2025年9月，蘭德公司發(fā)布了《領(lǐng)跑人工智能競(jìng)賽：以技術(shù)擴(kuò)散為核心的國(guó)家戰(zhàn)略》（Running the Right Artificial Intelligence Race：A National Strategy for AI Diffusion）報(bào)告認(rèn)為，當(dāng)前正處在一個(gè)由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的全球競(jìng)爭(zhēng)新時(shí)代。這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不僅關(guān)乎技術(shù)創(chuàng)新，更關(guān)乎國(guó)家未來(lái)的經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力與安全格局。然而，當(dāng)前美國(guó)國(guó)家安全界普遍將人工智能競(jìng)爭(zhēng)視為一場(chǎng)短跑——看誰(shuí)先研發(fā)出具有“上帝般力量”的通用人工智能。這種觀點(diǎn)忽視了人工智能作為一種通用技術(shù)的本質(zhì)，以及其對(duì)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的全面滲透所需的時(shí)間與系統(tǒng)條件。本文主張，美國(guó)應(yīng)將人工智能競(jìng)爭(zhēng)重新定義為一場(chǎng)“人工智能擴(kuò)散馬拉松”，其勝負(fù)不在于誰(shuí)先發(fā)明最先進(jìn)的模型，而在于誰(shuí)最能將人工智能技術(shù)廣泛、深入地融入經(jīng)濟(jì)與軍事的每一個(gè)角落。本報(bào)告旨在系統(tǒng)闡述人工智能擴(kuò)散戰(zhàn)略的理論基礎(chǔ)、現(xiàn)實(shí)障礙及實(shí)施路徑，并提出構(gòu)建以擴(kuò)散為導(dǎo)向的人工智能政策體系。

一、人工智能競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)是一場(chǎng)擴(kuò)散馬拉松，而非創(chuàng)新短跑

人工智能作為一種通用技術(shù)，其真正價(jià)值不在于技術(shù)的首次突破，而在于其在全社會(huì)范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用與深度融合。歷史上每一次通用技術(shù)的革命——如電力、蒸汽機(jī)、計(jì)算機(jī)——都表明，技術(shù)從發(fā)明到全面推動(dòng)生產(chǎn)力提升，往往需要數(shù)十年時(shí)間，期間必須伴隨組織重組、技能普及、制度適配等互補(bǔ)性創(chuàng)新。電力在美國(guó)的普及歷時(shí)四十年，直到工廠布局重組、蒸汽輪機(jī)普及之后，才真正帶來(lái)生產(chǎn)力的飛躍。人工智能亦然。

當(dāng)前，美國(guó)政策界彌漫著一種“通用人工智能沖刺焦慮”，即認(rèn)為誰(shuí)先研發(fā)出通用人工智能，誰(shuí)就將獲得不可逆轉(zhuǎn)的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)。然而，這種觀點(diǎn)忽略了兩個(gè)關(guān)鍵現(xiàn)實(shí)：第一，人工智能模型的能力與其實(shí)際應(yīng)用之間存在巨大鴻溝；第二，技術(shù)的擴(kuò)散過(guò)程本身就是一個(gè)創(chuàng)新過(guò)程，涉及數(shù)據(jù)整合、流程優(yōu)化、人力培訓(xùn)等多重挑戰(zhàn)。

即便人工智能具備自我改進(jìn)的潛力，其發(fā)展仍受制于數(shù)據(jù)瓶頸、算力成本、社會(huì)接受度等多重因素。計(jì)算機(jī)科學(xué)家Kapoor與Narayanan指出，人工智能研究本身存在“社會(huì)性瓶頸”，例如數(shù)據(jù)收集的現(xiàn)實(shí)限制、計(jì)算資源的稀缺、以及科研方向的群體跟風(fēng)等現(xiàn)象，這些都制約著技術(shù)的無(wú)限加速。因此，將人工智能競(jìng)爭(zhēng)簡(jiǎn)化為“模型能力競(jìng)賽”，是對(duì)技術(shù)演進(jìn)規(guī)律的誤讀，也是對(duì)國(guó)家安全戰(zhàn)略的誤導(dǎo)。

二、以擴(kuò)散為核心的人工智能戰(zhàn)略：政策框架與實(shí)施路徑

一項(xiàng)以擴(kuò)散為導(dǎo)向的人工智能戰(zhàn)略，其核心目標(biāo)是構(gòu)建一個(gè)支持技術(shù)廣泛傳播與深度融合的生態(tài)系統(tǒng)。這需要從供給側(cè)與需求側(cè)雙管齊下，并通過(guò)制度建設(shè)與資金投入予以保障。

（一）構(gòu)建技術(shù)擴(kuò)散的基礎(chǔ)設(shè)施

人工智能擴(kuò)散的基礎(chǔ)設(shè)施包括硬件、軟件、數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)與人才。其中，技能基礎(chǔ)設(shè)施尤為關(guān)鍵。美國(guó)亟需通過(guò)大規(guī)模職業(yè)技能培訓(xùn)，擴(kuò)大人工智能工程人才的基數(shù)。這不僅包括培養(yǎng)頂尖的人工智能科學(xué)家，更包括通過(guò)社區(qū)學(xué)院、職業(yè)證書(shū)項(xiàng)目、企業(yè)培訓(xùn)等途徑，培育一大批能夠在中小型企業(yè)、工廠、農(nóng)場(chǎng)、醫(yī)院等場(chǎng)景中實(shí)施人工智能技術(shù)的工程師與技術(shù)人員。數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)證書(shū)項(xiàng)目正在成為人才供給的重要渠道，其靈活性與實(shí)用性有助于快速填補(bǔ)人才缺口。

此外，云計(jì)算與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化也是擴(kuò)散的關(guān)鍵支撐。目前，大型云服務(wù)商傾向于構(gòu)建封閉的平臺(tái)能力，而非推動(dòng)整個(gè)云計(jì)算生態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性。美國(guó)政府應(yīng)通過(guò)政策引導(dǎo)，推動(dòng)建立開(kāi)放、互操作的數(shù)據(jù)與云平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)，從而降低中小企業(yè)使用人工智能的門(mén)檻，促進(jìn)技術(shù)在不同行業(yè)間的流動(dòng)與應(yīng)用。

（二）激活需求側(cè)與供給側(cè)的政策杠桿

有效的人工智能擴(kuò)散政策需同時(shí)拉動(dòng)需求與供給。需求側(cè)政策包括政府采購(gòu)中優(yōu)先采用人工智能解決方案、設(shè)立人工智能應(yīng)用示范項(xiàng)目、提供稅收優(yōu)惠鼓勵(lì)企業(yè)人工智能改造等。供給側(cè)政策則包括支持“技術(shù)擴(kuò)散機(jī)構(gòu)”的建設(shè)，例如設(shè)立外勤服務(wù)團(tuán)隊(duì)與應(yīng)用技術(shù)中心，深入地方企業(yè)，提供人工智能技術(shù)咨詢與實(shí)施支持。

這些機(jī)構(gòu)的作用類(lèi)似于美國(guó)農(nóng)業(yè)推廣體系中的“縣級(jí)代理”，它們將前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為可操作的地方實(shí)踐，是連接創(chuàng)新中心與應(yīng)用末梢的關(guān)鍵紐帶。

（三）全力實(shí)施《芯片與科學(xué)法案》中的STEM條款

2022年通過(guò)的《芯片與科學(xué)法案》是美國(guó)幾十年來(lái)最具雄心的科技立法。盡管公眾注意力多集中于半導(dǎo)體制造補(bǔ)貼，但該法案中關(guān)于STEM勞動(dòng)力發(fā)展的條款才是人工智能擴(kuò)散戰(zhàn)略的核心支撐。該部分授權(quán)資金高達(dá)約360億美元，旨在擴(kuò)大科學(xué)、技術(shù)、工程與數(shù)學(xué)教育規(guī)模，提升全民數(shù)字素養(yǎng)。

然而，當(dāng)前授權(quán)資金與實(shí)際撥款之間存在巨大缺口。布魯金斯學(xué)會(huì)報(bào)告指出，2023財(cái)年美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)的STEM教育資金比授權(quán)水平短缺6億美元，2024財(cái)年預(yù)算請(qǐng)求中短缺11億美元。類(lèi)似地，美國(guó)“科技中心計(jì)劃”在2023年僅獲得其授權(quán)資金的四分之一。這種“紙上投資”與“實(shí)際投資”的脫節(jié)，嚴(yán)重制約了美國(guó)在人工智能擴(kuò)散馬拉松中的競(jìng)爭(zhēng)力。美國(guó)的政策制定者必須優(yōu)先確保這些條款得到全額、及時(shí)的資金落實(shí)。

三、為何美國(guó)難以執(zhí)行以擴(kuò)散為中心的戰(zhàn)略：結(jié)構(gòu)性障礙與文化偏見(jiàn)

盡管擴(kuò)散戰(zhàn)略在理論上具有明顯優(yōu)勢(shì)，但其在實(shí)際推進(jìn)中面臨多重阻力。

首要障礙是文化上的“創(chuàng)新中心主義”。社會(huì)普遍崇拜那些創(chuàng)造突破性技術(shù)的“英雄式發(fā)明家”，而忽視了那些默默推動(dòng)技術(shù)落地、優(yōu)化系統(tǒng)流程的工程師與維護(hù)者。這種文化偏見(jiàn)滲透至政策分析、媒體敘事與資源分配中，導(dǎo)致擴(kuò)散工作長(zhǎng)期被邊緣化。

其次，擴(kuò)散戰(zhàn)略的利益分配高度分散，其受益者是成千上萬(wàn)的中小企業(yè)、地方工廠、普通勞動(dòng)者等，難以形成統(tǒng)一的政治游說(shuō)力量。相比之下，聚焦于前沿創(chuàng)新的政策往往被少數(shù)大型科技公司或研究機(jī)構(gòu)所“俘獲”，這些主體更有能力動(dòng)員資源、影響立法。在《芯片與科學(xué)法案》的實(shí)施中，“芯片”部分因利益集中而推進(jìn)迅速，而惠及更廣的STEM教育條款卻因支持者分散而進(jìn)展緩慢。

此外，移民政策的短期安全化傾向也阻礙了美國(guó)獲取全球人工智能工程人才。出于對(duì)技術(shù)泄露的擔(dān)憂，美國(guó)對(duì)來(lái)自中國(guó)等國(guó)的國(guó)際學(xué)生與學(xué)者施加了嚴(yán)格限制。歷史上，英國(guó)在工業(yè)革命時(shí)期也曾試圖禁止技術(shù)工人外流，但最終失敗，因?yàn)椤皺C(jī)械師成群結(jié)隊(duì)地離開(kāi)國(guó)家”。任何國(guó)家都無(wú)法壟斷通用技術(shù)的基礎(chǔ)創(chuàng)新，限制人才流動(dòng)反而會(huì)削弱自身在技術(shù)擴(kuò)散中的整合能力。美日計(jì)算機(jī)競(jìng)爭(zhēng)的案例表明，美國(guó)之所以最終勝出，正是因?yàn)樗巳蚍秶鷥?nèi)的軟件工程人才，構(gòu)建了從基礎(chǔ)創(chuàng)新到標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施的完整人才鏈。

四、結(jié)論：轉(zhuǎn)向一場(chǎng)更持久、更包容的人工智能競(jìng)賽

人工智能競(jìng)爭(zhēng)不是一場(chǎng)百米沖刺，而是一場(chǎng)考驗(yàn)?zāi)土?、系統(tǒng)性與包容性的馬拉松。美國(guó)若繼續(xù)以“通用人工智能沖刺”為戰(zhàn)略導(dǎo)向，不僅將資源過(guò)度集中于少數(shù)尖端項(xiàng)目，更將忽視技術(shù)在經(jīng)濟(jì)與社會(huì)中扎根所需的長(zhǎng)期投資。正如短跑運(yùn)動(dòng)員的肌肉結(jié)構(gòu)不適合長(zhǎng)跑，為錯(cuò)誤類(lèi)型的比賽訓(xùn)練，只會(huì)導(dǎo)致在真正的競(jìng)爭(zhēng)中落后。

美國(guó)必須盡快將政策重心從“追求模型突破”轉(zhuǎn)向“推動(dòng)技術(shù)擴(kuò)散”。這需要三大支柱行動(dòng)：第一，構(gòu)建以技能基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與云平臺(tái)互操作性為核心的技術(shù)擴(kuò)散生態(tài)；第二，確?！缎酒c科學(xué)法案》中STEM教育條款的全面資金落實(shí)，擴(kuò)大人工智能工程人才基數(shù)；第三，改革移民與人才政策，吸引并留住全球范圍內(nèi)的人工智能實(shí)施人才，而非僅僅追求頂級(jí)研究者。

最終，一場(chǎng)正確的人工智能競(jìng)賽，不是看誰(shuí)先跑到那個(gè)虛幻的“通用人工智能終點(diǎn)線”，而是看哪個(gè)國(guó)家最能將人工智能轉(zhuǎn)化為全民的生產(chǎn)力、全社會(huì)的韌性、與全經(jīng)濟(jì)的競(jìng)爭(zhēng)力。這場(chǎng)馬拉松容易開(kāi)始，卻難以堅(jiān)持。但正因?yàn)槔щy，才更值得全力以赴。

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