引言 近年来,通用人工智能(AGI)和"超级智能"成为媒体、投资人和部分技术领导者关注的焦点,激发了对未来社会变革的激烈讨论。然而,过分聚焦于AGI带来的远期、抽象风险,可能导致对可实现、现实世界效益的忽视。美国在AI领域的相对优势正在受到挑战,问题并非源自技术本身的衰退,而是来自战略方向和资源配置的错位。理解AGI幻觉的代价,有助于制定更务实的科研与产业政策,让AI真正服务于经济、安全与社会发展。 何为AGI幻觉 AGI幻觉并非否认通用人工智能研究的价值,而是指社会各界在对AGI时间表、可实现性和优先级上的系统性高估。当企业和政策制定者把大量资金、媒体资源和人才押注于追求"超级智能"这一单一目标时,会形成一种吸引力强但回报高度不确定的路径依赖。
AGI叙事通常强调突破性的算法发现或某一代模型可能带来的质变,这种叙事有利于吸引资本和关注,却也容易掩盖短期内工程化、部署以及产业化带来的现实挑战与机会成本。 资源错配的经济成本 追逐AGI的直接经济成本体现在对计算资源、资本投入和人才争夺上的集中化。训练大规模模型需要巨额算力和能源支出,这推动了云计算和专用芯片的需求飙升,使资源向少数超级公司聚拢。创业公司和科研机构在预算被巨大模型训练费用侵蚀时,往往无力进行长期基础研究或将模型工程化为落地产品。此外,风投和政府资金若被AGI叙事主导,会减少对行业应用、数据基础设施、小规模创新以及社会问题导向的投资,削弱整体生态的多样性与弹性。 科研生态与学术偏离 在学术领域,科研评价体系有时以论文引用、模型规模或"突破性"声明作为衡量标准,促使研究者追求可被媒体放大的结果而非累积性的科学进步。
这种偏差削弱了对可解释性、安全性、鲁棒性和长期可验证性的关注。基础科学、边缘学科和跨学科研究容易因短期评价指标而被边缘化,而这些领域往往对理解复杂智能系统的社会影响、伦理和治理具有关键作用。科研生态的单一化还会降低人才培养的广度,使得工程人才和应用研究难以获得同等重视。 国家安全与战略风险 国防与国家安全领域对AI的需求不仅仅是追求通用智能,而是在感知、指挥控制、情报分析和后勤等具体应用上实现性能提升。过度沉迷于AGI可能导致军事和安全投资错位,忽视可立刻部署的AI能力提升,从而在实际战场或危机响应中失去先手。此外,AGI叙事强化了对"先发优势"的追求,可能加剧军民融合领域的竞赛性投入,增加误判与意外的风险。
更重要的是,忽视供应链、芯片制造与数据获取等基础能力的建设,会使国家在关键时刻缺乏自主性,成为外部制约的对象。 美国在真实AI竞赛中落后的迹象 尽管美国在AI基础研究和高端人才方面仍有优势,若干现实迹象显示其在关键竞争力要素上面临挑战。算力增长、芯片设计与生产能力、数据获取与应用部署速度,以及城市和企业的AI渗透率,都是衡量竞争力的关键维度。过去几年,中国在芯片制造扩产、工业化部署、数据汇聚以及政企协同推动落地方面取得显著进展,这些都是构成现实AI实力的重要组成部分。与此同时,美国私营部门对大模型研发的投入虽然惊人,但部分资源被集中在少数超级公司,导致生态层面的创新扩散不足。 供应链与硬件脆弱性 AI的核心不仅是算法,还是计算硬件与制造供应链。
美国在芯片设计上拥有领先企业,但在先进制造、封装与某些关键原材料及设备上对外依赖明显。长远看,缺乏可持续的生产能力会限制国内AI部署的规模和可靠性。追逐AGI的高端算力需求反而放大了这种脆弱性,因为更大的模型训练和推理需要更稳定、可扩展且成本可控的硬件供应链。 数据与场景化应用 现实世界的AI竞争很大程度上取决于数据量级与质量、以及模型与具体场景的结合。中国在许多领域拥有规模化的数据源和更快的产品迭代速度,例如移动支付、智慧城市和电子商务带来的行为数据,这些都为训练实用且高效的AI系统提供优势。美国若将资源过多投入到通用模型的理论突破,而忽视面向行业的场景化研发与数据治理建设,将难以在广泛的商业和社会应用中保持领先。
人才流动与生态竞争 人才是AI竞争的核心资源。美国顶级高校和企业吸引了大量国际人才,但移民政策、就业市场竞争以及对创业环境的支持程度都会影响人才的长期留存。若资本和媒体继续把注意力放在AGI所代表的极少数"可能性"上,而忽略基层工程岗位、产品经理、行业研究与政策人才的培养,美国整体生态可能出现断层。而中国通过大规模项目、企业和地方政府合作,为工程化人才提供了更多落地场景和快速成长的机会。 误判的根源:叙事、激励与治理 AGI幻觉背后的逻辑并非单一原因,而是由媒体叙事、商业激励与科研评价共同驱动。媒体倾向于报道"突破性"的故事,资本偏好高风险高回报的赌注,学术体系则在短期影响力与长期累积之间失衡。
这三者形成反馈环,使得AGI叙事被放大,从而掩盖了对工程化、产品化和制度建设的持续投资需求。治理方面,缺乏清晰的国家战略和跨部门协调进一步放大了这种错配,公共资金与政策资源未能有效引导向现实应用与基础设施建设。 如何调整优先级以赢得现实竞争 要扭转当前偏差,需要在国家、企业与学术层面同步调整策略。首先是多元化投资,既要支持长期的AGI基础研究,也要确保对行业应用、数据基础设施、中小企业创新以及区域AI生态的资金支持。其次是构建以长期价值为导向的科研评价体系,鼓励可复现性、跨学科合作与安全性研究。第三是在硬件与供应链上实现战略自主,包括扶持先进制造、封装工艺和关键材料的国内能力。
强化工程化与落地能力 技术转化能力决定科研如何带来实际生产力提升。政府和企业应加大对工程化团队的支持,推动实验室成果在医疗、能源、制造和交通等领域的示范应用。通过出台采购政策、设立应用示范项目,以及扶持中小企业的产业化路径,可以把AI的创造力更快地转化为社会经济价值。重视场景化数据治理和隐私保护,也能为大规模部署奠定制度基础。 人才培养与制度创新 在人才方面,需要平衡对顶尖学术人才和工程化人才的培养投入。改善签证与移民政策、降低创业门槛、提供职业再培训项目,以及鼓励跨学科课程,都能扩大人才池并提升劳动力适应性。
制度创新方面,建立公共数据平台、推动标准化和互操作性,并在伦理与安全审查上形成跨部门协同,可以为产业持续发展提供制度保障。 国际合作与竞争的平衡 面对全球化的技术竞争,孤立主义无法长期保障国家利益。与盟友在芯片制造、基础研究和标准制定上展开合作,同时在关键领域保持战略自主,是更稳健的选择。国际治理框架需要同时遏制滥用风险并促进负责任的创新,这要求在出口管制、科研交流与标准化方面进行精细化设计。 结语 AGI幻觉并非空洞的恐惧,也不是对未来研究的否定,而是对当前资源分配和战略选择的一种提醒。现实AI竞赛的胜负更多取决于算力与硬件自主性、数据与场景化应用能力、工程化与产业化速度、以及制度和人才生态的建设。
美国若继续在叙事上被AGI吸引而忽视这些现实要素,可能会在真正决定国家竞争力的赛道上失去优势。调整优先级、平衡投资、强化基础设施与人才培养,才能把技术潜力转化为可持续的国家实力和公众福祉。 。
