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AI最瘋狂的舉國體制
1. 極限
美國在人工智慧(AI）領域，吸金能力無人能敵。
在輝達等公司的帶動下，納斯達克指數一路衝天，和美國金融的巨大繁榮。而幾家大型的人工智慧公司Anthropic、Google、OpenAI 和xAI開發的大語言模型，也一路高歌猛進。
尤其在物理、化學和生物學領域的難題上的表現（最近有一項AI炒股比賽，ChatGPT墊底，中國的DeepSeek登頂，表現最佳），甚至超越了博士級科學家。
從市值上來說，美國前幾家頂尖的人工智慧和晶片巨頭的總市值，就已經超過整個中國股市。
在巨大的吸金效應下，全球大量的人工智慧專家、人才，以及相關的資本，也都越來越多地集中到美國。
然而，也有很多問題，是納斯達克指數難以解決的。
最近有美國專家認為，美國的人工智慧發展模式正接近極限，再不轉變發展模式，恐怕很難再有更高更大的突破，甚至弄不好，還可能會拖垮本來前景大好的美國人工智慧產業，讓中國超過去。
為什麼這麼說呢？
按老美的專家分析，現在美國人工智慧產業，主要還是靠巨大的金融繁榮（或者說泡沫）之下，私人資本逐利動機或市場機制驅動的，這對投資者和納稅人來說當然是好事，但這種模式有它難以突破的極限邊界。
例如我們都知道的電力問題，就是當下的美國難以解決的。
開發和使用人工智需要大量電腦晶片、資料中心，而這些晶片、資料中心會消耗巨額能源，因此美國需要建立更多的電力基礎設施，可這些基礎設施往往耗資巨大、建設和回報周期長，非一般私企所能承擔。
Anthropic的一項分析估計，到2028年，美國僅因人工智慧就需要新增500億瓦特的發電量——大致相當於整個阿根廷目前的用電量。到那時，資料中心的耗電量可能高達美國總發電量的12%。
若無更多電力供應，人工智慧的建設將陷入停滯。亞馬遜執行長安迪賈西也說，電力或成為美國人工智慧進步的"最大限制"。
最近微軟CEO薩提亞·納德拉在BG2播客節目中也提到這點：儘管輝達的GPU晶片供應充足，但由於電力短缺和相關基礎設施的不足，導致大量晶片無法投入使用，只能在倉庫裡「吃灰」。
除了電力基礎設施，安全問題，也是目前的美國企業難以解決的。
包括山姆·奧特曼、伊隆·馬斯克等諸多AI前沿的企業家都曾經說過，人工智慧技術上的突破，很有可能會是人類又一次顛覆性技術革命浪潮，往小了說會像當年網際網路一樣徹底改變人類的生活、溝通和生產方式，往大了說可能改變整個人類的生存命運。
如此重大的科技革命浪潮，當然要搶在前頭、引領全球，否則，美國的領導地位將徹底失去，淪為二流小國，甚至國家安全都可能不保。
既然如此重要，那就必須注重技術的安全、保密，不能讓別國偷去了。
但是，根據美國專家的說法，現在外國情報機構都想偷他們家寶貝的人工智慧技術。例如Google據說就有大國工程師，冒著巨大的風險，往國內走私先進的人工智慧晶片、設計。
在這種情況下，如果把技術保密、安全的責任，全部交給人工智慧公司，顯然是強人所難了。他們有他們的活要干。技術保密、預防國外間諜、抵禦外國駭客攻擊、審查國際人才等等這些事，一般的私人公司肯定幹不了，至少幹不好。
而鑑於人工智慧技術極為重要、涉及國家安全，也不該讓幾個專注市場的企業負責。
再有，人工智慧這東西不僅能帶來許多的好處，例如程式設計、翻譯乃至治療疾病等，但同時這玩意也會帶來許多難以預測的風險和傷害，而這也是只顧賺錢的私企無法解決的。
例如現在有人擔心，有朝一日，可能單一惡意使用者就可能利用強大的人工智慧設計出致命的新病原體、新式的致命的武器。
此外，人工智慧技術也必然伴隨人工智慧技術必然帶來的大規模失業、經濟權力急劇集中，以及因模型和訓練資料偏見在醫療保健等領域產生歧視等。
這些風險、傷害，對於高度金融化的人工智慧企業來說，本著「科技向善」的理念，可以規避掉一部分。但大部分涉及全域性的風險，他們也是無能為力的。
例如最近，電商巨頭亞馬遜就宣佈，計畫裁減多達3萬個崗位，約佔其企業員工總數的10%，理由據說是人工智慧大大增加了效率，不需要那麼多人了。
——有人分析，過去，很多網路公司本也不需要那麼多人，但即使如此，他們還是願意養著許多高學歷的工程師，因為工程師的數量本身就是公司獲得更多資本青睞的原因，但在人工智慧時代，大家動輒談的是囤了多少輝達最先進的晶片，而不是工程師數量，所以工程師也就不吃香了。
總之無論如何，人工智慧的發展必然伴隨大規模的失業。而公司依據市場規矩該裁員，他們才不會顧及那麼多失業人群要如何生存、又該如何安置的問題。
以上三個理由，就是靠私人資本逐利動機或市場機制驅動的人工智慧發展模式難以突破的極限、邊界。
根據老美專家的說法，這些邊界就像一個框，框死了人工智慧所能達到的高度，如果不轉換思路，不改變發展模式，美國的人工智慧創新怕是要掉隊，極有可能輸給美國最大的競爭對手——中國。
而且，改變美國人工智慧發展模式，已經頗為急迫了，需要立即、馬上就轉換。像能源，就是個非常急迫的難題。那該怎麼辦呢？老美專家的建議是，盡快把政府引入人工智慧創新領域，透過政企合作，突破人工智慧發展極限。
簡單來說，現在一些美國專家建議，發展人工智慧不能純靠市場機制，要靠舉國體制。
2. 舉國體制
一直以來，經濟學家有一個堅固到難以動搖的理論，以為美國的技術創新，都是由私人企業驅動的，政府只要扮演一個「守夜人」的角色就好。
而這一觀點，也在不斷的受到懷疑與挑戰。
例如，美國的創新藥領先世界，然而大多數研發費用都來自聯邦的撥款，由大學和研究所完成。而高度關注盈利結果的藥企，則將絕大多數經費投向了市場推廣，並且在竭力維持一個高昂的價格。
科技業也是如此。
例如我們現在所知道的美國的歷次重大技術革命，包括核武與核能、太空旅行、雷達隱形系統、個人電腦和網際網路，其實都是要麼直接源自美國政府項目，要麼依靠政府大量資助才得以發展的。
奧本海默領導“曼哈頓計畫”，成功開發了原子彈。這是很多人都知道的。不知道的，大家可以去看看克里斯多福諾蘭自編自導的《奧本海默》這部電影。
“曼哈頓計畫”，動員了超過10萬人參加，歷時3年，耗資20億美元。在巔峰時期，曼哈頓計畫曾起用了53.9萬人，總耗資高達25億美元。主辦單位動員了大量大學科研人才、私企技術研發人員，以及政府提供的後勤、安全保障人員，各方配合才成功搞出原子彈的。
如此大規模的社會組織動員，一般的私企根本無力承擔。
「曼哈頓計畫」不僅造出了原子彈，還留下了價值14億美元的財產，包括洛斯阿拉莫斯核武實驗室、橡樹嶺鈾材料生產廠和漢福特鈽材料生產廠等重要設施，為後來美國的核能技術開發留下了重要遺產。
依循同樣的經驗，冷戰時期，美國為了和蘇聯在太空領域競爭，發起了包括水星計劃、雙子星座計劃、阿波羅計劃、天空實驗室計劃和航天飛機計劃等多個大型太空科研計劃。
其中最著名的「阿波羅計畫」，於1961年啟動，至1969年7月20日，成功將太空人尼爾·阿姆斯壯和巴茲·奧爾德林送上月球，實現了人類首次登月。該計畫共進行了6次成功的登月任務，將12名太空人送上月球表面。 ——無論真假，至少把蘇聯在太空領域的科研的心氣整個拖垮了。
像馬斯克搞的SpaceX，以及他整的“殖民火星”，很多人誤以為是純私企商業計畫。其實不這是這樣的，這種投入巨大而回報周期漫長甚至可能完全沒有回報的科研攻關項目，背後的最大金主，不可能是私企，實際是美國政府養著的NASA。
2008年，SpaceX第四次嘗試發射火箭，終於獲得成功，但帳上已經沒錢了，瀕臨破除，是NASA嘗試把為國際太空站提供補給、高達16億美元的合約給了SpaceX，才將它從破產的邊緣拉回來。
——過去，美國NASA一直就有跟大型私企合作的傳統，很多訂單都給了洛馬、波音，只不過這些大企業跟NASA合作久了，慢慢官僚化，行動遲緩、成本高昂，是SpaceX給了NASA新的希望，啟動了美國太空領域的一攤死水。
——SpaceX做得越來越好，現在有點「反客為主」的感覺，反過來「綁架」了NASA，讓它不得不找自己合作。這讓NASA感到了威脅。尤其2025年早期，馬斯克混入川普政府，想要透過手中權力，讓政府增加在太空領域的預算，讓SpaceX得到更多政府訂單，甚至想把自己的親信安排到NASA當局長，川普沒有滿足他所有需求，結果兩人爆發了衝突。
另外，除了太空領域，網路技術，也是舉國科研體制下的產物。我們都知道，前身是美國國防部高級研究計劃局（ARPA）於1969年創建的世界上第一個電腦遠距離數據包交換網絡，叫做阿帕網。 1983年1月1日，阿帕網停用原先的NCP協議，全面採用TCP/IP協議，標誌著互聯網的真正誕生。隨後，阿帕網被分成軍事網和民用網兩部分，最終在1990年正式退役，但其技術遺產奠定了現代互聯網的基礎。
總之，美國重大科學研究攻關、顛覆式技術創新，多源自美國政府與私企合作的舉國體制，充分體現了「集中力量辦大事」的優勢。
透過舉國體制搞出的重大科研成果，一開始一般都是為了軍事目的，但很快就惠及民用了。像是網路、電腦、雷達，甚至像微波電話、早期電視網路、核磁共振器，甚至我們今天普遍使用的微波爐，最早都是美國舉國體制下的產物。
美國科研的舉國體制傳統，到底是怎麼形成的？我以前在《美國好戰體制溯源：布希傳》一文有詳細講述，大家有興趣可以點開看看，這兒就不再細說了。
顯然，對於現今的AI產業，許多美國專家又想重啟類似的舉國科研體制傳統。不過要重啟這個體制，有一個條件──需要找一個「假想敵」。
3. 假想敵
要從美國政府手中扣出錢去搞科研，並不是一件容易的事。原因，是美國的政治制度、意識形態，是建立在自由競爭基礎之上的，也就是說，大家都相信或認為，市場經濟中的自由競爭，才能最快最經濟地促進科學技術的創新，政府最好少摻和。
所以要說服政府，或說服納稅人，拿出大量的錢和人力，在一定時間內去支援某些技術的開發、研究，那就需要充分的理由。
像是開發原子彈的“曼哈頓計畫”，之所以能夠得到政府支援，是因為當時的種種情報顯示，希特勒領導的德國納粹政府，也正在搞原子彈研究計劃，所以時間緊、任務重，如果不趕在納粹之前研究出原子彈，那盟國很有可能輸掉與納粹的戰爭。
後來原子彈開發出來了，那些臨時從各大院校、私企調過來的科學家，也就逐步解散、各回各家了。
像「阿波羅計畫」之所以能成型，也是類似的情況。當時美蘇冷戰正酣，1957年，蘇聯發射了人類史上第一顆人造衛星，斯普特尼克一號。
美國的科研界，以及各大媒體，紛紛驚呼蘇聯要贏了，把這顆人造衛星視為“自原子彈之後最重大的技術成就”，《新共和》雜誌更誇張，把它說成是“哥倫布發現美洲”，還說“這個宇宙飛船證明了蘇聯在重大技術方面取得了所謂絕對的優勢。”這就是所謂的“普特斯尼克”。
像楊振寧的導師、美國氫彈之父愛德華泰勒更跑去電視台鼓吹，說這顆衛星相當於「美國輸掉了比珍珠港還要重要的戰爭」。
——泰勒不是第一次這麼做了，原子彈研發出來後，當時領導開發任務的奧本海默主張解散隊伍，但他不同意，鼓吹美國依然面臨“致命危險”，說服美國政府繼續加大力度搞氫彈研究。所以奧本海默做了美國“原子彈之父”，他就做了“美國氫彈之父”。
泰勒的名利心很重。 1954年，受麥卡錫主義（美國的文化大革命）影響，奧本海默遭美國政府調查，包括楊振寧他們都對調查人員作證說奧本海默沒有問題，只有泰勒不願意在聯合聲明上簽字，後來又提供了不利於奧本海默的證詞。他這種行為，讓他在科學界備受批評。
泰勒去電視鼓吹蘇聯斯普特尼克一號的危險，以及他晚年再次鼓吹"星球大戰計劃"等軍事項目。他因此被人視為"戰爭販子"。
不過必須清楚的是，泰勒這麼做，也不能完全歸咎於他個人的品性。從根子上說，這是美國的科學研究體制決定的。因為，他只有把對手說得足夠危險、威脅足夠大，才能撬動美國議會通過大型的科研計畫，他本人才能有機會領導大型科研項目，才能贏得巨大的名利。
所以說，要啟動美國科研的舉國體制需要塑造“假想敵”，也必然會塑造出“假想敵”。
像“曼哈頓計畫”，當初美國的情報機構、科研人員塑造出的“假想敵”，是納粹在搞原子彈研製，但後來大量的事實證明，納粹根本不具備研究原子彈的條件，也沒有相關計畫。實際上，這個訊息，在「曼哈頓計畫」火急火燎實施的過程中就已經被證實了，但領導該計畫的高層視而不見聽而不聞，最終還是把原子彈研發出來了。
「阿波羅計畫」也出現類似的情況，後來的事實證明，蘇聯發射的「斯普特尼克一號」衛星，根本不是了不得的大事，不具有任何軍事威脅，非常簡陋，就帶著兩個雷達發射器和4根天線。但美國媒體、智庫、情報機構、科學研究人員乃至議會中的一些激進議員，卻有充分的動機，去誇大蘇聯這顆衛星的威脅。
——這也是為何美國體制本質是「好戰體制」的根源。因此，戰爭，巨大的威脅，才是這些美國媒體、智庫、情報機構、科學研究人員和激進議員獲得名利最好的機會。他們需要敵人，就算沒有，他們也會「假想」出一個。
不用懷疑，今天在AI領域，也出現（或說必然會出現）類似的情況：美國的私企、激進議員、科研人員、情報機構，又在塑造「假想敵」。只不過，如今的「假想敵」，已經從納粹、蘇聯，變成了某東方大國。
之前，包括OpenAI的CEO山姆·奧特曼、馬斯克在內的整個美國AI界，都很喜歡將AI類比成原子彈，尤其這個奧特曼，據說辦公室牆頭貼著奧本海默的照片，自詡AI界的奧本海默。在各類採訪中，他曾多次誇大中國的威脅。
2025年7月23日，川普政府正式發佈在AI領域的大型開發計畫，叫《贏得AI競賽：美國AI行動計畫》，該行動計畫圍繞加速AI創新、建設AI基礎設施、引領國際AI外交與安全三大支柱展開，包含90多項具體政策行動。
其中，基礎建設中的"星際之門"項目：OpenAI、軟銀和甲骨文聯合啟動5000億美元的AI基礎設施建設項目，首期1000億美元已投入使用。
還有資料中心建設，前段時間《紐約客》發了一個文章，說現在「從美國任何城市出發，幾乎往任何方向行駛，很快你就會到達一個資料中心——一個從平整土地上拔地而起的巨大白色盒子，兩側是發電機，像監獄院子一樣被圍起來。
人工智慧資料中心，儼然已經是美國的新工廠。自2022年ChatGPT推出以來，它們就以驚人的度倍增。
結語
現在的美國AI界，實際上並存著兩種完全相反的氣候，可謂是冰火兩重天。
一方面，是不斷有專家跳出來警告，AI的投資泡沫已經相當嚴重，即將破滅。
美國前七大科技公司（蘋果、微軟、輝達、Alphabet、亞馬遜、Meta、特斯拉）的權重，佔該納斯達克100指數總市值的約40%，貢獻了標普500指數70%的漲幅，形成"七巨頭綁架市場"的危險格局。
麻省理工學院研究顯示，生成式AI投資在95%的機構中幾乎沒有帶來任何回報，只有5%的整合AI試點計畫創造了數百萬美元的價值。2025年，微軟、亞馬遜、Google、Meta等公司2025年預計將砸下3,200-3700億美元，佔全美AI總投資的80%左右，但營收成長遠未跟上。
再有就是，AI公司、雲端運算服務商、晶片供應商之間形成的循環投資，也像左腳踩右腳不斷推高彼此的股價：輝達向OpenAI投資最高1000億美元，支援其AI基礎設施建設；OpenAI用這些資金向甲骨文購買雲服務，簽署3000億美元的算力到威特租賃協議；
一個比2001年網路泡沫危機更大的危機，預計很快就要到來。各大科技公司因AI投資市值不斷飆升的同時卻在大量裁員的現象，只怕會愈演愈烈。
但另一方面，很多人又嫌現在AI還夠熱、不夠燙。
我們前面說過，儘管AI的泡沫已經如此嚴重，可包括美國的議員、情報機構、AI公司的領導者在內，卻依然在瘋狂地鼓吹AI有多麼多麼重要，以及對手有多麼危險，因此需要政府親自下場，需要盡快成立舉國體制，為本已經火熱、滾燙的AI市場，再加入一把柴火，再撒上汽油。
這兩方面，看起來相當矛盾，但又似乎也合理。
歷史的經濟、金融泡沫都是類似的，即使有人已經感知到了危險，但人類的瘋狂、非理性總是會重複一句話：「這次不一樣」。古斯塔夫·勒龐在《烏合之眾》一書中說，「群體只會幹兩種事——錦上添花或落井下石」 ，而從來不知道「適可而止」為何物。
所以就自求多福吧。聰明人的做法是，離瘋子遠一點。 （藍鑽故事）