前 Google CEO 施密特 (Eric Schmidt)2 日與哈佛教授艾利森在哈佛肯尼迪學院進行了一場對話，深刻揭示了人工智慧(AI) 對人類社會、地緣政治和個人自由的顛覆性影響。並提到美中 AI 戰略的二元岔。兩國在 AI 領域的競爭呈現出不同的戰略路徑：
美國：專注於追求 AGI 的突破和閉源模型，這由巨大的資本投入和財務報酬需求驅動。
中國：專注於將 AI 廣泛應用於「萬物」（智慧產品、業務流程）和開源生態。施密特警告，由於中國在應用層面的不懈努力，美國在 AI 應用普及上正「輸給中國」。他認為，中國政府可能透過開源策略，利用免費模型實現技術的廣泛傳播，從而輸出其價值觀和偏見。以下為對談摘錄：
美中競爭與策略分岔
施密特：當我們試圖思考美國、中國和 AI 時，這在當前如何適用？嗯，我想說，沒有什麼比維護人類的能動性和人類自由更重要的職責了，我們集體最珍惜的事物。我想這對你們所有即將畢業的人來說將是一個核心挑戰。你們所有人都將面臨這些問題，它們是複雜而微妙的。
想像一下，如果網路是由中國發明，而且它沒有今天網路所擁有的那種開放性，而是處於中國的網路之下。看起來中國正在推行與我所談論的不同戰略。在我最近一次訪問中國時，我的行事方式是，我向工程師提出技術性問題，因為他們不會對你撒謊，而我對其他人則不那麼確定。我最終弄清楚了中國人在做什麼，他們真的非常專注於將人工智慧應用於他們的業務。
他們將比我們更具競爭力。我們將輸給中國，因為他們在每種產品中都驚人地採用了人工智慧，他們只是不懈地努力，工作非常刻苦。這被稱為 “996”，即晚上 9 點到，每週工作 6 天。順便說一句，在中國是非法的。在美國也是非法的，但實踐得卻不少。他們來了！它們似乎沒有像舊金山共識那樣專注於超級智慧和我在描述的路徑，當然，這可能會改變。
所以看來這兩者正在追求不同的道路。對於你們在研究生甚至本科生（考慮到這是哈佛）階段的人來說，一個問題是開始弄清楚當這些分岔的道路遇到障礙時會發生什麼，因為兩者都有。一個例子是，在美國，我們基本上沒有生產新的電力，因為提供電力非常困難。
中國擁有無限的電力，這要歸功於他們在再生能源等方面的巨大投資。他們在過去五年中建造了大約 120GW 的新再生能源，大概是這個數字。
施密特：這相當驚人。在這裡，每一天，所以我的觀點是，順便說一句，舉個例子，一個核電站大約有多大，1.5 吉瓦？再次使用這些數字，這就是中國正在發生的電力革命的規模。我們在美國建了多少這樣的電站？零！而且我們肯定正在因為這裡所有人都知道的原因，在再生能源競賽中輸給中國。
所以他們擁有很大的電力，我們沒有。我們有很多晶片，他們沒有。這為競爭奠定了基礎，而每方都會追求不同的道路。其中一個技術問題，有一種叫做「擴散」的東西，你所做的就是拿一個非常強大的模型，我們以目前的頂尖模型 Gemini3 為例，你向它提出一萬個問題，然後取其答案，系統就可以從這些問題和答案中學習到足以模仿的程度，而無需承擔進行大規模訓練的開銷。那個大模型。
再次思考中國將要採取的戰略以及美國可行的戰略，可能非常重要。有趣的是，這兩個國家都依賴私營部門來完成這項工作。在亨利那個時代，你可能會認為會動用政府的力量。但事實上，我們的政府無法這麼快地推進，補償制度等等也是如此。事實證明，這對中國人來說可能也是如此。我不確定在安全層面這是否屬實，但我沒有在中國發現任何大型、奇怪的曼哈頓計畫式項目，儘管許多私人公司的人員都在為國家安全而努力。
艾利森：那麼就 AI 這個整體話題，請告訴我們，花一兩分鐘時間，最讓您興奮的、在未來一、兩年、三年的可見範圍內，有哪些正面的面向？
施密特：嗯，第一個問題是，為什麼會出現這種瘋狂？這一定是泡沫，而且它將會破裂。不，這不是泡沫。恰恰相反，它被低估了，因為你正在從根本上實現業務的自動化。人們投入這筆巨額資金的原因是為了自動化他們業務中無聊的部分，或是他們認為重要的部分。無論是帳單、會計、產品設計、交付、庫存、管理或其他任何方面，人們都在對其進行自動化。那裡有很多東西。想想醫學。想想氣候變遷、工程學、新科學。這很非凡。
艾利森：那麼，在你看來，哪些是你能預見而我們其他人可能看不到的事情最讓你興奮呢？我們都能在自己的想像中看到我們對它的看法。然後我們會聽聽艾瑞克怎麼說，是的。
施密特：當我開始時，在我高中的時候，我是一名早期程式設計師，我喜歡寫程式碼。當我上大學和研究所時，我那時只想做那件事。我忽略了所有這些歷史方面和類似的事情。那時我就是書呆子的代名詞。而我在 20 多歲時所做的一切，那些讓我走到今天的位置的事情，現在已經完全自動化了。我所做的程式設計的方方面面，設計的方方面面，現在都由電腦完成了。
我最近讓它為我編寫了一個完整的程序，我坐在那裡看著它生成類和交互的細節等等，心想天啊，我的時代結束了。我想，我從事程式設計已經 55 年了，親眼目睹一個從開始到結束的過程發生在自己眼前，而自己還活著，這真的非常深刻。我現在可以說，電腦科學不會消失，電腦科學家——至少在他們被取代之前——將負責監督這一切。但是，這些系統所能做到的程式碼產生能力是革命性的。
這意味著你們每一個人口袋裡都有一台超級電腦和一個超級程式設計師。現在，這裡沒有人是恐怖分子，使用負面例子總是比較容易。有很多，我用一個刻板印象來說，就是一些住在地下室的年輕人，他們的母親給他們送食物，然後他們就沉浸在相當於加密貨幣、4chan、偏執狂，隨便什麼，任你選擇的環境中。
他們都有能力使用這些工具來建立極其強大的系統，網路攻擊，其他事情，隨便他們關心什麼。有一些證據表明，我認為是曼喬內（Mangione），那個殺了保險高管的傢伙，對這些東西很著迷。有些人正在研究他的一些著作，當然他現在在監獄裡，但表明他受到了某種影響。現在，我並不是證明因果關係。但這正是人性中最黑暗的一些角落的寫照。
你把這類工具交給那些人。我們必須做好準備。現在，業界對此非常清楚，我們正在努力解決這個問題。防禦系統能夠正常運作這一點非常重要。順便說一句，人工智慧的最終解決方案是人工智慧對抗人工智慧，也就是好的對抗壞的。這就是它（解決之道）的全部意義所在。
開源、閉源與未來策略
艾利森：我想問一下您如何看待美中在 AI 領域的競爭。如果我們看一系列指標，你會發現 24 年 1 月的表現差距比現在要大得多。我們如何解讀這一點，以及我們如何解讀可能的未來走向？
施密特：所以圖表是正確的，但受此影響的人聲稱這種情況不會持續太久，因為推理革命需要大量的晶片以及舊金山那些人所發明的許多 “魔法”（核心技術），並以此為代號，他們認為差距將會擴大。我自己的觀點是差距會擴大，但原因不同。我認為中國的主要關注點，如我所提到的，是將人工智慧嵌入萬物之中，如智慧烤麵包機、汽車等等。
他們的進展速度比我們快得多。我認為絕大多數人形機器人將由中國人工智慧提供動力和製造，原因很簡單，因為他們知道如何降低成本。他們的供應鏈令人難以置信。他們的成本控制，他們工作非常努力，諸如此類，所有這些都算在內。所以我的猜測是，差距可能會擴大，但這才是真正的問題，作為消費者，你最終會因為一個中國產品而不是美國產品獲得更好的體驗嗎？答案是，從組裝和光潔度來看，可能中國的產品會更好，這點令人擔憂。
艾利森：所以讓我再深入探討這個問題。所以人們正在就半打左右的問題下注，而你已經對此進行了深入的思考。一個問題是，我們會押注於電腦晶片、堆疊還是大腦？另一個問題是，我們會押注在封閉系統還是開放系統？
還有一個問題是，我們會押注在通用人工智慧（AGI）還是擴散模型和應用方面努力？
施密特：所以如果你看看這個光譜，如果我看中國的那一部分，DeepSeek 認為，200 個有頭腦的人就可以擁有一個成本僅為 OpenAI 千分之一的推理機器。現在，來自同一領域還有其他六條小龍正在出現。所以這一點讓我感到擔憂。關於封閉與開放，如果我沒記錯我們上次談話的內容，你幾乎得出結論，開放最終會變成封閉，但我們所有的公司都是…… 大多數是封閉的。那關於這一點呢？第三，也許如果出現了這種通用人工智慧（AGI）的突破，所有其他事情都將不再重要。
但如果擴散和應用已經在其他領域發揮作用，那麼這只會讓我們在競爭中更進一步。
擴散指的是，我回顧一下，擴散本質上是指許多對（數據）進行學習，並像我們討論的那樣學習。我個人的看法是，我不太確定，但我認為，那些大公司最終不會發布它們最大的模型。這樣做太危險了，所以它們會對其進行子集化。我就會這麼做。現在，我假設他們會做出那個決定。
我認為最有趣的問題是開源與閉源。對於那些沒有這方面背景的人來說，開源，開放權重。開源是我幾十年來一直從事的工作，當你使用任何形式的電腦時，你使用的許多軟體都是由開源開發的，這意味著原始碼被公開發布，人們會共同推動其發展。圍繞此有一個完整的運動，我就是其中一員。因此，在我看來，我堅定地支持開源。
大型公司大多出於經濟原因而採用閉源模式。基本上，如果你從金融市場借款 500 億美元，他們希望收回本金，而你卻告訴他們，"順便說一句，我們要免費發放所有模型"，你可能無法獲得回報，這可能不是一個很好的法律或財務策略。因此，美國的模式似乎演變成了閉源模式。奇怪的是，中國的模型是完全開放的，權重開放，原始碼開放。
為什麼？我不知道。一種可能的解釋是，中國政府已經意識到他們在閉源競爭中處於劣勢。得不到硬體。而開源，因為它免費，可以實現技術的廣泛傳播。因此，開源和權重開放的後果之一是，地球上絕大多數人將使用中國的模型。為什麼？因為它們是免費的，而且大多數國家負擔不起運算能力和資料中心等等。他們只會免費獲取中國的模型並將其嵌入使用。
現在，這算是一個問題嗎？絕對是。因為它帶有中國的價值觀、中國的培訓、中國的偏見等等。我們更希望它是美國的。我們將拭目以待。在美國有一些開源專案是我支持的，但它們無法從公開市場籌集到所需的 100 億美元才能達到它們的目標。所以它們是瑰寶，但尚未達到規模。我主張美國政府應該幫忙資助它們。我主張慈善家應該幫助資助它們，但我真的不確定。
