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[導(dǎo)讀]《泰晤士高等教育》(Times Higher Education)預(yù)測(cè),2030年前中國(guó)有望超越美國(guó),成為全球AI領(lǐng)導(dǎo)者。

《泰晤士高等教育》(Times Higher Education)預(yù)測(cè),2030年前中國(guó)有望超越美國(guó),成為全球AI領(lǐng)導(dǎo)者。

這一觀點(diǎn)并非空穴來(lái)風(fēng)——數(shù)據(jù)顯示,2023年中國(guó)已成為全球最大的AI人才輸出國(guó),在人工智能專利領(lǐng)域更是占據(jù)主導(dǎo)地位,專利產(chǎn)出量占全球總量的61%,展現(xiàn)出強(qiáng)大的創(chuàng)新潛力與人才儲(chǔ)備優(yōu)勢(shì)。

然而,中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)與美國(guó)相比仍存在差距。在高影響力研究產(chǎn)出及頂級(jí)人工智能模型數(shù)量方面,美國(guó)仍處于領(lǐng)先地位。斯坦福大學(xué)統(tǒng)計(jì)顯示,2023年全球知名AI模型中,美國(guó)擁有61個(gè),歐盟為21個(gè),而中國(guó)僅有15個(gè)。這一數(shù)據(jù)表明,盡管中國(guó)在專利數(shù)量上占優(yōu),但在尖端模型的研發(fā)與應(yīng)用層面仍需進(jìn)一步突破。

中美在AI技術(shù)發(fā)展路徑上也存在差異,集中體現(xiàn)在學(xué)術(shù)界的角色定位。中國(guó)AI發(fā)展高度依賴大學(xué)體系,高校不僅承擔(dān)前沿理論研究,還通過產(chǎn)學(xué)研合作推動(dòng)技術(shù)落地。這種模式雖然高效整合了科研資源,但也引發(fā)爭(zhēng)議:中國(guó)能否憑借大學(xué)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展路徑實(shí)現(xiàn)對(duì)美國(guó)的超越?抑或這種自上而下的模式會(huì)限制創(chuàng)新活力,使中國(guó)陷入長(zhǎng)期追趕狀態(tài)?

反觀美國(guó),AI研究的主力是私營(yíng)企業(yè),而非學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。斯坦福大學(xué)在《2024 AI指數(shù)報(bào)告》中指出,隨著AI模型的訓(xùn)練成本持續(xù)攀升,傳統(tǒng)的AI研究中心——大學(xué),已難以承擔(dān)開發(fā)前沿基礎(chǔ)模型的重任。

萊頓大學(xué)中國(guó)問題專家羅吉爾?克里梅斯(Rogier Creemers)認(rèn)為,西方通常把企業(yè)視作股東和管理層獲取利潤(rùn)的工具,而中國(guó)的觀念有所不同。在中國(guó),允許企業(yè)獲得一些利潤(rùn),但他們還肩負(fù)著幫助政府實(shí)現(xiàn)發(fā)展目標(biāo)的責(zé)任。

克里梅斯還提到,西方普遍認(rèn)為市場(chǎng)能夠解決問題,企業(yè)只需為所要的技能組合付費(fèi),市場(chǎng)自然會(huì)予以提供,然而中國(guó)則積極采取措施為企業(yè)發(fā)展創(chuàng)造有利條件。

悉尼科技大學(xué)(UTS)澳大利亞-中國(guó)關(guān)系研究所副教授瑪麗娜?張(Marina Zhang)認(rèn)為,大學(xué)在教學(xué)方面需要緊跟私營(yíng)部門的發(fā)展步伐,這是中國(guó)面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn),因此中國(guó)鼓勵(lì)大學(xué)與企業(yè)開展合作。

人才留存同樣是一個(gè)關(guān)鍵問題。美國(guó)智庫(kù)MacroPolo的研究表明,2023年美國(guó)依舊是全球AI人才的主要流入地,但中國(guó)培養(yǎng)的AI人才數(shù)量更為龐大,并且越來(lái)越多的人才傾向于留在國(guó)內(nèi)發(fā)展。

克里梅斯表示,從一定程度上說,特朗普的相關(guān)政策使得美國(guó)對(duì)中國(guó)學(xué)者、工程師和專家的吸引力顯著下降,這為中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)的發(fā)展帶來(lái)了積極影響。

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