人工智能技术正以前所未有的速度重塑全球科技格局，各国纷纷出台战略以在这场技术竞赛中占据优势。2025年7月23日，白宫正式发布《赢得竞赛：美国AI行动计划》，这是一份旨在维持美国在人工智能领域领先地位的全面战略。本文将深入分析这一计划的核心内容，探讨其背后的战略考量，以及实施过程中可能面临的挑战。
AI基础设施加速：美国的技术雄心
《AI行动计划》将AI基础设施和采用作为优先事项，这与Anthropic公司今年3月向白宫科技政策办公室(OSTP)提交的建议高度一致。计划中特别值得关注的是，政府承诺简化数据中心和能源许可程序，以满足AI发展的能源需求。
这一举措至关重要。正如Anthropic在宾夕法尼亚能源与创新峰会上所指出的，如果没有足够的国内能源容量，美国AI开发者可能被迫将业务转移到海外，这可能导致敏感技术暴露于外国对手面前。该公司最近发布的《在美国建设AI》报告详细列出了政府可以采取的措施，以加速国家AI基础设施的建设。
能源挑战：AI发展的关键瓶颈
AI系统的训练和运行需要巨大的计算资源和能源支持。随着模型规模的不断扩大，能源需求呈指数级增长。据估计，训练一个大型语言模型可能消耗数百万千瓦时的电力，相当于数百个家庭的年用电量。
美国政府认识到这一挑战，计划通过以下方式解决：
- 简化能源项目审批流程
- 增加可再生能源投资
- 支持新型冷却技术研发
- 促进能源效率提升
这些措施不仅有助于满足AI发展的能源需求，还将推动清洁能源技术的创新和应用，实现技术与环保的双赢。
联邦AI采用：政府转型的催化剂
《AI行动计划》提出了多项增加联邦政府AI采用的提案，这些提案与Anthropic的政策优先事项高度一致。主要包括：
- 要求行政管理和预算局(OMB)解决联邦AI采用中的资源限制、采购限制和项目障碍
- 发放信息请求(RFI)，识别阻碍AI创新的联邦法规，由OMB协调改革工作
- 更新联邦采购标准，消除阻止机构部署AI系统的障碍
- 通过公私合作促进AI在国防和国家安全应用中的采用
这些措施将显著加速AI技术在政府部门的渗透，提高公共服务效率，同时为AI技术的实际应用提供宝贵的测试平台。
公共服务领域的AI革命
AI技术在公共服务领域的应用前景广阔，包括：
- 医疗健康：诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案
- 教育：个性化学习、智能辅导系统
- 交通：智能交通管理、自动驾驶技术
- 环境保护：气候预测、资源优化配置
通过政府主导的AI采用，不仅可以提高公共服务的质量和效率，还能收集大量真实世界数据，进一步优化AI模型，形成良性循环。
AI民主化：确保广泛参与与共享
《AI行动计划》强调确保广泛参与并从AI的持续发展和部署中获益，这一理念值得赞赏。计划继续推进国家AI研究资源(NAIRR)试点项目，确保全国各地的学生和研究人员能够参与并贡献于AI前沿的进步。
Anthropic长期以来一直支持NAIRR，并自豪地与试点项目建立了合作关系。此外，计划对被替代工人快速再培训项目和学徒前AI项目的重视，认识到以往技术转型的教训，体现了向所有美国人提供AI利益的承诺。
技术民主化的挑战与机遇
实现AI民主化面临多重挑战：
- 技术鸿沟：不同地区、不同群体获取AI技术的能力存在差异
- 教育差距：AI素养教育普及不足
- 资源分配：高端AI资源集中在大企业和研究机构
然而，这些挑战也带来了机遇：
- 发展普惠AI技术，降低使用门槛
- 加强AI教育，培养更多AI人才
- 建立共享平台，促进资源开放
经济转型与AI人才培养
AI技术的广泛应用将深刻改变就业市场结构。《AI行动计划》认识到这一挑战，提出了一系列应对措施：
- 为受技术变革影响的工人提供再培训
- 发展AI相关职业教育
- 支持终身学习体系建设
这些措施将帮助劳动力平稳过渡到AI时代，减少技术变革带来的社会冲击。
安全AI开发：平衡创新与风险
未来几年，强大的AI系统将被开发出来。《AI行动计划》强调防范强大AI模型的滥用和准备未来AI相关风险是恰当且重要的。特别是，我们赞赏政府优先支持AI可解释性、AI控制系统和对抗鲁棒性研究。这些是重要的研究方向，必须得到支持，以帮助我们处理强大的AI系统。
AI安全研究的三大方向
AI安全研究主要集中在以下三个方向：
- 可解释性研究：理解AI系统的决策过程，提高透明度
- 控制系统研究：确保AI系统按照人类意图运行
- 对抗鲁棒性研究：提高AI系统抵御恶意攻击的能力
这些研究方向对于确保AI系统的安全可控至关重要，也是未来AI技术发展的基础。
国家安全与AI风险评估
《AI行动计划》肯定了美国国家标准与技术研究院AI标准和创新中心(CAISI)在评估前沿模型国家安全问题方面的重要工作，我们期待继续与他们保持密切合作。CAISI在开发测试和评估能力以应对这些风险方面发挥了主导作用。
特别是，先进AI系统在生物武器开发相关能力方面显示出令人担忧的改进。CAISI在开发应对这些风险的测试和评估能力方面发挥了主导作用。我们鼓励将这些工作集中在AI系统可能带来的最独特和最紧迫的国家安全风险上。
透明度标准：负责任AI开发的基石
除了测试，我们认为基本的AI开发透明度要求，如安全测试和能力评估的公开报告，对负责任的AI开发至关重要。领先的AI模型开发人员应遵守基本且可公开验证的标准，评估和管理其系统带来的灾难性风险。
Anthropic、OpenAI和Google DeepMind等领先实验室已经实施了自愿安全框架，这表明负责任的发展和创新可以共存。事实上，随着Claude Opus 4的推出，我们主动激活了ASL-3保护措施，防止其被用于化学、生物、辐射和核(CBRN)武器开发。这一预防性步骤表明，强大的安全保护非但不会减缓创新，反而有助于我们构建更好、更可靠的系统。
自律与监管的平衡
《AI行动计划》表达了政府对过度描述性监管方法可能造成不一致和繁琐的法律拼图的担忧。理想情况下，这些透明度要求应由政府通过单一的国家标准来制定。
然而，与我们的观点一致，即对州AI法律实施十年禁令过于简单粗暴，我们继续反对旨在阻止各州采取措施保护其公民免受强大AI系统潜在伤害的提案，前提是联邦政府未能采取行动。
透明度框架的构建
构建有效的AI透明度框架需要考虑以下要素：
- 安全测试公开：关键安全测试的方法和结果应适当公开
- 能力评估标准：建立统一的AI能力评估标准
- 风险披露机制：明确AI系统可能带来的风险及应对措施
- 独立验证：引入第三方验证机制，确保透明度要求的落实
这些要素共同构成了负责任AI开发的基础框架，有助于在促进创新的同时确保AI系统的安全可控。
出口管制：技术竞争的战略工具
《AI行动计划》指出，拒绝我们的外国对手获得先进AI计算能力...既是地缘战略竞争也是国家安全问题。我们强烈同意这一观点。因此，我们对政府最近允许向中国出口Nvidia H20芯片的决定感到担忧。
AI发展的规模法则
AI发展一直由规模法则定义：系统的智能和能力由训练期间的计算、能源和数据输入规模决定。虽然这些规模法则仍然适用，但最新和最强大的推理模型已经表明，AI能力随着系统在给定任务上可用计算量的增加而扩展，即"推理"。
推理期间可用的计算量受芯片内存带宽的限制。虽然H20的原始计算能力被华为的芯片超越，但华为在生产数量上仍然存在困难，而且没有中国国产芯片能够匹配H20的内存带宽。
H20芯片的战略价值
因此，H20为中国公司提供了独特且关键的计算能力，否则将无法获得，并将弥补中国在AI芯片方面的重大短缺。允许向中国出口H20芯片将错失在美国竞争新阶段开始时扩大美国AI优势的机会。此外，美国AI芯片的出口不会阻止中国共产党追求在AI堆栈中的自力更生。
我们强烈鼓励政府维持对H20芯片的管制。这些管制与《AI行动计划》建议的出口管制一致，对于确保和扩大美国的AI领先地位至关重要。
未来展望：美国AI战略的实施路径
《AI行动计划》与我们的许多建议之间的一致性表明，我们共同理解AI的变革潜力以及维持美国领导地位所需的紧急行动。
多方协作的重要性
实施《AI行动计划》需要多方协作：
- 政府：提供政策支持和监管框架
- 企业：推动技术创新和应用落地
- 学术界：开展基础研究和人才培养
- 公民社会：参与公共讨论和监督
这种多方协作模式有助于平衡各方利益，确保AI发展符合社会整体利益。
风险与机遇的平衡
在推进AI发展的同时，需要平衡以下风险与机遇：
风险：
- 技术失控风险
- 就业市场冲击
- 隐私安全问题
- 国际紧张局势加剧
机遇：
- 经济增长新引擎
- 科学研究突破
- 公共服务提升
- 国际合作新领域
通过精心设计的政策和监管框架，可以最大化AI带来的机遇，同时最小化潜在风险。
结语：美国AI战略的全球影响
美国的AI行动计划不仅关乎国内发展，将对全球AI格局产生深远影响。通过保持技术领先、加强安全标准、促进民主化发展，美国有望在AI时代继续发挥引领作用。
然而，AI发展是全球性挑战，需要国际合作应对。美国在制定国内政策的同时，也应积极参与全球AI治理，推动形成公平、包容的国际AI发展秩序。只有通过开放合作，才能确保AI技术真正造福全人类，而非加剧全球不平等。
未来几年将是AI发展的关键时期，美国的AI战略将在这场技术竞赛中扮演重要角色。通过平衡创新与安全、竞争与合作，美国有望引领AI技术向有利于全人类的方向发展。
