial Intelligence, AI）技術(shù)開啟的“谷登堡時刻2.0”通過數(shù)據(jù)和算法實現(xiàn)了信息傳播的指數(shù)化增長，代表了人類傳播的又一次根本性變革，開啟了智能傳播新時代。[1]傳播的革命性突破，將推動社會各個層面的全局性變革。全球發(fā)展規(guī)則和大國競爭邏輯由此發(fā)生歷史性轉(zhuǎn)向。
正是這樣的技術(shù)發(fā)展和歷史背景，幫助我們建立新的認知框架，重新審視當前全球高科技的新態(tài)勢和大國博弈的新趨勢，獲得全新的啟發(fā)。尤其是審視當下美國不斷升級的對華科技戰(zhàn)，可以清晰地發(fā)現(xiàn)，美國將科技戰(zhàn)的勝負手從最初的半導體逐漸轉(zhuǎn)向人工智能，而處于這一輪競爭風口浪尖的AI芯片首當其沖。ChatGPT既是引爆AI產(chǎn)業(yè)的“iPhone時刻”，也可能成為逆轉(zhuǎn)中國AI競爭態(tài)勢的“衛(wèi)星時刻”。如何強化中國企業(yè)的全球化動力和動能，真正構(gòu)建中國高科技全球化的新格局，是最大的戰(zhàn)略關(guān)鍵所在。[2]
若要科學、理性、正確地研判這一輪中美科技戰(zhàn)的走勢和AI時代的中美競爭態(tài)勢，則必須首先洞察GPT技術(shù)的基本特性和內(nèi)在規(guī)律。
智能時代中美博弈、力量對比與前景研判
GPT技術(shù)不僅能帶來經(jīng)濟利益，還能影響國家安全、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和全球地緣政治格局。全球AI競爭是一場全球一體化的政治經(jīng)濟體系的競爭，也是一場GPT技術(shù)的爭奪戰(zhàn)。20世紀50年代以來，AI領(lǐng)域經(jīng)歷了許多起伏，至今其未來仍充滿不確定性。隨著AI的發(fā)展，算法、數(shù)據(jù)、算力和人才這四個關(guān)鍵要素的相對價值可能會發(fā)生變化，使某些參與者受益，而使其他參與者處于不利地位，并進一步改變?nèi)駻I力量的平衡。人類面臨的挑戰(zhàn)不僅在于如何使用AI，還在于誰來制定規(guī)則。[3]
從大多數(shù)標準來看，美國仍然是人工智能領(lǐng)域的全球領(lǐng)跑者，但人工智能這一或?qū)氐鬃兏锶祟惿鐣募夹g(shù)還遠未達到巔峰。[4]人工智能領(lǐng)域存在的沖突包括半導體的競爭、技術(shù)標準的碎片化以及被不同技術(shù)標準分割開來的市場對新人工智能工具傳播的制約。地緣政治是阻礙國際社會形成全新的全球人工智能治理體制的最大障礙。[5]圍繞人工智能的地緣政治博弈主要集中在對控制訓練強大人工智能模型所需的計算硬件訪問權(quán)的爭奪上，這引發(fā)了有關(guān)聯(lián)盟、制裁和監(jiān)管的新問題。[6]純粹的“脫鉤”被視為一種弱策略，美國一直在穩(wěn)步推進中美人工智能生態(tài)系統(tǒng)的選擇性“脫鉤”。[7]有研究者發(fā)現(xiàn)，歷史上美國為遏制中國技術(shù)崛起而采取的單邊或域外執(zhí)法行動都以失敗告終。在當前情況下，美對華開展的系列行動正在對美國長期的地緣政治伙伴關(guān)系造成無法彌補的損害。[8]因為美國政府對華科技政策的本質(zhì)就是，其不甘于在一些領(lǐng)域被中國超越，試圖通過策動自上而下的政治力量，干預自下而上的技術(shù)與市場力量，擾亂既有的技術(shù)與市場進程。[9]
“在人工智能方面，我們遙遙領(lǐng)先，可能比中國領(lǐng)先兩三年，但在我看來，這已經(jīng)是一個永恒的時間了。”谷歌前首席執(zhí)行官埃里克·施密特稱，中國在人工智能領(lǐng)域無法趕上美國有四個原因，即芯片短缺、用于訓練大型語言模型的中文材料較少、外國投資和風險投資的大幅減少，以及關(guān)注了錯誤的領(lǐng)域（營利性應用公司）。[10]大國之爭，對美國來說，不只是利益之爭，更重要的是思想之爭、價值之爭。[11]例如，Meta負責全球事務的Nick Clegg表示，公開分享公司的人工智能模型有助于傳播其價值觀和標準，進而有助于鞏固美國的領(lǐng)導地位。[12]與上述觀點不同的是，喬治城大學安全與新興技術(shù)中心（CSET）數(shù)據(jù)顯示，中國在超過一半的人工智能熱門領(lǐng)域的研究成果超越美國，成為全球領(lǐng)先的研究成果提供者。[13]數(shù)據(jù)分析公司Govini最新報告發(fā)現(xiàn)，美國在實用且有價值的人工智能能力方面投資不足，同時在研發(fā)階段上也停滯不前。[14]此外，美國目前擁有大量人工智能人才，但這并不意味著美國在人工智能發(fā)展方面的優(yōu)勢是決定性的和持久的。[15]
中美關(guān)系正在進入一個新的、暫時積極的外交時刻?；粮裾J為，“中美需要展開嚴肅對話的領(lǐng)域就是人工智能”。依據(jù)中美的政治體制和現(xiàn)有的地緣政治緊張局勢，將中美AI競爭描繪為文明的根本沖突是有問題的。盧西亞諾·弗洛里迪等人認為，這種狹隘觀點試圖通過對瞬時情況的分析來推測未來，忽略了影響各國技術(shù)哲學以及人工智能總體戰(zhàn)略的眾多歷史因素。[16]盡管合作的重大障礙依然存在，但中美在人工智能上仍有很多需要深入對話的空間。正如鄭永年所言，“既然造‘剎車’上我們已經(jīng)做得很好了，現(xiàn)在要想辦法刺激‘發(fā)動機’的發(fā)展”。盡管美國希望在人工智能領(lǐng)域保持絕對領(lǐng)先地位，但其在某些方面可能過于高估自己。中國在人工智能的商用應用上表現(xiàn)突出，有很大機會趕超美國，但我們也需要自我反思，要學習美國推動人工智能發(fā)展的模式。[17]
美國對華科技戰(zhàn)的勝負手：不在于半導體而在于人工智能
中美科技競爭本質(zhì)是美國借助全球霸權(quán)地位，用政治方式野蠻介入和干預高科技的政策市場競爭，瞄準以華為為代表的中國高科技領(lǐng)軍企業(yè)和前沿領(lǐng)域，遏制中國高科技的崛起。面對充滿變數(shù)的科技競爭，從“自下而上”的技術(shù)演進的視角出發(fā)，結(jié)合“自上而下”地緣政治的視角，更能觸及問題的本質(zhì)。[18]
中美科技戰(zhàn)正發(fā)生從半導體到人工智能的轉(zhuǎn)向?；蛘哒f，轉(zhuǎn)向了一場以半導體為切入點的人工智能狙擊戰(zhàn)。美國商務部施行了一套自視完美的三位一體狙擊戰(zhàn)略——“阿斯麥的光刻機—臺積電的先進制程—英偉達的AI芯片”。阿斯麥是世界上唯一使用EUV（極紫外光刻技術(shù)）的制造商，在光刻機市場的占有率超過80%，特別是在最尖端的EUV光刻機市場上擁有完全壟斷地位，占有率為100%；臺積電生產(chǎn)全球約92%的先進芯片，在全球代工芯片制造市場中占據(jù)約55%的份額，涵蓋所有類型的芯片；[19]英偉達在AI芯片的生產(chǎn)方面幾乎處于壟斷地位，控制著95%以上專業(yè)AI芯片市場[20]。阿斯麥、臺積電和英偉達共同構(gòu)成了一條強大但脆弱的壟斷供應鏈，控制著超過4萬億美元的市值。
科技創(chuàng)新是決定中美戰(zhàn)略競爭走向的關(guān)鍵因素。中國產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、市場規(guī)模和整體科技能力已經(jīng)今非昔比。中國擁有強大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和完善的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，以華為等為代表的中國高科技企業(yè)在推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中不斷實現(xiàn)漸進式技術(shù)創(chuàng)新，取得了顯著的技術(shù)成就?；钴S的產(chǎn)業(yè)集群也為我國企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新提供了堅實的產(chǎn)業(yè)支撐，而龐大的消費市場則為技術(shù)創(chuàng)新提供了豐富的應用場景。[21]與此同時，中國在基礎(chǔ)科學、人才引進等多個方面仍處于劣勢，面臨挑戰(zhàn)，不利于中國進行顛覆性的技術(shù)創(chuàng)新。
2022年底，隨著OpenAI引爆AIGC浪潮，人工智能也突破了主流化臨界點，美國針對中國高科技的遏制進入更加精準的“小院高墻”微調(diào)階段，逐漸將發(fā)力點聚焦到AI，尤其是AI芯片的供給之上。因此，美國圍繞AI緊鑼密鼓出臺一系列遏制舉措。
2023年10月17日，美國發(fā)布對華半導體出口管制規(guī)則。2024年3月29日，美國政府再次修改規(guī)則，升級針對AI芯片、半導體制造設(shè)備的對華出口限制，旨在停止向中國出口由英偉達和其他美國公司設(shè)計的更先進的AI芯片。在2023年8月9日美國總統(tǒng)拜登簽署的限制投資和保護美國AI發(fā)展的第14105號行政命令基礎(chǔ)上，2024年6月22日，美國財政部宣布了一項新的禁令，旨在限制美國人對中國在AI和芯片領(lǐng)域的投資。根據(jù)新規(guī)定，美國人將被禁止參與涉及對美國所謂國家安全構(gòu)成嚴重威脅的技術(shù)和產(chǎn)品的對華交易，此外，即使是開發(fā)未被禁止的AI系統(tǒng)或芯片相關(guān)的交易，也必須向美國財政部報告。目前，中國是唯一被明確列入該禁令名單的國家。同年6月25日，據(jù)OpenAI官方網(wǎng)站消息，該公司將停止向中國提供API服務。這意味著中國境內(nèi)的組織和個人將無法直接訪問OpenAI的API服務。這實質(zhì)上代表著美國對中國獲取先進AI技術(shù)的進一步限制。
對英偉達AI芯片的出口限制無疑是當下美國遏制舉措的重中之重。但是，制裁效果受到了一系列質(zhì)疑。尤其是2023年華為Mate 60發(fā)布之后，態(tài)勢逐漸逆轉(zhuǎn)。圍繞華為昇騰910C等難辨真?zhèn)蔚暮Ｍ鈭蟮?，更加劇了公眾對AI芯片遏制效果的質(zhì)疑。通過對昇騰芯片性能的分析，美國安全與新興技術(shù)中心的Jacob Feldgoise和Hanna Dohmen認為，華為打造昇騰910C系列，可能通過增加活躍AI核心的數(shù)量，使910B系列的性能翻倍。但由于制造問題，最終降低了910C系列的規(guī)格，以匹配910B的規(guī)格。華為未來在人工智能芯片技術(shù)領(lǐng)域的領(lǐng)導地位，取決于該公司能否做出一致的、變革性的設(shè)計和封裝創(chuàng)新，以彌補美國出口管制對中國在制造工藝方面的阻礙所造成的差距。[22]
作為通用目的技術(shù)的人工智能的發(fā)展趨勢研判
研判作為GPT技術(shù)的人工智能，必須首先洞察GPT技術(shù)的基本特性。GPT技術(shù)的發(fā)展歷程是一場馬拉松，而非百米沖刺。GPT技術(shù)需要通過長時間的技術(shù)積累和逐步改進來實現(xiàn)，無法一蹴而就。短則十年二十年，長則數(shù)十年。正如陳永偉所言，“GPT的擴散通常表現(xiàn)為一個‘創(chuàng)造性毀滅’過程。它可能在促進生產(chǎn)力提升的同時，顛覆既有的經(jīng)濟秩序。在這個過程中，可能會造成一系列復雜的經(jīng)濟、社會和組織影響”。[23]AI作為GPT技術(shù)，其技術(shù)特性決定了其有潛力在長期內(nèi)產(chǎn)生深遠的影響。AI可以重塑各個行業(yè)的生產(chǎn)力，提升效率，并引發(fā)新的商業(yè)模式和社會變革。然而，受限于當前技術(shù)水平、基礎(chǔ)設(shè)施、行業(yè)融合與協(xié)調(diào)等多種因素，AI的全面影響在短期內(nèi)可能不會立即顯現(xiàn)。[24]因此，我們必須具備長期視野，持續(xù)投入研發(fā)，并建立穩(wěn)健的技術(shù)基礎(chǔ)和制度保障，以確保這項GPT技術(shù)能夠在未來發(fā)揮最大潛力。
GPT技術(shù)不僅在影響經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、推動技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)變革方面具有重要意義，還有助于解釋關(guān)鍵技術(shù)在經(jīng)濟增長中的動態(tài)及其變革性作用。Richard G. Lipsey等人在《經(jīng)濟轉(zhuǎn)型：通用目的技術(shù)與長期經(jīng)濟增長》中提出，GPT技術(shù)具有一些重要的共同特征，即：其最初作為相對粗糙的技術(shù)，應用范圍有限；隨著時間的推移，該類技術(shù)逐漸演變成更為復雜的技術(shù)，應用范圍在經(jīng)濟中顯著擴大，并且其幫助生產(chǎn)的經(jīng)濟產(chǎn)出種類也大幅增加；隨著這些技術(shù)在經(jīng)濟中的擴散，效率不斷提高；作為成熟技術(shù)，它們被廣泛用于多種不同的用途，并與許多其他技術(shù)形成強大的互補，能夠協(xié)同工作。[25]GPT技術(shù)具有技術(shù)互補性、難以替代性、廣泛應用性、演變復雜性、技術(shù)動態(tài)性和創(chuàng)新互補性等主要特性。技術(shù)系統(tǒng)的演變性作為一個關(guān)鍵概念被強調(diào)，反映出歷史和技術(shù)發(fā)展的連續(xù)性。GPT技術(shù)被視為一個不斷演變的知識體系，不是靜態(tài)的，而是隨著時間不斷發(fā)展和變化。一項GPT技術(shù)的演變通常經(jīng)歷多個階段，演變過程常常與其他技術(shù)相互促進，不僅能在自身領(lǐng)域內(nèi)發(fā)展，還能夠推動其他領(lǐng)域的創(chuàng)新，形成集群效應。[26]
外部性對于GPT技術(shù)而言扮演著核心角色。包括學習效應、網(wǎng)絡(luò)外部性、垂直和水平外部性、路徑依賴與鎖定效應等。這些因素會大大增強某種技術(shù)在市場上的競爭力，使得它能夠在生態(tài)系統(tǒng)中占據(jù)主導地位。[27]但Timothy F. Bresnahan等人發(fā)現(xiàn)，由于市場交易的局限性，GPT技術(shù)的創(chuàng)新和應用也可能出現(xiàn)“創(chuàng)新不足或創(chuàng)新滯后”的問題。因此，他們認為需要更好的協(xié)調(diào)和創(chuàng)新激勵機制，以充分發(fā)揮這些關(guān)鍵技術(shù)的潛力。[28]Nicholas Crafts從歷史視角深入分析了AI作為GPT技術(shù)可能帶來的長期影響，強調(diào)在技術(shù)變革期間理解和應對生產(chǎn)力變化的重要性，提出新技術(shù)可能帶來滯后效應，并探討如何制定有效的政策和措施，以促進技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟增長，同時保護勞動者的利益。[29]
我們首先考察近百年來最重要的三大GPT技術(shù)，計算機、互聯(lián)網(wǎng)和AI，尋找一般特性和內(nèi)在規(guī)律（如表1所示）?；仡櫽嬎銠C、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能這三大GPT技術(shù)的演進可以發(fā)現(xiàn)，它們不僅推動了技術(shù)本身的發(fā)展，也深刻影響著社會、經(jīng)濟等各個方面。從早期的機械計算裝置到PC，再到量子計算，IBM、蘋果在計算機領(lǐng)域進行早期創(chuàng)新和市場開拓，英特爾和微軟在計算機硬件和軟件領(lǐng)域達到行業(yè)巔峰；從阿帕網(wǎng)的誕生，到萬維網(wǎng)的普及，再到移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的興起，網(wǎng)景、雅虎等公司在互聯(lián)網(wǎng)初期市場進行創(chuàng)新和探索，Google、亞馬遜在互聯(lián)網(wǎng)服務和電商領(lǐng)域達到頂峰，并形成龐大生態(tài)系統(tǒng)；從最早的簡單算法和規(guī)則系統(tǒng)，到機器學習和深度學習，再到生成對抗網(wǎng)絡(luò)和強化學習，OpenAI在人工智能領(lǐng)域進行基礎(chǔ)研究和前沿應用的探索，英偉達通過高性能計算硬件達到行業(yè)壟斷地位。計算機、互聯(lián)網(wǎng)和人工智能都呈現(xiàn)出逐步進化和革命性變革的特性。
首先，GPT技術(shù)具有影響人類社會全局性變革的潛能，實現(xiàn)了生產(chǎn)力的提升和生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。計算機提升了計算和數(shù)據(jù)處理能力，互聯(lián)網(wǎng)加速了全球的互聯(lián)互通，人工智能優(yōu)化了決策和自動化流程。同時，遠程在線協(xié)作改變了工作方式，智能制造和自動化技術(shù)改變了生產(chǎn)線配置，推動了全球供應鏈的重新布局。其次，GPT技術(shù)的基礎(chǔ)性，有著以公共物品為基礎(chǔ)的發(fā)展過程。如同早期計算機技術(shù)的發(fā)展受益于政府和科研機構(gòu)的投入，互聯(lián)網(wǎng)得益于科學共同體和開放的全球一體化基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)網(wǎng)元架構(gòu)，[30]AI的發(fā)展同樣依賴于開放的數(shù)據(jù)資源、開源的軟件平臺和廣泛的科研合作，這些公共物品為技術(shù)的廣泛應用和普及奠定了堅實基礎(chǔ)。最后，外部性是GPT技術(shù)的競爭關(guān)鍵，本質(zhì)上是生態(tài)之戰(zhàn)，由技術(shù)的外部性定勝負。計算機領(lǐng)域的Windows和MacOS之爭，互聯(lián)網(wǎng)時代的FAANG、BAT競爭，AI時代的OpenAI、Meta、Google和微軟等競爭，都是生態(tài)系統(tǒng)的較量。這些技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)不僅包括核心技術(shù)，還包括開發(fā)者社區(qū)、應用場景、配套服務等。
中美博弈態(tài)勢的兩種前景：分析與比較
中美AI競爭呈現(xiàn)兩種模式的分化。美國延續(xù)其半個多世紀的資本驅(qū)動、創(chuàng)新引領(lǐng)的“硅谷模式”。OpenAI就是最新的成功典范，延續(xù)了過去英特爾、蘋果、微軟、思科、雅虎和谷歌等科技企業(yè)崛起的模式和路徑。締造了無與倫比的科技創(chuàng)新神話和一枝獨秀的競爭優(yōu)勢。而中國從1990年代開始，經(jīng)歷了追隨美國硅谷模式的互聯(lián)網(wǎng)浪潮，締造了三大門戶、BAT和字節(jié)跳動等基本可以媲美美國硅谷的科技創(chuàng)新故事。但是，隨著2019年美國全面發(fā)動對華科技戰(zhàn)，風險投資和核心技術(shù)成為美國政府遏制中國發(fā)展的重要手段并逐漸政治化和武器化，中美優(yōu)勢互補的硅谷模式面臨“脫鉤”“斷鏈”的沖擊。在這種歷史背景下，過去長期依賴美國核心技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的注重發(fā)揮應用優(yōu)勢的發(fā)展路線，難以為繼，直接影響了這一輪人工智能革命的中國戰(zhàn)略和路徑選擇。最近幾年，中國開始轉(zhuǎn)向立足本國核心技術(shù)，打造自主產(chǎn)業(yè)生態(tài)的新模式。具體在人工智能領(lǐng)域，開始轉(zhuǎn)向更富有戰(zhàn)略性的注重基礎(chǔ)設(shè)施，以及市場與政府兩種機制雙管齊下的中國新模式。
正如美國國務卿布林肯所言：“一場全球技術(shù)革命正在進行中。世界主要大國正在競相開發(fā)和部署人工智能和量子計算等新技術(shù)，這些技術(shù)可能會改變我們生活的方方面面——從能源來源、工作方式到戰(zhàn)爭方式。我們希望美國保持科技優(yōu)勢，因為這對我們在21世紀經(jīng)濟中蓬勃發(fā)展至關(guān)重要。”[31]其言論凸顯了美國在技術(shù)領(lǐng)先、戰(zhàn)略優(yōu)先級以及在全球技術(shù)標準和規(guī)則制定中占據(jù)主動的重要性，預示著未來中美兩國將在高科技領(lǐng)域展開更為激烈和多層次的競爭。從競爭方式來看，拜登政府不僅在傳統(tǒng)的地緣政治領(lǐng)域重視調(diào)動盟友的積極性，還將聯(lián)盟體系作為對華科技戰(zhàn)的重要工具。通過“結(jié)盟”助力對華人工智能競爭的態(tài)勢已經(jīng)顯現(xiàn)。[32]Anton Malkin等人系統(tǒng)研究了美國在全球半導體行業(yè)中的結(jié)構(gòu)性權(quán)力，并從地緣經(jīng)濟學的角度對美國在該領(lǐng)域的主導地位作出解釋，他們強調(diào)法律管轄權(quán)和技術(shù)發(fā)展的空間維度在維持美國在全球半導體價值鏈中的結(jié)構(gòu)性權(quán)力方面的作用。[33]這也意味著在中美科技競爭中，美國不僅依靠自身的技術(shù)和法律力量，還通過聯(lián)盟體系來鞏固和加強其在半導體行業(yè)的主導地位。這種多層次的競爭策略使得中國在半導體領(lǐng)域面臨更加嚴峻的挑戰(zhàn)。
之前中美科技也存在一定的競爭和博弈，但是，直到這一輪AI浪潮，在美國形成整體遏制中國的共識之后，中美科技才真正進入一場多維度、激烈的博弈之中，因此兩個階段的競爭博弈有著全然不同的特點。為了應對美國不斷加碼和升級的科技戰(zhàn)，中國也開始形成新的戰(zhàn)略應對體系，從而中美呈現(xiàn)出一定程度上的取向不同的兩種模式之爭。然而，兩種模式究竟誰更有優(yōu)勢，無法簡單計算和評判。因為，人類歷史上任何一項GPT技術(shù)都有著一定的共性，但是更有著自己的獨特性，呈現(xiàn)與歷史經(jīng)驗并不一樣的走勢。人工智能尤其如此。美國硅谷模式是否依然可以獨領(lǐng)風騷？中國模式是否會遭遇瓶頸？目前眾說紛紜，觀點分歧極大，悲觀和樂觀者都為數(shù)不少。需要我們基于學理，展開更深入的分析研判。
我們以這場科技博弈中最前沿的華為為例解析2019年以來的走勢和進展，可以更好理解中美科技的未來。華為遭遇極端打壓，其整體收入走勢在2019年還沒有全面顯現(xiàn)，2021年開始大幅度下滑，2022年一定程度企穩(wěn)，2023年開始恢復增長，估計到2024年，有望回到歷史最高點。華為的這一超乎美國想象的韌性和先抑后揚的發(fā)展走勢，在一定程度上呈現(xiàn)了中國科技的內(nèi)在特性，也預示著中美科技博弈的整體走勢。
具體而言，美國對華科技戰(zhàn)之于中國最大的成效在于迫使中國戰(zhàn)略覺醒，堅定走自主創(chuàng)新之路，也即第一次深入核心根技術(shù)，打造基于自身核心技術(shù)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。這一生態(tài)的根技術(shù)，大致包括麒麟、鯤鵬和昇騰三款芯片，歐拉和鴻蒙兩個操作系統(tǒng)，以及高斯數(shù)據(jù)庫（如表2所示）。其中，面向智能終端的麒麟芯片是用于智能手機的芯片解決方案，采用海思先進的SoC架構(gòu)。主要面向高端旗艦手機市場，提供強大的處理能力和優(yōu)秀的功耗控制。面向通用計算的鯤鵬芯片是服務器芯片，應用于數(shù)據(jù)中心和云計算領(lǐng)域。面向AI計算的昇騰芯片則為AI領(lǐng)域提供了強大的算力支持，能廣泛應用于各種AI應用場景。作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施操作系統(tǒng)的歐拉，支持通用服務器、云計算、邊緣計算、電信設(shè)備等多種ICT場景，以及高精密機床控制和航空控制等高可靠性、強確定性的工業(yè)場景。鴻蒙作為分布式的智能終端操作系統(tǒng)，旨在實現(xiàn)跨設(shè)備的無縫連接和協(xié)同工作，廣泛應用于智能手機、智能終端、智能穿戴、智能汽車座艙等消費電子場景，以及具有以強交互性為代表的工業(yè)平板、充電樁等工業(yè)場景。[34]高斯數(shù)據(jù)庫作為一款分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，旨在支持從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心到云計算的全景應用環(huán)境，具有很強的擴展性和靈活性，實現(xiàn)了核心代碼100%自主研發(fā)，是國內(nèi)當前唯一做到軟硬協(xié)同、全棧自主的國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫。[35]
不難發(fā)現(xiàn)，上述六項根技術(shù)大多數(shù)還屬于追隨型，也就是，在美國已有強大的生態(tài)基礎(chǔ)之上再造一個全新的生態(tài)。處于當今中美博弈火線最前沿的，是AI芯片昇騰。華為首席財務官孟晚舟曾表示，華為希望為中國打造一個計算基礎(chǔ)，為世界提供“第二種選擇”。半導體研究公司SemiAnalysis表示，中國開發(fā)的芯片在AI算法方面可以與英偉達的A100相媲美。華為在2019年被列入美國貿(mào)易黑名單四個月后首次推出昇騰芯片系列，自此其人工智能戰(zhàn)略一直專注于構(gòu)建專有軟件和硬件生態(tài)系統(tǒng)。如今，昇騰生態(tài)系統(tǒng)擁有40個硬件合作伙伴、1600個軟件合作伙伴和2900個AI應用解決方案。[36]華為自研AI芯片昇騰910B采用先進的達芬奇架構(gòu)，支持深度學習、推理等多種AI計算任務，半精度（FP16）算力高達320TFLOPS，整數(shù)精度（INT8）算力高達640TOPS，功耗僅為310W。[37]在訓練大規(guī)模語言模型時，相比英偉達的A100，昇騰AI芯片效率提升高達80%。在具體測試性能上，超越A100 AI GPU 20%。目前，中國市場占英偉達2024財年營收的17%，華為的芯片系列使得英偉達在中國市場面臨的競爭愈發(fā)激烈。然而與華為相比，英偉達擁有巨大的先發(fā)優(yōu)勢，其中一個關(guān)鍵優(yōu)勢是現(xiàn)有AI項目依賴英偉達的軟件生態(tài)系統(tǒng)。[38]雖然華為略微滯后于英偉達，但是，鑒于AI浪潮處于初始階段，大多數(shù)行業(yè)還沒有真正智能化，因此可以說華為大致保持同步，具備了一定的引領(lǐng)性。昇騰的態(tài)勢和趨勢，是中美AI博弈最具代表性的寫照。有分析師估計，中國的人工智能芯片市場價值達70億美元，從英偉達手中奪取市場份額可能標志著華為在與美國的競爭中獲勝。[39]
中美人工智能博弈的本質(zhì)：外部性定勝負與生態(tài)競爭
中美AI博弈態(tài)勢很大程度上取決于中美雙方的戰(zhàn)略目標，尤其是美國的戰(zhàn)略目標。美國總統(tǒng)拜登在2021年上任的首場記者會上承諾，他將在任期內(nèi)阻止中國成為世界上最強大的國家，還聲稱美國不尋求對抗。這一定程度上反映了美國的對華戰(zhàn)略。按照拜登的邏輯，這場AI博弈的目標是分出誰能夠最終勝出。
GPT技術(shù)具有改變生產(chǎn)力、促進經(jīng)濟和社會變革的巨大潛力。然而，其真正價值不僅在于技術(shù)本身的創(chuàng)新能力，還在于其被廣泛擴散和應用的能力。在關(guān)于中美權(quán)力轉(zhuǎn)移的討論中，西方有關(guān)中國作為科技超級大國而崛起的論調(diào)通常被放置在顯著的位置，這些討論主要集中在國家的創(chuàng)新能力上，反映了對科技能力的評估更偏向于產(chǎn)生的新進展。然而，美國外交政策研究所高級研究員Jeffrey Ding則認為，這些評估應該更多地考慮一個國家擴散或廣泛采用創(chuàng)新的能力。她認為，當一個崛起大國的創(chuàng)新能力與其擴散能力之間存在顯著差距時，僅僅依據(jù)前者判斷，會導致對其長期維持經(jīng)濟增長潛力的錯誤評估。[40]當前，中國AI仍然面臨著美國在AI核心能力上的長期領(lǐng)先，中國處于跟隨模式；高端算力產(chǎn)品禁售以及高端芯片工藝的長期受限；國內(nèi)智能計算生態(tài)相對薄弱，AI開發(fā)框架的滲透率不足；AI在各行業(yè)應用的成本門檻居高不下；以及我國AI領(lǐng)域的人才數(shù)量與實際需求相比明顯不足等挑戰(zhàn)與困境。[41]當然，即將到來的利用新技術(shù)潛在優(yōu)勢的時間框架還被視為一種權(quán)衡。[42]換言之，在規(guī)劃和實施新技術(shù)時，我們必須權(quán)衡各種因素，以最佳的時間和方式來利用這些技術(shù)的潛在優(yōu)勢。決策者需要綜合考慮資源分配、市場需求、技術(shù)成熟度、競爭態(tài)勢、政策環(huán)境和社會接受度等因素，以實現(xiàn)新技術(shù)的最大化效益。這種權(quán)衡過程是確保新技術(shù)能夠成功應用并帶來預期優(yōu)勢的關(guān)鍵步驟。
作為GPT技術(shù)的AI，與短時段的Web 1.0、Web 2.0、移動互聯(lián)網(wǎng)以及電子商務等非GPT技術(shù)的產(chǎn)業(yè)“殺手級應用”相比，創(chuàng)新周期與影響輻射面是不一樣的。產(chǎn)業(yè)“殺手級應用”往往10年一個階段，10年之內(nèi)分出勝負。而AI技術(shù)，甚至比起計算機和互聯(lián)網(wǎng)兩大GPT技術(shù)，都有著更長的周期。基于其創(chuàng)新周期之長、行業(yè)覆蓋面之廣和社會影響力之大，其發(fā)展與影響起碼是一個以30年為基礎(chǔ)周期的創(chuàng)新擴散過程。因此，以阿爾法狗為代表的21世紀10年代僅僅是AI產(chǎn)業(yè)化浪潮的序幕。而以AIGC熱潮為代表的21世紀20年代，將是主流市場全面拓展的時代。因此，AI浪潮要到21世紀30年代才可能進入真正主流化、決定出勝負主次的關(guān)鍵性階段。
鑒于此，至少以這一中時段作為考察的時間長度，才能正確把握這一輪AI革命以及中美博弈的大致輪廓。核心的進程依然是雙方生態(tài)的進程。21世紀10年代，中國AI完全基于美國的核心技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)；21世紀20年代，以華為昇騰為代表的企業(yè)開始構(gòu)建芯片、軟件和服務等全鏈條的中國自主AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)；21世紀30年代，中美兩國形成類似移動互聯(lián)網(wǎng)時代安卓和iOS兩大相對獨立的生態(tài)體系，形成各有優(yōu)勢、各有特色的全球競爭和博弈態(tài)勢。
顯然，中美科技博弈趨于白熱化，這是確定的。新一輪美國大選無論特朗普還是拜登當選，都難改此趨勢。但是，中美雙方只要還是聚焦分出新一輪高科技浪潮的高低，風險就還處于整體可控的范圍之內(nèi)，誰勝誰負，都不至于對全球帶來極具破壞性乃至毀滅性的沖擊。而研判中美博弈未來結(jié)果和結(jié)局的，就要基于這一輪GPT技術(shù)中雙方的生態(tài)競爭，看最終結(jié)果將是并駕齊驅(qū)，還是一強一弱，抑或一家獨大。因此，我們將綜合自上而下與自下而上視角，對美國體系與中國體系兩大生態(tài)的優(yōu)劣勢和發(fā)展趨勢進行研判，對這三種結(jié)局的可能性展開一定的分析。立足最近10年之內(nèi)，筆者認為最可能的三種結(jié)局及其大致研判如下（如表3所示）。
第一種結(jié)局（大致概率為25%）：美國如愿以償，完成AI時代產(chǎn)業(yè)生態(tài)的一家獨大。美國延續(xù)其計算機和互聯(lián)網(wǎng)時代的優(yōu)勢，甚至出現(xiàn)計算機、互聯(lián)網(wǎng)和AI三大GPT技術(shù)更加強大而不可撼動的疊加效應。真正將中國牢牢鎖定在落后一兩代以上的代際差距。中國科技創(chuàng)新因此受到機制性、結(jié)構(gòu)性的長期遏制，始終從屬于美國。
第二種結(jié)局（大致概率為25%）：一強一弱。中美兩大體系最終形成各自優(yōu)勢，但仍呈現(xiàn)一強一弱卻誰也難以全面壓制對方的基本格局。目前看起來此種結(jié)局中最可能的是美國占據(jù)領(lǐng)先優(yōu)勢，作為后來居上的中國也獲得自己相應的“地盤”，但依然處于明顯的弱勢。而中國成為強勢一方、美國處于弱勢一方的可能性相對較低。
第三種結(jié)局（大致概率為50%）：各有優(yōu)勢，并駕齊驅(qū)。此種結(jié)局最有可能。中美各有優(yōu)勢，與制造業(yè)和傳統(tǒng)高科技產(chǎn)業(yè)類似，最終美國牢牢占據(jù)以歐美為代表的中高端市場，而中國則繼續(xù)以成本優(yōu)勢，占據(jù)以本國市場為基礎(chǔ)，延伸到全球南方國家的中低端市場。中美形成錯位競爭。鑒于雙方各有對方難以模仿和超越的優(yōu)勢力量與領(lǐng)域，這種情況將最有可能成為現(xiàn)實。
進入21世紀30年代，人工智能革命將全面影響經(jīng)濟社會發(fā)展的各領(lǐng)域各環(huán)節(jié)，中美雙方的競爭態(tài)勢還將繼續(xù)發(fā)生新的變化，包括中美AI層面停止全面沖突而走向新一輪合作的可能性。這些變化不僅局限于技術(shù)競爭本身，更與中美經(jīng)濟、政治、文化等更加廣泛的發(fā)展態(tài)勢緊密相關(guān)，預測和研判將會更加復雜。
中美人工智能博弈現(xiàn)實下的中國戰(zhàn)略與路徑
在新的地緣政治因素影響下，中美兩國高科技的合作與競爭模式已經(jīng)發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變。過去我們一貫熟知的中美優(yōu)勢互補型的單體系模式，也就是建構(gòu)在美國核心技術(shù)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的跟隨模式，已經(jīng)走到盡頭。中國只有自下而上全面構(gòu)建自己主導的生態(tài)體系，與美國體系形成開放性競爭的雙體系或者多體系模式，才是必由之路（如表4所示）。這種真正解放了各國產(chǎn)業(yè)和消費者自由選擇權(quán)的雙體系模式，可能才是全球高科技發(fā)展的最佳模式。對于中國來說，從單體系模式邁向雙體系模式，不但意味著發(fā)展模式的重大轉(zhuǎn)變，更意味著我們必須加快補課，補上過去單體系時代較為薄弱的一系列基礎(chǔ)性研究、核心技術(shù)以及支撐產(chǎn)業(yè)生態(tài)的基礎(chǔ)設(shè)施。同時，我們既要調(diào)整和修改半導體、計算機、互聯(lián)網(wǎng)等舊有的GPT技術(shù)的發(fā)展模式，還要開辟人工智能這一全新的GPT技術(shù)賽道。“補舊拓新”，必須雙管齊下，雙輪驅(qū)動。這就是華為過去5年的基本狀況，也是整個中國高科技的基本寫照。過去中國高科技全球化主要是應用層面的產(chǎn)品和服務的全球化，而未來中國也必須跟美國一樣，學會推動全產(chǎn)業(yè)鏈整體體系化，走向全球化的能力提升，這樣才能建構(gòu)自身的競爭優(yōu)勢，也才能從此擺脫美國將高科技政治化、武器化的被動局面，將科技自主權(quán)真正掌握在自己手中。這種雙體系模式將使以人工智能為核心的GPT技術(shù)得到有效應用，并落實到各個行業(yè)和領(lǐng)域之中。
GPT技術(shù)的競爭，是一項全局性、長時段、高度復雜的競爭。不但超越簡單的技術(shù)、產(chǎn)品或者幾家企業(yè)之間一城一地之爭，而且超越一時間誰勝誰負、誰強誰弱的階段性結(jié)果，需要站在更加綜合的技術(shù)-社會-經(jīng)濟-政治復合體的視角下，戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性地部署和實施。從華為六項根技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢來看，困難依然很大，但是，樂觀的信息也層出不窮。整體而言，我們依然可以謹慎樂觀。對應與《論持久戰(zhàn)》中戰(zhàn)略防御、戰(zhàn)略相持、戰(zhàn)略反攻等三個階段的劃分，可以說目前中美GPT技術(shù)博弈競爭大致從戰(zhàn)略防御進入了戰(zhàn)略相持階段。下一個5年，應該就可以更清晰更確定地看清這一次人類歷史上最波瀾壯闊的科技競爭的結(jié)果。
這一輪中美AI博弈，中美雙方的特色優(yōu)勢都很清晰。美國當下形成了絕對引領(lǐng)性的先發(fā)優(yōu)勢，然而，中國開始逐漸擺脫美國核心技術(shù)封鎖，歷史性地第一次構(gòu)建自己的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為這場競爭的研判帶來了前所未有的挑戰(zhàn)性。但是，不管走勢如何，最終結(jié)果如何，中國新的戰(zhàn)略與路徑必須抓住一系列重點和關(guān)鍵。
其一，基礎(chǔ)研究始終是最關(guān)鍵的基礎(chǔ)和重要底牌。中美AI競爭，熱鬧的都在產(chǎn)業(yè)層面，但是真正發(fā)揮支撐性的能力系統(tǒng)，還是兩國基礎(chǔ)研究能力的競爭和比拼。中國在AI領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的不斷提升，無疑是這場持久戰(zhàn)的最重要底氣所在。但是，雖然目前中國勢頭不錯，也還應該繼續(xù)加大力度，夯實基礎(chǔ)研究。中國在諸多AI研究領(lǐng)域都很活躍，其中包括越來越多的基礎(chǔ)研究。全球AI研究論文數(shù)量排名前五的都是中國機構(gòu)，以中國科學院為首。Macro Polo智庫最新研究表明，從某些指標來看，中國已經(jīng)超越美國，成為人工智能人才的最大生產(chǎn)國，全球近一半的頂尖人工智能研究人員都來自中國。[43]但是，中國不可掉以輕心，尤其是針對美國《芯片法案》在基礎(chǔ)研究層面的支持舉措——除了芯片補貼，規(guī)定提供1740億美元支持基礎(chǔ)與關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域研究、科技成果轉(zhuǎn)化、STEM教育與培訓和區(qū)域創(chuàng)新等，有組織科研成為高水平大學知識生產(chǎn)與科學研究的主導模式，[44]中國應該早日出臺針對性方案。一方面，要有效破解美國在基礎(chǔ)研究方面的封鎖，另一方面，要構(gòu)建和提升中國基礎(chǔ)研究的優(yōu)勢，力爭實現(xiàn)基礎(chǔ)研究優(yōu)勢的逆轉(zhuǎn)，培養(yǎng)AI產(chǎn)業(yè)競爭力提升的先導性力量。
其二，推動中美各自擅長的上下半場的優(yōu)劣勢轉(zhuǎn)移，推動固有格局朝我們有利的方向轉(zhuǎn)變。與過去代表性的高科技競爭一樣，中美AI博弈延續(xù)了過去美國的“上半場優(yōu)勢”和中國的“下半場優(yōu)勢”的慣性，但均勢的時間點將有所前移。隨著中美科技力量的優(yōu)勢轉(zhuǎn)移、用戶目標核心群體特性的變化，中國的稟賦和特長將得以更充分發(fā)揮，這是我們后來居上成功的關(guān)鍵。隨著中國在上半場前期實力提升，要跨越“上半場陷阱”，贏得這一次AI博弈的勝利，必須立足長遠，認清現(xiàn)實，走出過度悲觀或者過度樂觀的兩極思維。但是，我們的短板和弱點，必須加快彌補，而優(yōu)勢方面需要進一步加強。提升前后兩端夾擊的能力，縮短追趕時間。新一輪AI競爭中美走向全生命周期、全體系的全面競爭是大勢所趨，也是技術(shù)發(fā)展和社會進步的必然。[45]
其三，在高科技領(lǐng)域，捷足先登的先導性優(yōu)勢往往具有決定性作用。這種先導性優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在技術(shù)的研發(fā)和應用上，更體現(xiàn)在市場占有率、標準制定以及生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)等方面。避免技術(shù)時差（TTD）的拉大至關(guān)重要，一旦時差拉大，后來者將難以趕超先行者的優(yōu)勢。顯然，ChatGPT發(fā)布之后，美國的領(lǐng)先優(yōu)勢在進一步擴大。中國需要通過加大基礎(chǔ)研究投入、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)生態(tài)、降低應用成本和加強人才培養(yǎng)等措施，縮短技術(shù)時差，實現(xiàn)技術(shù)趕超和創(chuàng)新引領(lǐng)。
其四，外部性取勝，網(wǎng)絡(luò)效應是關(guān)鍵。美國體系與中國體系實質(zhì)是兩大生態(tài)之戰(zhàn)。與相對單一的非GPT技術(shù)相比，GPT技術(shù)的勝負很難通過AIGC一項技術(shù)的領(lǐng)先性分出最終的勝負。尤其是在美國對華科技戰(zhàn)背景下，真正立足核心技術(shù)構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)生態(tài)的比拼才是關(guān)鍵。以英偉達芯片為基礎(chǔ)的這一輪AIGC浪潮中，美國無疑具有先發(fā)優(yōu)勢，生態(tài)相對成熟。作為英偉達的核心壁壘和護城河，CUDA的生態(tài)完備，對整個AI計算資源已形成事實上的壟斷。它不僅是眾多GPU加速應用程序的標準，而且在AI領(lǐng)域的圖像處理、深度學習等方面也發(fā)揮著重要作用。但是，以華為昇騰為基礎(chǔ)的中國體系，也在快速的構(gòu)建并完善之中。中國第一次有了自己的完整生態(tài)，以中國市場為基礎(chǔ)，延伸到占據(jù)全球網(wǎng)民數(shù)量75%以上的全球南方國家。鑒于此，此輪博弈誰笑到最后，目前還難以定論。
其五，重塑底線意識，謹防規(guī)律的轉(zhuǎn)向和逆轉(zhuǎn)。與計算機和互聯(lián)網(wǎng)兩大通用目的技術(shù)不同，AI發(fā)展呈現(xiàn)出一系列顯著特性。必須謹防美國以對全球產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)的強大控制阻斷中國延續(xù)下半場優(yōu)勢的固有路徑。雖然這一局面出現(xiàn)的可能性并不大，但是鑒于GPT技術(shù)的發(fā)展之快變化之大，我們依然不可掉以輕心，要善用底線思維，做好各方面的防御。
總之，研判這一輪圍繞人類有史以來最重大的GPT技術(shù)的大國博弈，既需要走出數(shù)十年固有的技術(shù)演進和競爭規(guī)律的思維模式，也需要超越就技術(shù)而技術(shù)的狹隘的觀察視角和既有經(jīng)驗與方法，需要站在全新的GPT技術(shù)的新格局和新視角，創(chuàng)新富有洞察力的基礎(chǔ)理論和認知框架，形成正確的研判，從而制定行之有效的國家重大戰(zhàn)略與對策，為人類發(fā)展進步，作出中國的獨特貢獻。
（本文系國家社會科學基金重大項目“健全互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)導和管理體制研究”的階段性成果，項目編號：22ZDA079）
注釋
[1]方興東、鐘祥銘：《谷登堡時刻：Sora背后信息傳播的范式轉(zhuǎn)變與變革邏輯》，《現(xiàn)代出版》，2024年第3期。
[2]方興東、鐘祥銘：《ChatGPT革命的理性研判與中國對策——如何辨析ChatGPT的顛覆性變革邏輯和未來趨勢》，《西北師大學報（社會科學版）》，2023年第4期。
[3]P. Scharre, Four Battlegrounds: Power in the Age of Artificial Intelligence, W.W. Norton & Company, 2023, p. 331, 339.
[4]C. Thorbecke, "China's AI Strength Suggests US Curbs Could Backfire," 24 Jun 2024, https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2024-06-25/china-s-ai-strength-suggests-us-curbs-could-backfire.
[5]A. Huq, "A World Divided Over Artificial Intelligence," 11 Mar 2024, https://www.foreignaffairs.com/united-states/world-divided-over-artificial-intelligence.
[6]R. Agrawal, "Why the United States Is Winning the AI Race—for Now," 5 Jul 2023, https://foreignpolicy.com/2023/07/05/why-the-united-states-is-winning-the-ai-race-for-now/.
[7]P. Scharre, "To Stay Ahead of China in AI, the U.S. Needs to Work with China," 18 Apr 2023, https://time.com/6272400/us-china-ai-competition/.
[8]T. Chan; B. Harburg; K. Mahbubani, "America Can't Stop China's Rise," 19 Sep 2023, https://foreignpolicy.com/2023/09/19/america-cant-stop-chinas-rise/.
[9]方興東：《美國對華科技政策研判》，《人民論壇·學術(shù)前沿》，2021年第19期。
[10]A. Altchek, "Eric Schmidt Says China Can't Catch up to US in AI for 4 Reasons," 8 May 2024, https://www.businessinsider.com/eric-schmidt-comments-china-behind-united-states-ai-2024-5.
[11]H. Brands, "The Age of Amorality: Can America Save the Liberal Order Through Illiberal Means?" 18 Mar 2024, https://www.foreignaffairs.com/united-states/age-amorality-liberal-brands.
[12]P. Mozur; J. Liu; C. Metz, "China's Rush to Dominate A.I. Comes With a Twist: It Depends on U.S. Technology," 28 Feb 2024, https://www.nytimes.com/2024/02/21/technology/china-united-states-artificial-intelligence.html.
[13]The State of Global AI Research[EB/OL], https://eto.tech/blog/state-of-global-ai-research/.
[14]C. Welch, "US Falls Further Behind in AI Race, Could Make Conflict with China 'Unwinnable': Report," 13 Jun 2024, https://breakingdefense.com/2024/06/us-falls-further-behind-in-ai-race-could-make-conflict-with-china-unwinnable-report/.
[15]J. Sherman, "Why U.S.–China AI Competition Matters," 6 Mar 2019, https://www.newamerica.org/cybersecurity-initiative/reports/essay-reframing-the-us-china-ai-arms-race/why-us-china-ai-competition-matters/.
[16]E. Hine; L. Floridi, "Artificial Intelligence with American Values and Chinese Characteristics: a Comparative Analysis of American and Chinese Governmental AI Policies," AI & SOCIETY, 2024, 39(1).
[17]《IPP專訪｜鄭永年：中美圍繞人工智能的對話，不要演變成新的“核武器談判”》，2024年6月3日，https://www.sohu.com/a/783277739_121948389。
[18]方興東、杜磊：《中美科技競爭的未來趨勢研究——全球科技創(chuàng)新驅(qū)動下的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢轉(zhuǎn)移、沖突與再平衡》，《人民論壇·學術(shù)前沿》，2019年第24期。
[19]D. Sloan, "This $362 Billion 'Beyond Well–Positioned' Dutch Company Is Quietly Winning the Global AI Chips Race," 18 Apr 2024, https://fortune.com/2024/04/18/asml-semiconductor-ai-manufacturing-uev-lithography-chips-act-nvidia-tsmc-wafers/.
[20]"Why Do Nvidia's Chips Dominate the AI Market?" 27 Feb 2024, https://www.economist.com/the-economist-explains/2024/02/27/why-do-nvidias-chips-dominate-the-ai-market.
[21]王緝思、賈慶國、唐永勝等：《美國戰(zhàn)略探析與中美關(guān)系前景展望》，《國際經(jīng)濟評論》，2024年第2期。
[22]J. Feldgoise; H. Dohmen, "Pushing the Limits: Huawei's AI Chip Tests U.S. Export Controls," 17 Jun 2024, https://cset.georgetown.edu/publication/pushing-the-limits-huaweis-ai-chip-tests-u-s-export-controls/.
[23]陳永偉：《作為GPT的GPT：通用目的技術(shù)視角下新一代人工智能的機遇與挑戰(zhàn)》，《財經(jīng)問題研究》，2023年第6期。
[24]陳永偉：《理性看待AI的短期和長期影響》，《科學·經(jīng)濟·社會》，2024年第2期。
[25]R. G. Lipsey; K. I. Carlaw; C. T. Bekar, Economic Transformations: General Purpose Technologies and Long–term Economic Growth, Oup Oxford, 2005.
[26]C. Bekar; K. Carlaw; R. Lipsey, "General Purpose Technologies in Theory, Application and Controversy: A Review," Journal of Evolutionary Economics, 2018, 28.
[27]U. Cantner; S. Vannuccini, "A New View of General Purpose Technologies," Jena Economic Research Papers, 2012, p. 54.
[28]T. F. Bresnahan; M. Trajtenberg, "General Purpose Technologies 'Engines of Growth'?" Journal of econometrics, 1995, 65(1).
[29]N. Crafts, "Artificial Intelligence as a General–Purpose Technology: An Historical Perspective," Oxford Review of Economic Policy, 2021, 37(3).
[30]方興東、鐘祥銘、李星：《互聯(lián)網(wǎng)元架構(gòu)——解析互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字時代范式轉(zhuǎn)變的底層邏輯》，《現(xiàn)代出版》，2023年第5期。
[31]U.S. Department of State, "Artificial Intelligence (AI)," https://www.state.gov/artificial-intelligence/.
[32]孫成昊、張丁：《美國構(gòu)建人工智能聯(lián)盟的動因、路徑與影響》，《當代美國評論》，2024年第1期。
[33]A. Malkin; T. He, "The Geoeconomics of Global Semiconductor Value Chains: Extraterritoriality and the US–China Technology Rivalry," Review of International Political Economy, 2024, 31(2).
[34]《華為芯片與系統(tǒng)詳細梳理——Kirin麒麟 & Ascend昇騰 & Kunpeng鯤鵬 & HarmonyOS鴻蒙 & Euler歐拉》，2024年5月25日，https://blog.csdn.net/qq_38880380/article/details/139188462。
[35]《華為云全棧自主創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫GaussDB正式面向全球服務》，2023年6月7日，https://www.chinanews.com.cn/cj/2023/06-07/10020811.shtml。
[36]C. Pan, "Huawei Says Its AI Chip Better than Nvidia's A100 Amid China's Self–Reliance Drive," 6 Jun 2024, https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3265640/huawei-says-its-ai-chip-better-nvidias-a100-amid-chinas-self-reliance-drive.
[37]"Revolutionizing AI with Huawei's Ascend: A Comprehensive Overview," 26 Aug 2023, https://forum.huawei.com/enterprise/en/Revolutionizing-AI-with-Huawei-s-Ascend/thread/695506316057001984-667213860488228864.
[38]C. Pan, "Tech War: Huawei's AI Chip Capabilities Under Intense Scrutiny After Market Leader Nvidia Taps It as Potential Rival," 3 Mar 2024, https://www.scmp.com/tech/tech-war/article/3253943/tech-war-huaweis-ai-chip-capabilities-under-intense-scrutiny-after-market-leader-nvidia-taps-it.
[39]J. Ye, "How Huawei Plans to Rival Nvidia in the AI Chip Business," 7 Nov 2023, https://www.reuters.com/technology/how-huawei-plans-rival-nvidia-ai-chip-business-2023-11-07/.
[40]J. Ding, "The Diffusion Deficit in Scientific and Technological Power: Re–Assessing China's Rise," Review of International Political Economy, 2024, 31(1).
[41]孫凝暉：《人工智能與智能計算的發(fā)展》，2024年4月30日，http://www.npc.gov.cn/npc/c2/c30834/202404/t20240430_436915.html。
[42]D. F. Engstrom; D. E. Ho; C. M. Sharkey et al., "Government by Algorithm: Artificial Intelligence in Federal Administrative Agencies," Public Law Research Paper, 2020.
[43]P. Mozur; C. Metz, "In One Key A.I. Metric, China Pulls Ahead of the U.S.: Talent," 22 Mar 2024, https://www.nytimes.com/2024/03/22/technology/china-ai-talent.html.
[44]谷賢林、王垚赟：《高等學校科學研究與人才培養(yǎng)能夠再次確保美國繁榮嗎——〈2022年芯片與科學法案〉對美國高等教育與國家安全影響解析》，《比較教育研究》，2024年第3期。
[45]方興東、鐘祥銘：《Sora沖擊波后中美AI差距研判——新一輪智能革命中美“半場優(yōu)勢”分析模型與趨勢》，《西北師大學報（社會科學版）》，2024年第5期。
責 編∕桂 琰 美 編∕周群英
Great Power Competition in Science and Technology Viewed from the Angle of AI Large Model
Fang Xingdong
Abstract: China and the United States are in a comprehensive competition in the field of artificial intelligence and this is not an ordinary innovative science and technology race that we are familiar with in the past, but the super competition of GPT technology, the most important general-purpose technology for human beings in a hundred years. The explosive development of generative AI applications such as ChatGPT and Sora and the strong rise of Nvidia mark the full mainstreaming of a new round of GPT technology led by artificial intelligence. The gradual escalation and constant adjustment of the US sci-tech war against China is increasingly shifting from semiconductor in the early stage to artificial intelligence. To study and judge the trend of this round of competition between China and the United States and how China can formulate a correct response strategy, we must have a deep understanding of the essential characteristics and internal laws of artificial intelligence as the most decisive GPT technology for a long period of time in the future. Especially in the context of the United States leading a new wave of generative artificial intelligence innovation and heightening its efforts to curb China's access to artificial intelligence technology and product innovation, how we make a correct judgment on the situation and technological development will directly determine the future competition between China and the United States and affect the reshaping of the global pattern.
Keywords: large model, general-purpose technology, GPTtechnology, sci-tech war, AIGC
