基础科研：国家竞争力与安全的战略基石
当前，全球科技竞争日趋白热化，基础科研投入已成为衡量一国创新能力与未来发展潜力的关键指标。近期，关于削减美国基础科研经费的提议引发了广泛关注和深刻忧虑。此举不仅可能削弱美国在人工智能等前沿领域的领先地位，更将对全球科技进步产生深远影响。开放的科学研究模式，尽管看似惠及全球，但其核心利益最终流向研究发生地，对所在国而言，是提升国家竞争力和维护国家安全的战略性投资。
历史经验反复证明，对基础科学的坚定投入是孕育颠覆性创新的摇篮。以深度学习为例，早期来自美国国家科学基金会（NSF）和国防高级研究计划局（DARPA）的资助，为该领域突破性进展奠定了基础。正是这些看似“纯粹”的学术探索，最终催生了诸如谷歌大脑等引领行业变革的创新实体，并直接推动了当前人工智能浪潮的到来。缺乏此类前瞻性、非功利性的初期资助，许多开创性思想可能胎死腹中，进而导致国家错失下一轮技术革命的先机。
开放研究：知识扩散与人才培养的核心驱动
开放式科学研究之所以能为资助国带来最大效益，主要得益于两个核心机制。首先，新知识的扩散速度在本国范围内远超境外。以生成式人工智能的创新为例，硅谷之所以能成为全球中心，部分原因在于谷歌大脑和OpenAI等团队在此地完成了大量早期工作。随之，这些核心技术人员流动到当地其他企业、创立新公司或与区域内大学合作，形成了紧密的创新生态。此外，本地化的社交网络，如非正式的咖啡馆交流、区域性会议乃至家长间的日常互动，都极大地加速了知识的非正式传播，使得技术诀窍和实践经验在区域内迅速渗透，远超向其他地理区域的扩散速度。
其次，研究过程本身是培养国家宝贵人才的熔炉。科研项目不仅产出知识，更重要的是，它培养了一批具有解决复杂问题能力、创新思维和实践经验的科研人员。这些人才无论是留在学术界继续深耕，还是进入工业界推动技术转化，都直接为国家输送了高素质劳动力。尤其是在学术环境中，研究成果通常以论文和开源代码的形式完全开放共享，师生可以自由讨论工作细节，这进一步加快了知识的传播和人才的培养效率。因此，对美国基础研究的资助，最直接、最显著的受益者是美国自身，其次才是其盟友。
平衡开放性与潜在风险：战略考量
诚然，开放的科研成果也可能被潜在的竞争者甚至对手所利用。然而，正如美国众议院科学、空间与技术委员会下属小组委员会所指出的，“基础研究的开放共享并非没有风险，但其对于国家竞争力与安全的重要性，远超对手可能从中获益的风险。”这意味着，虽然存在风险，但开放性带来的整体优势，包括加速自身创新、吸引全球人才、促进国际合作等，远大于其负面影响。在高速迭代的技术领域，例如生成式人工智能，保持领先地位的关键在于持续的创新能力，而非对已有技术的封闭。即便竞争对手能够复现GPT-3.5甚至GPT-4级别的模型，对于OpenAI这类始终走在技术最前沿的企业而言，他们已经投入到开发更新一代模型如GPT-4.1、Codex等的工作中。率先发明并商业化新技术，在快速变化的全球科技格局中占据了最重要的战略高地。
借鉴与反思：中国科技生态的启示
值得注意的是，中国在生成式人工智能领域的快速追赶，部分得益于其内部技术生态的开放性。尽管在ChatGPT于2022年首次发布时，中国曾处于劣势，但过去两年中，其内部的高度开放推动了显著的进步：
- 充裕的学术研究资金： 中国为开放的学术研究提供了大量资金支持，鼓励高校和科研机构在基础理论和前沿技术方面进行探索。
- 企业级的开放模型发布： 诸如DeepSeek和阿里巴巴等中国科技企业，积极发布了领先的开源权重模型，这种企业层面的开放性显著加速了知识的传播和复用。
- 灵活的人才流动： 相较于某些国家严格的竞业限制，中国的劳动法律使得竞业协议执行难度相对较大，加之其工作文化鼓励不同公司员工之间的思想交流，这使得知识和人才的流动更为高效。
尽管中国模式的某些方面不宜盲目效仿，但其内部生态的开放性无疑在加速其技术进步方面发挥了重要作用。这进一步印证了开放性对于知识扩散和创新加速的关键价值。
历史的昭示：重申范内瓦·布什的远见
回顾历史，1945年范内瓦·布什撰写的里程碑式报告《科学：无尽的前沿》为美国公共资助科研和人才培养奠定了核心原则。正是这些原则，使得美国在随后的几十年里，在科学进步领域占据了主导地位。美国联邦政府对科学的长期资助，不仅催生了无数造福美国的重大突破，也惠及了全球，同时培养了几代本土科学家和大量移民科学家，他们都为美国的科技繁荣做出了卓越贡献。
如今，这份成功的“剧本”已广为人知，并被全球各国所学习。我们期待更多国家能够效仿这一模式，大力投资于科学研究和人才培养。而作为这一卓有成效模式的先行者，美国更应审慎对待其在科学研究领域的投入，避免因削减资金而放弃其赖以成功的基石，这不仅关乎美国的未来，也影响着全球科技发展的进程。
