人工智能的發(fā)展曾經(jīng)是一個主要的技術(shù)問題，僅限于學(xué)術(shù)界和私營部門的實驗室。今天，它是地緣政治競爭的舞臺。美國和中國每年都在發(fā)展自己的AI產(chǎn)業(yè)，增加未來武器系統(tǒng)的自主性和力量以及推動可能性前沿方面投入數(shù)十億美元。兩國之間對AI軍備競賽的恐懼比比皆是-盡管這種言論經(jīng)常超過技術(shù)現(xiàn)實，但政治緊張局勢的加劇意味著兩國都越來越將AI視為零和游戲。
盡管存在地緣政治復(fù)雜性，但AI競爭可以歸結(jié)為一個簡單的技術(shù)三位一體：數(shù)據(jù)，算法和計算能力。三位一體的前兩個要素受到了大量政策關(guān)注。作為現(xiàn)代AI的唯一輸入，經(jīng)常將數(shù)據(jù)與石油進行比較-從技術(shù)營銷材料到總統(tǒng)初選，到處都有這種說法。在策略討論中同樣重要的是算法，它使AI系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)和解釋數(shù)據(jù)。盡管重要的是不要夸大其在這些領(lǐng)域的能力，但中國在這兩個方面都做得很好：其龐大的政府機構(gòu)徘徊在海量數(shù)據(jù)上，其技術(shù)公司在先進的AI算法方面取得了顯著進步。
但在政策討論中，三位一體的第三個要素往往被忽視。用工業(yè)術(shù)語來說，計算能力或計算機被視為一種無聊的商品，不值得認真關(guān)注。這在一定程度上是因為計算機在日常生活中通常被認為是理所當(dāng)然的。很少有人知道他們筆記本電腦里的處理器有多快，只知道它足夠快。但在人工智能中，計算是必不可少的。當(dāng)算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并將洞察編碼到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中時，它們會執(zhí)行數(shù)萬億或萬億的單獨計算。如果沒有處理器能夠高速處理這些數(shù)學(xué)問題，人工智能的發(fā)展就會陷入停滯。因此，尖端計算機不僅僅是一個技術(shù)奇跡；它是一個強大的國家間杠桿作用點。
認識到計算機的真正威力意味著重新評估全球人工智能競爭的狀況。與“三位一體”的其他兩個要素不同，計算機行業(yè)經(jīng)歷了一場由美國及其盟國主導(dǎo)的無聲革命，這場革命使這些國家相對于中國和其他數(shù)據(jù)豐富但落后于先進電子制造業(yè)的國家具有結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。美國政策制定者可以在尋求保持技術(shù)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上建立。為此，它們應(yīng)考慮增加研發(fā)投資，限制某些加工者或制造設(shè)備的出口。在保持美國的技術(shù)優(yōu)勢方面，這些選擇具有實質(zhì)性的優(yōu)勢，而這些優(yōu)勢往往被低估，但又太重要而不能忽視。
計算革命
在過去十年中，人工智能的計算能力發(fā)生了根本性的變化。根據(jù)研究實驗室OpenAI的數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練頂級AI項目的計算量在2012年至2018年之間增加了300,000倍。要算上這個數(shù)字，如果手機電池在2012年使用了一天，并且其使用壽命增加了以與AI計算相同的速度，該電池的2018年版本將持續(xù)800多年。
強大的計算能力實現(xiàn)了AI的重大突破，其中包括OpenAI的GPT-3語言生成器，該生成器可以回答科學(xué)和瑣事問題，修復(fù)不良語法，對字謎進行解讀并在語言之間進行翻譯。更令人印象深刻的是，GPT-3可以產(chǎn)生原始故事。給它一個標題和一個句子的摘要，就像有寫作提示的學(xué)生一樣，它可以使連貫的文本段落變幻，人類讀者將很難識別這些段落是機器生成的。GPT-3的數(shù)據(jù)（幾乎一萬億字的人類文字）和復(fù)雜的算法（在具有1750億個參數(shù)的巨型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運行）吸引了最多的關(guān)注，但是如果沒有程序的強大計算能力，那么兩者都將無用，足以運行相當(dāng)于每天每秒每秒3,640個萬億次計算。
認識到計算能力的重要性意味著重新評估全球AI競爭的狀態(tài)。
OpenAI和其他公司利用的計算技術(shù)的飛速發(fā)展部分是摩爾定律的產(chǎn)物，該定律表明，由于處理器工程技術(shù)的改進，尖端芯片的基本計算能力每24個月翻一番。同樣重要的是“并行化”的快速改進，即多個計算機芯片同時訓(xùn)練AI系統(tǒng)的能力。那些相同的芯片也已經(jīng)變得越來越高效，并且可以針對特定的機器學(xué)習(xí)任務(wù)進行定制。這三個因素共同增強了AI計算能力，提高了其解決現(xiàn)實問題的能力。
這些發(fā)展都不是便宜的。例如，隨著工程問題變得越來越難，新的計算機芯片工廠的生產(chǎn)成本和復(fù)雜性就會增加。摩爾鮮為人知的第二定律說，建造工廠生產(chǎn)計算機芯片的成本每四年翻一番。用于建造和配備芯片制造機的新設(shè)施成本高達200億美元，有時每臺設(shè)備的運行成本超過1億美元。越來越多的機器并行化也增加了費用，就像使用專門為機器學(xué)習(xí)設(shè)計的芯片一樣。
計算杠桿
計算成本和復(fù)雜性的不斷提高使美國及其盟國比中國具有優(yōu)勢，而中國在人工智能三位一體這一要素上仍落后于競爭對手。美國公司在設(shè)計計算機芯片所需的軟件市場中占據(jù)主導(dǎo)地位，而美國，韓國和中國臺灣地區(qū)則擁有領(lǐng)先的芯片制造設(shè)施。日本，荷蘭和美國這三個國家在芯片制造設(shè)備方面處于領(lǐng)先地位，控制著全球90％以上的市場份額。
幾十年來，中國一直試圖縮小這些差距。當(dāng)中國計劃者于1977年決定建立國內(nèi)計算機芯片產(chǎn)業(yè)時，他們認為中國可能在幾年內(nèi)具有國際競爭力。北京在新領(lǐng)域進行了大量投資。但是，技術(shù)壁壘，缺乏經(jīng)驗豐富的工程師以及糟糕的中央計劃，意味著中國芯片在幾十年后仍然落后于競爭對手。到1990年代，中國政府的熱情已基本消退。
但是，在2014年，十幾位主要工程師敦促中國政府再試一次。中國官員創(chuàng)立了國家集成電路基金（通常稱為“大基金”），以投資有前途的芯片公司。它的長期計劃是到2030年滿足中國對芯片需求的80％。盡管取得了一些進展，但中國仍然落后。中國仍然從國外進口 84％的計算機芯片，即使在國內(nèi)生產(chǎn)的計算機芯片中，有一半是由非中國公司生產(chǎn)的。即使在中國制造工廠中，西方芯片設(shè)計，軟件和設(shè)備仍然占主導(dǎo)地位。
美國及其盟國目前享有的優(yōu)勢（部分是由于計算的重要性日益增強）為那些有意限制中國AI能力的決策者提供了機會。通過限制出口控制的芯片供應(yīng)或限制芯片制造設(shè)備的轉(zhuǎn)讓，美國及其盟國可能會減緩中國的AI發(fā)展并確保其對現(xiàn)有生產(chǎn)商的依賴。美國總統(tǒng)唐納德·特朗普政府在這方面已采取了有限的行動：在某種可能的預(yù)兆下，2018年，它成功地向荷蘭施壓，要求其禁止向中國出口1.5億美元的尖端芯片，制造機器。
美國及其盟國必須考慮如何發(fā)展自己的計算機芯片產(chǎn)業(yè)。
芯片或芯片制造設(shè)備的出口管制很可能會減少邊際收益。長期以來，缺乏西方技術(shù)的競爭只會幫助中國建立自己的產(chǎn)業(yè)。因此，限制對芯片制造設(shè)備的訪問可能是最有前途的方法，因為中國不太可能自行開發(fā)該設(shè)備。但是問題是時間敏感和復(fù)雜的。政策制定者有一個行動的窗口，而且可能會關(guān)閉。他們的優(yōu)先事項必須是確定如何最好地保持美國在AI方面的長期優(yōu)勢。
美國及其盟國還在考慮如何發(fā)展自己的芯片產(chǎn)業(yè)。隨著計算的構(gòu)建和部署成本越來越高，決策者必須找到確保西方公司繼續(xù)推動技術(shù)前沿的方法。在數(shù)個總統(tǒng)府中，美國未能保持電信業(yè)的優(yōu)勢，將許多領(lǐng)域割讓給了其他領(lǐng)域，包括中國的華為。在芯片，芯片制造設(shè)備和AI方面，美國再也無法承受同樣的命運。
確保不發(fā)生這種情況的一部分將意味著使學(xué)術(shù)研究人員可以訪問計算，以便他們可以繼續(xù)培訓(xùn)新專家并為AI開發(fā)取得進展做出貢獻。一些AI研究人員已經(jīng)抱怨說，計算的高昂成本限制了他們的研究速度和深度。很少有學(xué)術(shù)研究人員能夠提供開發(fā)GPT-3所需的計算能力。如果這種能力對于學(xué)術(shù)研究人員來說太昂貴了，那么更多的研究將轉(zhuǎn)移到大型私營公司，擠占創(chuàng)業(yè)公司并抑制創(chuàng)新。
在美中競爭中，經(jīng)常被忽視的教訓(xùn)是計算能力至關(guān)重要。數(shù)據(jù)和算法很關(guān)鍵，但是如果沒有計算來備份它們，它們的意義不大。通過利用其在這一領(lǐng)域中自然領(lǐng)先的優(yōu)勢，美國及其盟國可以保持抵抗中國在人工智能方面的能力。