下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
1946年，爱因斯坦曾警示，技术进步远远超出了人类思维和治理方式的适应速度，导致了国内外的混乱与分歧。今天，AI革命正以类似的速度改变我们的生产力，并引发对人类思维和意识的深刻挑战。中美两国在AI领域的竞争已经进入胶着状态，技术差距的缩小并不代表中国在各方面的全面超越，但在应用落地和成本控制方面的突破可能会改变全球AI生态的格局。未来的竞争不仅仅是技术上的较量，更关乎综合性能的优化、伦理治理的探索以及全球化应用场景的拓展。如何应对这些挑战，需要回归技术规律和理性对话，从根本上调整我们的思维与治理方式。
在21世纪初，AI从实验室的前沿技术迅速演变为全球竞争的核心驱动力，推动着技术、经济和社会的深刻变革。其中，数据、算法和算力被公认为AI的三大核心要素。如图2-1所示，数据是AI发展的基础；算力可看作AI发展的动力引擎，是AI发展的保障；算法可比喻为AI发展的大脑，是实现AI的根本途径。
可以说，我们已然步入一个“数据即权力、算力即国力、算法即规则”的崭新时代。这一时代的到来，不仅意味着技术的重大突破，更昭示着权力、资源与规则的重新分配。
图2-1 AI三大要素
在当下，数据不再仅仅是信息的简单累积，而是塑造国家竞争力的基础性要素；算力也从幕后走向台前，成为衡量国家综合实力和科技投入水平的关键指标；算法则从单纯的技术工具演变为新一轮国际规则制定的准则。美国凭借硅谷的创新生态与雄厚资本，确立了在全球的领导地位；中国则依靠巨大的人口规模、政策导向的资源配置以及丰富的应用场景，走出了一条“聚焦实用场景”与“非对称竞争”的发展道路。
两种不同的AI发展范式在数据、算力、算法的激烈竞争中相互角逐，共同构筑了全球科技博弈的主旋律。需要着重强调的是，数据、算力和算法这三大要素并非孤立存在，而是通过复杂的交互关系形成了推动AI快速迭代的“三维结构”。海量数据不仅为算法的训练提供了“燃料”，还决定了模型精度与适用场景的上限；强大的算力加速了模型训练和推理过程，使得更多复杂问题能够在短时间内获得可行解；算法则在不断进化的过程中，提高数据的利用效率，优化算力分配。
与此同时，数据跨境流动和主权争议、芯片和高端算力供应链的封锁博弈、算法垄断所带来的不平等风险等问题，构成了AI发展道路上的“负向制约”，促使人们不得不重新审视技术与制度、效率与公平之间的平衡与冲突。我们会在随后章节展开AI底层架构的详细介绍。