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[导读]《泰晤士高等教育》(Times Higher Education)预测,2030年前中国有望超越美国,成为全球AI领导者。

《泰晤士高等教育》(Times Higher Education)预测,2030年前中国有望超越美国,成为全球AI领导者。

这一观点并非空穴来风——数据显示,2023年中国已成为全球最大的AI人才输出国,在人工智能专利领域更是占据主导地位,专利产出量占全球总量的61%,展现出强大的创新潜力与人才储备优势。

然而,中国AI产业与美国相比仍存在差距。在高影响力研究产出及顶级人工智能模型数量方面,美国仍处于领先地位。斯坦福大学统计显示,2023年全球知名AI模型中,美国拥有61个,欧盟为21个,而中国仅有15个。这一数据表明,尽管中国在专利数量上占优,但在尖端模型的研发与应用层面仍需进一步突破。

中美在AI技术发展路径上也存在差异,集中体现在学术界的角色定位。中国AI发展高度依赖大学体系,高校不仅承担前沿理论研究,还通过产学研合作推动技术落地。这种模式虽然高效整合了科研资源,但也引发争议:中国能否凭借大学驱动的发展路径实现对美国的超越?抑或这种自上而下的模式会限制创新活力,使中国陷入长期追赶状态?

反观美国,AI研究的主力是私营企业,而非学术机构。斯坦福大学在《2024 AI指数报告》中指出,随着AI模型的训练成本持续攀升,传统的AI研究中心——大学,已难以承担开发前沿基础模型的重任。

莱顿大学中国问题专家罗吉尔・克里梅斯(Rogier Creemers)认为,西方通常把企业视作股东和管理层获取利润的工具,而中国的观念有所不同。在中国,允许企业获得一些利润,但他们还肩负着帮助政府实现发展目标的责任。

克里梅斯还提到,西方普遍认为市场能够解决问题,企业只需为所要的技能组合付费,市场自然会予以提供,然而中国则积极采取措施为企业发展创造有利条件。

悉尼科技大学(UTS)澳大利亚-中国关系研究所副教授玛丽娜・张(Marina Zhang)认为,大学在教学方面需要紧跟私营部门的发展步伐,这是中国面临的一个重要挑战,因此中国鼓励大学与企业开展合作。

人才留存同样是一个关键问题。美国智库MacroPolo的研究表明,2023年美国依旧是全球AI人才的主要流入地,但中国培养的AI人才数量更为庞大,并且越来越多的人才倾向于留在国内发展。

克里梅斯表示,从一定程度上说,特朗普的相关政策使得美国对中国学者、工程师和专家的吸引力显著下降,这为中国AI产业生态的发展带来了积极影响。

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