近年来，以ChatGPT为代表的一系列人工智能技术，不断引领着科技新热潮，美国股市的巨额估值以及美国官员的公开支持，都表明了人工智能时代已经到来。美国国务卿布林肯和美国商务部部长雷蒙多在《金融时报》发表的文章中，将人工智能与文字和印刷机这两项发明相提并论，认为这是一类特殊的推动所有其他发明和发现的革新力量。美国通过限制中国高端芯片的销售，限制投资和科研合作等一系列措施，表明人工智能已成为地缘政治和大国博弈的焦点。
然而，这一轮人工智能技术革命所引发的科技竞争，与美国当年通过曼哈顿工程、阿波罗计划等引领的科技竞争，具有显著的不同特点。通过冷战思维和技术封锁的老路，在过去无法保障美国垄断科技优势，在今天更不可能。
原子弹和航天技术的设备和从业者高度专门化，易于保密和管控。相比之下，人工智能技术应用场景丰富，广泛应用于医疗、金融、制造业、娱乐等各个领域。人工智能的开发人员构成也很多元化，不仅包括大型企业和政府机构，还包括学术界、中小企业和个人开发者。开源和开放性是人工智能技术的另一大特点，大量开源项目和开放数据集通过社区、论文和在线课程传播普及。快速的技术迭代和市场需求的强烈驱动，也使得人工智能技术发展日新月异。此外，人工智能技术的知识基础多样，涉及各个行业所需要解决的问题，这些都使得封锁和限制措施的效果大打折扣。
那么，除了封锁路径之外，堂堂正正的人工智能科技竞争又将如何展开呢？
对比中美各自的优势和劣势，我们可以看到一些表面特点：美国拥有领先的科技公司，良好的创新环境，能够吸引全球顶尖的人工智能人才。但美国在数据隐私上的严格管控，可能会限制人工智能技术的发展。而中国拥有更好的制造业基础，在人工智能与产业融合方面具有巨大优势。得益于庞大的市场规模和丰富的应用场景，中国企业拥有快速执行力，能够推动人工智能技术应用落地和商业化。当然，中国在基础研究和核心技术方面，仍然存在一定的对外依赖，需要进一步科技自立自强。
这些特点都是可以调整的。例如，数据隐私问题可以通过技术手段和政策调整解决，美国和中国的创新和执行力也并非绝对的。中国致力于打造科技创新中心，美国也在努力实现芯片制造的本土化，这些都是互相学习的范例。
如果我们深入思考，假设中美两国政府都高度重视人工智能科技和产业竞争，给予最大的支持和投入，在各自借鉴对方优势，扬长避短之后，还有哪些深层次的、根本性的问题是短期难以改变的呢？
看到英伟达为代表的美国科技七巨头庞大的市值后，人们往往会认为美国科技企业拥有不可超越的领先优势。但从另一个角度来看，美国股市这种集中于少数公司的估值结构，主要反映了资本追逐利润的特性。市值背后是快速增长的财务表现和乐观的未来预期，而非业务的重要性或利润之外的某些意义，例如波音的重要性，目前就无法用资本市场给出的估值衡量。
人工智能领域同样有许多重要的环节，其意义无法被追逐利润的资本市场所评估。人工智能对数据存储和计算资源的需求日益庞大，需要建设更多的数据中心，并提供配套的基础设施，比如电力系统。
在美国，数据中心迅速增长的电力需求，已经超过了许多地方的电力供应能力。企业接入电网的等待时间长达数年，而数据中心密集区的居民则面临停电和电价上涨的担忧。
据高盛的一份报告估计，到2030年，数据中心将占全球能源使用的4%，比现在的2%大幅上升。由于全球电力需求多年来一直保持稳定，这每一个百分点的增幅都非常巨大。在美国，未来20年的电力需求预计将增长40%，而过去20年仅增长了9%，数据中心是这一需求激增的主要原因。瑞典的数据中心电力需求在这个十年内可能翻倍，并在2040年再次翻倍。在英国，预计人工智能在未来十年内将多消耗500%的能源。在美国，预计到2030年，数据中心将占用总电力的8%，而2022年这一比例为3%。根据高盛的说法，这是“一代人未曾见过的电力增长”。
数据中心使用的电力比大多数国家都多。全球范围内，已经建成或在建的数据中心超过7000个，而2015年这一数字为3600个。这些数据中心如果连续运行，年耗电量可达到508太瓦时，超过意大利或澳大利亚的全年电力生产。到2034年，全球数据中心的能源消耗预计将超过1580太瓦时，几乎相当于整个印度的用电量。（1太瓦时等于1万亿瓦时，也就是10^12瓦时）
面对这样的形势，微软、谷歌、亚马逊等大型企业都在研究使用更少电力、平衡电网需求的技术，例如从芯片、服务器、冷却设备中挤出更多效率，或将负载转移到不同地区。微软和亚马逊也在押注核能，但目前还没有明确的解决方案。从硅谷的规律来看，所需的电力只会增加，每个英伟达的H100芯片消耗多达700瓦，几乎是典型60英寸平板电视功耗的八倍，而最新的芯片B100，能耗几乎是H100的两倍。微软在2020年建造的超级计算机训练了OpenAI的GPT-3，使用了1万个当时最新的AI芯片。2023年11月，微软新建的超级计算机依赖14400个Nvidia H100芯片，下一代超级计算机已经在设计中，将比现有的强大30倍。
在这些大公司雄心勃勃、狂飙突进的同时，普通美国人的生活正受到影响。电力公司在新的变电站、输电线路和基础设施上的大量投资，导致电价上涨，升级的成本通常在整个地区的电力用户之间分摊，显示为每个人月度电费单上的一个项目。
弗吉尼亚的一个在建的数据中心
数据中心的建设需要大量土地和特定的环境条件，可用土地逐渐减少，环境保护和土地使用争议，会对新建电力基础设施造成限制。彭博社报道了美国弗吉尼亚的劳登县的案例，这里曾以马场和内战战场闻名，过去15年，大量田野和森林被清除，用来建造数据中心。当地的电力公司Dominion Energy在2022年春天经历了18次负荷警告，也就是有控制的断电，包括轮流停电。
在弗吉尼亚，反对数据中心的声音越来越大。在今年三月的威廉王子县监督员会议上，愤怒的居民对一项允许在特定地块上建造更高的数据中心的规划变更提出了反对意见。一位女士告诉官员们，数据中心正在将她安静的社区变成“反乌托邦噩梦”。但在听取了十几个人反对规划变更的意见后，监督员们还是投票通过了，更大的数据中心得到了批准。
对于微软、谷歌、亚马逊这些云计算巨头来说，采取措施优化其数据中心冷却系统，购买可再生能源抵消其碳排放，可以降低能源成本，也能改善公众形象，固然令他们有动力在能效优化上做更多的事。但从他们的盈利模式看，更多的客户，更大的数据流量，是最根本的目标，因此必然会追求建更多的数据中心，部署能耗更多的设备，训练更强的AI大模型。资本市场基于这些大公司创造的利润来定价，却并不会为背后的代价估值。
相比之下，中国也要发展人工智能，要建数据中心，但中国的办法，是通过一系列产业布局和技术创新，来确保数据中心的稳定运行和电力系统的可持续发展。这些成就也是难以被资本定价的。
中国大力发展光伏和风电等可再生能源，取得了显著成就。截至2023年底，中国光伏装机容量已超过300吉瓦，是全球光伏装机容量最大的国家。中国风电装机容量已超过350吉瓦，是全球风电装机容量最大的国家。
中国的特高压输电技术世界领先，建成了世界上最大的特高压输电网络。
中国的智能电网也世界领先，通过智能调度、分布式能源管理、微电网、需求侧管理，提升电力系统的灵活性和可靠性，更好地应对数据中心的高峰负荷需求。在中国，电力系统不仅是人工智能发展的支撑，也得到了反哺。中国积极推动人工智能、大数据和物联网等技术在电力系统中的应用，提高电力系统的智能化水平。位于贵州的贵安新区数据中心，利用当地丰富的水电资源，采用高效节能技术和智能管理系统，被誉为绿色数据中心的典范。在北京、天津和河北地区，建设了多个分布式能源项目，通过微电网和储能系统，提升数据中心的电力供应可靠性。
中国的储能技术同样处于世界领先，中国拥有全球最大的电池生产能力，具备大规模制造和供应链整合的优势。在电网侧储能项目上，中国投入大量资源，通过电池储能系统（BESS）提高电网的稳定性和调节能力。在数据中心部署大规模电池储能系统，存储可再生能源发电的剩余电力，能在需求高峰时提供稳定的电力供应。
表面上看，中国在人工智能时代到来之前，取得了产业布局上的一系列前瞻性的成功，是依托中国制造业的雄厚基础，下对了先手棋，似乎是某种幸运的体现。但这里还有更深层的逻辑不能被忽略，就是中国的体制优势发挥了意想不到的作用。
如果从资本的逻辑，从纯粹市场经济的逻辑上看，在贵州这样中国最落后、最不发达的地区之一，不仅耗费巨资修建公路和桥梁，还建成大量数据中心，除了气候和地理上的少数有利条件外，都不是一桩合适的投资。但中国并不是从利润、回报率这些角度来布局产业的，国家将贵州定位为大数据产业的基地，是基于社会主义市场经济的另一套逻辑。如果没有大数据这样相对高端的产业布局来驱动，在贵州通水、通电、通路、通网，改善偏远地区农民的生活，就缺乏经济上的可持续性，不可能完全实现。以通电来说，中国建设了大量输变电线路和配电设施，在偏远山区，则大量采用太阳能光伏发电和小水电等分布式能源，使得贵州的农村电力覆盖率达到100%。
贵州省盘州市保田镇鹅毛寨村的光伏发电站（来源：新华社）
近一段时间，国内和海外一些经济学家经常提出，中国应该投入更多政策和资源支持居民消费，而不是继续投资于生产领域。这些说法并非全然没有道理，但也要理解到，如果没有像在贵州这样的基础设施建设和产业布局，如果没有对像光伏、电网这些领域的生产投入，中国几亿农村居民的生活就无法改善，他们的消费也就更无从谈起。中国体制并不追求短期的经济刺激，也不追求短期的资本回报。
在人工智能发展冲击全球电力系统的当前挑战下，中国坐拥一个强大的新能源与电力产业，能够处变不惊，这不完全是幸运，而有着某种必然性。
在人工智能时代，中美科技竞争中，这样对中国有利的因素还会有很多。比如，依靠强大的基础设施与网络建设，从智能家居、智慧城市到工业物联网，中国能为人工智能技术找到广泛的应用场景，这也是其他国家很难效仿的。在农村，大量摄像头和传感器的部署，使得农业生产，如灌溉、养殖的监控，都找到了智能解决方案。能有这样一个大规模智能物联网市场的前提，依然是当初不计回报的通水、通电、通路、通网。
美国官员将人工智能比作文字和印刷机这样的发明，指的就是人工智能的产业赋能与发明促进作用，如果仅从用人工智能来干活，来生产和创造来说，中国已经进入了人工智能的时代。
