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本文说明2024年中国研发投入首次登顶全球,分析中国AI发展优势与美国当前AI战略,探讨全球AI格局新变化。 ## 1. 中国研发投入60年来首次超越美国 据OECD 2026年3月数据,按购买力平价计算,2024年中国研发投入1.03万亿美元,美国为1.01万亿美元,中国研发投入首次反超美国。 1960年美国占全球研发支出的69%,2004-2024年中国研发年均增速超12%,是同期美国的3倍多,汉密尔顿指数显示中国10个先进产业全球产出占比接近四分之一,位居全球第一,研发投入逆转与产业竞争力变化互为因果。 ## 2. 中国AI已形成三条叠加竞争路径 中国推出DS-V4,通过稀疏注意力机制、混合专家架构等技术,在供给受限条件下走出了自主算法创新路径,证明外部限制边际效用正在递减。 蒸馏技术让小模型可通过大模型输出训练,仅需几百万美元就能获得大模型80%的能力,大幅降低AI能力获取成本,同时中美已形成密集双向AI知识流动网络,技术知识难以完全隔离。 持续增长的研发投入、自研算法突破、低成本能力扩散三条路径叠加,将为中国AI带来显著竞争优势。 ## 3. 美国的分层AI合作布局 布鲁金斯学会提出中美可在有限领域开展务实AI合作,包括设定非约束性AI安全底线、就AI滥用情况交换有限情报、建立AI紧急实时沟通热线,避免误判升级。 兰德公司指出当前中美双边AI合作短期难以推进,但仍需提前搭建合作应急框架,保留战略选择权,该框架可单边推进,无需依赖对方配合。 美国AI战略是对外保留合作可能性,对内夯实竞争基础,在竞争与合作间维持动态平衡,属于同牌桌分打的新常态。 ## 4. 美国强化AI治理争夺国际话语权 美国成立CAISI,要求微软、谷歌、xAI在前沿模型发布前向白宫开放早期访问权限供安全评估,开创了政府前置参与AI安全评估的制度,改变了原有治理时间线。 该安排落实了美国2025年7月的公开承诺,同时为“负责任发布”建立了国际标准,成为美国参与全球AI治理谈判的重要筹码。
2026-05-13 11:45

中国研发投入60年来首次登顶全球,AI牌局的玩法变了?

本文来自微信公众号: 数字经济发展评论 ,作者:数字经济发展评论


经济合作与发展组织(OECD)2026年3月发布的《主要科学技术指标》数据显示,按购买力平价计算,2024年中国投入1.03万亿美元,美国为1.01万亿美元,意味着我国的研发投入首次超过US。背后原因是什么?


三条路径叠加


我国AI追赶的结构性加速


▽研发投入加码:60年来首次逆转


信息技术与创新基金会(ITIF)将这个数据放进了历史坐标系:1960年,US占全球研发支出的69%;2004至2024年,我国研发年均增速超过12%,是同期US的3倍多。2024年,这条延续了二十年的趋势线终于穿越了交叉点。


同一天发布的汉密尔顿指数(Hamilton Index)从产业维度提供了印证:我国在10个先进产业中,全球产出占比已接近四分之一,位居各国之首。研发投入的逆转不是孤立事件,它与产业竞争力的此消彼长互为因果。


▽DS-V4:算法创新的路径


DS-V4的发布,标志着我国在供给受限的条件下,通过稀疏注意力机制、混合专家架构、推理时部分参数激活等技术手段,走出了一条基于算法创新的独立技术路径。这不仅是工程层面的效率创新,更回答了一个关键问题:外部限制的边际效用正在递减。


▲图源:CRF

▽技术工程:能力扩散的通道


"蒸馏"(distillation)技术正在改变AI能力的获取方式:用一个大模型的输出训练一个更小的模型,使后者获得接近前者的能力,而不需要完整的训练数据和算力投入。训练一个前沿模型需要数十亿美元投入,而通过蒸馏可以用几百万美元获得其80%的能力时,竞争的经济学就变了。


US国家经济研究局(NBER)同期发表的AI专利跨境引用研究提供了一个佐证:中美之间的AI知识流动已经形成了密集的双向网络。在一个高度互联的全球研发体系中,技术知识很难被完全隔离。持续增长的研发投入、自研算法突破、低成本能力扩散,如果三条路径形成叠加效应,将会形成显著的竞争优势。


US的合作路径与安全机制


▽选择有限的领域进行合作


布鲁金斯学会中国中心发表了一篇深度访谈。中心主任Ryan Hass与研究员Kyle Chan围绕“美中能否在AI上合作”展开讨论,答案既不是简单的“能”也不是“不能”,而是:在一个极度有限的领域,双方有真实的合作基础。


以下三项建议构成了一份可操作的合作路线图:


非约束性AI安全准则。这不是要签条约,而是为前沿模型部署设定一套双方都遵守的安全底线。准则的目标不是统一标准,而是消除最危险的差距。


有限的信息共享。就AI系统被滥用的尝试交换情报。这不需要广泛的战略信任,只需要对特定威胁的务实应对。类似的机制在核领域和传染病监测领域已有先例。


AI紧急热线。为AI相关事件建立实时沟通渠道。当一次AI赋能的网络攻击正在发生时,双方需要能够在几小时内而非几周内沟通,以避免误判升级为对抗。


▽强化AI治理的标准和筹码


在行业层面,US人工智能标准与创新中心(CAISI)宣布:Microsoft、Google和xAI将在前沿模型公开发布前,向白宫提供早期访问权限,供CAISI进行安全风险评估。


这个安排可以拆解为三层含义:


制度创新。此前,AI模型安全评估完全依赖企业自查和第三方审计。CAISI的介入开创了“政府前置参与的先例”——不是事后审查,而是发布前介入。这改变了整个安全治理的时间线。


承诺兑现。这履行了US 2025年7月的公开承诺。当时许多观察者将其视为政治表态而非政策行动。现在,它变成了三家头部公司的实际操作流程。


国际筹码。CSET的分析指出,这套安排不仅在国内,而且建立了一套“负责任发布”的国际标准。在与其他国家讨论AI治理时,“我们已经对自己的模型实施了前置审查”是一个有分量的起手式。


RAND的战略框架建议


兰德公司文章《未来美中AI合作的应急框架》,则提供了一个比布鲁金斯更具战略纵深的视角。


文章开篇坦率地指出:


“当前地缘政治竞争、深层互不信任和战略利害关系,可能使双边AI合作在近期既不可行也不明智。”


但其核心论点是:不可行不等于不需要准备。理解合作将如何运作,它需要什么框架、什么机制、什么前提条件,这本身就是一种战略资产。因为国际环境可能发生变化,技术发展可能创造新的合作契机。如果到了那个时候才开始从零设计,窗口可能已经关闭。


兰德提出了五条基于国家利益的努力方向,强调保留战略选择权。每一条都被设计为即使在竞争加剧的情况下也可以单边推进,不依赖对方的善意或配合。


同期,兰德的另一篇分析直面了一个更尖锐的问题:当中美双方都在加速将AI整合到重要领域,决策速度正从人类思考时间压缩到机器响应时间。留给沟通和纠错的窗口在缩小。


CSET高级研究员Andrew Lohn向国会提出的建议中,有一段论述值得关注:“如果US要为AI发展重新分配能源和水资源基础设施,那么就应当确保AI开发者有能力保护其技术成果。这应是获得公共支持的先决条件。”


把这些智库观点叠在一起,一个更完整的US人工智能战略轮廓浮现出来:对外保留合作的可能性,对内确保竞争的基础不被侵蚀,在两者之间维持动态平衡。这不是“脱钩”,也不是“再挂钩”,而是一种新的常态——在同一张牌桌上,同时打合作的牌和竞争的牌。而研发投入冠军的“易主”,对AI玩家手中的筹码影响,正渐渐显现。


(本期参考来源略)

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