領(lǐng)跑人工智能競賽：以技術(shù)擴散為核心的國家戰(zhàn)略

2025年9月，蘭德公司發(fā)布了《領(lǐng)跑人工智能競賽：以技術(shù)擴散為核心的國家戰(zhàn)略》（Running the Right Artificial Intelligence Race：A National Strategy for AI Diffusion）報告認(rèn)為，當(dāng)前正處在一個由人工智能技術(shù)驅(qū)動的全球競爭新時代。這場競爭不僅關(guān)乎技術(shù)創(chuàng)新，更關(guān)乎國家未來的經(jīng)濟競爭力與安全格局。然而，當(dāng)前美國國家安全界普遍將人工智能競爭視為一場短跑——看誰先研發(fā)出具有“上帝般力量”的通用人工智能。這種觀點忽視了人工智能作為一種通用技術(shù)的本質(zhì)，以及其對經(jīng)濟與社會的全面滲透所需的時間與系統(tǒng)條件。本文主張，美國應(yīng)將人工智能競爭重新定義為一場“人工智能擴散馬拉松”，其勝負(fù)不在于誰先發(fā)明最先進的模型，而在于誰最能將人工智能技術(shù)廣泛、深入地融入經(jīng)濟與軍事的每一個角落。本報告旨在系統(tǒng)闡述人工智能擴散戰(zhàn)略的理論基礎(chǔ)、現(xiàn)實障礙及實施路徑，并提出構(gòu)建以擴散為導(dǎo)向的人工智能政策體系。

一、人工智能競爭的本質(zhì)是一場擴散馬拉松，而非創(chuàng)新短跑

人工智能作為一種通用技術(shù)，其真正價值不在于技術(shù)的首次突破，而在于其在全社會范圍內(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、計算機——都表明，技術(shù)從發(fā)明到全面推動生產(chǎn)力提升，往往需要數(shù)十年時間，期間必須伴隨組織重組、技能普及、制度適配等互補性創(chuàng)新。電力在美國的普及歷時四十年，直到工廠布局重組、蒸汽輪機普及之后，才真正帶來生產(chǎn)力的飛躍。人工智能亦然。

當(dāng)前，美國政策界彌漫著一種“通用人工智能沖刺焦慮”，即認(rèn)為誰先研發(fā)出通用人工智能，誰就將獲得不可逆轉(zhuǎn)的戰(zhàn)略優(yōu)勢。然而，這種觀點忽略了兩個關(guān)鍵現(xiàn)實：第一，人工智能模型的能力與其實際應(yīng)用之間存在巨大鴻溝；第二，技術(shù)的擴散過程本身就是一個創(chuàng)新過程，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的潛力，其發(fā)展仍受制于數(shù)據(jù)瓶頸、算力成本、社會接受度等多重因素。計算機科學(xué)家Kapoor與Narayanan指出，人工智能研究本身存在“社會性瓶頸”，例如數(shù)據(jù)收集的現(xiàn)實限制、計算資源的稀缺、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)的無限加速。因此，將人工智能競爭簡化為“模型能力競賽”，是對技術(shù)演進規(guī)律的誤讀，也是對國家安全戰(zhàn)略的誤導(dǎo)。

二、以擴散為核心的人工智能戰(zhàn)略：政策框架與實施路徑

一項以擴散為導(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，并通過制度建設(shè)與資金投入予以保障。

（一）構(gòu)建技術(shù)擴散的基礎(chǔ)設(shè)施

人工智能擴散的基礎(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。美國亟需通過大規(guī)模職業(yè)技能培訓(xùn)，擴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，更包括通過社區(qū)學(xué)院、職業(yè)證書項目、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、醫(yī)院等場景中實施人工智能技術(shù)的工程師與技術(shù)人員。數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)證書項目正在成為人才供給的重要渠道，其靈活性與實用性有助于快速填補人才缺口。

此外，云計算與數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化也是擴散的關(guān)鍵支撐。目前，大型云服務(wù)商傾向于構(gòu)建封閉的平臺能力，而非推動整個云計算生態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性。美國政府應(yīng)通過政策引導(dǎo)，推動建立開放、互操作的數(shù)據(jù)與云平臺標(biāo)準(zhǔn)，從而降低中小企業(yè)使用人工智能的門檻，促進技術(shù)在不同行業(yè)間的流動與應(yīng)用。

（二）激活需求側(cè)與供給側(cè)的政策杠桿

有效的人工智能擴散政策需同時拉動需求與供給。需求側(cè)政策包括政府采購中優(yōu)先采用人工智能解決方案、設(shè)立人工智能應(yīng)用示范項目、提供稅收優(yōu)惠鼓勵企業(yè)人工智能改造等。供給側(cè)政策則包括支持“技術(shù)擴散機構(gòu)”的建設(shè)，例如設(shè)立外勤服務(wù)團隊與應(yīng)用技術(shù)中心，深入地方企業(yè)，提供人工智能技術(shù)咨詢與實施支持。

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

（三）全力實施《芯片與科學(xué)法案》中的STEM條款

2022年通過的《芯片與科學(xué)法案》是美國幾十年來最具雄心的科技立法。盡管公眾注意力多集中于半導(dǎo)體制造補貼，但該法案中關(guān)于STEM勞動力發(fā)展的條款才是人工智能擴散戰(zhàn)略的核心支撐。該部分授權(quán)資金高達約360億美元，旨在擴大科學(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)資金與實際撥款之間存在巨大缺口。布魯金斯學(xué)會報告指出，2023財年美國國家科學(xué)基金會的STEM教育資金比授權(quán)水平短缺6億美元，2024財年預(yù)算請求中短缺11億美元。類似地，美國“科技中心計劃”在2023年僅獲得其授權(quán)資金的四分之一。這種“紙上投資”與“實際投資”的脫節(jié)，嚴(yán)重制約了美國在人工智能擴散馬拉松中的競爭力。美國的政策制定者必須優(yōu)先確保這些條款得到全額、及時的資金落實。

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

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

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技術(shù)落地、優(yōu)化系統(tǒng)流程的工程師與維護者。這種文化偏見滲透至政策分析、媒體敘事與資源分配中，導(dǎo)致擴散工作長期被邊緣化。

其次，擴散戰(zhàn)略的利益分配高度分散，其受益者是成千上萬的中小企業(yè)、地方工廠、普通勞動者等，難以形成統(tǒng)一的政治游說力量。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構(gòu)所“俘獲”，這些主體更有能力動員資源、影響立法。在《芯片與科學(xué)法案》的實施中，“芯片”部分因利益集中而推進迅速，而惠及更廣的STEM教育條款卻因支持者分散而進展緩慢。

此外，移民政策的短期安全化傾向也阻礙了美國獲取全球人工智能工程人才。出于對技術(shù)泄露的擔(dān)憂，美國對來自中國等國的國際學(xué)生與學(xué)者施加了嚴(yán)格限制。歷史上，英國在工業(yè)革命時期也曾試圖禁止技術(shù)工人外流，但最終失敗，因為“機械師成群結(jié)隊地離開國家”。任何國家都無法壟斷通用技術(shù)的基礎(chǔ)創(chuàng)新，限制人才流動反而會削弱自身在技術(shù)擴散中的整合能力。美日計算機競爭的案例表明，美國之所以最終勝出，正是因為它吸引了全球范圍內(nèi)的軟件工程人才，構(gòu)建了從基礎(chǔ)創(chuàng)新到標(biāo)準(zhǔn)化實施的完整人才鏈。

四、結(jié)論：轉(zhuǎn)向一場更持久、更包容的人工智能競賽

人工智能競爭不是一場百米沖刺，而是一場考驗?zāi)土Α⑾到y(tǒng)性與包容性的馬拉松。美國若繼續(xù)以“通用人工智能沖刺”為戰(zhàn)略導(dǎo)向，不僅將資源過度集中于少數(shù)尖端項目，更將忽視技術(shù)在經(jīng)濟與社會中扎根所需的長期投資。正如短跑運動員的肌肉結(jié)構(gòu)不適合長跑，為錯誤類型的比賽訓(xùn)練，只會導(dǎo)致在真正的競爭中落后。

美國必須盡快將政策重心從“追求模型突破”轉(zhuǎn)向“推動技術(shù)擴散”。這需要三大支柱行動：第一，構(gòu)建以技能基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與云平臺互操作性為核心的技術(shù)擴散生態(tài)；第二，確保《芯片與科學(xué)法案》中STEM教育條款的全面資金落實，擴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)的人工智能實施人才，而非僅僅追求頂級研究者。

最終，一場正確的人工智能競賽，不是看誰先跑到那個虛幻的“通用人工智能終點線”，而是看哪個國家最能將人工智能轉(zhuǎn)化為全民的生產(chǎn)力、全社會的韌性、與全經(jīng)濟的競爭力。這場馬拉松容易開始，卻難以堅持。但正因為困難，才更值得全力以赴。

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