所以，Gary Marcus的观点更重要的意义，是提醒我们重新思考什么叫做“赢得人工智能竞争”，也就是从追求短期模型领先，转向关注持续创新能力和整体生态优势。

观察者网：美国在发展人工智能方面面临哪些制约因素呢？

蔡翠红：我觉得美国最突出的发展瓶颈，主要包括基础设施、关键供应链、人才以及商业回报等几个方面。

首先是电力和电网等基础设施。美国虽然已经在尝试解决，但不是建几个厂子那么简单，过程非常复杂。而且模型和芯片更新很快，但大型能源基础设施建设往往需要多年，这种速度错配本身就是一个瓶颈。

第二是供应链。美国在先进人工智能芯片设计上具有明显优势，但设计能力强并不意味着完整供应链都掌握在美国本土。比如英伟达能够设计全球领先的人工智能芯片，但最先进产品主要依赖台积电生产，同时还涉及高带宽内存、先进封装等跨国供应链。中国在稀土和部分关键矿产加工环节的优势，也是美国人工智能产业链的一个潜在约束。

人才也是一个需要关注的问题。美国国内目前移民、签证制度的不确定性，会影响国际人才长期留美的预期。如果这种趋势持续，会削弱美国长期的人才更新能力。

最后还有商业回报。大量资金投入人工智能领域，能否转化为稳定的企业利润和广泛的生产率提升，还需要观察。如果资本投入持续高速增长，而实际应用和商业收益跟不上，也会成为美国人工智能发展的一个制约因素。

观察者网：与之相比，中国方面又遇到哪些困难？

蔡翠红：中国面临的约束和美国不太一样。我觉得可以大致分成三个方面：核心技术与创新要素、应用和产业化能力，以及生态和国际化能力。

首先，核心技术和创新要素方面存在一些短板。中国最突出的瓶颈当然是先进芯片。这不仅包括芯片设计，还包括先进制程制造、高带宽内存、先进封装，以及与之配套的基础软件和开发生态。

除了技术底座，数据和人才也是非常关键的创新要素。中国拥有海量数据和丰富的应用场景，但在工业、医疗、科研、具身智能等领域，仍然存在数据标准不统一、专业标注不足、跨机构流通困难等问题。人才方面，芯片架构、底层算法、基础研究以及人工智能与生物、材料、制造等领域交叉的高端人才，都需要长期积累，很难在短时间内形成。

第二，是如何把应用优势真正转化成产业化优势。中国的一个明显优势是产业体系完整、场景丰富、部署速度快。但应用数量多不等于应用质量高，尤其在工业、医疗、金融等专业领域，还要解决从“能用”到“稳定可靠”的问题。真正的产业化还要看能不能持续提高生产率，形成可以复制推广的应用模式。同时，也要提高算力等资源的配置和利用效率，避免重复建设和供需错配。

第三，是生态和国际化能力。中国现在已经能够做出具有全球竞争力的大模型，在开源模型方面有明显优势。但还要从发布模型、开源模型升级到建设整体生态，不仅要扩大模型使用，还要形成更强的开发者生态、产业应用和国际影响力。

进入国际市场以后，还会面临信任问题。海外用户不仅看模型性能，也会关注数据安全、网络安全和知识产权。这些问题可能在地缘政治竞争中被进一步放大。

同时，开源模型走向国际市场以后，也要处理好开放和保护的关系。比如，根据不同的技术进行分层开放，同时完善许可证、专利和技术来源记录，在扩大开源生态和保护核心成果之间形成更好的平衡。

观察者网：中美在人工智能领域几乎两家独大，也引发了不少中等国家的担忧，特别是法国、日本，都希望能够有所突破，不被中美两家制约。从中国的角度来讲，应该如何与这些国家合作？

蔡翠红：虽然前沿大模型领域确实呈现比较明显的中美竞争格局，但是中美也没有完全垄断整个人工智能体系。除了法国、日本，还有德国、韩国、荷兰等等，他们在很多人工智能环节，比如工业软件、机器人、半导体材料、设备、监管、国际标准等等，都有自己的优势。这些国家真正担心的，是在模型、算力和平台越来越集中的情况下，自己的技术选择空间和产业自主性受到挤压。

所以，中国的目标不是把这些国家拉到中国一边，而是帮他们获得更多技术选择权，增强议价能力，使中国成为他们降低单一依赖的一种选择，但不是说用对中国的依赖替代对美国的依赖。

中国可以发挥供给侧优势。我们的开源模型使用和部署成本相对较低，也比较容易根据当地需求进行本地化。对不同的中等国家，可以根据各自的优势和需求确定合作重点。对技术和产业基础较强的国家，可以更多开展联合研发、技术标准、产业链和市场准入等对等合作；对市场规模较大、应用需求较强的国家，则可以更多围绕本地化模型、算力、人才和产业应用展开合作。此外，还可以依托世界人工智能合作组织等多边平台，让更多国家参与人工智能规则和标准的讨论，增强中等国家在全球人工智能治理中的参与度。无论采取哪种合作方式，都要尊重这些国家对数字主权和技术自主的诉求，在互利合作中推动形成更加多元的全球人工智能格局。

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