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中美政经论坛(第十五期)《全球人工智能新发展、产业链演化与中国战略选择》 报告发布与研讨会成功举行
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5月29日,由中国人民大学国家发展与战略研究院主办的中美政经论坛(第15期)于线上举行。中国与美国作为世界大国,其政经交往对两国及世界均具有重要影响,对于加强中美关系的研究具有重要意义。为此,人大国发院设立了中美政经论坛,旨在搭建跨学科的学术与智库平台,定期组织团队深入挖掘关键问题和核心问题并发布中美研究的最新学术成果。邀请学界同仁进行讨论碰撞,助力学界对美国及中美政经关系的学术研究与讨论。新浪财经、百度、陆想汇、学说科技等多家主流媒体平台联合线上直播。

本期论坛由中国人民大学国家发展与战略研究院教授、吴玉章讲席教授刘晓光主持。中国人民大学国际关系学院教授、国际政治系主任、国际政治经济学研究中心主任保建云教授执笔报告《全球人工智能新发展、产业链演化与中国战略选择》。相关领域知名专家学者刘志彪、刘元春、盛斌、苏浩和徐秀军联合解析。

中国人民大学国际关系学院教授、国际政治系主任、国际政治经济学研究中心主任保建云发布题为《全球人工智能新发展、产业链演化与中国战略选择》的报告。

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报告围绕以下几个方面内容展开:

一、全球人工智能新发展:大模型分析

二、美国人工智能大模型发展

三、人工智能大模型与全球产业链演化

四、中美人工智能大模型产业发展比较分析

五、中国人工智能新发展面临的国际竞争

六、中国的战略选择

一、全球人工智能新发展:大模型分析

人工智能是新一代技术及产业革命的重要推动力量,全球人工智能新发展突出表现为大模型技术迭代进步及其大规模市场化和产业化。自诞生以来,人工智能大模型经历了萌芽、探索、成熟、快速发展等不同阶段,显示出技术迭代和推动主体的动态演化特征。人工智能大模型已经成为人工智能发展的前沿及其最新应用工具。按功能不同,人工智能大模型可分为自然语言处理(NLP)模型、计算机视觉(CV)大模型、科学计算大模型和多模态模型。大模型时代的发展主要由语言大模型引领,最高技术形态是多模态大模型。语言大模型的技术发展选择三种适应差异性需求的核心技术路径——BERT模式、GPT模式和混合T5模式。随着人工智能大模型的迭代与演化,新模型不断涌现,全球人工智能大模型的市场规模持续扩大。由于大模型的开发需要巨大研发投入和完备的基础设施建设,所以大模型的研发主要由大国引领。事实上,以中美为代表的大国已经成为全球人工智能大模型发展的引领力量,市场规模不断扩大,进入的企业数量和规模都持续增长,彼此之间的合作与竞争已经成为影响全球人工智能发展与治理的主导因素。

二、美国人工智能大模型发展

美国人工智能发展在很大程度上代表着从弱人工智能向强人工智能和超强人工智能发展的趋势。从早期的小型数据集和简单模型,发展至大数据和复杂模型,再到通用性更强的大模型,这一过程不仅是人工智能技术迭代的体现,更是美国政府巩固其科技优势、维护全球领先地位及主导全球价值链战略布局的重要内容和关键要素。第一,美国人工智能大模型技术及产业发展具有显著的政府规划、企业主导、市场驱动与全球化特征。显著表现为六个方面:一是联邦政府战略规划引领;二是大型企业及企业联盟主导核心技术研发;三是产业链韧性与敏捷性显著;四是投融资市场持续支持;五是创新创业生态持续完善优化;六是全球化市场、大数据与研发人才支持。第二,美国人工智能大模型技术及相关产业具有阶段性领先优势。表现为四:一是相对规范稳定的政府数据开放体系为人工智能大模型技术及相关产业发展提供了政府制度化大数据支持;二是相对成熟的社会创新环境和人工智能创业生态系统为人工智能大模型技术及相关产业发展提供了内生的社会创新文化和市场创新动力;三是全球化高端人才培养与聚集为人工智能大模型技术及相关产业发展提供雄厚的人才和人力资源支持;四是相对完善的算力基础设施和核心技术的内生迭代进化为人工智能大模型技术及相关产业发展提供前沿技术支持。第三,美国人工智能大模型技术及相关产业发展仍然面临诸多挑战乃至困境。显著表现为四:一是本国基础大数据的规模优势不显著,规模劣势日益显现;二是保护主义政策和保守主义社会氛围导致大模型训练数据的系统性偏差、可靠性弱化和客观性误差与意识形态障碍;三是新能源供给约束导致的算力增长困境,新能源发展的相对滞后性从能源供给侧约束了人工智能大模型技术及相关产业发展的持续迭代演化;四是国际竞争和大国博弈制约困境,随着人工智能大模型技术发展和产业演化,特别是市场化、产业化和技术复杂程度的加强,国际竞争与大国博弈必然弱化先发国家的领先优势。

三、人工智能大模型与全球产业链演化

全球人工智能新发展特别是人工智能大模型技术发展已经成为推动全球产业链水平演化与垂直演化的关键因素。基于人工智能大模型的全球产业链演化具有六个显著特征:其一,上游基础层技术导向的全球产业链演化。其二,中游服务平台导向的全球产业链演化。其三,下游商业应用导向的全球产业链演化。其四,数据资源及数字基础设施共享导向的全球产业链合作演化。其五,技术及产业竞争导向的全球产业链演化。其六,新质生产力、新质生产关系和新质生产布局导向的全球产业链演化。

四、中美人工智能大模型产业发展比较分析

本研究报告主要从四个方面对中美人工智能大模型产业发展进行比较分析:其一,产业竞争力与投资比较分析。中美位列AI大模型发展第一梯队,但中国并未形成核心竞争力,美国大模型投资热度不减,中国国内机构投资谨慎,“龙头大模型+”成为中美大模型应用落地的主要模式。其二,产业发展与政府规制政策比较分析。美国采取“柔性”管控措施来平衡AI大模型发展和安全,而中国政府保持包容审慎态度,通过制定和执行一系列政策发展大模型产业其三,领先者与追赶者比较分析。中国人工智能大语言模型通用技术、多模态大模型相关技术处于追赶者位置,美国则处于相对领先者位置,中国在针对特定功能和行业应用的技术迁移能力前景较为明朗。其四,技术基础与产业应用比较分析。在基础模型方面,中美差距不大,而中国的比较优势更多体现在应用端。“AI大模型+办公”方面,美国引领智能办公,中国企业“跑步”接入AI大模型。“AI大模型+金融”方面,美国应用较成熟,中国也已进入应用阶段。“AI大模型+医疗”方面,美国医疗研发优势明显,中国受数据制约渗透缓慢。

五、中国人工智能大模型技术及产业发展面临的国际竞争

中国人工智能技术及产业发展,特别是大模型技术及相关产业发展面临着多领域、多维度和多方面的国际竞争,主要表现在五方面:

其一,大国博弈与地缘政治竞争。“印太经济框架”(IPEF)和美英澳“三边安全伙伴关系”(AUKUS)是美国在“印太”区域的传统战略性主导力量维护机制,这对全球产业链演化背景下中国人工智能大模型产业的发展提出了新问题。然而,美国印太战略的实施效果并不及预期,且中美关系呈现缓和态势,这为中国提供了新契机。其二,前沿及核心技术竞争,美国对华进行以芯片出口管制和投资禁令为代表的技术封锁是我国面临的关键挑战。前沿及核心技术竞争成为国际竞争的关键领域。其三,产业链完整性与供应链稳定性竞争。中国面临着美国主导全球产业链和供应链调整乃至重塑的国际竞争,但中国强大的制造业、完整产业链和稳定供应链基础奠定了中国的国际竞争优势地位。其四,全球化市场竞争。中国作为人工智能技术及产业发展新兴大国,面临着全球化市场的技术与产业竞争。阵营对抗和市场分化乃至碎片化是主要风险。其五,全球治理主导地位竞争。美国竭力联合其盟友共同压制中国,尤其是在关键硬件的薄弱环节形成合力,“全球南方”在全球事务中日渐上升的影响力为中国寻求应对排他性制度制衡的策略带来契机。

六、中国战略选择

中国作为人工智能特别是人工智能大模型技术及相关产业发展的新兴大国,应承担起推动全球人工智能治理的大国担当和大国使命,引领和主导大模型技术及产业发展。中国的战略选择主要包括六个方面:第一,大国战略性主权大模型及产业体系构建。从战略和顶层设计高度规划和推动建设中国的战略性主权大模型,推动大模型相关产业发展并体系化。第二,人工智能大模型赋能制造强国和数字产业强国建设。加快推动人工智能大模型技术赋能制造业高质量发展,充分发挥大模型产业应用的综合比较优势,用大模型赋能数字强国与制造强国建设。第三,人工智能大模型赋能数字贸易强国与数字市场强国建设。发挥超大市场规模优势,培育具有全球竞争优势的人工智能大模型企业及市场体系,推动全球数字贸易强国和数字市场强国建设。第四,维护人工智能大模型产业链完整性。中国需要维护人工智能大模型上下游产业链的完整性、敏捷性和损害恢复性。第五,维护人工智能大模型供应链安全性。人工智能大模型供应链的稳定性和安全性事关大国的经济、政治、科技、军事等领域的安全及稳定,需要从战略高度谋划。第六,促进人工智能领域的开放型世界经济体系、人类命运共同体和人类文明新形态的构建。人工智能大模型技术及产业发展为开放型世界经济体系、人类命运共同体和人类文明新形态构建创造了技术条件和产业基础。

论坛第二单元,各位专家就人工智能的发展和产业链演化,以及对中国的影响发表了自己的真知灼见。


南京大学长江产业经济研究院院长、经济学教授刘志彪首先从两方面描述了人工智能产业的发展和产业链演化之间的关系。第一,人工智能将会增加产业链的进程。第二,利用智能化技术,几乎需对现有的产业进行改造。此外,他认为人工智能的发展对产业演化的影响主要表现在以下五个方面:一是产业结构进一步软化;二是产业组织更加扁平化;三是产业间的关联性更加重要;四是产业布局更加多元化;五是产业绿色化发展成为趋势。最后,刘志彪教授对中国发展人工智能大模型促进产业发展提出两点建议:一是在技术方面,中国应该更多注重视觉大模型的发展;二是人才方面,中国应该在现有公平教育的基础上加大顶尖人才的培养力度。


上海财经大学校长、党委副书记,中国人民大学原副校长刘元春首先认为尽管人工智能是时下热点,但仍需加强人工智能在不同领域的应用是目前学术界亟需的一项研究。其次,刘元春校长结合自己出访欧洲、美国和亚洲一些国际一流学校的访问见闻,提出人工智能的发展使知识创造的范式发生了革命,人类的智力在人工智能上得到了极大的延展和提升,这也带来了知识积累和知识传播模式的变革。因此,他认为中美之间围绕着人工智能的竞争,绝对不是一时一地,而是一个马拉松战、持久战。在教育层面,他认为一方面,人工智能的发展要求对教学范式进行革命,国内学校需要革新互动式、启发式、创新形式的教学模式;另一方面,中国通识教育需要增加在数学学科及AI方面的核心内容,培养AI人才。


南开大学副校长、“杰出教授”盛斌深入分析了人工智能(AI)特别是大模型技术对经济和社会的影响。他指出,AI会在劳动力市场形成“技术性失业”冲击,改变就业结构,增加就业风险,并在缺乏规制的情况下恶化收入分配。他还讨论了AI对全球价值链的影响,包括中间品贸易的不确定变化、服务重要性的提高、由供给侧向需求侧转化、全球数据价值链的形成。他强调,AI发展必须与治理紧密结合,包括AI科学伦理、识别与控制AI风险、AI治理规则等。特别是AI应为应对全球重大挑战做出贡献,例如减少不公平、气候变化问题。对于中美两国AI发展策略的比较,他认为美国倾向于发展通用大模型和底层技术,而中国更注重应用场景和产业端。这种迥异性将对两国AI的未来竞争力、安全和博弈产生很大的影响。最后他建议中国在AI发展的产业政策与创新政策中应进一步平衡好国家和市场的作用,同时鼓励多方参与制订战略规划。

外交学院外交学系教授、战略与和平研究中心主任苏浩教授首先肯定了人工智能对人类社会历史进程的决定性作用,并将其与工业革命相提并论。苏浩教授认为,人类社会正处在从工业时代向以智力为核心的“数智时代”转型的关键时刻,人工智能将成为这一转型的核心。其次,他强调了科学与技术的区别,指出科学在于发现,技术在于创造,并提出在科学相对停滞的当下,技术的无限性拓展为中国提供了重要机遇。此外,他还提出了对人工智能普遍性问题的思考,包括数据主权、技术共享、信息共享、AI军事化等挑战,并强调了国际标准和机制在AI管理中的重要性。最后,他阐述了中美在AI领域竞争的挑战,包括推动动力、管理能力、科技产业战略制高点以及AI应用平台的竞争,并强调了中国面临的挑战,特别是在上游和中游AI结构中的劣势。苏浩教授呼吁,中国需进行战略性和长远性的思考,以应对未来可能出现的孤岛效应和边缘化问题。

中国社会科学院世界经济与政治研究所研究员、国际政治理论研究室主任徐秀军首先强调了人工智能对大国关系的影响,他认为人工智能是一个技术,既有创造效应,也具有毁灭效应,因此人工智能对于大国关系的影响需要学者进一步研究。其次,在人工智能对经济全球化的影响方面,他认为,从传统领域来看,人工智能的发展既有积极作用,同时也可能使全球化退回到区域化、本土化。从数据要素的跨境流动方面来看,对于经济全球化的理解需要在AI时代进一步更新。最后,在人工智能对全球产业链的影响层面,AI技术为少数国家对于产业链的全面控制提供了可能,而对于技术相对落后的国家,想要在人工智能上发挥主导作用是较为困难的。





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