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放眼全球,人工智能领域正呈现出空前的创新活力和竞争态势,中美两国的“双雄争霸赛”愈演愈烈。1月20日,中国人工智能模型创业公司DeepSeek(深度求索)正式发布DeepSeek-R1大模型,该模型的性能据称可比肩美国OpenAI最新推出的大模型。这似乎表明,中国在人工智能领域的持续进步将使美国的领先优势很快消失。正如美国国防创新委员会主席埃里克·施密特在2017年谈及《中国新一代人工智能发展规划》时所言:“美国在2025年将难以维持人工智能技术方面的领先地位,会被中国反超;2030年之前,中国将在人工智能领域无可辩驳地跃居主导地位。”事实果真会如此吗?
2025年1月20日,中国人工智能模型
创业公司DeepSeek(深度求索)正式
发布DeepSeek-R1大模型。
衡量人工智能创新力有四个核心指标——研究、专利、硬件、人才。近年来中国在这些指标上进步迅速,但相较于美国仍有差距。
就人工智能研究而言,2018年以来,中国在论文数量上居世界首位,但美国的论文质量具有一定优势,尤其在前沿领域的研究优势显著。这突出体现在顶级会议论文的录用率上,美国遥遥领先;中国投稿的数量虽最多,但录用率较低。例如,2019年NeurIPS会议投稿录用率为21.6%,美国和中国的录用率分别为59%和11%。美国在顶会论文引用量上也稳居首位,2020年和2021年全球占比分别为40.1%和29.52%,中国的占比分别为11.8%和15.32%。
在人工智能专利方面,目前中国的专利申请和授权专利总量位居全球第一,但美国的专利质量领先世界。2021年,美国的人工智能专利申请为19610件,其中获授权专利近9500件,全球占比近40%;中国的专利申请多达87343件,其中仅1407件获得授权,全球占比约6%。2022年,全球获授权的人工智能专利申请中,61%来自中国,21%来自美国,但美国在获得授权专利与专利申请数量的比例上更高。
在人工智能硬件方面,美国一直处于领先地位。根据《全球计算力指数评估报告》,2020年,美国以75分的算力指数高居首位,中国以66分次之;2023年,美国的算力指数增至82分,中国增至71分。根据“超级计算机500强榜单”(TOP500),2015~2024年全球十强超算中,美国以92台位居第一,中国以29台排名第二。2022年美国实施芯片禁令后,两国的差距被进一步拉大。在2022年6月发布的TOP500中,夺得桂冠的美国E级超算“前沿”的生产时间为2021年,而位列第六、第九位的中国超算“神威·太湖之光”和“天河二号”的生产时间分别为2016年和2018年。实际上,2022年中国已有“神威”“天河三号”和曙光E级原型机完成交付。鉴于美国对华科技打压升级,中国考虑到超算的供应商可能被美国列入“实体清单”,2022年之后不再公开超算最新数据,这是一种理性选择。
在人工智能人才方面,美国是全球人工智能高端人才的最大聚集地。清华大学发布的全球人工智能最具影响力学者榜单(AI2000)显示,2019年以来美国的上榜人数高居首位。2023年美国的上榜学者是中国的近四倍;2024年AI2000前200位学者中,美国以130人遥遥领先,中国以25人次之。保尔森基金会发布的《全球人工智能人才追踪报告2.0》显示,顶会论文引用量前20%作者的任职国家中,2019年美国占比高达59%,中国占比11%;2022年美国和中国的占比分别为42%和28%。而在美国的顶尖人才群体中,华人的力量举足轻重。AI2000报告显示,2020年顶会论文的美国作者按本科毕业院校计,29%来自中国,20%来自美国本土;2022年华人上榜628人次,其中任职于中国和美国的学者分别占37%和49%;2024年华人上榜558人次,其中美国177人次,中国319人次,任职于中国的顶尖人才数量呈现稳步上升趋势。
2024年12月10日,2024
全球人工智能产品应用
博览会在苏州国际博览
中心举办。
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由多元创新主体构成的创新生态系统是人工智能创新力和竞争力的重要基础。创新生态系统的主体包括政府、企业、大学和科研机构、融资机构,它们通过协作实现人力、技术、信息、资本等创新要素的有效汇聚。尽管中国的创新生态系统不断进步,但与美国相比仍有差距。
作为制度创新的主体,美国政府通过政策和法案的逐步深化,确保美国在人工智能领域的霸主地位。近三届美国政府的人工智能战略布局一脉相承,未受政党竞争、社会极化的显著影响。从布局范围看,美国内外兼顾,对内布局关键技术领域,对外建立所谓“民主科技联盟”;中国则侧重于建立独立自主的创新机制。在产业发展方面,美国注重用技术反哺国防,维持军事领先优势;中国着力于全方位开拓应用场景,促进产业转型升级。就引才渠道而言,美国推行全渠道人工智能人才战略;中国侧重于培养复合型人工智能本土人才。
作为原始创新的主体,美国的大学和科研院所具有先天优势。首先,美国的人工智能学科历史悠久、规模庞大、专业精细。1956年,卡内基-梅隆大学首创人工智能计算机程序;1962年,斯坦福大学创立全球第一家人工智能实验室;目前全球顶尖人工智能学位项目大多数在美国。在2024年计算机科学专业QS100强院校中,美国有25所,中国只有7所;前十强院校中,美国有6所,中国空缺。2020~2023年AI2000学者的任职机构中,美国以443家领先,中国以137家次之。美国高校在人工智能学科建设方面保持前瞻性,并注重多学科交叉融合。卡内基-梅隆大学已构建以人工智能学科为核心,包涵计算机科学、数学与统计学、伦理学、人文与艺术等学科的学科群。相比之下,中国的人工智能学科目前仍然没有跨越以规模扩张为主的外延式发展阶段,尚未形成学科专业群,且专业设置还存在重应用技术,轻数、理、化等基础学科的现象。
其二,美国着力营造产学研各方和投资机构共同参与的有效机制,旨在提高人工智能人才培养质量。例如,麻省理工学院与IBM共建“沃森人工智能实验室”,鼓励师生推出发明专利和创立技术公司。
其三,美国拥有一批由政府组建的人工智能研究机构。美国国家科学基金会依据《2020年国家人工智能倡议法案》启动了人工智能研究院计划,目前已组建25家国家人工智能研究院。这些研究院以一所高校为核心,由四至五所大学、企业、地方政府、场景应用机构共同构成创新生态链。中国目前在科研院所和企业参与高校人工智能人才培养以及促进教育链、创新链和产业链融合方面仍处于探索阶段。
作为技术创新的实施主体,美国的人工智能企业表现强劲。就企业数量而言,美国是全球人工智能企业的最大聚集地。据中国工信部2023年统计,美国有人工智能企业约1.3万家,全球占比34%,中国有4400家,占比16%。美国的初创企业数量也比较多。斯坦福大学《2023年人工智能指数报告》显示,美国新成立的人工智能企业数量是中国的3.4倍;全球共有人工智能独角兽企业291家,其中美国和中国分别有131家和108家。就技术导向而言,美国企业重研发,中国企业重应用。2024世界智能产业博览会上发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告2024》显示,2019年,美国的应用层企业占比39%,技术层企业占比58%,基础层企业占比3%;中国的同类企业占比依次为75%、22%、3%。在研发投入方面,据欧盟委员会统计,2022年全球约2500家头部企业研发支出共计1.25万亿欧元,其中美国占比42%,中国占比18%。2023年,美国的亚马逊、元宇宙、谷歌、苹果、微软五巨头科技企业的研发支出同比增长28.4%,中国腾讯、阿里巴巴、百度三巨头科技企业未明显加大研发投入。美国的元宇宙、谷歌、微软、亚马逊和特斯拉等企业表示,人工智能投资是2024年及可预见未来的核心优先事项。
相对于中国政府对人工智能创新的巨大财力保障,美国政府作为创新资金投入的主体,其对发展人工智能的资金支持毫不逊色。2022年《芯片和科学法案》授权政府拨款约2000亿美元,用于促进美国未来十年在人工智能、量子计算机等领域的科技创新。2023年美国非国防人工智能研发预算增至18.4亿美元,其中基础研发预算11.8亿美元,比2019年增长87.3%。在私人投资方面,美国在投资金额和获资企业数量上均领先世界。2015~2019年,美国人工智能企业获资金额的全球占比为56%,中国占比22%。2023年,美国人工智能领域的私人投资达672亿美元,是中国的近8.7倍。