描述

　　新技術(shù)會造成巨大的經(jīng)濟和政治混亂。海軍艦隊投射力量、電力、蒸汽機和鐵路都會產(chǎn)生這種效果。

　　在 21 世紀，人工智能可能是最具顛覆性的技術(shù)，因為它不僅是一項通用技術(shù)，而且還沒有分銷成本（數(shù)字化）。但是，人工智能帶給世界的價值卻分配不均。讓我們來聊聊人工智能的地緣政治。

　　地緣政治學(xué)的研究對象是地球地理學(xué)對于政治和國際關(guān)系的影響。它提供了大的背景，并能改進宏觀級別的決策的制定。地緣政治學(xué)關(guān)注的是地區(qū)和國家，但對于人工智能的地緣政治來說，公司是比國家更合適的單位。為什么這么說呢？因為在人工智能中，人們關(guān)心的是人才和數(shù)據(jù)。這兩者都具有流動性和可塑性（相對于地理意義上的山川而言），但仍然具有某些地理特征（比如，德國的數(shù)據(jù)可能對朝鮮來說不太有用）。

　　據(jù)李開復(fù)的《AI·未來》（AI superpowers）一書所說，在人工智能領(lǐng)域中有七大巨頭（相當于大國）：谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟、阿里巴巴、騰訊和百度。除了這 7 家公司之外，其他公司的人工智能能力大幅下降。將“七大巨頭”之外的全球所有公司的人工智能能力加起來，都比不上任一巨頭。我們稱之為“人工智能貧乏者”（AI-poor）。

　　由于人工智能是一場贏家通吃的游戲，人工智能富有者（AI-rich）和人工智能貧乏者之間的差距正在迅速拉大：如果一家公司解決了自動駕駛汽車的問題，那么它將能贏得整個市場。對于人工智能貧乏者而言，沒有必要去“克隆”，而擁有一個“也能用”的技術(shù)也將會處于劣勢：如果第一名獲得成功的幾率達到 99.9%，而第二名只有 95%，那么第二名就不可能取得成功了。由于自動駕駛汽車事關(guān)人生命，汽車制造公司將會購買第一名的產(chǎn)品。他們需要從人工智能富有者的公司購買技術(shù)。在本文中，我們將探討這種技術(shù)依賴的后果。

　　是什么讓這些人工智能富有者的公司與眾不同呢？這七大巨頭都擁有人才、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施。另外這七大巨頭都是平臺。平臺商業(yè)模式是 21 世紀最成功的商業(yè)模式。平臺是一種商業(yè)模式，通過促進兩個或多個相互依賴的群體（通常是消費者和生產(chǎn)者）之間的交流，從而創(chuàng)造價值。

　　為了實現(xiàn)這些交流，平臺利用并創(chuàng)建可按需訪問的大型可擴展的用戶和資源網(wǎng)絡(luò)。平臺創(chuàng)建了社區(qū)和市場，并具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，允許用戶進行互動和交易。平臺公司的利潤和增長遠遠高于其他任何公司。舉例來說，谷歌在 2016 年前后（據(jù)一位負責(zé)搜索和個人通信業(yè)務(wù)的副總裁的說法）就實現(xiàn)了 21% 的年增長和 20% 的利潤。來自微軟的數(shù)據(jù)也差不多，但對于大多數(shù)非平臺公司，特別是企業(yè)而言，已經(jīng)完全超出了范圍。平臺也很難以撼動，它的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)構(gòu)成了一條有效的護城河。

　　人工智能憑借其零分銷成本（數(shù)字化）的優(yōu)勢，可以完美地嵌入到平臺中。這七大巨頭利用自己的人工智能和數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，試圖進軍每一個行業(yè)：醫(yī)療、人力資源、金融、零售、銀行等。

　　重要的是要明白，即使在我們考慮人工智能之前，與在各個垂直領(lǐng)域稱霸的領(lǐng)頭者相比，這七大巨頭也是完全不同的“動物”。在位者往往是“線性公司”，而不是平臺，他們在數(shù)字化的道路上往往并沒有走多遠。與 20 世紀的成功模式相比，他們的商業(yè)模式?jīng)]有什么變化。因此，他們難以利用人工智能的優(yōu)勢。

　　但，人工智能真的那么有價值嗎？要回答這個問題，就以 2014 年被谷歌收購的英國人工智能公司 DeepMind 為例來說吧。DeepMind 的算法一年節(jié)省的谷歌數(shù)據(jù)中心的電費就足以回本了。自那以后，DeepMind 一直是新聞焦點，因為他們解決了大多數(shù)人認為不可能解決的問題，包括在圍棋賽中擊敗人類冠軍。

　　最近 DeepMind 的一個突破幫助發(fā)現(xiàn)了蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)?？茖W(xué)家已經(jīng)鑒定出 2 億多種蛋白質(zhì)，但已知的結(jié)構(gòu)只是其中的一小部分。傳統(tǒng)上，這些形狀是通過精細化管理的實驗室工作發(fā)現(xiàn)的，可能需要耗費數(shù)年時間。DeepMind 的算法 Alphafold 成功地發(fā)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)，并且有近三分之二的結(jié)構(gòu)質(zhì)量與實驗結(jié)構(gòu)相當。這是生物學(xué)領(lǐng)域的重大挑戰(zhàn)之一。Alphafold 之所以重要，是因為蛋白質(zhì)定義并控制了生命的所有功能。它將大大加快人們對細胞構(gòu)成模塊的理解，并使更快、更先進的藥物發(fā)現(xiàn)成為可能。

　　德國蒂賓根馬克斯·普朗克發(fā)育生物學(xué)研究所（Max Planck Institute for Developmental Biology）所長 Andrei Lupas 表示，他已利用這一程序解決了困擾科學(xué)家們十年之久的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)問題。

　　“人工智能貧乏者”的公司和國家別無選擇因為人工智能領(lǐng)域中存在著“贏家通吃”的現(xiàn)象，所以對于“人工智能貧乏者”來說，很難在內(nèi)部創(chuàng)建最先進的人工智能。他們通常不具備人才、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)勢。沒有辦法，他們必須購買人工智能。

　　七大巨頭的戰(zhàn)略是通過自動化銷售人工智能。李開復(fù)認為，如果將人工智能視作新的電力，那么他們就是公用事業(yè)公司。為了滿足需求，他們安裝了“電網(wǎng)”。就拿谷歌來說，我們來看一下這個戰(zhàn)略是如何實施的。

　　谷歌擁有張量處理單元（TPU），這項技術(shù)使人工智能的計算成本遠低于上一代（GPU）。讓任何“人工智能貧乏者”都通過谷歌云服務(wù)來使用人工智能，這符合谷歌的利益。由于這是一項極具可擴展性的業(yè)務(wù)，谷歌需要讓人工智能使用起來更容易。他們正投資于簡化使用方式、擴展用例、教育企業(yè)。他們的目標是讓任何一個人工智能貧乏者的國家或公司，即使人才或基礎(chǔ)設(shè)施資源有限，都可以購買他們的人工智能或云計算。

　　大多數(shù)人工智能貧乏者的國家政治領(lǐng)導(dǎo)人都明白這種技術(shù)依賴的風(fēng)險有多大，并竭盡所能降低這種風(fēng)險。Element AI（還有加拿大）也許就是那張船票！

　　加拿大和 Element AI 如何保持平衡按人均算，加拿大是世界上擁有深度學(xué)習(xí)研究人員最多的國家，而且還有一些一流實驗室。

　　加拿大把極其豐富的研究人才庫視為機遇。加拿大為這類公司提供資金，并改變簽證政策，以確保加拿大成為人工智能富有者的國家，為人工智能貧乏者提供人工智能服務(wù)。阻止人才外流到美國還有額外的好處。

　　加拿大與七國集團（G7，西方七大工業(yè)國美、英、法、德、意、加、日）有很好的關(guān)系。七國集團的所有成員國（不包括美國，在人工智能七大巨頭中，美國占了 4 個）在人工智能方面都存在技能缺陷。他們會很樂意購買加拿大的人工智能服務(wù)或技術(shù)，因為他們不能從美國或中國購買：如果他們從這兩個國家中購買過多，那將會犯一個地緣政治錯誤。如果加拿大出對了牌，那么加拿大就可能會成為兩個人工智能超級大國（美國和中國）的競爭對手。這意義非同尋常：當其他大多數(shù)國家的行業(yè)收入下降時，他們都會不惜代價獲得這個地位。

　　Element AI 是加拿大戰(zhàn)略的先鋒。一家擁有約 500 名員工的公司，在深度學(xué)習(xí)方面具有世界級水平，其人才集中程度與 DeepMind 相當。該領(lǐng)域的教父之一，Joshua Bengio，是這家公司的共同創(chuàng)始人。這家公司 4 年融資超過 3 億美元。Element AI 成為加拿大人工智能界自封的代表。一家不會失敗的公司。它真的能做到嗎？

　　旨在避免加拿大人才外流到美國的 Element AI，最近被美國加州的一家公司 ServiceNow 收購。這是 ServiceNow 繼 Loom Systems、Passage AI 和 Sweagle 之后，在 2020 年發(fā)起的第四筆人工智能領(lǐng)域的收購。

　　政府的全力支持也無助于找到一個行之有效的商業(yè)模式。他們就這樣“在藤蔓上枯萎了”。那是歷史性的時刻。Element AI 被美國公司收購，標志著一個時代的終結(jié)。加拿大唯有提高人工智能的復(fù)雜性，才能與美國和中國相匹敵，并為人工智能貧乏者國家提供服務(wù)。

　　對人工智能貧乏者的影響：弱者更弱對于人工智能貧乏者的國家來說，還有兩個迎頭趕上的機會：DeepMind 和 Element AI。DeepMind 被谷歌招入麾下，在人工智能和數(shù)據(jù)方面擴大了本就巨大的優(yōu)勢，而英國肯定會對自己做出的讓這一切成為現(xiàn)實的決定感到拊膺頓足，懊悔不迭。

　　美國公司在 Element AI 產(chǎn)生重大價值之前就收購了它。但它仍然是一頭巨鯨，足以“喂飽”一個人工智能貧乏者的國家十年。

　　在美國和中國之外的任何地方，都幾乎沒有可能建立起如此規(guī)模的人工智能公司?！叭斯ぶ悄茇毞φ摺笔澜缫呀?jīng)錯過了創(chuàng)建據(jù)點的最后機會。七國集團（不包括美國）將不得不依附于這兩個人工智能超級大國之一，而隨著人工智能所能提供的價值日益增加，與制造業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相比，這一交易將變得越來越糟糕。

　　我想有兩種可能的情況。

　　悲觀情景即便有大量開源庫和模型，“人工智能貧乏者”也不能從人工智能中獲得價值。他們越來越依賴于七大巨頭。

　　每個人工智能貧乏者的國家都將成為美國或中國的科技“殖民地”。而在這一點上他們都沒有出路（在 DeepMind 和 Element AI 退出之后，本土人才并不足以捍衛(wèi)任何可能的本土人工智能或數(shù)據(jù)優(yōu)勢）。

　　“20 世紀經(jīng)濟”（制造業(yè)）的市場價值持續(xù)下跌，利潤也變得微薄，與人工智能富有者國家相比，工業(yè)時代國家的購買力急劇萎縮。

　　人工智能民族主義和網(wǎng)絡(luò)新殖民主義解釋了 21 世紀的許多地緣政治交易。政治重組取決于誰提供你的人工智能。

　　人才和數(shù)據(jù)集中在美國和中國的幾家公司。

　　人工智能富有者的國家將不斷入侵一個接一個的垂直領(lǐng)域（如蘋果健康），而在位者卻無力回天（如，DeepMind 的 Alphafold 和類似的發(fā)現(xiàn)會取代制藥和生物技術(shù)公司。從那以后，所有重大發(fā)現(xiàn)都將發(fā)生在七大巨頭之一）。

　　樂觀情景下七大巨頭開發(fā)開源庫，撰寫論文。人工智能貧乏者的國家仍然保留著數(shù)據(jù)。盡管沒有研究人員，但在人工智能貧乏者的國家中，還是有足夠的工匠可以從進步中獲益，而無需向巨頭們購買人工智能。但他們將會非常依賴開源庫：如果人工智能富有者的公司不再共享開源代碼、論文和預(yù)訓(xùn)練模型，那么人工智能貧乏者的國家就會回到岌岌可危的境地。

　　人工智能價值從發(fā)明到實現(xiàn)（并不是由世界級的工匠隊伍來完成的，但是一旦人工智能富有者解決了巨大而可怕的問題，他們就會變得“非常出色”）。大規(guī)模電氣化就是這個過程的一個例子。在托馬斯·愛迪生駕馭電力之后，這個領(lǐng)域迅速從發(fā)明轉(zhuǎn)向了實現(xiàn)。全球各地成千上萬的工程師開始利用電力，為新設(shè)備供電，并重組了工業(yè)流程。

　　這支工匠隊伍與歐洲的“漸進式創(chuàng)新”方法更加吻合。舉例來說，德國人是對一個想法（由別人發(fā)明并發(fā)表）進行迭代的高手，將想法迭代至完美。要知道，汽車并非由德國發(fā)明，只是完美的生產(chǎn)水平，使得德國從這項發(fā)明中獲得了最大的經(jīng)濟價值。如果在德國在人工智能方面也能采用同樣的方法，那就有希望了。就拿德國公司 DeepI 來說，它的產(chǎn)品比谷歌的要好（也許它的預(yù)算很少），這是個驚人的成就：有多少公司能夠在自己的領(lǐng)域中打敗谷歌？那人工智能的領(lǐng)域呢？很遺憾，像 DeepI 這樣的公司是例外。德國經(jīng)濟依然十分重視制造業(yè)，還沒有跡象表明德國會將重點轉(zhuǎn)移到人工智能上，以使 DeepI 這樣的公司更加普遍，更加具有競爭力。

　　也許在所有人工智能驅(qū)動的產(chǎn)品中，讓德國受益最大的，就是最令人垂涎的：全自動無人駕駛汽車。但令人驚訝的是，像 Uber 這樣的公司（他們就是靠所謂將從自動駕駛汽車獲益上市的）實際上并沒有從這一技術(shù)中得到多少好處！假如解決了這個極其復(fù)雜的問題（駕駛），Uber 的商業(yè)模式（不擁有汽車）將徹底改變，變成另一種不同的模式（擁有機器人汽車），其利潤將大大減少，而且 Uber 在這方面也缺乏經(jīng)驗。然而，德國汽車制造商卻可以擁有一批汽車，以出租代替銷售。所以，如果自動駕駛軟件能夠運行，即使這個軟件并非德國發(fā)明，他們也能從中獲得最大的收益。它意味著一家“人工智能貧乏者”的公司（德國一家汽車制造商）正在向平臺商業(yè)模式轉(zhuǎn)型，這本身就是一個巨大的進步。

　　巨頭們樂于讓人工智能變得簡單易用，這樣就能讓更多的公司購買云服務(wù)，這就是他們賺錢的方式。人工智能直接應(yīng)用于他們的消費產(chǎn)品（如 Gmail 的智能撰寫、Google 相冊搜索），雖然賺不到多少錢，但是可以幫助銷售云基礎(chǔ)設(shè)施。

　　德國仍然需要訓(xùn)練有素的人工智能工程師，也就是這個時代的工匠，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于每一個垂直領(lǐng)域，并進行調(diào)整。如果美國和中國有支付高額服務(wù)費的文化，這些工程師就很難被德國吸引。要是德國的薪酬能吸引來自人工智能富有者的國家的人才呢？那么，德國幾乎所有其他行業(yè)的本地工人都將會感到恥辱，社會將會陷入動蕩。所以，培養(yǎng)本土人才是最好的選擇：培養(yǎng)能接受本地工資水平，但仍有能力取得進步的工程師。沒有跡象表明德國正在投資教育（任何數(shù)字化的東西，即使投資多年也是二流的，更別提人工智能了）。但投資人工智能的教育似乎是一個非常清晰的戰(zhàn)略決定，而且一定會發(fā)生。