AI教父辛頓：美國可能會輸！

杰弗里·辛頓在最新訪談中直言，美國在人工智能領域的領先地位岌岌可危。

他指出：只要持續削減基礎科研經費、打壓研究型大學，就足以讓一個科技強國在二十年內從巔峰跌落。

“我們現在經歷的AI革命，靠的不是天價投入，而是長期穩定的基礎研究支持。”辛頓揭示了一個驚人事實：引爆這場革命的深度學習研究，總花費甚至比不上一架B-1轟炸機的造價。

但現在，這個孕育創新的機制正面臨嚴重威脅。

特朗普政府已多次威脅削減哈佛、MIT等頂尖學府的聯邦研究經費，最近更要求高校在招生、言論自由等核心問題上作出妥協。

MIT校長剛剛拒絕了教育部帶有附加條件的資金方案，這場科學與政治的較量已進入白熱化。

辛頓斷言未來三年半內美國根本無力領導AI安全發展，這個關乎人類命運的重要使命，必須由中國或歐洲來承擔。

1. 辛頓為何這樣說？

眾所周知，知識的構建，就像大廈的建造，均需遵循著一個規律：它需要從地基開始，一層一層地向上搭建。

最底層是基礎科學，它探索世界運行的基本規律，比如量子力學如何工作，神經網絡的基本原理是什么。這一層的特點是需要長期投入，而且結果完全不確定——研究者就像在黑暗中摸索，不知道哪條路會通向光明。

辛頓和他的同事們當年研究神經網絡時，沒人能預料這會在幾十年后催生ChatGPT這樣的革命性產品。這就是基礎科學的特殊性，它不求立竿見影的回報，而是在為整個人類知識體系打下堅實的地基。

在這層地基之上，是應用科學與工程。研究者開始思考：這些基礎發現能解決什么實際問題？比如，如何讓計算機識別圖像，如何讓機器理解人類語言。這時，研究開始有了明確的方向，但依然充滿風險和不確定性。

最頂層才是我們日常接觸的產品和商業化應用，例如人臉識別門禁、智能推薦系統、自動駕駛汽車——這些都是建立在下面兩層基礎上的具體成果。

沒有堅實的地基，上面的建筑越高，崩塌的風險就越大。

辛頓用了對比：改變世界的深度學習革命，其基礎研究的總花費甚至比不上一架B-1轟炸機的造價。

這個對比其實就是要讓所有的研究者或企業知道，其實質不是在討論需要投入天文數字的資金，而是在討論是否愿意為不確定的未來播下種子。

這就是兩種截然不同的資源分配哲學。

一種是“播種型”投入。愿意把錢投入到那些可能十年、二十年后才會開花結果的基礎研究中，接受大部分投資可能沒有直接回報的現實，只為等待那些能夠改變世界的突破。

另一種是“收割型”投入。只愿意資助能立即看到商業回報的應用研究，想要快速收獲果實，卻不愿意繼續培育土壤。

歷史已經反復證明，所有科技強國都遵循著同一個成功公式，持續的基礎科學投資，會產生不可預知的范式革命，這些革命會催生出全新的產業賽道，最終帶來巨大的技術與經濟領先優勢。

從晶體管到互聯網，從基因編輯到深度學習，沒有一個例外。

而現在，美國正在做的，恰恰是自下而上地拆除這個創新階梯。

當政治開始干涉學術自由，當短期利益驅逐長期投資，當基礎研究的資金變得不穩定時，整個創新生態系統就開始動搖。

立即崩塌倒不至于，應用層的研究還能靠著積累的底蘊繼續前進一段時間，但地基的裂縫已經出現，二十年后的結局其實今天已經寫下。

2. 中美的差異是巨大的

當下中美在人工智能領域的競爭，是兩種截然不同的發展哲學、兩種國家創新體系的世紀碰撞。

美國的道路，我們都很熟悉，那是一條自下而上、由創新驅動的傳奇之路。

它擁有著令世界艷羨的資本：從斯坦福到麻省理工，頂尖的研究型大學如同智慧的泉眼，持續涌出原創思想；硅谷的風險投資網絡是全球最敏銳、最激進的資本，敢于為任何一個大膽的想法下注；再加上谷歌、微軟、Meta這些科技巨擘構建的龐大算力與數據帝國——它們共同構成了美國在AI時代初期一騎絕塵的雄厚根基。

過去確實輝煌，但現在這條創新之路的動力系統發生了危險的偏移，正從“技術突破驅動”轉向“金融與市場”的雙輪驅動。

資本市場的無情鐵律——對下一個季度財報的極致追求，正以前所未有的力量牽引著資源流向。

資金越來越聚焦于能快速看到回報的應用層開發，比如如何讓廣告推送更精準，如何更快地推出一個對標競爭對手的產品。

同時，政治風向的轉變也開始動搖其根基。當聯邦研究經費與校園政策、言論立場等非學術因素掛鉤時，便如同將砂石拋入原本清冽的創新泉眼。

這意味著，那個曾經孕育了深度學習、敢于為不確定的未來“播種”的美國，正變得越來越熱衷于“收割”。它在透支過去數十年積累的知識老本，而用于澆灌未來的活水，正在悄然減少。

中國則選擇了一條迥然不同的路徑。

我們可以將其理解為一種高度協同的“戰略-市場”雙軌驅動。在戰略層面，人工智能早已不是企業間的競爭話題，而是被提升到國家命運的絕對高度。從“十四五”規劃到“新一代人工智能發展規劃”，一系列頂層設計清晰地勾勒出一條長期主義的路線圖。

實際上，這是一種宏大的“播種”承諾，它不追求每個季度都必須交出驚艷的市場答卷，但它確保在算力網絡、大型數據集、基礎算法研究等這些短期內看不到利潤的“AI新基建”上，進行持續、穩定且大規模的戰略投入。

強大的國家意志推行，旨在為未來二十年的競爭打下堅實的地基。

而這一切，也并非閉門造車。

戰略的頂層設計與全球最龐大的內生市場形成了強大的協同效應。

中國擁有超過十億的網民，他們在移動支付、短視頻、電子商務等領域的深度應用，為AI技術提供了一個無與倫比的、高壓的“實戰練兵場”。

一個算法模型在實驗室里表現優異是遠遠不夠的，它必須能承受住“雙十一”海量并發交易的考驗，必須能理解天南地北的方言口音，必須能在成千上萬的短視頻中精準捕捉用戶瞬息萬變的興趣。

極端復雜的市場環境，逼迫著中國的AI產業必須將技術工程化、產品化、場景化的能力磨礪到極致。它催生了一種獨特的優勢：快速迭代、迅速規模化，以及將前沿技術轉化為切實生產力的驚人效率。

因此，這場競爭的核心特點已然明朗。美國的路徑充滿了自由的活力與資本的銳氣，但其當下正被短視的功利主義和政治紛爭所困擾，其創新體系的韌性正在面臨考驗。而中國的路徑，則展現出極強的規劃性、戰略定力與系統韌性，它或許在開辟新航道的“從0到1”的原始創新上仍需追趕，但其通過“戰略”確保了對基礎土壤的長期滋養，通過“市場”完成了技術應用的極限壓力測試。

組合起來的關鍵鏈，使其在將技術轉化為席卷整個社會的規模化應用方面，積累起令人矚目的潛力，并可能在未來的某個時刻，形成顛覆性的產業力量。

3. AI安全領導力

辛頓提出“中國或歐洲必須引領AI安全”，其潛臺詞，說的是美國在決定AI未來命運的關鍵賽道上，正在主動離場了……

在技術發展的早期，競爭的是性能；在技術的成熟期，競爭的是標準和規則。

誰能定義什么是“安全的AI”，誰就掌握了全球AI產業發展的準入門檻和道德制高點。

這類似于歐盟通過《通用數據保護條例》在全球數據隱私領域確立的領導地位。

那么，為何美國在這場至關重要的角逐中會缺席？

根源在于其內部無法調和的“政治癱瘓”。

在美國，AI議題已被高度政治化。

任何試圖構建前瞻性監管框架的努力，都會立刻在民主、共和兩黨的角力中，以及各大科技游說集團的博弈下陷入僵局。關于監管的邊界、政府的角色、企業的責任，社會無法達成基本共識。

正如辛頓所說的，在未來一個選舉周期內（即他所說的三年半），我們幾乎不可能指望一個深陷內部分裂的美國，能產生一個穩定、統一且具有全球號召力的AI治理戰略。

全球最大的科技強國，在自己創造的巨獸面前，陷入了決策的泥潭，從而留下了一個巨大的領導力真空。

這無疑為中國提供了一個歷史性的機遇，但同時也伴隨著前所未有的挑戰。

機遇在于，如果中國能夠憑借其高效決策和長遠規劃的優勢，提出一套既符合本國發展利益，又能被國際社會廣泛接受的AI治理框架，那么它將在國際科技治理舞臺上獲得前所未有的話語權。這不僅僅是技術實力的延伸，更是軟實力的終極體現。

我們已經看到中國在聯合國平臺上積極推動AI治理國際合作，發布《全球人工智能治理倡議》，這都顯示了參與塑造全球規則的明確意愿。

但這套框架必須在中國的治理模式與全球普遍接受的價值觀之間找到平衡，它需要證明，其倡導的“安全”與“可控”，能夠切實解決全人類對AI失控的普遍擔憂，例如就業沖擊、算法歧視、甚至是對人類生存的長期威脅……它必須經受住國際社會的審視與考驗，證明其非但不是技術發展的枷鎖，反而是推動技術創新行穩致遠的基石。

而這，也勢必會導致一個未來格局衍生，即AI的競賽從“實驗室”轉向“議會”，從“技術賽”升級為“規則賽”。在性能的賽道上，各國或許仍在并駕齊驅；但在定義AI倫理與安全的賽道上，由于美國的主動缺位，一個由歐洲和中國共同引領、甚至是中國單獨發揮更大作用的新時代，很可能正在到來。

美國或許繼續在“突破性創新”上閃耀，但中國將在“系統性創新”和“規模化應用”上建立起難以撼動的優勢，并在至關重要的AI治理領域，扮演至少與歐美平起平坐的角色。

辛頓，只是提前為我們勾勒出了這一可能的未來。

作者｜AI邦士

編輯/排版 | Felix

題圖/封面｜騰訊新聞圖庫

出品｜32度域AI研究組（未經許可，禁止轉載）