AI發展需要“富人”朋友圈

羅布

自2022年底ChatGPT橫空出世以來，中國展現了十分急切的追趕速度，目前已累計推出了超百款大模型——號稱“百模大戰”、百舸爭流。業內觀察者普遍認為，中美大模型的差距在一到兩年之間，馬斯克稍早前接受采訪時也表示，雙方差距在12個月左右。也因此，盡管資本市場表現不佳，但AI相關概念股卻總體保持飄紅。

隨著春節期間Sora文本生成視頻技術橫空出世，越來越多人開始擔憂，中美AI技術差距比想象中大，且未來還有被進一步拉大的危險。

討論AI競爭，顯然不能就技術論技術，中美AI技術發展喧鬧的背后，實際深受各自經濟社會等因素的影響。解決如下幾個問題，中國的AI技術才更有追趕的動力。

企業要先賺到錢，才能大膽搞研發

近年來，在討論科技創新時，國家政策愈發強調“企業作為創新主體”的地位。

從當前經濟整體面臨的壓力，企業，特別是民營企業自身發展的挑戰困境來看，如何恢復和提振市場信心、如何讓企業掙到錢，實際上是前沿數字科技創新的先決條件。否則創新對于業界而言，很可能成為“巧婦難為無米之炊”，和“劣幣驅逐良幣”的PPT圈錢浮云。

以評判企業創新投入的重要指標“研發強度”來說——其概念是“研發經費占營收的比重”。

在中國，要申報“高新技術企業”，研發強度需不低于5%。若以全球市值最高的蘋果公司為例，近年其研發強度也并非特別突出，大約也就5%；風生水起的特斯拉，研發強度甚至連4%都不到。馬斯克還就此嘲笑蘋果，說“蘋果研發花的錢不值”。

而按照中國標準，特斯拉都戴不上“高新技術企業”的帽子，蘋果也只能勉強保住。

“研發強度”概念并不是不對，但我們不能只看“研發強度”這一比例數值，還要看研發金額的絕對數值。

國內頂尖科技企業中，騰訊、阿里的研發強度大約在8%，華為甚至超過15%，研發強度比蘋果、特斯拉高出數倍。而從“絕對數值”看，作為中國科技創新的領頭羊，這三巨頭的研發投入金額之和，占到了全國總研發金額（包括所有企業、高校、科研院所等等）的7%。

不過，如果把這個研發金額的絕對數值，和美國頭部企業一比，就相形見絀了。原因很簡單，蘋果掙的錢，比中國企業多太多。它那么大的營收和利潤基數，拿出一點點比例的錢，都是巨大的財富，可以為科研提供極大的助力。

而如果我們更直觀地去看企業利潤，會發現中國企業和美國差距明顯，中國的科技企業遠沒有美國的競爭對手們“那么大、那么強”。

2023年《財富》排行榜，最賺錢的20家中國公司中，有8家銀行、1家白酒、3家石油、1家電信、1家電力、1家綜合物流、1家保險。上述16家企業里，有15.5家是央企，這16家里面沒有一家是我們直覺理解意義上的“科技企業”。

20家的榜單中，還有2家在臺灣——臺積電和長榮海運。只有剩下2家，是大陸的科技民營企業——騰訊和阿里，分別位列利潤榜第6和第15名，其利潤也分別只有工行的一半和1/5。

而如果看美國最賺錢的20家公司，蘋果、微軟、谷歌分列前三，臉書第9，此外是4家石油、4家金融、3家醫藥、2家日化、1家汽車、1家零售，蘋果的利潤大約是工行2倍。無論是從企業整體類別分布結構講，還是從數字科技企業的盈利能力講，美國都更具競爭力。而利潤競爭力的背后，所蘊含的就是投資、建設、創新的底氣。

OpenAI的創始人兼CEO山姆·奧特曼在回憶公司發展歷程時，談到當時急需資金。于是他最初找到美國政府——在他看來，擁有“曼哈頓計劃”（原子彈）和“阿波羅計劃”（登月）歷史的美國政府是最佳選擇。但當他吃了閉門羹后開始相信，“市場才會一直起作用”。最終結果是，微軟投了10億美元。

創新是個風險極大、收益極不明確、回報極不確定的事情。財大氣粗才能擲地有聲，才有可能砸出前沿的結果。

倉廩實而知禮節，衣食足而知榮辱。從這個角度說，我們需要支持鼓勵中國的科技大企業進一步做大做強，而不是過度規制它。企業本身發展好、營收好、利潤好、預期好、前景好，才有底氣、有信心拿出更充足經費去做科研探索，去在全球市場上參與國際競爭。

科技創新，需要解放人才

對于科技創新，需要進一步解放思想。

第一，是要解放人才，為“瘋狂”的人提供生存和發展空間。 這次大放異彩的Sora團隊中，兩位負責人都是2023年剛剛博士畢業，甚至也有00后的參與者。OpenAI的創始人兼CEO山姆·奧特曼曾說，“你試圖讓這群稍微格格不入的烏合之眾去做一些瘋狂的事情”。其實他本人就是傳統觀念中格格不入、瘋狂的人。

作為創業者，山姆·奧特曼顯然受益于美國自由開放環境，他同硅谷其他很多“神話”類似，從頂級名校斯坦福輟學。作為公開的同性戀者，他在去年剛剛與男友完婚。

作為投資者，他豪擲超5億美元支持從事可控核聚變研究的初創公司Helion，和旨在以血漿再生、細胞編程為路線推動長壽的生物公司Retro Biosciences，這兩家公司的不少研究路徑，在大多數人看來都是離經叛道、天馬行空的。

此外，作為社會關心者，他還創建了“世界幣”——一套兼顧加密貨幣和生物識別系統的玩意兒，還花數千萬美元開展持續多年的對美國全民基本收入的社會研究。甚至，作為政治觀察者，他因為對特朗普執政感到不滿，而一度考慮競選加州州長。

若在中國的環境下，奧特曼或許會被戴上很多帽子——“輟學”“異類”“變態”“搞虛擬貨幣”“資本干預社科研究”……當這些帽子戴在某個天賦異稟的人頭上時，很可能就會使他變得平庸。

美國足夠包容開放的社會環境，培養了足夠多奧特曼這樣的人才。這種文化因素與人才培養間的關系在告訴我們，對于頂尖人才，可能并不適宜去做太多條框化的“引領”，而是更簡單、天然地讓其自由成長，給予其寬容，這對前沿領域探索尤為重要。

輕裝上陣，提振企業投資信心

要解放企業，支持他們輕裝上陣、大膽探索。 中美科技博弈，以大模型為代表的AI前沿科技發展，突破的希望更多在科技企業而非高校院所，這一點已在國內業界得到廣泛認可。此類前沿探索，兼顧理論，但更重在應用，只有依托業界充足的財力資源和行業一線觀察感知，才可能在大量算力和海量數據的基礎上，涌現出更頂尖的AI大模型成果。

美國的情況就是這樣，DeepMind、OpenAI及其背后的谷歌、微軟，一方面依賴麻省理工學院、斯坦福大學這樣的頂尖大學，但就應用發展本身來說，又必須面向消費市場。作為一條創新鐵律，中國也必須如此，未來假如中國AI有質的突破，大概率不在高校與科研院所，而在科技企業。

當前，一個不容樂觀的形勢是，從投資環境講，美國在人工智能領域的投資總金額在逐年穩步上升，中國則出現下降態勢。

公開數據顯示，2023年上半年，全球人工智能領域共計發生融資1387件，籌集融資金額255億美元。其中中國國內人工智能領域僅161件，總金額61.74億元（折合不足9億美元）。中國的融資件數相較去年同期下降49%，金額則同比下降62%。

這也是當前中國投融資整體趨弱的一個縮影——在大環境下，不少企業不能投、不敢投，即便在最火爆的AI領域也不例外。如何面向企業給出更切實的“定心丸”，提振企業投資信心，將其從過去一段時間里“防止資本無序擴張”的寒蟬效應中解放出來，也十分重要。

自GPT問世以來，相當多的中國AI領域專家都表示，應用是中國的優勢。中國科學院信息工程研究所高級工程師韓冀中指出：“包括微信也好，抖音也好，實際上它們都是由于應用領先，然后再在技術上實現反超的”。

復旦大學教授肖仰華也多次表示：“中國可以用應用發展來帶動模型進步，走‘農村包圍城市的路線”。但與此同時，技術前沿的未知性、應用的不確定性，甚至數據本身的敏感性等，使得內容安全等因素像達摩克利斯之劍一樣懸在各家企業頭頂，多少使得大家心有戚戚。

創新往往是會犯錯的，不可能有不犯錯誤的創新。如何激活數字科技企業，讓他們少一些忌憚，多一些踏實，更大膽去投資、去探索，是一個迫在眉睫的問題。

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