全球经济规划的走廊里回荡着一个严峻的警告，其清晰度和紧迫性与一场潜在的结构性转变相匹配。雄心勃勃的法国人工智能 (AI) 竞争者 Mistral 的首席执行官 Arthur Mensch 描绘了一个未来：国家的命运将关键性地取决于其国内的 AI 能力。他的信息明确无误：随着这项变革性技术重塑世界金融格局，未能培养自有 AI 基础设施的国家将面临显著经济流失的严峻前景。预测的影响并非微不足道；Mensch 预见，未来几年 AI 将以两位数的百分比影响每个国家的国内生产总值 (GDP)。这不仅仅是采用新软件的问题；这是关于控制这项有望在全球范围内重新定义生产力、创新和竞争优势的基础技术。
两位数 GDP 预言：解读 AI 的经济震荡
人工智能 (Artificial Intelligence) 可能以两位数影响国家 GDP 的断言值得仔细考量。这表明经济转型远超通常与新技术相关的增量收益。如此深远的影响将如何实现？其途径众多，几乎贯穿经济活动的方方面面。
生产力释放： AI 的核心承诺是前所未有的生产力飞跃。由日益复杂的算法驱动的自动化可以简化制造流程、优化供应链、管理复杂物流，并处理以前需要大量人力投入的海量数据分析。在服务行业，AI 可以增强客户支持、个性化金融建议、加速制药领域的药物发现，并提高医疗保健的诊断准确性。当效率提升同时波及多个行业时，对国家产出的累积效应确实可能相当可观，有可能将有效利用这些工具的国家的 GDP 增长推向新领域。
创新点燃： AI 不仅仅是一个效率引擎；它还是创新的催化剂。机器学习模型可以识别隐藏在海量数据集中的模式和洞见，从而带来新的科学发现、新颖的产品设计以及全新的商业模式。以大型语言模型等技术为代表的生成式 AI，在从软件开发到市场营销和娱乐等领域释放了创造潜力。培育充满活力的 AI 研发 (R&D) 生态系统的国家将能够捕获这些创新所产生的价值，创造高价值就业岗位，并在新兴全球市场中确立领导地位。由 AI 加速的这一创新周期，可能会显著扩大先驱者与追随者之间的经济差距。
市场转型与颠覆： AI 的整合将不可避免地颠覆现有的市场结构。适应缓慢的行业可能会发现其传统商业模式变得过时。相反，围绕 AI 驱动的服务、平台和应用将出现新市场。考虑一下高度个性化教育、工业设备的预测性维护服务，或优化交通流量和能源消耗的 AI 驱动的城市规划的潜力。能够培育这些新兴产业并管理好受影响工人的转型的国家，将更有能力驾驭颠覆性力量并抓住随之而来的经济利益。因此，两位数的影响不仅代表潜在收益，也代表如果适应失败可能出现的经济混乱规模。
全球价值流向： Mensch 的警告明确提到了资本外流。在 AI 驱动的经济中，投资自然会流向提供最先进 AI 基础设施、人才库和支持性监管环境的地区。在一个国家开发但在全球部署的 AI 应用所产生的利润将主要归属于起源国。这表明财富和经济实力可能集中在 AI 领先国家，而依赖进口 AI 技术和服务的国家可能会付出代价。GDP 的两位数波动可能表现为领先者的显著增长和落后者的停滞甚至衰退，从而加剧全球经济不平等。
主权 AI 的必要性：超越单纯采用
Mensch 呼吁建立“国内 AI 系统”，其意义远不止鼓励企业使用别处开发的现成 AI 工具。它涉及到AI 主权 (AI sovereignty) 的概念——一个国家独立地、并根据自身战略利益、经济优先事项和社会价值观来发展、部署和治理人工智能技术的能力。为何这种区分如此关键？
控制关键基础设施： 完全依赖外国 AI 平台和基础设施会产生深远的依赖性。金融、能源、国防和医疗保健等关键部门可能变得依赖于由外部实体控制的系统，这些系统可能受到外国政府影响、服务中断或高昂定价的制约。拥有主权 AI 能力可确保一个国家对其未来经济和安全的技术支柱保持控制。
数据治理与隐私： AI 系统以数据为燃料。缺乏国内 AI 基础设施的国家可能会发现其公民和公司的数据流向海外，由不同监管制度下的外国算法处理。这引发了对隐私、数据安全以及潜在经济剥削甚至监视的严重担忧。发展国家 AI 能力使一个国家能够实施保护其利益和公民权利的数据治理框架。
算法对齐与偏见： AI 算法并非中立；它们反映了训练它们的数据以及其创建者设定的目标。在一个文化或经济背景下开发的 AI 系统可能嵌入偏见或优先考虑与另一国价值观或需求不符的结果。例如，一个纯粹优先考虑商业结果的 AI 可能与国家在社会公平或环境保护方面的目标相冲突。主权 AI 允许开发针对本地环境、语言和社会目标量身定制的算法，从而降低输入性偏见的风险。
经济价值捕获： 如前所述，如果核心技术在本地开发和拥有，那么由 AI 产生的巨大经济价值——从软件开发到平台收入——更有可能在国内被捕获。依赖进口意味着资本持续外流以支付许可证、服务和专业知识费用，阻碍了国内财富创造。
战略自主： 在地缘政治竞争日益激烈的时代，技术领导力与战略自主有着内在联系。在关键功能上依赖外国 AI 会产生脆弱性。主权 AI 能力增强了一个国家在全球舞台上独立行动、保护其数字边界以及在不受不当外部技术限制的情况下追求其国家利益的能力。Mistral AI 本身作为一个欧洲实体，就体现了在常由美国和中国巨头主导的格局中，争取区域技术主权的驱动力。
电气化的回响：历史的相似之处
为了强调情况的严重性，Mensch 引用了一个引人注目的与大约一个世纪前采用电力的相似之处。这个类比之所以有力，是因为它将 AI 重新定义为不仅仅是另一次技术升级，而是一种基础性公用事业，有望像电力那样重塑社会和经济的结构。
新时代的黎明： 在 19 世纪末和 20 世纪初，电力从科学奇迹转变为工业进步和现代生活的必要驱动力。工厂发生了革命性变化，摆脱了水力或蒸汽动力的限制，围绕电动机的灵活性进行了重组。城市因电灯、电力交通和通信而改变。以电器和电力基础设施为中心的全新产业应运而生。
基础设施的必要性： 然而，电力的广泛惠益并非一蹴而就或无需刻意努力就能实现。它需要大规模投资建设发电厂（Mensch 提到的“电力工厂”）、输电网和配电网络。早期并有策略地投资于此基础设施的国家和地区获得了显著的竞争优势。它们更有效地为其工业提供动力，吸引了投资，并基于新能源促进了创新。
延迟的代价： 相反，那些在电气化方面落后的国家发现自己处于明显的劣势。它们的工业竞争力较弱，城市现代化程度较低，经济活力较差。它们变得依赖邻国或外部供应商来获取这种关键资源，从而产生了 Mensch 在 AI 背景下警告的那种依赖性。它们不得不“从邻居那里购买”，可能面临更高的成本、更低的可靠性和从属的经济地位。发展差距扩大了。
AI 作为新电力： 与 AI 的相似之处惊人。像电力一样，AI 具有通用目的技术 (General Purpose Technology, GPT) 的特征——一种有潜力影响几乎所有行业并从根本上改变经济结构的技术。建设必要的“AI 工厂”——数据中心、计算基础设施、人才管道和研究生态系统——需要同样的前瞻性和重大的国家承诺。若不这样做，国家就有可能在 AI 驱动的全球经济中沦为纯粹的消费者，而非生产者和创新者，永远依赖外部供应商提供这种日益重要的“公用事业”。历史教训很明确：基础性技术转变要求采取积极的国家战略来建设国内能力，否则国家将发现自己处于深刻经济鸿沟的错误一边。
落后的危险：资本外流与战略脆弱性
未能建立强大的国内 AI 能力的后果远不止错失增长机遇。Arthur Mensch 的警告暗示了一种情景：不作为会导致切实的经济损失和国家自主权的危险侵蚀。依赖性的幽灵赫然耸现，随之而来的是一连串负面影响。
AI 中心的磁力： 资本，无论是金融资本还是人力资本，本质上是流动的，会寻求提供最高回报和最大机遇的环境。被视为 AI 领导者的国家，拥有尖端研究、充足算力、支持性政策和深厚人才库，将成为强大的磁石。风险投资将涌入它们的 AI 初创公司。跨国公司将在那里设立研发 (R&D) 中心。熟练的 AI 专业人士——数据科学家、机器学习工程师、AI 伦理学家——将涌向这些中心，引发或加剧落后国家的“人才流失”。这种外流对被抛在后面的国家来说，意味着潜在创新、经济活动和税收收入的直接损失。资本不仅仅是流向别处；它正积极地集中在 AI 领跑者手中。
沦为数字殖民地： 对外国 AI 平台和服务的依赖创造了一种令人不安地联想到历史殖民主义的动态，尽管是以数字形式出现。没有主权 AI 能力的国家可能会发现自己依赖外部供应商提供从云计算基础设施到驱动其关键系统的算法等一切服务。这种依赖是有代价的——许可费、服务费和数据访问协议会将经济价值吸走。更关键的是，它将国家系统置于由别处做出的决策的支配之下。价格上涨、服务条款变更、出于政治动机的服务限制，甚至通过技术后门进行的间谍活动都成为切实的风险。国家实际上失去了对其数字命运的控制，沦为消费市场而非主权参与者。
竞争优势的侵蚀： 在全球化经济中，竞争力是关键。随着 AI 深度融入全球的制造业、物流、金融和服务业，在缺乏强大国内 AI 支持的国家运营的公司将难以跟上步伐。它们可能无法获得最新的效率提升工具、创新所需的数据洞见，或实施 AI 战略所需的熟练劳动力。它们的产品和服务可能变得相对更昂贵或不够先进，导致在国内和国际市场上失去份额。多个行业竞争力的逐渐侵蚀可能转化为经济增长放缓、失业率上升和生活水平下降。
战略与安全弱点： 将 AI 整合到国防、情报和关键基础设施管理中引入了重大的安全考量。在这些敏感应用中依赖外国开发的 AI 系统会造成不可接受的脆弱性。嵌入恶意软件、数据泄露或外部操纵的可能性对国家安全构成直接威胁。此外，缺乏国内 AI 专业知识会妨碍国家开发针对 AI 驱动威胁（如复杂的网络攻击或虚假信息运动）的对策的能力。技术依赖直接转化为全球舞台上的战略弱点。未能掌握这项关键技术可能会损害国家投射力量、捍卫国家利益乃至维持内部稳定的能力。
构建 AI 基础：不仅仅是代码
建立 Mensch 所倡导的“国内 AI 系统”是一项艰巨的任务，远比仅仅资助几个软件项目复杂得多。它需要刻意构建一个全面的国家生态系统——AI 创新和部署赖以蓬勃发展的基础设施。这涉及跨多个领域的协调努力：
1. 计算能力与数据基础设施： AI，特别是深度学习，是计算密集型的，需要巨大的处理能力（通常是像 GPU 和 TPU 这样的专用硬件）和海量数据集进行训练。国家需要制定战略，以确保获得尖端计算资源，无论是通过国家高性能计算中心、激励私营部门投资数据中心，还是战略伙伴关系。同样重要的是开发强大、安全且可访问的数据基础设施，以及清晰的治理框架，以促进用于研发 (R&D) 的数据共享，同时保护隐私和安全。
2. 培养人才： AI 生态系统的强弱取决于其中的人才。这需要多管齐下的人才发展方法。大学需要在计算机科学、数据科学、数学和 AI 伦理学方面设立强大的课程。职业培训计划必须让更广泛的劳动力掌握与 AI 系统协同工作的技能。此外，政策应旨在吸引和留住顶尖的国际 AI 人才，同时培养国内专业知识。这包括投资于研发 (R&D)、创造有吸引力的职业发展路径以及培养创新文化。
3. 促进研究与开发 (R&D)： AI 的突破需要对基础研究和应用研究的持续投入。政府通过直接资助大学和研究机构、为创新项目提供拨款以及为企业研发 (R&D) 提供税收优惠等方式发挥关键作用。创造学术界、产业界和政府可以协同工作的合作环境，对于将研究转化为实际应用和商业成功至关重要。
4. 培育充满活力的初创企业生态系统： 许多 AI 创新发生在敏捷的初创公司内部。对这些企业的支持性环境包括获得种子资金和风险投资、导师计划、简化的监管流程（沙盒），以及与大型产业和政府机构合作的机会。培育一个充满活力的初创企业场景可以加速开发和采用适合国家需求的新的 AI 解决方案。
5. 建立伦理与监管框架： 随着 AI 变得日益普及，清晰的伦理准则和健全的监管框架至关重要。这些必须解决偏见、透明度、问责制、隐私和安全等问题。精心设计的法规非但不会扼杀创新，反而能够建立公众信任，为开发者和企业提供清晰度，并确保 AI 的部署负责任且符合社会价值观。在国内制定这些框架可确保它们反映国家优先事项。
6. 公私伙伴关系： 建设国家 AI 基础通常需要公共部门和私营部门之间的合作。政府可以充当催化剂，提供初始资金、设定战略方向并创造有利条件。私营部门带来商业专业知识、投资以及大规模开发和部署 AI 解决方案的敏捷性。有效的伙伴关系利用两个部门的优势来实现国家 AI 目标。
地缘政治棋局：AI 成为新前沿
争夺人工智能霸权的竞赛正迅速成为 21 世纪地缘政治的一个决定性特征。Arthur Mensch 对国家 AI 基础设施的呼吁在这一背景下产生了深刻共鸣，突显了该技术不仅在经济繁荣中，而且在全球力量平衡中的作用。AI 的发展和控制正在塑造国际关系、战略联盟以及数字时代国家主权的定义本身。
技术民族主义抬头： 我们正在目睹“技术民族主义 (techno-nationalism)”的兴起，各国日益将技术领导力，特别是在 AI 和半导体等基础领域，视为国家安全和全球影响力的关键。美国 (US) 和中国 (China) 等主要大国正在大力投资 AI 研发 (R&D)、人才引进和基础设施建设，并常常将其努力置于竞争框架内。包括欧盟 (EU)（Mistral 是其中的关键参与者）在内的其他国家和集团，正努力开辟自己的道路，寻求“战略自主 (strategic autonomy)”，以避免过度依赖任一超级大国。这种竞争态势刺激了投资，但也可能通过出口管制、投资审查和不同的监管标准，导致全球技术格局碎片化。
权力格局的变迁： 历史上，经济和军事实力决定了一个国家在全球等级体系中的地位。如今，技术实力，尤其是 AI 实力，正日益成为关键的第三支柱。在 AI 领域领先的国家将获得显著优势：由 AI 驱动的生产力和创新推动的经济；通过自主系统、AI 驱动的情报分析和网络能力增强的军事力量；以及在制定全球技术治理规范和标准方面更大的影响力。相反，落后的国家则面临其相对实力减弱的风险，在不断演变的国际秩序中成为规则接受者而非规则制定者。
数字鸿沟的扩大： 尽管 AI 潜力巨大，但其惠益可能不会在全球范围内平均分配。建立有竞争力的 AI 生态系统所需的大量投资，有可能在 AI 的“富国”与“穷国”之间造成更严峻的鸿沟。发展中国家往往缺乏必要的资本、基础设施和专业知识，可能难以有意义地参与 AI 革命。这可能加剧现有的全球不平等，使较贫穷的国家进一步落后，并可能更加依赖由较富裕国家开发和控制的技术。旨在普及 AI 准入和能力建设的国际合作与倡议对于缓解这一风险至关重要。
AI 时代的联盟与集团： 正如过去国家基于共同的政治意识形态或安全利益结成联盟一样，我们可能会看到围绕 AI 发展和治理为中心的新伙伴关系的出现。各国可能基于共同的 AI 伦理方法、数据隐私标准或合作研究倡议而结盟。反之，竞争可能导致相互竞争的集团争夺技术主导地位。各国今天在 AI 发展和国际合作方面做出的战略选择，将显著塑造它们未来几十年的地缘政治地位。因此，如 Mensch 所强调的，寻求主权 AI 能力与各国在这个新的地缘政治棋盘上必须进行的更广泛的战略考量密不可分。