2025年7月，美国出了份《赢得比赛：美国的人工智能行动计划》，直白说要在AI领域“赢”。

这事儿一看就带着零和博弈的味儿，好像AI发展就是你输我赢的游戏。

但没多久，史汀生中心一份新报告泼了冷水，说这种冷战式的想法，怕是会耽误AI真正的潜力。

我一开始也觉得AI和当年太空竞赛差不多，都是大国比着干，后来发现完全不是一回事儿。

AI竞赛没有“登月时刻”，每天的小突破才是常态

当年美苏搞太空竞赛，目标多明确啊。

1961年美国喊出“阿波罗计划”，就是要1969年把人送上月球，花了差不多2000亿美元（按2025年通胀算）。

1969年7月20日，阿波罗11号真就做到了，这事儿一了，阶段性的“赢”就定了。

但AI哪有这回事儿？

2024年AI圈挺热闹，OpenAI的GPT-5在多模态理解上进步不少，百度文心一言在工业质检上精度也高了，但这些都是小步走，没有哪个突破能说“这就赢了”。

更别说通用人工智能（AGI）了，本来想这可能是终极目标，结果斯坦福大学2025年的AI指数报告里说，30%的学者觉得AGI要50年以上，还有25%觉得根本做不出来。

搞不清为啥还非要把AI当竞赛比，难道非得定个“终点线”才甘心？

史汀生中心的研究员马克斯·斯科特说得挺对，AI和太空竞赛的差别就在连续性和复杂性上。

他们2024年还发过个白皮书，说2023年因为AI技术封锁，全球重复研发花了800多亿美元。

要是大家能少点竞争多点协同，这些钱本来能做更多有用的事。

很显然，把AI当零和赛，根本不是明智之举。

大国各搞一套规制，企业和发展中国家在中间找路子

现在全球AI规制乱得很，美国、欧盟、中国各有各的招。

美国靠私企创新，还搞出口限制，但自己国内监管又不统一；

欧盟2024年6月生效的《人工智能法案》管得特别严，把AI分了四类风险，高风险的还得第三方认证，听说企业每年合规成本得加120亿欧元，创新速度怕是要受影响；

中国是国家牵头搞发展，开源做得挺火，比如DeepSeek的“DeepSeek-R1”模型，下载量超500万次，120个国家都在用。

这种分化给企业添了大麻烦。

美国2022年限制先进芯片和AI软件出口，本来想卡中国脖子，结果欧盟直接搞了个《欧洲芯片法案》，投了430亿欧元搞本土芯片。

企业现在得同时应付好几套规矩，成本蹭蹭涨。

更有意思的是美国自己，2025财年五个联邦机构都搞AI可信度试点，钱花了18亿，结果40%的资金用途都重叠了，比如NSF和DARPA都研究“AI模型可解释性”，这不浪费钱嘛。

开源这块的矛盾更明显。

中国把开源当技术民主化的工具，美国却担心安全，格拉德斯通公司还建议禁止开源前沿模型权重，违规要判刑。

安全和开放本来就难平衡，但一上来就说“禁止”，也太极端了。

中国后来出了《开源AI安全管理指南》，要求开源模型先做安全检测，这思路反而更实在。

大国在规制上吵得热闹，其实发展中国家也没闲着，他们在找自己的AI路子。

肯尼亚2024年改了《数据保护法》，要求本土企业数据存储率不低于80%，2025年本土AI企业就多了60%；印度投了50亿美元搞“农业AI计划”，那个“AI病虫害监测系统”覆盖了1.2亿农户，病虫害损失少了不少。

非盟2023年搞了AI数据政策框架，东盟2025年初也启动了AI治理工作组，都想按自己的需求来。

本来想AI就是大国玩的技术，后来发现还真不是。

喀麦隆之前用加州数据训练的AI，方言识别准确率才65%，后来和中国合作搞了个“本地语言AI模型”，用了500万条本土数据，准确率一下到92%。

这事儿说明，AI训练数据得贴合当地情况，不然再先进也不好使。

还有互联网和GPS，最早都是军事项目，后来大家一起协作，现在互联网覆盖73%的人，GPS相关产业规模超10万亿美元。

如此看来，AI要真想惠及所有人，也得走协同的路子。

美国国会2025年通过“AI向善法案”，拨了25亿美元资助发展中国家AI教育，这步走得还行。

但全球AI核心决策机构里，发展中国家代表才占12%，远低于他们85%的人口占比，这显然不公平。

要是一直让少数国家和大企业说了算，AI根本解决不了全球的复杂问题。

马克斯·斯科特说过，要是AI只被当成大国角力的领域，那我们设计出来的系统，肯定解决不了多元化世界的问题。

毫无疑问，各国都想保持技术优势，这没问题，但不能只盯着“赢”。

现在世界这么互联，AI带来的机遇和挑战，没有哪个国家能独自应对。

与其把AI当零和赛，不如多搞点协同。

比如一起解决气候变暖、疾病防控这些大事，让AI真正帮到所有人。

毕竟，技术发展的终极目的，应该是让世界变好，而不是比出谁更厉害。