中美继续AI争霸，将没有赢家

在美、中之间的人工智能(AI)战争中，谁才是赢家？这是一个经常被问到、但是答案往往不是太简单就是太复杂的问题，而且双方会分别因为特殊目的将焦点模糊化；中美贸易战以及蔓延全球的新型冠状病毒(Covid-19)疫情，更是为这个议题添加了进一步复杂化的元素。

在美国，人们广泛认为中国已经在AI技术领域抢得先机；然而加拿大滑铁卢国际治理创新中心(Centre for International Governance Innovation，CIGI)暨美国夏威夷东西中心(East-West Center)资深研究员Dieter Ernst撰写的最新研究报告，可能会让这个想法受到挑战。Ernst透过他对中国的社会、历史以及产业之了解，提供了不同层面的答案。

这份由CIGI发布的研究报告长达70页，名为《人工智能芯片之争：中国在科技战中遭遇的挑战》(Competing in Artificial Intelligence Chips: China’s Challenge Amid Technology War)，作者Ernst在2019年前往中国进行实地调查，探索中国AI芯片产业的发展现况。他探访的对象从华为/海思，到数字平台业者如百度、阿里巴巴，还有多家中国AI芯片“独角兽”，包括深鉴科技(DeePhi)、寒武纪(Cambricon)、地平线(Horizon Robotics)、云天励飞(Intellivision)，以及燧原科技(Suiyuan Technology)。

除了介绍以上业者，该报告还分析了中国的AI芯片产业是如何发展成如今的样貌。Ernst从产业与历史的角度，去了解中国AI生态系统所面临的挑战，并指出如果美国继续阻止中国取得美方技术，中国的AI发展轨迹可能会因此改变。

Ernst在报告中总结指出，对于中国将威胁美国技术领导地位的忧虑并无事实根据，他认为这种立场是反映了美国华府因为意识形态与地缘政治考虑，普遍存在的“敲打中国”(China-bashing)模式。他的研究有以下几点重要的发现：

• 中国的AI产业基本上仍在非常早期发展阶段而且呈现分散化；
• 中国的AI研发活动主要是由AI应用的发展所驱动；
• 中国AI产业生态系统中的“玩家”对于投机生意的兴趣更浓，而且着迷于AI芯片“独角兽”；
• 相较于美国从60年前就聚焦于“基础性的突破研究”，中国较晚开展AI相关研发，直到1980年代才开始；
• 2000年之后，中国科技部与各地方政府的政策支持成效卓著，让越来越多中国AI研究人员在领导级的AI研讨会与期刊论文发表上崭露头角。

而Ernst的研究与其他报告与众不同之处，在于他聚焦中国“AI研发与产业界之间的纽带关系”。美国普遍认为，“由上而下”的一体化(monolithic)创新战略，是让中国取得经济成功的原因，但Ernst将之称为“迷思”，在中国，事情可不会像外界看的这么简单或同质化(homogeneous)。该报告引述了哈佛大学教授Mark Wu的说法，指出“让中国复杂的原因，是虽然有一体化战略，但仍允许市场力量在庞大的经济领域发挥作用。”

不过Ernst也指出，国家机关、国营企业、私人企业、金融机构与其他各界错综复杂的关系，并没有让中国AI发展更快，反而是让中国创新体系出现分散化。他的观察是，因为当地研究机构与大专院校，以及产业界与其他各界之间衔接不紧密，让中国创新体系发展受限；这种衔接不紧还出现在对技术的选择上，习惯由上而下，而各地却各有想法，竞逐热门商机。

曾经的一系列推动政策，很多西方观察人士认为会成为中国加速创新的引擎，但Ernst却认为，政策会减缓中国朝向更市场导向的创新策略发展的速度。他在报告中写道：“无疑中国将继续产生大量的AI相关创新，但中国创新活动在特定环境下，可能会产生资源分配不均、浪费或泄漏，所导致的AI研发与产业之间的脱节是真实且立即的，不太可能在短时间之内消失。”

Ernst归纳指出，中国有三条各自独立的AI发展路线：

1. 官方研究组织──第一条路线主导者是国有机构如研究所、大学院校或大型国有企业的研发部门，依循中国的“新一代人工智能发展规划”纲要。不过Ernst的调查发现，这些研究机构的研发论文与专利，产业界并不容易接触到；中国AI业者也表示，与学界之间的交流是最近才渐渐开始。这使得有许多AI研究成果呈现闲置状态。

2. 数字平台领导供应商──这条路线的主导力量是华为、阿里巴巴、腾讯、百度与联想等业者。以这些公司的规模与资源，他们显然在中国AI研发扮演关键角色，但根据Ernst的访查，这些业者是将AI应用的开发列为第一优先，而对AI芯片与算法开发的投资较少。而有趣的是，Ernst的研究团队获悉，中美贸易战使得业界与公共AI研究项目有较密切的互动，因为业者们被迫要在以往被认为美国较具竞争优势的领域创新。

3. AI芯片独角兽──第三条AI发展路线主角就是众多AI新创公司，Ernst将他们分成两大类：第一类是利用现有的机器算法/神经网络来销售AI应用软件，第二类是专注于AI芯片设计；中国对这些公司是大力支持的。Ernst在中国进行的访问显示，“第一批AI独角兽公司中，有很多都难以跟上中国市场快速成长的AI应用需求；”为此这些业者积极寻找中国各地的年轻工程师人才，甚至加入了对海外经验丰富顶尖人才的争夺战。

中国是不是已抢得AI先机？Ernst引述了李开复(曾任Apple、Microsoft与Google等公司高层，现为风险资本业者)在2018年的分析，当时李开复认为，中国可以超越美国，因为AI已经从“发现”(discovery)阶段来到“实现”(implementation)阶段，而且由“专门知识”(expertise)进展到以“数据”(data)为王，因此对中国来说，重要的是“数据的力量”。

李开复认为，中国的成功关键在于人力成本相对较低的大量大学毕业生，这些人力能忍受长时间重复性工作，对大量的数据进行分类以训练AI算法；他建议，中国应该要利用其“大数据宝库”，在较低成本的AI应用大众市场上领先。虽然有大部分中国AI产业都采纳了李开复的建议，但Ernst的观察是，这种策略在中国发展的效果并不好。

Ernst指出，李开复对AI的永久性研发革命之理解有误，因为AI的“发现”与“实现”应该是同时发生；AI是一个仍在演化的技术领域，同时有大量新型态的神经网络崛起，中国不能只根据会过时的神经网络来发展AI应用。

Ernst的研究报告想传达的最重要信息或许是：“我们的研究发现，美国在技术出口上的限制，迫使中国强化自我基础与AI研发，以掌握基础核心技术；”他的团队在中国进行访谈后指出，上述三个原本各自独立的中国AI发展路线，可能会因此开始出现变化。中国因为美国的技术限制而积极改革技术性投资与研发策略，这可能反而纠正了其AI创新体系的基础性缺陷。

我们已经认识Ernst一段时间，他先前曾针对中美之间贸易与科技关系发表过不少建设性的言论。这一次《EE Times》透过电子邮件采访了他，对话聚焦于中国研究人员以及当地业者，对于像是Ernst这样的外国学者之态度转变，以及美国升高对中国之技术限制所带来的后果。而我们在谈话过程中始终留意着，美国与中国政府所采取的下一步，将会对全球科技产业带来深远的影响。

影响到两国之间学术交流

EE Times：我注意到在过去18个月来，采访中国业者的难度越来越高──特别是那些开发AI芯片的公司；其中有部份业者直截了当告诉我们，在西方媒体上曝光只会带来麻烦。他们通常说：“现在不是时候…没有必要引起美国政府的注意；”你遇到的状况如何？

Ernst：跟我早期(许多年前)在中国进行实地研究的情况比较，我很惊讶最近当地的公司以及官方机关更不愿意接受采访，而且比较抗拒外国人加入。这显示中美贸易与科技战升温，已经波及到媒体和调研机构。

EE Times：这不是好现象…那么你是如何克服障碍？

Ernst：我在2019年4月和11月曾经受邀前往北京、上海以及杭州的顶尖大学针对我的研究题目发表演说，这应该是有帮助的。我的那几场演说听众很多，也在问答时间以及会后的私下讨论中获得了一些独特的见解。与我交换过意见的中国听众都有忧虑美国对技术出口与签证的限制，会扼杀高度全球化之AI研究社群中的知识交流与创新。

突如其来的贸易战

EE Times：还有什么其他让你感到惊讶的事情？

Ernst：我知道中国一直以来都有考虑到未来发生美国限制技术的风险，也试图寻找替代来源，但在访谈中，当地AI产业的关键业者都有一些措手不及。尽管曾经沙盘推演过各种“紧急”场景，大多数业者对于突如其来的中美贸易冲突与科技战，都表示没有做好万全准备。

EE Times：你认为哪些AI领域的技术限制，特别是针对中国业者的？

Ernst：能提供更高算力与储存容量、同时降低功耗的先进专用AI芯片。我一次又一次被告知，那些会使用先进AI芯片的公司基本上都在快速发展的路径上，技术的演进是持续不断的，而且是快速、相辅相成的。训练用AI芯片，中国此前几乎都从美国进口，两国之间的贸易战阻断了中国业者取得这些芯片的来源。（编按：日前国内专注云端AI训练芯片的燧原科技获得7亿元B轮融资，也可见国内对于这个领域的重视）

EE Times：在你的研究报告中，让我很惊讶的一件事情是，你形容中国的产业界与学界在AI研发方面的“互动有限”。你认为为什么会发生这种情况？

Ernst：以往，中国的创新体系一直衔接不太紧密。包括学界与产业界之间、“民用”与“国防”产业间，还有不同创新战略模式之间。

EE Times：你怎么看这种现象？

Ernst：在很大程度上，这反映了中国加入全球高科技产业创新竞赛时间较晚；此外，我认为很多研发活动仍被局限在官方科研机构，而企业更多扮演“生产者”角色，没有体现出研发与工程能力，在营销与策略规划方面也没有发挥作用。尽管有很多在市场与组织改革方面的努力，中国在强化产业界与学数界之间的知识交流方面，还有一段路要走。

EE Times：然后还有专利政策。

Ernst：事实上， 中国企业现在过于专注在增加专利申请案的数量，一旦获得注册，就似乎不太关注那些专利的状况。更重要的是，在能够达到高引证(citations)的专利识别、开发、维护以及质量的改善方面，缺乏后劲。

中国AI技术的最大挑战

EE Times：所以在你看来，中国的AI技术发展遇到的最大挑战是什么？

Ernst：中国创新体系的分散化突显了中国AI发展的一个基础性困境；在中美贸易战爆发前， 中国AI业者在能够反映他们竞争优势的领域创新，透过当地数量庞大的低人力成本大学毕业生来开采大数据库，专注于在中国快速成长的大众化AI应用市场竞争。中国在国际贸易与全球生产网络的深度融合，提供取得全球知识来源的充足机会，让这种策略成为可行；在某种程度上中国业者能用外国技术，不需要投资内部的基础性与应用研发，就能繁荣成长。但随着美国升高技术出口限制，这些业者要取得相同的收益就越来越困难。

EE Times：我们刊登了第一篇关于你的中国AI芯片产业研究报告报导之后，有几个中国产业界的高层响应，他们同意中国是被李开复的著作误导了。李开复认为中国应该要利用其“大数据宝库”，在较低成本的AI应用大众市场上领先；但显然许多追随这种策略的中国公司方向错误，因为它们开发的AI应用利用了过时的神经网络，但同时间AI的基础研发仍然在世界其他地方继续演进并快速发展。此外我也常听到，规模一般的小企业其实很难接触到有用的大数据，你是否有听到类似的说法？

Ernst：在我们的非正式采访中，你提到的这些观察很常见。中国的数字平台领导业者们，采用了数据私有化方法，他们现在能很熟练地控制大数据数据集的货币化，而且与美国那些互联网巨鳄一样毫不留情，数据肯定不会给别人的。

EE Times：你的报告内容还有一点让我有些惊讶，就是中国数字平台业者如百度、阿里巴巴等的AI投资也是以AI应用为导向；这是什么原因？

Ernst：我的报告主要是聚焦在AI芯片的研发；要了解中国在AI领域的实际地位，我们确实需要对于所谓的BAT (百度、阿里巴巴与腾讯)还有华为、联想等公司进行的AI应用与基础性研发优先项目，进行深入的研究。例如阿里巴巴旗下的研究机构达摩院专注于AI算法，包括在语音识别、自然语言理解、数据探勘、智能城市、智能机器人、工业物联网等方面的应用；百度的研发焦点则是自动驾驶车辆与运输系统、自然语言处理框架以及高性能运算。

EE Time：所以你的研究报告要为美国产业界传达的最重要信息是什么？对中美两国的产业界与政府的影响为何？

Ernst：是时候该接受美国这个世界最强大国家，无法再以一己之力主导AI与IT技术的创新步伐；美国若要重新获得稳定、可预测而且更能公平分配的贸易收益，应该要回归一种促进而非破坏国际贸易规则的政策。当前美国政策所造成的巨大损害，要花相当长的时间才能修复。毫无疑问，美国商务部与贸易代表处打击知识产权、商业机密、政府采购等方面的不正当手段，无论这些行为是在任何地方发生；但更重要的是，美国政府与私人领域应该要共同努力发展并实施国家策略以升级美国的创新体系，才能从有利的位置来因应中国的创新战略挑战。

反过来中国则需要重新思考，他们的AI如果要取得进步，唯一的方法是在与美国和其他先进国家的关系中寻求零和(zero-sum)竞争策略。中国现在也通过很多渠道努力，解除外国业者对“强迫技术转让”的无端忧虑。

简而言之，基于粗暴的“技术民族主义”(techno-nationalism)之科技战争，正威胁AI领域全球知识共享的文化，无论是美国或是中国，科技战如果继续，将没有赢家。

编译：Judith Cheng

责编：Luffy Liu

(参考原文 ： Q&A: No Winners in America-First/China-First AI War ，by Junko Yoshida)