美中AI竞争的全球赌注

自今年早些时候启动DeepSeek以来，从脱口秀主持人到国家元首的每个人都对美国和中国之间所谓的人工智能竞赛有了观点。话语主要是关于时间表，计算功率，并出口控件，几乎没有讨论AI领导能力的外观，如何管理技术以及AI对全球人民和国家的采用意味着什么。

世界其他地方与众多专家进行了交谈，以探索技术快速发展的更广泛的社会，经济和道德影响，以及两个全球大国之间的AI种族。

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美国分布式AI研究所的创始人Timnit Gebru

我确实相信这是一场竞争。

印度观察家研究基金会安全，战略与技术中心主任Sameer Patil

在全球AI种族中占主导地位，远远超出了仅仅取得创新和工业融合方面的国内领导才能。它还涵盖了全球对AI发展的技术标准的认可，也许更重要的是基本的治理框架。

印度虽然尚未成为AI技术的主要生产国，但迅速将自己区分为杰出的采用者。在大多数情况下，国家仍然是AI创新的发起人。前进的道路不是复制美国或中国范式，而是在培养土著等效物到诸如Chatgpt或DeepSeek之类的平台。幸运的是，印度拥有庞大的年轻，高技能工程师的水库，他们可以充当未来的基石AI创新。

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艾琳·索莱曼（Irene Solaiman），全球政策负责人，拥抱面孔，美国

美国和中国之间的种族经常被解释为朝着AGI（人工通用情报局）或技术堆栈竞争。在部署方面存在竞争，这是一种全球生态系统的种族，因为中国开发的系统，尤其是开放型模型，在全球范围内部署。我认为这场种族是多年不同文化价值观的高潮。在中国开发的模型，例如DeepSeek和Qwen，确实展出了不同的值并且有不同的内容限制与美国开发的那些

对于那些受这场比赛影响的人来说，不仅要建立和部署好系统，而且廉价且易于使用的AI承受着越来越大的压力。DeepSeek S R1模型转移了叙述开源在西方和中国，越来越需要竞争开源 - 这些廉价，强大而有效的模型可以更容易在全球范围内部署。

在拥抱的脸上，我们看到Qwen和DeepSeek之类的模型很受欢迎，这仅仅是因为它们可以使用和运行。Meta的Llama团队和Openai的即将推出的OpenJight模式显示，美国在满足用户，研究和商业需求方面的进步。我还指出，欧洲和其他生态系统的上升趋势被激励参加模型训练，尤其是DeepSeek的崛起促进。在许多方面，这种竞争更加便宜，更便宜的模型可以很好！

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J.S.谭（Tan），美国马萨诸塞州理工学院的博士生，也是该增值新闻通讯的作者

自2021年以来，中国国家一直试图将技术开发从软技术（例如电子商务，食品交付和社交媒体等面向消费者的平台）和诸如高级制造和可再生能源之类的硬性技术方面脱颖而出。这仍然是互联网巨头，这些互联网巨头仍然具有真正的能力来推动AI Innovation and Diffusion的能力来推动您可能会涉及什么。我想赢得AI竞赛对[中国]国家的含义不是在于提高微信或其他消费者应用程序上的AI驱动功能，而是关于工业生产力。

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加州大学洛杉矶大学信息研究教授Ramesh Srinivasan，山谷以外的作者

这DeepSeek时刻表明两者可能采用了完全不同的方法。它表明，您可以在很少的资源中做很多事情，而我们对这些大规模投资和这种民族主义AI的想法使自己感到震惊。中国方法的价格非常便宜。

该种族可能会进一步巩固并扩大了经济不平等。

我们还必须问一个问题，即我们是否想要这种问题。其中多少是总指出的炒作？Big Tech已经接管了，谁明显地忽略了其他人。像往常一样，除了在没有披露或薪酬的情况下收集数据的容器之外，世界上的许多人口都被忽略了。它非常不透明，它的设置和构造和伪造的方式。政治的经济能力直接与谁拥有对这些技术的弦乐和权力有关。

近期，我们可能会有一种正常化或可能的普遍化歧视性系统。就获得经济安全或安全工作而言，这项种族可能会进一步巩固并扩大经济不平等，并创造比以往任何时候都更加卑鄙。

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Dang Nguyen，ARC卓越决策和社会的研究员，澳大利亚RMIT大学

赢得AI种族的想法反映了地缘政治幻想，而不是可衡量的终点。比赛不仅仅是建立更好的模型；这是关于出口这些模型的建立，维护和盈利的条件。

从这个意义上讲，获胜不是普遍的利益。我们不应该成为一场战斗的观众，我们希望好人能赢得任何意义。在比赛中取得领先，不仅意味着统治AI R＆D管道，而且还要统治其他国家的基础设施和经济体系结构，尤其是在全球南部的国家，而这些国家的基础设施和经济体系结构都占据了提取平台依赖性的依赖注释工作并妥协主权。这里的进步指标与计算访问，数据流和法规影响的不对称性深深纠缠在一起。

这可以使较小的玩家边缘化，加深现有的不平等，并取消不符合美国或中国视觉的替代方案。

对于东南亚，非洲和拉丁美洲的国家而言，这种竞争通常意味着与AI链接的基础设施涌入：云计算，数据中心，启动投资。通常，以反映当地社会，经济或政治现实的方式来塑造AI部署的空间几乎没有空间。越来越多地鼓励这些地区的政府和公司与规模，优化和平台集成的逻辑保持一致 - 通常是以公共利益技术或更扎根的社会嵌入方式来牺牲AI的牺牲。这可以使较小的球员边缘化，加深现有的不平等，并取消不符合美国或中国对AI治理的愿景的替代方案。

AI种族的隐喻 - 误导了我们认为最终AI的未来是关于谁建立最强大的模型。实际上 - 这是关于两个力量之间的种族如何将世界其他地区重组为一系列数据供应链，劳动，合规性和愿望。

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Aakrit Vaish，前印度任务的前顾问，Haptik的创始人，AI公司的创始人

成为这场比赛的真正参与者意味着拥有基础堆栈的计算，数据和基础模型，不仅将其用于国内增长，还将其用作全球出口引擎。

毫不奇怪，美国和中国正在全力以赴。说印度应该在同一水平上竞争。但这不是一个公平的比较。我们的人均收入是这些国家的一小部分，这意味着我们的国家优先事项是“并且必须与众不同：食品，住房，医疗保健，基础设施。因此，今天，印度不是AI竞赛的核心竞争对手。但这是作为消费者和开发人员的关键参与者。

作为消费者，印度的规模使其成为AI收养15亿人，10亿互联网用户和深度数字渗透的最大市场之一。作为开发商，印度无与伦比的科技人才正在建立AI解决方案，以在全球范围内为公司提供动力。我们可能尚未建立基础模型或拥有大规模的计算，但我们正在游戏中。随着时间的流逝，有了正确的投资和战略性的清晰度，我们可以加深该角色。

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尼日利亚国家信息技术发展局总干事Kashifu Inuwa Abdullahi

人工智能领导不仅仅是仅计算能力；这是关于包容性，相关性和负责任的治理。对于尼日利亚而言，优先考虑的是建立人才，实现反映我们当地环境的小语言模型，并创建保护我们数据和价值观的框架。我们将AI视为加强公共服务，推动创新并确保非洲人帮助塑造这项技术的全球方向的机会。

领导不仅仅是仅计算能力；这是关于包容性，相关性和负责任的治理。

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美国乔治华盛顿大学政治学助理教授杰弗里·丁（Jeffrey Ding），技术的作者和大国的兴起

在评估美国或中国在AI比赛中是否领先时，第一步是澄清赢得比赛的实际含义。AI的技术领导力是关于哪个国家可以扩散和传播这种通用技术的整个经济，以实现广泛的生产率增长。

在这个框架下，中国拥有像DeepSeek这样的边界公司接近创新的边界并不奇怪，但是创新能力的差距的规模并不是最重要的因素。•美国非常有能力赢得马拉松比赛以扩大AI的大规模弥散。

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普林斯顿大学信息技术政策中心的博士生Sayash Kapoor，美国的合着者

[两国之间]的技术差距实际上很小。中国人工智能公司最多只落后于美国领先公司的6个月模型功能。这也不应该让任何人的知识在跨境迅速扩散，并且许多中国公司在该领域迅速迭代。

AI分析的大部分都集中在AI模型的功能上，作为一个国家的速记。这通常是最适合哪个国家来实现AI的好处的代理。但是，在整个经济中采用AI对于实现其影响而不是简单地建立更好的模型更为重要。AI分析应该比单独的创新更关注扩散。

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美国技术政策负责人Paul Triolo，美国DGA Albright Stonebridge Group，美国

美国和中国之间种族的叙述只能走得太远。AI是一种有利的技术，在经济层面，最终将渗透到商业和贸易的各个方面，没有人真正考虑谁赢得比赛。有人赢得了电力，5G或办公室软件的竞赛吗？

但这是一场巨大的权力竞争，越来越多的人在谈论一个国家是否不是一个人为的超智慧的公司将具有决定性的战略优势，这将有助于在军事，经济和其他互动领域中占主导地位。首先到达这个范式，将是一个零和游戏，获胜者将获得全部。

大多数国家和公司只能退缩并观察大象的战斗，希望不要被粉碎

目前尚不清楚中国想参加这场比赛，而美国及其国家安全机构显然确实如此。对于北京来说，AI主要是作为经济增长的工具，而不是军事或经济主导地位或霸权的工具。尽管美国国家安全机构与领先的AI实验室紧密合作，但仍表明，否认中国先到先进的AI是绝对的优先事项。

这在许多层面上引起了北京的摩擦，从而造成了全世界的重大附带损害，并最终在台湾周围增加了风险，以及全球努力围绕高级AI模型及其应用程序提高护栏的努力。这两个国家的企业都被困住了。在世界其他地区，大多数国家和公司只能在大象的战斗中退缩并观察，希望不要在讨价还价中被压碎。

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美国斯坦福大学的科技企业家和数字研究员Alvin Wang Graylin，美国

还没有人工智能战争或种族；如果我们继续按照自己的方式行事，将会有一场战争。相信美国比中国领先五年，如果我们提出制裁，那么我们可以停止他们的进步，我们可以永远取得成功 - 这是一个危险的神话，这是不正确的，也不是可执行的，甚至是不可取的。

通过延续AI竞赛，我们将加剧对世界上计算的限制，限制用于训练的数据的数量和代表性，从而使对我们世界的次优和有偏见的理解，增加Rogue演员滥用的危险，降低利益的扩散，并将这一竞赛的潜在升级为全面的Kincity或Nocication Kinication或Nocication或Nocication或Nocication。

我们真的需要尽可能快吗？我们是80亿人，我们都捆绑在一起。如果我们中的一个失败，我们所有人都失败了。更好的模型是协作加速：我们一起工作，我们共享资源，确保收益是社会的，专注于安全性超过速度并长期思考。如果这样做，我们将更快地到达那里。在长期游戏中，最佳决定是合作。我们所有人都没有赢家，也不会有很多方式。选择是显而易见的，但是我们的政治领导人是否有意愿寻求全球利益而不是个人利益？