近年来，全球科技竞争日趋激烈，各国纷纷将人工智能（AI）等前沿技术视为未来发展的战略高地。在此背景下，美国近期提出的削减基础科研资金的预算提案，无疑在全球范围内引发了广泛的关注与忧虑。此举不仅对美国在AI及其他关键技术领域的领先地位构成潜在威胁，更可能削弱其长期的国家竞争力和安全基础。本文将深入探讨开放科学研究的战略价值、知识扩散的本地化效应、以及持续投资基础科研对于维护国家核心竞争力的决定性作用。
基础研究：国家创新体系的战略基石
基础研究，特别是那些由国家机构如美国国家科学基金会（NSF）和国防高级研究计划局（DARPA）资助的项目，往往是突破性创新的源头。这些投资并非追求短期回报，而是为未来几十年的技术进步奠定基石。以深度学习为例，早期正是得益于NSF和DARPA的资助，才得以在萌芽阶段获得关键支持。如果没有这些“耐心资本”，许多如今改变世界的理论和技术，例如催生了Google Brain等领先机构的关键洞见，可能永远无法浮出水面。这些基础性的投入，如同深植于地下的根系，虽然不直接可见，却是支撑整个科技创新生态系统繁荣发展的核心。
知识扩散：本土创新的加速器
科学研究的成果，尤其在开放共享的环境下，其效益并非均匀分布于全球。研究表明，创新知识的传播具有显著的本地化特征。一项研究在一个国家或地区完成，最先受益的往往就是这个国家或地区本身。这主要体现在两个方面：
知识的快速内部渗透：新知识、新发现能够在该国或地区内部实现最快速、最深入的扩散。以硅谷为例，生成式AI领域的大部分创新为何仍集中于此？原因在于Google Brain开创了Transformer网络，而OpenAI在此基础上实现了规模化应用。这些早期工作的成果，通过团队成员的流动、新公司的创立、以及与当地大学的合作，在硅谷内部迅速传播。非正式的交流，如咖啡馆里的讨论、本地会议乃至儿童玩伴聚会时家长间的技术交流，都极大加速了知识在特定地理区域内的渗透速度。这种内部的高效扩散，使得该地区比其他地方更快地掌握并应用前沿技术，从而形成独特的创新集群效应。
人才培养与集聚：科研活动的开展，本身就是一个培养高素质人才的过程。这些在研究中成长起来的科学家、工程师和技术专家，构成了国家最宝贵的智力资源。他们不仅直接贡献于当前的科研项目，更在完成项目后将所学技能和知识带入产业界、学术界或初创企业，持续为国家的创新生态注入活力。因此，国家资助基础研究，实际上是在投资自身的未来人才储备，为长期的科技发展和产业升级提供源源不断的人力资本支持。这些高素质人才的集聚，进一步强化了区域的创新优势，形成正向循环。
上图清晰展示了美国多个科学机构，如美国林务局（USFS）、国家科学基金会（NSF）、美国国家航空航天局（NASA）以及美国能源部（DoE），在2026财年相对于2025年的拟议预算削减情况。数据直观地反映出基础科研面临的严峻资金压力，这无疑会对其未来的科研产出和人才培养带来负面影响，可能导致人才流失和创新动力的减弱。
开放科学的辩证法：风险与机遇并存
尽管开放共享基础研究成果可能带来一定的风险，即竞争对手或潜在对手也能从中受益，但从长远和战略角度来看，开放性带来的益处远超其风险。美国众议院科学、空间与技术委员会的一个小组委员会曾指出，基础研究的开放共享对于国家竞争力和安全至关重要，足以抵消其可能带来的风险。这是因为，尽管信息可能会扩散，但第一发明者和最先应用者始终拥有显著的先发优势和商业化机会。此外，开放性也促进了全球范围内的知识交流与合作，从而加速了科学整体的进步。
快速迭代：保持技术领先的关键
在生成式AI等技术飞速发展的领域，真正的竞争力并非在于某个特定模型或技术的静态拥有，而在于持续保持在技术前沿的能力。例如，尽管现在许多团队能够训练出达到GPT-3.5甚至GPT-4级别能力的模型，但这并未对OpenAI构成致命打击。OpenAI之所以能持续发展壮大，正是因为它不断开发更先进的GPT-4.1、Codex等尖端技术。在这种高速迭代的环境下，谁能持续创造和掌握最前沿的技术，谁就能主导市场和话语权，实现商业价值和社会效益的最大化。早期的研究也表明，知识在本地的扩散速度远超其全球扩散速度，这进一步强化了本土创新生态系统在快速迭代周期中的重要性。因此，投资于基础研究，即是投资于这种持续迭代的能力。
案例洞察：中国科技生态系统的启示
中国在生成式AI领域的发展路径为我们提供了独特的视角。在ChatGPT于2022年首次推出时，中国在生成式AI方面曾一度落后于美国。然而，在过去两年中，中国凭借其高度开放的内部科技生态系统，迅速迎头赶上：
- 充足的学术研究资金：中国为开放性学术研究提供了大量资金支持，激励了基础理论和应用研究的蓬勃发展。这种自上而下的战略性投入，为AI技术的长足进步奠定了坚实基础。
- 企业开放模型：DeepSeek和阿里巴巴等中国科技企业积极发布了许多前沿的、开放权重的AI模型，这种企业层面的开放性极大地加速了知识和技术的传播，形成了“百模大战”的局面，有效推动了技术普惠化和创新速度。
- 人才流动与思想交流：中国的劳动法对竞业禁止协议的执行相对宽松，同时其工作文化也支持不同公司员工之间进行广泛的思想交流。这种高效的人才流动和思想碰撞，促使知识在不同企业和研究机构之间快速流通，共同推动了技术进步。这种机制有效地促进了技术经验的共享与复制，降低了重复研发的成本。
尽管中国在某些方面存在差异，但其在科技生态系统内部的开放性，无疑是其在AI领域加速发展的重要推动力。这再次印证了开放性对于提升国家科技竞争力的积极作用，尤其是在追赶阶段，这种策略的效用更为显著。
历史的回响与未来的抉择：重塑科技战略
回顾历史，1945年范内瓦·布什（Vannevar Bush）的里程碑式报告《科学——没有止境的前沿》（Science, The Endless Frontier）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主导了全球科学进步。联邦政府对科学的资助，不仅催生了无数造福美国乃至全世界的突破性创新，更培养了几代本土科学家，并吸引了大量海外人才，共同为美国的发展贡献力量。这一模式证明了国家层面持续投资基础研究的巨大战略回报，其影响深远，塑造了现代科技格局。
如今，这份成功的“剧本”已广为人知。我们希望更多国家能够效仿这一模式，大力投资科学和人才。同时，更期盼作为这一成功模式的开创者，美国能够坚守其优良传统，避免通过大幅削减科学研究资金而自我设限。在当前复杂多变的国际环境中，持续且充足地投资基础科学研究，不仅是维护国家科技领先地位的关键，更是保障长远繁荣与国家安全不可或缺的战略举措。这将确保国家在未来能够继续引领创新浪潮，应对全球挑战，并为全人类的进步作出贡献。此举是对国家未来最具前瞻性和战略性的投资，也是对科技发展规律的深刻洞察与尊重。长期以来，基础科研如同深埋地下的根系，虽不直接可见，却支撑着参天大树的生长。忽视或削减对它的投入，无异于涸泽而渔，短期内可能看似节约了开支，但长远来看，将耗尽国家创新的源泉，最终削弱国家在全球舞台上的整体实力和影响力。确保科研投入的稳定性和增长性，是每个有志于在未来世界舞台上占据一席之地的国家，都必须坚定不移地执行的战略方针。
