沈逸：AI发展要规避两大误区

本文转自：环球时报

在芯片制造商英伟达的巨额营收推动新一轮对人工智能（AI）的看多之后，美国三大股指上周都上涨了至少1.3%。AJ贝尔公司投资主管贝尔德说：“在19世纪中期淘金热中赚钱最多的是那些售卖淘金工具的人，而不是那些找到这种贵金属的人。事实上，英伟达在今天这场技术革命中正在扮演同样的角色。”如果不是将人工智能的发展，作为提振金融市场信心的题材，也没有兴趣复制美国西部淘金时期铲子、矿泉水和牛仔裤的传说，而是从新质生产力的视角去认识和理解人工智能的发展，那么或许可以说，是时候注意避免冷战时期军备竞赛与冷战后金融泡沫两个误区所带来的风险和挑战了。

所谓军备竞赛误区，指的是美国和苏联在冷战时期展开核武器军备竞赛时呈现出的、对先进武器与国家安全之间关系的错误认知。这一军备竞赛的结果，是美国发现自己形成了所谓的“超杀”能力：一方宣布，“我能把你炸回石器时代，5次”；另一方宣布，“我能把你炸回石器时代，6次”；因为6比5大，所以后一方赢了。但实际情况是，两国均陷入安全困境，而且还需要投入更多资源去销毁“多余”的核武器。人工智能的军备竞赛误区，就是将单一技术路径、单一解决方案以及单一元器件的核心指标当作全部。核心指标无疑是关键的、重要的，但绝不是唯一的。

更加微妙的是，对英伟达们来说，全球最大的单一市场、最重要的利润来源、在人工智能系统性生态布局方面最具战略能力的中国，已经因为美国的地缘政治考量和商业限制，至少在理论和公开层面，与英伟达最先进的产品、与在美国使用英伟达最先进产品建立的算力中心可以提供的服务等，快要绝缘了。号称最好使的铲子如果不能卖给最可能找到金子的矿工，这样的铲子还有意义吗？这是英伟达们需要思考的问题。

在个人信息产品消费市场上，有一个可能被忽视的道理：归根结底，芯片制程本身不能当饭吃，芯片制程的先进性最终是需要在终端用户的实际体验中进行验证的。性能指标或许可以成为单一企业赢得资本市场信心的工具之一，但是更大范围的市场认可和接受，是要以用户感受，或者说，真正意义上的价值创造为标准。

对相关企业之外的其他主体来说，需要思考的另一个问题是如何避免冷战后金融泡沫误区所带来的风险。金融泡沫误区，指的是冷战后从美国发端的“信息技术革命+风险投资”的整个生态和模式所导致的一个选择：信息技术革命的主要发力点是选择金融市场，还是选择赋能实体经济。从与人工智能的类似题材来看，有中国网民做过不太完整的梳理：从20世纪90年代中后期到今年初，至少经历了IBM“深蓝”超级计算机、谷歌阿尔法狗和元宇宙三次大规模冲击。每次冲击来临时，似乎都可以被当作新质生产力的决定性一击，但就实际情况而言，相关企业的营收依然和具体技术进步关联有限。最新财报显示，2023年，广告仍是谷歌的核心业务，占其总收入的近80%。

选择赋能实体经济，则是将人工智能作为一种要素、一种催化剂、一种工具，去创造和释放新质生产力。比较典型的例子是5G、大数据等与实体经济、实体产业的密切结合，在诸如港口、码头、矿山、渔业、交通运输等行业的具体应用等。

选择不同的方向和侧重点，需要具备全局性战略眼光，需要超越单一技术指标的认知约束，需要把握真正意义上复杂系统战略认知与决策能力。未来人工智能在不同主体间的竞争，除了资源和技术的竞争，更多将受到宏观战略与路径选择的影响。能够选择正确的战略，规避显而易见的误区，才能真正掌握人工智能背后战略竞争的主动权，乃至赢得最终胜利。（作者是复旦大学网络空间国际治理研究基地主任、教授）