基础研究投入：国家核心竞争力的战略基石
近期美国政府提出的削减基础科研经费的预算提案，引发了科学界与政策制定者的广泛担忧。此举不仅可能动摇美国在人工智能（AI）等关键前沿领域的全球领先地位，更对国家长期的经济增长与国家安全构成潜在威胁。深入分析显示，对开放科学研究的持续投入是提升国家整体实力的关键动力，而非可随意削减的开支。
历史经验反复证明，基础科学研究是孕育颠覆性技术创新的温床。以深度学习为例，早期由美国国家科学基金会（NSF）和国防高级研究计划局（DARPA）提供的资助，为该领域的突破性进展奠定了基础。正是这些看似不直接面向应用的基础性研究，最终催生了Transformer网络等核心技术，进而推动了Google Brain、OpenAI等机构在生成式AI领域取得里程碑式成就。若缺乏此类长期、前瞻性的资金支持，未来美国恐将错失下一个重塑全球科技格局的重大创新机遇。
知识的地理扩散效应与人才优势的集聚
科学研究的地理属性决定了其带来的最大收益通常集中于研究发生地。这主要体现在两个核心方面：
知识传播的本地优先性：新知识、新发现的扩散速度在进行研究的国家内部远超其他地区。以硅谷为例，生成式AI领域的诸多创新之所以集中于此，在于早期由Google Brain发明的Transformer架构和OpenAI对其进行的规模化扩展。这些关键技术及随之而来的实践经验，通过内部团队成员流动、创业公司涌现、本地会议交流、甚至非正式的社交网络（如咖啡馆讨论、子女学校活动中的家长交流）迅速在硅谷内部传播和迭代，其速度和深度远超向其他地理区域的扩散。
人才培养与集聚效应：研究过程本身是培养高水平科研人才的最佳途径。国家通过资助研究项目，不仅产出新的知识，更培养出一代又一代具备创新能力和实践经验的科学家和工程师。这些人才在完成研究后，无论是继续留在学术界、进入工业界还是自主创业，都会极大地强化本国的科技人才储备和创新生态系统。当这些研究成果以论文或开源代码的形式公开发布时，信息的共享进一步加速了知识的传播，尤其是那些难以言传的“技巧与窍门”得以更高效地流动，从而巩固了本国在特定技术领域的人才优势。
学术环境的完全开放性尤其有助于知识的快速扩散。大学师生相比企业员工通常拥有更充分的自由讨论和分享研究成果，这种开放机制是推动基础科学进步不可或缺的要素。
开放性与国家竞争力：风险与机遇的权衡
诚然，开放的科学研究模式确实存在被竞争对手甚至潜在对手利用的风险。然而，正如美国众议院科学、空间和技术委员会下属小组委员会所指出的那样，尽管存在这些风险，但研究的开放性对于提升国家竞争力和维护国家安全至关重要，其价值远超潜在的风险。关键在于，快速发展的技术前沿使得持续保持领先成为核心竞争力。
以生成式AI为例，技术迭代速度惊人。尽管许多团队现在能够训练出达到GPT-3.5甚至GPT-4级别的模型，但这并未显著损害OpenAI的商业发展，因为它始终致力于开发最前沿的技术，如GPT-4.1或更先进的版本。技术发明者往往拥有先行商业化的优势，而在一个高速演进的世界中，最尖端的技术才是最有价值的。相关研究也表明，知识的本地扩散速度远快于全球扩散，为创新者提供了宝贵的先行者优势。
中国科技生态的启示与挑战
2022年ChatGPT推出时，中国在生成式AI领域相对美国处于落后地位。然而，中国科技生态系统内部的显著开放性，使其在过去两年内实现了快速追赶：
- 充足的学术研究资金：中国政府对开放学术研究的投入持续增加，为高校和研究机构提供了重要的支撑。
- 企业开源模型的贡献：以DeepSeek和阿里巴巴为代表的中国企业，积极发布了许多前沿的开源权重模型，这种企业层面的开放性极大地加速了知识的传播和技术的普及。
- 人才流动与思想共享：中国的劳动法在非竞争协议的执行上相对宽松，加之其工作文化支持不同公司员工之间进行大量的思想交流，这些因素共同促进了技术思想的相对高效流通。
尽管中国在某些方面的发展模式不应被完全效仿，但其科技生态的开放性在加速技术追赶方面所发挥的作用，无疑值得深入研究和借鉴。
历史的镜鉴：Vannevar Bush的遗产
1945年，Vannevar Bush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，使得美国在随后的数十年中主导了全球科学进步。美国联邦政府对科学的资助催生了无数突破，极大地造福了美国乃至全世界，同时也培养了几代国内科学家和大量高素质移民，这些人同样为美国的发展做出了巨大贡献。
这种成功的“剧本”如今已广为人知。我们期待更多国家能够效仿这一模式，大力投资科学和人才。同时，也衷心希望作为这一成功模式的开创者，美国不会通过大幅削减科学研究经费的方式，自废武功，放弃其长期以来引以为傲的科学领导地位。在全球竞争日益激烈的今天，持续且稳健地投资基础科学研究，是确保国家繁荣、安全和全球领导力的关键战略抉择。
