美國的AI發展模式，到極限了嗎？｜IPP編譯

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導語：

近日，曾任白宮人工智能特別顧問的本·布坎南與曾任美國國家安全委員會技術和國家安全主任的坦圖姆·柯林斯在《外交事務》雜志上聯合發文。文章指出，美國在人工智能（AI）領域以私營部門為主導、政府“輕干預”的發展模式正逐漸觸及極限。未來AI競爭不僅是技術之爭，更是國家制度與戰略協調能力的較量。隨著能源、算力、人才與安全風險的加劇，美國必須構建政府與科技企業之間的新型合作機制，建立“AI大戰略交易”。

在兩位作者看來，美國AI產業的擴張正面臨三大結構性挑戰：能源供應不足、國際人才流失與安全防護薄弱。而特朗普政府削弱清潔能源與移民政策的做法，正在進一步削弱美國AI生態的根基。若美國未能鞏固與AI產業的合作，中國將在技術標準、能源基礎設施與軍民融合方面迅速追趕。

他們認為，美國可以借鑒19世紀鐵路建設的公私合作模式，由私營企業推動創新，政府提供監管、基礎設施與安全框架支持。

本·布坎南（BEN BUCHANAN）

約翰·霍普金斯大學高級國際研究學院的德米特里·阿爾佩羅維奇助理教授。2021年至2025年期間，他在白宮擔任過多個職務，包括人工智能特別顧問

坦圖姆·柯林斯(TANTUM COLLINS)

他于2023年至2025年擔任美國國家安全委員會技術和國家安全主任

崛起背后的支撐體系

美國在人工智能領域的領先地位似乎難以撼動。美國的公司——Anthropic、Google、OpenAI 和xAI——幾乎在所有關于人工智能綜合能力的評估中都處于最前沿。美國的人工智能模型在物理、化學和生物等領域的復雜問題上，表現已超越博士級科學家。僅美國幾家人工智能和芯片巨頭的市值，就超過了整個中國股市的總價值，全球各地的投資者正不斷將更多資源投入美國的人工智能生態系統。

這種高速的進步在很大程度上證明了美國人工智能發展模式的優勢——在過去十年間，美國主要依賴私營部門的自主創新，幾乎沒有政府的直接干預或資源支持。

這種做法與以往推動重大技術突破的方式截然不同：無論是核能與核武器、太空探索、隱形系統、個人計算機還是互聯網，幾乎都源于美國政府的直接研究或大量公共資金支持。人工智能的發展雖然也起源于政府資助的科研項目（如個人計算機與互聯網的基礎研究），并依舊受益于持續的政府科研投入，但其規模化發展卻完全依靠私營部門的力量。

然而，也有理由認為，美國發展人工智能的方式正逐漸觸及其極限。這些限制可能在未來幾個月乃至幾年內愈發明顯，并可能逐步削弱——甚至終結——美國的主導地位。最終，它們將使美國在與中國的競爭中處于劣勢，而中國在人工智能競賽中采取了另一種路徑。

為避免這一結果，華盛頓必須采取新的人工智能發展模式——一種要求政府與私營部門建立更緊密互助關系的模式。未來的進展將取決于只有政府才能提供或推動的資源與能力，例如支持大型數據中心運行的能源、吸引國際人才的渠道，以及防范復雜外國間諜活動的有效機制。與此同時，美國政府也需要與私營部門合作，將人工智能整合進國家安全體系，并確保這一技術不會破壞全球范圍內的民主制度。

換句話說，美國新的人工智能發展模式必須建立在科技產業與政府之間的“大戰略交易”之上。科技行業可以幫助政府理解并應用人工智能，而政府則可以幫助科技行業以符合全民利益的方式持續發展壯大。

達到極限

華盛頓對人工智能采取的“輕干預”政策總體上取得了可觀回報。過去的革命性技術——例如核武器與太空飛行——在早期并未具備直接的商業應用，但現代人工智能的商業邏輯卻極具吸引力。人工智能公司發現了龐大的用戶需求，帶來了爆炸式的營收增長，并承諾能夠自動化完成諸如編程等大量高價值任務。

因此，資本市場正在為人工智能項目提供資金，這些項目的規模在歷史上通常只有政府才能承擔。此外，人工智能的計算密集型特征使其自然依托于由私營企業（而非政府）主導的云計算基礎設施。

私營資本的充足在推動人工智能進步方面無疑是納稅人的福音，但這種模式的局限性正日益顯現。基礎設施便是最明顯的例子。龐大的計算芯片集群需要巨大的能源供給，而美國公司未來幾年計劃建設的數據中心將需要更多電力支撐。

Anthropic的一項分析估計，到2028年，美國僅人工智能相關的新電力需求就需增加約50吉瓦——相當于整個阿根廷當前的用電量。屆時，數據中心的電力消耗可能占美國電力總產量的12%。亞馬遜首席執行官安迪·賈西（Andy Jassy）也指出，電力短缺已成為“人工智能進展的最大瓶頸”。要建設如此規模的基礎設施，政府支持將不可或缺。

美國電網運營商PJM的監管機構近日也發出警告，AI技術驅動的電力需求已導致全美數據中心密度最高的區域電網容量耗盡。圖源：新華社

長期以來，華盛頓在能源供應方面投入不足。2005至2020年間，美國新增電力幾乎為零。拜登在2021年上任后通過立法補貼清潔能源基礎設施建設，使全國新增超過100吉瓦的電力產能。在任期最后幾天，他簽署行政命令，加快人工智能與清潔能源項目的建設。然而，其繼任者特朗普雖然口頭上支持人工智能能源基礎設施建設，但實際行動寥寥。盡管他簽署了加快數據中心審批的行政命令，但執行進展有限。

更糟糕的是，他在2025年7月簽署的《大而美法案》（One Big Beautiful Bill）及其他行政舉措，削弱了拜登時代關鍵的能源擴張計劃，如電力傳輸項目。一個原本有望實現兩黨合作的成功領域，如今卻被政治爭斗拖累，成為商業界和人工智能競爭力面臨的重大憂慮

有理由認為，美國的人工智能發展模式正在觸及極限。

如果能妥善實施，一場由人工智能推動的能源繁榮將帶來遠超AI產業本身的益處。主要AI公司正投入數千億美元用于基礎設施建設，創造大量就業機會，并承諾實現零碳排放，同時愿意為清潔能源支付更高價格。這些龐大的投資可以加速更優質能源的國內發展，其中許多項目——如先進地熱能和新一代核設施——在美國兩黨間都具有政治吸引力。強大的AI模型也有潛力推動氣候相關研究的進展。

然而，如果美國不擴大能源產能，AI企業將面臨將關鍵設施外包到海外的壓力——很可能轉移至以石油為基礎、使用高污染燃料的地區，如海灣國家。對華盛頓而言，這種AI外包的前景無疑是警訊。若美國公司將先進AI訓練轉移到外國，將帶來巨大風險：AI正逐漸成為美國經濟的核心動力，并在國防中發揮關鍵作用。

如果東道國對美國的不滿升級，它可能輕易通過控制AI基礎設施來“懲罰”華盛頓。美國若無法建立本土能源產能，這種情況將重演過去數十年在半導體等產業中依賴外國供應的錯誤。

第45屆海灣信息技術展近日在阿聯酋迪拜開幕。本屆展會聚焦人工智能（AI）基礎設施建設、全球創新加速和AI驅動經濟發展等議題。圖源：新華社

美國擁有建設新型能源設施的技術和工業能力，但仍受制于復雜的政府與公用事業監管，以及程序性延誤——有些合理，有些則不然。這些限制造成電網并網過程（即新電源或數據中心接入電網）長期拖延，并需耗費數年進行環境評估。

此外，州與地方政策的繁瑣也加劇了問題，尤其是跨州項目（如輸電線路）。能源擴建的費用應由企業承擔，而非公民，但政府政策必須確保企業能夠在合理的時間框架內順利推進這些項目。

美國在人工智能領域的政策限制并不僅體現在基礎設施方面。AI的進步同樣依賴人才，而不僅是技術與算力。這也是拜登政府積極推動吸引全球高技術人才來美的原因之一。其措施包括將人工智能與其他高科技領域列為簽證優先類別，并更新資格標準以吸納頂尖科學家。

然而，特朗普在這一領域“言行不一”。在2024年總統競選期間，他曾宣稱，凡在美國高校畢業的外國學生都應“自動”獲得綠卡。但在其上任后，美國反而對外國勞動者與留學生收緊政策，甚至讓合法簽證持有者感到不安。2025年9月，特朗普政府宣布對H1-B簽證（主要面向高技能移民）征收10萬美元申請費。此舉已造成顯著負面影響。根據國際教育協會（NAFSA）的初步研究，2025年美國高校的國際學生入學人數預計將下降30%至40%。

如果華盛頓切斷與外籍科學家的聯系或迫使他們離境，后果將極為嚴重。美國在人工智能領域之所以領先，正是因為吸引了來自全球的頂尖專家。喬治城大學的一項研究顯示，2010至2021年間，美國頂尖AI研究人員中有70% 出生在海外，《福布斯》數據顯示，美國領先AI企業中有65%至少有一位移民聯合創始人。

而在特朗普上臺前，70%的美國AI研究生來自國外，其中大多數畢業后留在美國，為工業界與學術界作出關鍵貢獻。如今，由于特朗普的政策，許多學生可能選擇回國。一些人甚至可能被中國吸引——北京正借機招募AI專家，這無疑對美國的AI戰略利益構成重大挑戰。

美國頂尖AI研究的“國際人才依存度”仍然極高。圖源：麥克羅波洛智庫（Macro Polo）

來自中國的挑戰

維護美國在人工智能領域的領導地位，不僅關乎國家榮譽，更關乎國家安全與經濟競爭力。中國的人工智能發展正在快速推進，雖然目前尚無企業能完全與美國頂尖公司比肩，但在技術人才方面并不遜色。

在這場競爭中，中國面臨一個致命劣勢——無法大規模生產先進的人工智能芯片。這一弱點因美國的出口管制而被進一步放大，這些限制始于特朗普的第一任期，并在拜登時期被大幅擴展。然而，在產業界的強力游說下，特朗普政府第二任期開始削弱這一跨黨派共識。例如，2025年7月，美國政府撤銷了4月作出的“切斷中國獲取新一代AI芯片”的決定，特朗普還表示計劃廢除拜登時期的其他出口限制。這些舉措幾乎可以肯定會加速中國AI的發展。

北京則采取了果斷措施，確保除了芯片獲得突破外，其AI生態系統的其他部分也能逐步全面超越美國。以能源為例，中國在電廠、儲能和輸電方面投入巨大。目前，中國的發電量已是美國的兩倍以上，且差距仍在擴大。某些月份，中國新增清潔能源裝機容量超過90吉瓦——幾乎是未來數年美國AI企業所需能源的兩倍。

此外，中國可以通過將人工智能產業與國家安全體系深度融合，進一步取得了優勢。美國國防部指出，中國主要AI企業（如騰訊）是其“軍民融合戰略”的關鍵支柱。這類AI系統在軍事與情報領域具有廣泛用途——可用于武器研發、網絡作戰及國內監控等。作為回報，中國政府為這些科技企業提供了政策與安全層面的廣泛支持。歷史上，這種支持還包括國防服務及從美國企業竊取工業機密。

如果美國將人工智能領導權拱手讓給中國，將對全球造成巨大沖擊。當前，全球消費者受益于美國與其他民主國家共同制定的透明技術標準體系。例如，電動車充電等新技術標準都依賴全球合作。人工智能同樣需要類似的國際協作，而美國有必要在此領域保持主導。否則，部分國家可能會單方面制定技術標準。

以此換彼

目前，美國的人工智能企業與國家安全機構之間的緊密合作寥寥無幾，即使存在，也仍處于早期階段。為彌補這一缺陷，政府亟需更深入地理解人工智能及其運作機制。政府能夠幫助美國的工業體系，但前提是它對該領域有充分理解，而如今AI并不在此列。

在我們任職期間，曾與一些具備高度技術素養的公務員與軍官合作，推動了官僚體系的變革。拜登政府曾雇傭數百名AI專家以強化政府技術力量，但近幾個月來，其中許多人被解雇或主動離職，包括不少頂尖技術人員。華盛頓必須更好地留住AI人才，扭轉特朗普政府造成的不利趨勢。

與此同時，業界領袖也必須確保美國官員了解他們的工作，并對華盛頓的需求作出更積極回應。硅谷的AI領軍人物或許不愿與政府深化合作，認為政府技術落后、官僚低效，而他們單打獨斗已取得巨大成功。

然而，歷史經驗表明，產業與政府的協作往往能實現雙贏。羅斯福總統在二戰前夕與福特汽車公司合作生產B-24轟炸機，為軍方提供急需飛機的同時，也為福特帶來了收益。曼哈頓計劃的成功離不開杜邦、通用電氣、克萊斯勒等企業的支持。而雷達、衛星、噴氣式飛機、微處理器以及互聯網的誕生與完善，都源于企業與政府的緊密合作

在關鍵領域，政府對企業最關鍵的幫助之一是提供安全防護支持。隨著AI與國家安全的聯系日益緊密，外國情報機構正在加大力度從美國科技企業竊取創新成果。例如，2024年3月，美國司法部起訴谷歌軟件工程師丁林偉，指控其向中國泄露AI芯片設計。北京也在積極走私先進的美國科技產品，包括AI芯片本身。

其他國家的間諜幾乎會竊取任何能從美國企業獲取的AI機密，但他們尤其關注“模型權重”——即存儲訓練后AI模型的參數。通過竊取這些數據，他國企業便可省去高昂的訓練成本，大幅縮短研發周期。

例如，AI公司不斷改進算法，以更高效地利用算力；而對于算力受限的中國而言，這類“算力倍增器”極具價值。相比原子能或航天時代的核心機密，如今這些AI機密的防護要薄弱得多，因為政府在其研發過程中幾乎未直接參與。

如果華盛頓將自己與外籍科學家切斷聯系，其后果將是災難性的。

AI公司雖然負有保護自身網絡和組織安全的主要責任，但美國政府仍然擁有企業無法比擬的網絡安全能力，應向企業提供重要支持，就像它目前對國防工業和關鍵基礎設施領域的支持一樣。這種援助可包括情報共享（例如關于外國黑客攻擊的預警）、國際人才篩查的支持，以及安全程序指導。與政府直接合作、涉及國家安全事務的公司，應當遵守嚴格的安全標準，類似于國防承包商所承擔的要求。

為履行“AI大交易”的另一方責任，人工智能企業應幫助美國將其技術融入國家安全體系。目前缺乏這種融合，是華盛頓長期存在的弱點。美國企業或許在AI創新上領先全球，但如果缺乏與政府的合作，美國將在AI軍事化應用上落后，而這在戰爭中可能是致命的。

縱觀軍事史，那些未能及時將新技術整合入軍隊體系的國家，往往付出慘重代價。

例如，法國和英國在第一次世界大戰期間發明了坦克，但因未能率先掌握其運用而在二戰中付出高昂代價，被德國利用“閃電戰”取得巨大優勢。為避免類似結果，美國國防部和情報機構必須采購并使用最前沿的AI系統，并需要來自私營領域技術專家的實地指導以確保有效整合。

拜登政府在2024年10月為這種合作建立了框架，他簽署了一份國家安全備忘錄，指示政府加強AI在國家安全領域的應用。文件中設有嚴格的防護措施，確保AI技術不會被用于侵犯人權、國內監控或其他不道德行為，這些保護對于贏得AI開發者與公眾的信任至關重要。與拜登其他行政命令不同，特朗普政府尚未廢除這一備忘錄，但在執行上進展有限，并罷免了一些關鍵的非政治專家。

隨著政府與產業間國家安全合作的深入，雙方必須特別關注AI如何幫助美國應對與中國的競爭。例如，美國可以通過“AI網絡安全挑戰賽”（由國防高級研究計劃局主辦）展示AI在網絡作戰中的潛力。能夠更快、更有效地將AI整合進網絡領域的國家，將在保護自身網絡、滲透他國系統方面占據巨大優勢。AI同樣能提升美國在地理空間情報、信號情報、后勤與武器設計等領域的安全能力。

然而，沒有來自政府的明確方向與AI企業的深度合作，這一切都無法實現。

陌生的危險

美國政府與主要人工智能（AI）公司需要建立更緊密的聯系，還有一個最終理由：他們必須共同權衡AI的巨大潛力與潛在風險。在科技界，幾乎所有人都承認，盡管AI能夠為人類帶來巨大福祉——如治愈疾病、推動清潔技術、消除繁瑣勞動——它同樣可能帶來巨大的危害。某些風險，例如部分國家利用AI重塑全球秩序的行為，可以通過維持并擴大華盛頓相對于競爭對手的領先地位來避免。但還有其他風險則更難以應對。

例如，一些頂尖的AI思想家認為，未來如有人懷有惡意，他可能利用強大的AI制造出致命的新型病原體；而即便在善意的操作者手中，強大的算法也可能因意外行為而造成災難性后果。此外，還有一些更現實但同樣嚴重的問題，如大規模失業、經濟權力的高度集中，以及在醫療等行業因偏見模型與訓練數據導致的系統性歧視。

從政策角度看，上述任何一種情況都將構成歷史性挑戰，并迫使政府在取舍中做出艱難決定。例如，假設未來單個AI用戶即可造成災難性破壞，政府將不得不對先進系統的開發與使用實施全面監管，即便這會減緩創新進程。而如果AI大規模取代人類勞動，政府可能不得不投入巨額資金用于勞動力再培訓，或推動經濟結構重組。鑒于AI發展的速度，政策制定者必須在極其緊迫的時間內做出這些關鍵決策——面對的是一種政府既未親自發明、又知之甚少的技術。

公共部門與私營企業（以及公民社會）之間的深度合作并不能保證國家一定做出正確選擇，但至少能給華盛頓一個實現正面結果的機會。通過更強的技術基礎，官員們可以更好地理解AI系統執行指令的可靠性、應對危險任務的能力、在何種領域可替代人類勞動，以及它們在安全與防御領域中更傾向于進攻還是防守。

美國商務部下屬的人工智能標準與創新中心（CAISI）（拜登政府時期以AI安全研究院名義成立）為建立有意義的合作提供了寶貴的第一步。自成立以來，CAISI匯集了政府官員與企業，共同研究AI安全問題，推動了AI標準化測試機制的建立。

CAISI還與其他擁有專業領域知識的機構合作，開展額外的自愿測試，涉及關鍵議題——例如與能源部及AI公司Anthropic合作，評估前沿AI模型是否具備與核武器相關的危險知識。CAISI在特朗普的《AI行動計劃》中占據了重要位置，政府必須賦予其權力，繼續開展與企業的自愿合作、制定標準并進行安全測試。

Anthropic一直在擴大對政府的銷售，并在美國以外地區發展壯大。8月，該公司表示將以1美元的價格向美國政府提供其Claude模型。圖源：新華社

得益于CAISI的工作以及領先AI公司在拜登政府時期作出的自愿承諾，許多AI企業已承諾獨立開展基于CAISI指導的安全測試。有的公司甚至同意在新系統發布前允許CAISI提前訪問，并稱贊政府在國家安全領域提供的專業支持。政府與企業雙方應進一步深化這種合作，投入更多時間與資源，建立高標準，并對新模型進行嚴格的安全評估。

來自政府的幫助

宏大的“交易”往往更像是一句口號，而非真正的政策；在人工智能領域達成正確的協議更是談何容易。畢竟，這項技術正以難以預測的速度迅速演進。隨著AI的進步，將需要越來越龐大的基礎設施、能源與資金；來自外國情報威脅的安全風險將不斷上升；與國防體系的合作需求也將愈發迫切。

同時，AI被濫用的風險也會增加，迫使政策制定者不斷權衡取舍。更多初創企業將涌現，而如今看似不可撼動的老牌企業，未來也可能被淘汰。身處AI世界的所有參與者都必須為持續的“重新談判與再平衡”做好準備。美國政府官員幾乎可以肯定的是，他們必須保持靈活，應對變化，在時間推移中不斷嘗試新的AI政策模式。

然而，在這種不確定性之中，華盛頓必須在塑造和推動美國AI生態系統方面扮演更積極的角色。AI的發展并不需要像核武器那樣置于嚴格的國家管控之下，但政府也不能置身事外。或許，AI的發展更應借鑒19世紀美國鐵路的模式——由私營部門負責規劃與建設，而政府負責立法與審批，推動基礎設施的建立。

當時，政府制定了合理且經過校準的安全標準，如統一軌距、空氣制動系統的使用規范、車廂連接標準等，使得列車運行更快、更安全。盡管這種合作并不完美，但事實證明行之有效：美國鐵路最終成為提升國家安全與繁榮的重要資產。

同樣地，先進的AI也能在正確的制度安排下促進美國的力量與利益。只要AI的發展方向合理、監管機制到位，它就能像當年的鐵路一樣，成為推動國家安全與繁榮的新引擎。現在，與以往一樣，是時候讓公共部門與私營企業再度攜手并肩，共同塑造未來的AI格局。

編譯｜李政儒IPP實習編譯

IPP公共關系與傳播中心

審校｜劉 深

排版｜周浩鍇

終審｜劉金程

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