基础科研投入：维系国家创新力与安全的关键支柱
当前，全球科技竞争日益加剧，各国纷纷将人工智能（AI）等前沿技术视为未来发展的核心引擎。在此背景下，任何关于削减基础科学研究资金的提议都令人深感担忧，这不仅可能直接影响一个国家在AI领域的领先地位，更可能削弱其长期的国家竞争力和安全保障。开放的科学研究，尽管表面上惠及全球，但其最大、最直接的受益者始终是开展这些研究的国家本身。
开放科学：知识扩散与人才培养的催化剂
基础科学研究的价值在于其能够产生原创性的知识，并推动颠覆性的技术创新。当这些研究成果以开放的形式进行分享时，例如通过学术论文、开源代码等，其影响力会呈指数级增长。然而，这种开放性并非没有偏向，它主要以以下两种方式赋能研究所在国：
- 知识快速扩散与内化： 新的科学知识和技术细节最快、最深入地扩散和被内化的是研究发生地。当地的研究人员、工程师和创业者能更快地理解、吸收并应用这些成果，形成强大的创新合力。例如，硅谷之所以成为生成式AI创新的全球中心，正是因为早期在这一区域进行的深度学习研究奠定了基础，并形成了独特的知识分享生态。
- 高端人才的孵化与集聚： 科研活动本身就是一个高级人才的培养过程。在研究过程中，科学家和学生不仅掌握了前沿理论，更积累了实践经验和解决问题的能力。这些人才毕业后通常选择在研究地附近的机构或企业工作，或创办新的公司，从而为该地区注入源源不断的创新活力。公共资助的研究项目，如来自美国国家科学基金会（NSF）和国防高级研究计划局（DARPA）的早期资助，正是培养众多顶尖科学家的摇篮，为后续的重大技术突破提供了坚实的人才基础。
上图清晰地展示了美国不同科学机构2026年拟议的预算削减，这无疑为国家未来的科研投入敲响了警钟。这种趋势如果持续，将可能对上述知识扩散和人才培养机制造成严重损害。
生成式AI：前沿竞争与知识流动
以生成式AI为例，该领域的技术演进速度之快令人惊叹。早期的突破，如Transformer网络的提出及其大规模应用，大多集中在少数几个创新中心。这些中心通过人才流动、非正式交流（如咖啡馆聚会、行业会议乃至家长之间的日常讨论）等多种途径，迅速将其内部产生的知识扩散开来。这种近距离的、高密度的知识交流，使得硅谷等地的创新速度远超其他地区。
尽管有人担忧开放研究可能让潜在的竞争对手受益，但美国众议院科学、空间和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并非没有风险。但……研究的开放性对于竞争力与安全至关重要，足以承受潜在对手可能从中受益的风险。” 这表明，决策者已经认识到，保持前沿和持续创新，其战略价值远高于短期知识保护。在快速迭代的技术领域，谁能持续站在技术最前沿，谁就能掌握主动权。先发者能够率先将新技术商业化，并在市场中建立优势。
中国科技生态的启示：开放性加速追赶
观察中国在生成式AI领域的快速发展，其内部科技生态的开放性提供了一个值得思考的案例：
- 充足的学术科研资金： 中国对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上进行探索。
- 企业开源模型的贡献： 众多中国科技企业，如DeepSeek和阿里巴巴，积极发布了前沿的开源模型及其权重。这种企业层面的开放行为，极大地加速了知识在产业内部的扩散和应用。
- 人才的高效流动： 相较于一些西方国家，中国的劳动法规对竞业限制的执行相对宽松，同时其工作文化也支持不同公司员工之间进行技术和思想的交流。这种人才的高效流动进一步促进了思想和技术的传播。
虽然中国的某些方面可能不适合完全效仿，但其科技生态的内部开放性无疑加速了它在生成式AI领域的追赶步伐，证明了开放交流对于技术进步的重要性。
历史的昭示：重申科学投资的战略意义
回溯历史，范内瓦·布什在1945年发布的里程碑式报告《科学——无尽的前沿》为美国公共资助科学研究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。联邦政府对科学的持续投入，不仅催生了无数造福美国乃至世界的重大突破，更培养了一代又一代的本国科学家，吸引了大量优秀的移民科学家，共同推动了美国的繁荣。
这个成功的“剧本”早已被验证。我们期望看到更多国家效仿这一模式，大力投资于科学和人才。同时，我们也强烈呼吁，作为这一成功模式的开创者，美国不应通过大幅削减科学研究资金而背离这一被证明卓有成效的战略。基础科研的投入并非短期支出，而是面向未来的战略投资，关乎一个国家的长远发展、创新能力与全球领导地位。忽视这一点，无疑是在削弱民族的未来。
