文 | 董二千

编辑 | 杨旭然

1945年7月，美国国家科学顾问范内瓦·布什发表了《科学：无尽的前沿》（Science：endless frontier）专题报告，指出美国在第二次世界大战后的核心任务是发展科学技术，提出“国家的未来，将在很大程度上取决于运用科学的智慧。”

自此，美国对科技创新投入超高强度的公共财政支持，使现代物理学革命的成果得以被充分挖掘。在民间，美国政府也成功激发起公众对“硬科技”的广泛热情，半导体等产业的崛起也多得益于此。

高通公司创始人艾文·雅各布就曾表示，他高中毕业后为了继承家业，进入了康奈尔大学学习酒店管理专业，但在学校中受到当时风气的影响，中途转学到麻省理工学习电气工程。这足见当时崇尚科技创新的热烈氛围。

鼓励科技创新也奠定了美国的强国之基。毕竟大国博弈归根结底是经济实力和综合国力的博弈，高新科技及其产业已成为国家经济发展的新动能。

另外，美国的另一大优势则是以跨国公司为代表的大企业，以通用、福特、惠普等为代表的大企业将科技优势进一步发扬，这才有了美国如今在全球经济与科技的核心地位。

以人工智能科学为引领的数字科技及其衍生的新形态，日益成为国家竞争的底气和优势。谷歌、微软、亚马逊等数字科技的巨头在充分发挥自己的影响力。中国也走到了类似的路径和节点上。但我们在数字科技领域的大企业还是太少了，并且华为、微信、抖音们在全球范围内仍在不断面对各类制裁。

未来国家实力的竞争，一定程度上取决于数字经济的发展水平，以腾讯、华为为代表的中国大企业，在这场竞争中所发挥的作用至关重要。

2022年11月30日，OpenAI正式发布ChatGPT。它不仅催生了人工智能界的又一轮高光期，还并不常见地被誉为“蒸汽机时刻”、“iPhone时刻”甚至“钻木取火时刻”。

美国前国务卿基辛格对此给予了罕有的高度评价：

OpenAI开发的ChatGPT现在能够与人类交流。随着它们的能力变得更广泛，它们将重新定义人类知识，加速我们现实构造的变化，并重组政治和社会。 

这已经成为当前人工智能、乃至新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力，成为各国科技发展的关键点。在9月份2023外滩金融峰会中，重庆市原市长黄奇帆也指出数字经济是新一轮科技革命和产业变革的主要方向，中美两国围绕数字经济正在开展激烈竞争。

在数字科技领域，如今中美之间的差距其实是在逐渐拉大的，这是我们不得不面对的事实。但可喜的是，改变也在悄然发生。

伟大的创新总是发轫于微观组织间。

在政府、高校、企业等诸多组织中，企业对市场需求反应最灵敏，适应市场需求进行创新的愿望最强烈。布什在《科学：无尽的前沿》也提到，“企业创新活动是否活跃、在创新资源配置中是否拥有主导地位，是能否推出高质量创新科技成果的必要条件。”

著名经济学家、中国（深圳）综合开发研究院樊纲也表示：“我们要鼓励大企业的发展。特别是要认识到，现在的竞争不是国内竞争，而是国际和国际市场的竞争。没有这些大企业，我们在国际市场和国际科技发展没有话语权，尤其是在这新一轮的科技竞争当中。”

数字科技的创新具有投入大，风险系数高，回报周期长的特点，小企业先要解决生存盈利的问题，大企业才能够容许一定程度的创新失败，持续投入，大企业才能搞大研究。大企业的创新生态能够带动小企业的研究，形成良性的循环。

要知道，哪怕是如今炙手可热的OpenAI，成功也离不开微软斥巨资陪其度过没有营收但亟需不断烧钱的漫漫长夜。早在2020年，OpenAI就在微软的大型超级计算机上开发其生成式人工智能技术，该设备使用了1万张英伟达的GPU。

国内的前沿科技领域同样如此。全国工商联数据显示，2022年中国民营企业中研发投入最多的三家公司分别为华为、腾讯、阿里巴巴，这三家企业的研发投入合计约占全国总研发经费支出的近7%。类比来看，这三家一年的研发投入接近俄罗斯整个国家的研发投入。全球企业排名中，三家公司的研发投入均能排在前二十位。任正非在近期的一次访谈中，也透露了华为未来在AI大模型上的发展方向和野心。

任正非这样总结华为的算力优势：

我们盘古大模型发布，这是千亿参数的大模型。我们现在的AI集群已支持16000板卡，将来的一个超节点集群可管理几十万板卡。一个AI集群超算系统管理这么多板卡，支持超高速互联、超高效的液冷散热、瞬时爆发式供电，达到系统高可用，这些我们都不弱于美国。 

而腾讯同样早在2018年就开始研发大模型的训练和推理技术。虽然现在还没有看到大模型的具体应用场景，但腾讯很早就把大模型当作内部生产力了，现在300多项业务都接入了大模型。

华为、腾讯等头部企业有资本、有能力进行大规模资源投入式的科技创新，正在国际化的科技竞争中发挥越来越重要的作用。根据Counterpoint数据显示，华为鸿蒙已成为覆盖终端数量排全球第三的操作系统；腾讯的数字孪生等一系列数字科技创新能力也在全球首屈一指。

AI芯片被视为是大模型的大脑，是支撑ChatGPT们高效生产及应用落地的基本前提。而英伟达高端GPU的禁运，也的确影响了国产大模型的发展。

不过，从数据来看，在算力层面，中国未必就处于劣势。

中国工程院院士邬贺铨曾指出，按2022年年底的数据，美国占全球算力36%，中国占31%，单看算力总规模，中国与美国确实有差距，但差距并不大；若以GPU和NPU为主的智能算力规模来看，2021年美国智算规模占全球智算总规模15%，中国占26%。

此外，在数据丰富度和底层算法层面，中国并不落后。

一方面，中国庞大的消费市场上积累了物流、电商、医疗等各个行业的海量数据，且各个行业数字化转型的强烈需要，又为大模型落地提供了大量需求端支撑。尤其是BAT等头部企业，积累了天量级的消费数据，足以为大模型提供充足的训练资源。

另一方面，中国在全球范围占据先发优势，早在2021年北京智源人工智能研究院就发布了1.75万亿参数量的悟道 2.0，截至2023年10月，我国已经发布了238个大模型。

尤为关键的是，以大模型为代表的人工智能技术，未来需要在更加严肃的专业场景和工作场景中发挥价值，形成生产力，技术的未来还需走向应用。只有能够适配持续动态变化的应用场景，才能实现人工智能的实际应用，才能服务于经济和产业发展。

毕竟如果没有足够的场景落地，这在商业上一定是不可持续的。举个例子，早在1999年前后，我国就有了Xteam、蓝点、中科红旗、银河麒麟、中软Linux等一大批国产操作系统玩家，但至今依然声色寥寥。

中国工程院院士倪光南曾公开表示：“在操作系统方面，不一定是我们技术比人家差，而是在生态系统的建设上更加难一些。因为发达国家先入为主，已经在市场中建立了一个完备的生态系统。”

如今的数字科技同样如此。

2023 年OpenAI收购一家名叫Global Illumination的游戏公司，主要目的是“找应用场景”， OpenAI可以在实际应用中不断测试和改进他们的模型，从而为更广泛的AI研究提供宝贵的反馈和经验。

中国的一批头部企业也在着重发力于此。其正将自身业务与大模型深度结合，把应用场景作为决胜的关键因素，如腾讯已落地的文旅大模型、OCR大模型等。腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生也表示，“大模型需要基于产业场景，与企业数据融合，才能释放出最大的价值。”

人类文明的发展和进步，无不肇始于科学技术革命引发的生产力革命。

马克思在《共产党宣言》明确指出：“资产阶级在它的不到一百年的阶级统治中所创造的生产力，比过去一切世代创造的全部生产力还要多，还要大。”为什么资本主义生产方式能够如此神奇地解放和发展生产力呢？马克思在后续的研究中，将原因归结为蒸汽机的发明创造和应用所引发的第一次工业革命。

与科技革命随之而来的便是经济中心的转移。

按照常理推断，工业蒸汽机的发源地、最早开启第一次工业革命的英国，应该最有优势在接下来的科技革命中延续优势、长盛不衰，继续领先。但历史事实证明，根本不存在这样的线性规律。

闪电掠过本杰明·富兰克林的风筝，让最早做电学实验的富兰克林发现了电；电流流入爱迪生尝试使用的竹丝和钨丝，让屡败屡战大发明家最终发明了电灯。凭借这些看似偶然的发现和发明，美国近水楼台地发展起了电气工业，在第二次工业革命中一举崛起并超越英国。

当下，新的机会正在出现，随着信息产业革命的深入发展，特别是人工智能科学技术开发利用的广泛扩展，智能化生产、生活方式的时代悄然到来。以大模型为代表的人工智能的广泛应用影响了社会生活的生产、交换、分配、消费等方方面面。

“惟创新者进，惟创新者强，惟创新者胜。”新的商业范式正在出现，全球科技创新力量的天平正悄然发生倾斜，创新主体开始从发达国家向发展中国家转移。

这新一轮数字科技革命和产业变革中，中国正占据着越来越重要的地位。显然会让人联想起基辛格在《大外交》一书中曾开宗明义地指出过的：

世界每隔百年就会出现一个新的全球大国。 

纵观历史，历代大国也正是沿着这样的发展脉络前进，从遥远的东方帝国大明王朝，到西班牙葡萄牙的殖民帝国，再到海上马车夫现代化金融与全球贸易的滥觞，再到英国工业革命的火种引燃全球，再到庞大市场与先进科技催生而出的巨无霸美国。

又一个百年将至。全球科技与国力的重心正逐渐东移，以华为、腾讯为代表的大型企业，成为这场世纪重心转移中最敏锐、强势的力量之一。

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