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埃裡克·施密特
施密特曾任Google首席執行長和相對論空間公司首席執行長。
人工智慧正在重塑世界。誰將掌控這種重塑——以及在何種條件下掌控——遠未有定論。過去一年已經清楚地表明，未來的競爭實際上是多場相互交織的較量同時展開。
第一種情況發生在美國和中國之間。美國的前沿實驗室持續引領通用人工智慧（AGI）的發展，投入巨資打造能夠媲美甚至超越人類認知能力的系統。這其中的利害關係極其重大：AGI有可能改變全球力量格局，並帶來前所未有的經濟增長。
然而，中國卻另闢蹊徑，堅信人工智慧的廣泛應用將帶來最大的收益。其“人工智慧+”計畫的目標是到2030年實現關鍵行業90%的人工智慧融合，尤其側重於人工智慧賦能的製造業。初步成果令人矚目：愛德曼的一項調查顯示，60%的中國員工每周至少使用一次人工智慧，而美國員工的這一比例僅為37%。當美國致力於打造最強大的人工智慧系統時，中國則正利用人工智慧建構最強大的經濟體。
美國和中國並非塑造全球格局的唯一力量。歐盟力求通過治理而非創新引領發展，於2024年通過了全球首部全面的人工智慧法。然而，執法不力以及日益增多的例外情況造成了監管困境，阻礙了歐洲大陸的轉型。海灣國家則另闢蹊徑，沙烏地阿拉伯和阿聯已在資料中心基礎設施建設方面投入數千億美元，力圖將自身打造為人工智慧熱潮中的關鍵節點。
另一場關於人工智慧架構的競爭正在上演：開放系統與封閉系統之爭。美國曆來倡導技術開放，但其在人工智慧領域的領先地位如今卻大多依賴於專有模型。與此同時，開源勢頭在其他地區正加速發展。今年1月，中國公司DeepSeek發佈了R1模型，證明企業無需頂級晶片也能建構功能強大的模型，這提醒我們，廉價且易於適配的模型或許能在全球範圍內迅速普及。
美國要想在2026年繼續保持全球人工智慧領導者的地位，就必須在所有領域都保持競爭力。鞏固其在前沿人工智慧領域的優勢，需要解決目前制約計算能力的能源瓶頸問題。與此同時，私營部門必須加快人工智慧的普及應用，提升員工技能，並使中小企業能夠使用強大的模型。此外，美國還應深化政府、產業界和研究機構之間的合作，以重奪開源領域的領導地位。如果其他國家能夠更有效地部署這些系統，那麼即使美國建構了最強大的系統也意義不大。
美國面臨的最大風險是贏得人工智慧前沿技術，卻最終輸掉人工智慧時代。 (科技世代千高原)