導讀近期，蘭德智庫發佈重磅報告，聚焦通用人工智慧（AGI）突破對地緣政治穩定的衝擊，並首次系統評估了國家採取“預防性行動”阻止對手率先掌握AGI的風險邏輯與觸發條件。AGI為何被視為“國家生存威脅”？各國又會採取那些預防措施？本期將帶你深入瞭解AGI競賽中的潛在衝突情景。一、AGI作為“國家生存威脅”的四大能力報告將AGI可能帶來的顛覆性影響歸納為四類：—— 超級進攻與網路攻防能力，其他國家將無法保護自己的進攻性軍事和網路力量；—— 戰略防禦屏障，當敵方攻擊時（尤其是大規模核打擊）具有不可摧毀性；—— 爆炸式經濟增長，重塑國際權力分配；—— 大規模資訊操控，可以有效操縱和重新程式設計敵對政治系統的資訊控制工具，直接干預他國內政。報告指出，一旦某一國家確信對手即將獲得上述能力，就可能將AGI視為“不可接受的生存威脅”。二、預防性行動與歷史鏡鑑報告將國家可選策略置於“競爭—合作—破壞”光譜上（由溫和到極端）：1.預防性行動加速追趕（Run Faster）：最明顯的應對辦法就是拚命訓練、加班趕工，跑得更快。如果能憑實力反超對手，問題自然解決。合作或利誘（Co-opt）：另一組選項是與（包括潛在獲勝者在內的）其他國家合作或加以利誘，以達成雙贏安排。比如，技術共享、聯合研發、市場准入換取安全承諾。預防性行動（Preventive Action）：從出口管制、資料投毒、網路攻擊到針對資料中心或研發設施的軍事打擊，乃至預防性戰爭。預防性行動的最極端形式就是預防性戰爭。2. 歷史鏡鑑通過對1914年德國對俄預防性戰爭、1981年以色列空襲伊拉克核設施、2025年美以對伊朗核設施聯合空襲等案例的比較，報告認為AGI與核武器在“不可容忍的延遲後果”與“高度不透明的發展進度”上具有相似性，因此預防性動機會被顯著放大。經濟-技術破壞：最溫和的預防性措施——例如冷戰期間美國主導的巴黎統籌委員會（CoCom）機制，曾嚴格限制向蘇聯出口先進技術。定點物理破壞：伊朗和以色列都曾對伊拉克奧西拉克核反應堆實施空襲，以阻止薩達姆·侯賽因的核武器項目。預防性戰爭：英國曾先後對中立國丹麥（1801 年和 1807 年）和法國（1940 年 7 月和 8 月）發動海軍攻擊，以防止其主力艦隊落入拿破崙法國和納粹德國之手。過去70年，從出口管制到空襲核反應堆，人類已經用遍了“預防性工具箱”。當AGI被視為“下一個核武器”時，這些工具會被再次拿出來，而且使用門檻更低、決策時間更短、誤判空間更大。三、兩大沖突情景1. 阻止霸權當一國判斷對手即將率先實現AGI且優勢不可追趕時，可能冒險發動破壞行動。在 AGI 競賽中，若一國預計對手將率先撞線，它就仍有動機在“還能動手”的階段去阻撓或拖延威脅——那怕手段只是孤注一擲。現實主義國際關係學者早就指出，當一個國家即將成為全球霸主時，其他大國會被倒逼著聯手阻止它。一旦對手拿到AGI，就可能利用新獲得的“超能力”發動攻擊或訛詐；若這等於自己必敗甚至亡國，那麼對更強大對手發動一次高風險突襲也可能是“理性選擇”。在這種情況下，預防性行動可以發生在兩個時間點： AGI 競賽終點前夜，最終獲勝者的身份變得清晰，勝負已隱約可見； AGI 黎明期間，在控制 AGI 的國家剛取得突破、尚未把 AGI 轉成實戰能力，有時間實施其新創造的軍事潛力之前。2. 保護壟斷率先取得AGI的國家為防止追趕者翻盤，也可能先發制人地壓制潛在競爭者。“已取得 AGI 的強國”為了維護自身地位，主動採取預防性行動來威懾、壓制或消滅潛在乃至現實的威脅。先拿到 AGI 的國家，即便沒有征服世界的野心，也可能強烈傾向於“提前動手”——只要發現任何對手似乎有能力複製其成就。正如某些分析家所言，如果美國率先取得 AGI，那將獲得“不可追趕的戰略優勢”，其核心含義就是：有能力支配，甚至必要時摧毀任何試圖挑戰其領導地位的後來者。四、導致不穩定的因素當兩個國家在AGI競賽中感到“必須搶先行動”時，局勢就容易變得不穩定。影響這一局勢的因素包括：對AGI軍事能力的認知——如果相信AGI能“零傷亡滅國”，就可能覺得“再不行動就完了”；AGI轉化速度——如果部署迅速，衝突風險增加；對AGI防禦效果的信任——如果相信AGI能攔截核導彈，威懾力會變弱；優勢持續時間——優勢越短，先發衝動越強；國家意圖的可信度——只要被視為“可能統治全球”，就會激發預防性攻擊；技術擴散風險——如果AGI難以控制，危險性更大等。儘管有各種因素推動預防行動，但實際決策還受到政治、心理和社會因素影響，領導人通常會權衡成功的可能性與風險，從而影響是否採取激烈措施。 (稻香湖下午茶)

4月29日凌晨，阿里巴巴宣佈開源新一代通義千問模型Qwen3（千問3），這款被官方稱為“國內首個混合推理模型”的大模型，以參數量僅為DeepSeek-R1的1/3、成本下降70%、性能全面超越全球頂尖模型的亮眼表現，迅速登頂全球開源模型榜單。01國內首個混合推理模型Qwen3首創的“混合推理模型”架構，將人類認知的“快思考”（直覺反應）與“慢思考”（深度推理）機制融入同一模型。當面對簡單問答時，模型僅啟動22B參數實現“秒級響應”，而遇到複雜數學推導、程式碼生成等任務時，則呼叫全量參數進行多步驟深度思考。Qwen3提出的“快思考（直覺決策）”與“慢思考（深度推理）”整合架構，本質是對人類雙系統思維的AI化重構。·快思考層：基於輕量化子模型實現毫秒級響應，處理常識問答、簡單決策等高並行場景；·慢思考層：啟動複雜推理模組，通過動態路由機制攻克數學證明、程式碼生成等需深度思考的任務；·混合編排系統：即時評估任務複雜度，在能耗、時延、精度間實現動態平衡，相比傳統單一架構推理效率提升40%以上（據阿里內部測試資料）。這種“彈性計算”模式打破了“越大越好”的慣性思維，使模型在參數量減少67%的情況下，仍在MMLU、GSM8K等核心基準測試中超越DeepSeek-R1 5-8個百分點。動態資源分配機制，使得其30B參數的MoE版本性能超越上代32B密集模型，實現10倍以上的性能槓桿。對比DeepSeek-R1的671B總參數和37B啟動參數，Qwen3以235B總參數、22B啟動參數的“輕量級”設計，在AIME25奧數測評中斬獲81.5分（超越DeepSeek-R1的79.8分），LiveCodeBench程式碼測試突破70分（超過Grok-3的68分）。這種“四兩撥千斤”的效果，源於其預訓練資料量達36T的龐大規模，以及後訓練階段多輪強化學習的精準調優。值得注意的是，Qwen3系列覆蓋了從0.6B到235B的多樣化參數規模，並支援高達128K的上下文窗口長度。這種“參數階梯化”佈局既滿足了邊緣裝置（如手機、IoT）的輕量化需求，又為高性能計算場景提供了旗艦級模型選擇。而MoE架構的引入，進一步實現了“小而強大”的目標——例如，Qwen3-235B-A22B在僅啟動9.4%參數的情況下，性能已超越全參數運行的上一代模型。02性能登頂全面碾壓全球頂尖模型Qwen3的發佈直接挑戰了全球開源模型的競爭格局。根據官方披露，其在ChatBot Arena、GPQA、AIME24/25等權威評測中，性能全面超越DeepSeek-R1、OpenAI-o1、Grok-3等對手。以邏輯推理能力為例，在Meta首席科學家楊立昆領銜設計的“最難評測榜”LiveBench中，Qwen3-32B的得分超過OpenAI-GPT-4.5preview和Google-Gemini2.0，展現出接近人類專家的複雜問題解決能力，而在BFCL（函數呼叫精準性測試）和LiveCodeBench（動態程式設計評測）中，Qwen3的程式碼糾錯和API呼叫精準率領先行業標竿5%-8%。同時，Qwen3的預訓練資料量達36兆token（Qwen2.5的2倍），涵蓋119種語言和方言，通過Qwen2.5-Math、Qwen2.5-Coder等專家模型合成高品質數學與程式碼資料。03模型成本最佳化的“摩爾定律”正在形成Qwen3的突破不僅在於性能提升，更在於商業化門檻的顛覆性降低。其旗艦版Qwen3-235B-A22B僅需4張H20顯示卡即可部署，視訊記憶體佔用僅為同類模型的1/3。相較於DeepSeek-R1需要數十張高端顯示卡的部署成本，Qwen3的硬體投入下降65-75%。這種成本優勢直接反映在API服務定價上，開發者可通過“思考預算”設定靈活控制推理資源消耗。這種成本優勢的底層邏輯，是阿里雲在模型架構與工程實現的協同創新。通過將非思考模式無縫整合到MoE架構中，Qwen3在保持2350億總參數規模的同時，日常互動場景的實際算力消耗僅相當於220億參數模型。這種設計思路與DeepSeek-R1追求極致參數規模（671B）形成鮮明對比，標誌著中國AI產業從“暴力堆料”向“精準效能”的戰略轉型。簡單來說，Qwen3的突破性在於首次實現“性能提升+成本下降+開源開放”三位一體——·訓練成本：依託阿里自研的“分階段知識蒸餾”技術，將千億參數模型的知識遷移至300億級架構，訓練能耗降低60%；·推理成本：混合架構使簡單任務無需喚醒大參數模組，日常場景推理費用可控制在GPT-4 Turbo的1/20；·生態槓桿：作為國內首個支援MoE（混合專家）結構的開源模型，開發者可自由拆解組合功能模組，大幅降低定製化成本。這意味著AI應用的經濟學模型被改寫——當10億美元級訓練投入不再是入場券，中小企業將真正獲得與大廠同台競技的機會。04中美技術路線的再次分野阿里此次開源8款Qwen3系列模型（含2款MoE和6款密集模型），允許免費商用的策略，直接衝擊了DeepSeek-R1建立的開源生態優勢。此前DeepSeek雖開源了R1模型，但其660億參數規模對中小開發者仍存在部署門檻。而Qwen3-0.6B到235B的全系列覆蓋，特別是僅需手機端等級算力的0.6B版本，極大拓展了AI模型的落地場景。值得關注的是，Qwen3與DeepSeek-R1的技術路線差異折射出中美AI競賽的新態勢：前者通過強化學習最佳化小模型性能（95.6分人類偏好對齊得分超越OpenAI-o1），後者則持續衝擊參數邊界。這種分化在硬體層面同樣顯著——Qwen3對國產H20顯示卡的深度適配，與DeepSeek依賴輝達高端晶片形成對比，暗合中國算力自主化戰略。05點評AGI競賽的下半場儘管Qwen3在多項指標上實現突破，但行業仍存隱憂，一方面，混合推理模型對複雜任務的分層處理機制，可能在高階邏輯鏈場景暴露系統誤差；另一方面，開源生態的繁榮需要配套工具鏈支援，當前魔搭社區與HuggingFace的整合度尚待驗證。阿里披露的未來計畫——擴展資料規模至100T、延長上下文至百萬token、融合多模態能力——預示著更激烈的AGI競賽。這場以小博大的技術革命，或許正在改寫全球AI規則書。當參數規模不再是性能的唯一標尺，中國科技企業展現的架構創新與工程化能力，正在為後摩爾定律時代的智能計算開闢新航道。 (壹零社)