Eric Schmidt: 埃里克·施密特谈人工智能、与中国的较量以及美国的未来
Eric Schmidt on AI, the Battle with China, and the Future of America
嘉宾：Eric Schmidt
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我真心认为，人工智能革命被低估了。那么，这一切为什么重要？埃里克·施密特来了。他是谷歌前执行董事长兼首席执行官。这些智能体将会非常强大，而且它们会开始协同工作。我们很快就能让计算机自行运行，自主决定要做什么。现在，一种新的非人类智能已经到来，它的推理能力很可能超过人类所能拥有的水平。
所以，如果你当一小时的世界皇帝……我会做的最重要的事，就是确保西方获胜。女士们、先生们，请欢迎埃里克·施密特。嗨。嗯，嗨。很好。很高兴见到你。
很高兴见到你。你看起来很“Schfeldt”，埃里克。你看起来很“Schfeldt”。很不错。天哪，大卫。很高兴见到你。大卫·萨克斯也在。这简直像我们所有前公司的一次重聚，大卫。
你最后到底为什么辞职了？是的。我的老上司。和年轻的弗里德伯格共事是什么感觉？带我们回顾一下。我能讲个故事吗？我们得去橙县，他们说，嘿，我们坐飞机去。那是埃里克的飞机。
我们上了飞机，然后他走到前面亲自驾驶飞机。我一个人坐在机舱后面。是空中国王（King Air）吗？我心想，谷歌的CEO亲自开飞机送我去橙县。太不可思议了。那是我第一次真正和埃里克相处。那是我的湾流。没错。他太聪明了，太聪明了，太聪明了。他专注吗？他有贡献吗？没有，没起什么作用，但他非常聪明。好吧，这基本上也是我们播客里的共识。
听着，你们都很了解这个人，他真的就是那么聪明。他教会我的东西比谷歌大多数员工都多。然后你离开了。好，跟我们说说你最近在做什么。不，不，等等。在那之前，我得问你这个问题。斯坦福最近有一段被删除的视频。哦，不。你有一个清醒的时刻，你说，嘿，你知道，在谷歌，大家太讲究工作与生活的平衡了。他们需要投入。他们需要更努力地工作。上次活动我们请来了谢尔盖。他要回去工作了。所以谢尔盖收到这个信息了？预测谢尔盖的行为是我注定会失败的事，我试了20年。我不赞成基本上居家办公，原因是……我的意思是，你们很多人在某种程度上都在家工作，但你们的职业生涯已经成型了。但想想一个二十多岁的年轻人，他必须学习这个
世界是如何运转的。你知道，他们从伯克利或达特茅斯毕业，受过很好的教育。当我回想我在Sun公司时学到了多少东西，仅仅是听那些比我大五到十岁的前辈当面互相争论……我不知道在这种新模式下要如何重现那种情况。我支持工作与生活的平衡，这也是为什么有人去政府工作。
抱歉，误伤了，抱歉抱歉抱歉。如果你要进入科技行业，并且想要赢，你就必须做出一些取舍。而且你要记住，我们的对手是中国人。中国人的工作与生活平衡是“996”，也就是早上9点到晚上9点，每周6天。顺便说一句，中国方面已经明确表示这是违法的。然而，他们都这么做。这就是你的竞争对手。
我把所有人都叫回了办公室。好太多了。那我们就接着这个话题说。你不需要为政府辩护。不，不，相信我，我不觉得有必要。我是政府的无薪兼职顾问。所以，不过我们正与中国进行这场高科技竞争。他们显然也很重视人工智能。他们正努力抢先。
你如何……我了解到你最近去了一趟那里。你如何评估这场竞争？嗯，你我刚刚聊过这个，这也是你在白宫所做的极其重要的工作的一部分。我原本以为中国和美国在人工智能上是同级别竞争，而你和你的前任们在限制芯片方面所做的出色工作正在拖慢他们的速度。但他们实际在做的事情和我想的很不一样。他们没有追求疯狂的AGI（通用人工智能）战略，部分原因是你们设置的硬件限制，但部分原因是他们缺乏有深度的资本市场。
他们无法仅凭一线希望筹集1亿美元，或者，记住，等值的资金，来建设数据中心。他们就是做不到。所以结果是，他们非常专注于把人工智能应用到一切领域。因此我担心的是，在我们追求AGI的同时（这非常有趣，我们应该聊聊，我们所有人都会受到它的影响），我们最好也在日常事务上与中国竞争。消费类应用，这是你非常了解的领域，查马斯。
消费类应用、机器人等等。我看了上海所有的机器人公司，这些人正试图在机器人领域复制他们在电动汽车上取得的成功。他们的职业道德令人难以置信。他们资金充足。没有美国那种疯狂的估值。他们筹不到那么多资本，但他们可以在这方面全面取胜。中国人在做的另一件事，我想强调这是一个重大的地缘政治问题：我自己的背景是开源。在座的各位都知道，开源意味着开放代码，开放权重意味着开放训练数据。中国在以开放权重和开放训练数据参与竞争，而美国在很大程度上，而且主要
专注于封闭权重、封闭数据。这意味着世界上大多数地区，可以把它想成“一带一路”倡议覆盖的范围，将会使用中国的模型而不是美国的模型。我恰好认为西方和民主国家是正确的，我更希望大语言模型的扩散以及其中的学习是基于西方价值观进行的。埃里克，我们曾有过Meta的一个重大开源计划，你知道，他们有惊人的资产负债表、强大的技术实力，但他们似乎执行失误了，现在正在后退一步，重新打造一些东西，正如你所说，看起来更偏向闭源一些。这还不清楚。你知道，Alex Wang是我的好朋友。他加入了，正在接管这件事。他显然能力极强。我不会
认为……我不会说他们会完全转向闭源。我还认为他们之所以乱了阵脚，是因为DeepSeek的人，也就是R1，做得太好了，对吧？如果你看DeepSeek的推理模型，尤其是他们做强化学习的能力，正向又反向，正向又反向，正向又反向，这是一项重大成就，而且看起来他们是在比美国模型更低的数值精度下做到的。稍微讲点技术，有所谓的FP64、FP32、FP16。美国模型训练时通常使用16位精度。中国人在推进8位，现在甚至是4位。美国的大公司是否需要在开源方面做些什么，
好让我们真正应对这种局面？嗯，许多大公司都表示，他们也想成为开源领域的领导者。萨姆·奥尔特曼表示，O3模型的最小版本将会发布，我相信是开放权重的，而他们也已经这样做了。而且他告诉过我，这个模型远小于10的26次方。它更容易训练，并且能装进、或者说可以装进你的手机。所以一条路径是，我们会有这些超级计算机来做AGI，它们永远会极其昂贵，等等。但我们也必须留意，确保这些面向手持设备的模型的扩散处于美国的掌控之下，无论是OpenAI、Meta、Gemini还是其他。最近你接管了
Relativity Space。对于不了解的人来说，这家公司的目标实际上是与SpaceX竞争。我想你是它的第一位投资人，或者说最早的投资人？是的。很抱歉。没关系。你在第一批里亏了些钱。
发生了什么？你们被强制稀释（cram down）了吗？不，不，不。我的意思是，这是……我们都是。我们都是。我是说，听着，我一直非常高兴地作为投资人参与SpaceX、Swarm和星链。Relativity是……顺便说一句，Swarm可是件大事。它造就了星链。所以，谢谢你。
谢谢。是的。Swarm对他们来说是非常大的成功，我认为对世界也是。但我想问你的是，带我们梳理一下太空市场的演变。在所有公司里，你有足够的资本，几乎可以把钱投到任何地方，你为什么选择了它？为什么选择这个业务？为什么是现在？
火箭非常酷，也非常难。你知道，我是飞行员，对喷气式飞机很了解。我原以为火箭和喷气发动机一样成熟。并非如此。这既是艺术，也是科学。这些东西非常难做。动力之大，以我们为例，火箭推力有400万磅。你必须把它固定住才能测试，而且甚至不能只用金属构件固定。你还得用别的东西把它压住。力量太大了，否则它就会飞走。关于火箭另一件有趣的事是，粗略来说，火箭重量的2%是
有效载荷，大约18%是火箭本身，80%是推进剂。作为一个新人，我的反应是：你是说你们没法做得更好？物理学家说，经过60年的物理学发展，要摆脱地球引力，这已经是我们能做到的最好水平。所以我认为火箭很有意思，也很有挑战性。竞争的机会总是存在的。在Relativity Space所在的领域，它本质上是一个LEO竞争者，也就是近地轨道、卫星之类的。订单已经排满了。
我们只需要把火箭发射上去。你进入太空领域的事已经发生了，我不确定这件事有多广为人知，所以你想讲多深都可以，但你在下一代战争方面也做了很多工作。你想跟我们聊聊这个吗，你是怎么走到那一步的，它起着什么作用？给我们描绘一下整体格局。也许大卫问的是中国问题，但它们几乎是相互关联的。嗯，首先，我是做软件的人，不是做硬件的人。我向别人解释，硬件人和软件人上的是不同的学校，他们的思维方式略有不同。所以在这些新行业里我总是有局限的。
我曾为国防部长工作，拥有绝密级安全许可等等。我还因为努力帮助五角大楼进行自我重组而获颁一枚勋章等。乌克兰战争开始时，我在观察，我想，这是一个机会，可以看看一个没有海军、没有空军的国家如何借助自动化来作战。
事实上，就创新而言，这是一次惊人的成功。在兵力以一比三处于劣势，在动能打击力量、武器、动员等方面存在巨大差距的情况下，乌克兰坚持得相当好。现在正在发生的是，你基本上看到了一个全新的军事和国家安全结构的诞生。一种思考方式是，我们所有人……首先，我亲眼见过，我可以告诉你，真实的战争比你看过的最糟糕的战争电影还要糟糕得多。关于战争我只说这么多，它真的很恐怖，出于显而易见的原因，要不惜一切代价避免。我很喜欢那些人说，嗯，你知道，那些好战言论……小心你所期望的，
因为对方也有话语权。当我开始工作并试图理解乌克兰在做什么时，俄罗斯被击退了，但他们以非常非常强劲的第二轮、第三轮攻势卷土重来。所以在这种局势中，敌人也有话语权。但接着说，战争大致的演变方式是：首先，一切都必须高度机动，绝不能固定在某个地方。这就淘汰了世界上现有的大部分军事基础设施。像坦克这样的东西（我们现在在美国还在造更多、更强的坦克），在这样一个世界里毫无意义：一架装备精良的无人机携带两
公斤的载荷就能摧毁坦克。这叫交换比（kill ratio），那架无人机零售价5000美元、4000美元。而那辆坦克，美国坦克，造价3000万美元。你可以派出非常多的无人机去摧毁那些坦克。可能的演变大致是这样的。首先，人们认识到无人机就像步枪、像火炮。所以现在使用无人机比使用迫击炮、手榴弹、火炮更有效率。这一点很清楚。只要看看经济性，也就是所谓的成本或效能方面的经济性。接下来发生的是，双方都发展无人机能力，这就是你现在看到的，然后战争就变成了无人机对无人机。于是就有了无人机对反无人机。于是
重点转向如何探测敌方无人机，以及如何在它摧毁你之前摧毁它。所以最终的作战理念是：无人机在前，人在后。我见过一些行动，比如坐在基辅，乌克兰人通过星链（我要补充一句）远程指挥遥远战场上的行动，而且非常非常有效。所以在这个领域，我们已经解决了延迟问题、时序问题等等。最终状态非常有意思。我认为还没有人预见到这一点。如果回到我们关于强化学习和规划的讨论，也就是你在人工智能上看到的，假设我们在一方，拥有一百万架无人机，而
另一方这边也有一百万架无人机。每一方都会使用强化学习的人工智能策略来制定作战计划，但双方都无法弄清对方的作战计划是什么。因此，相互攻击的威慑会非常高。如今军事规划者的运作方式是清点武器。他们会说，嗯，你有这么多，我有这么多，你可以做这样的机动，等等。但在一个使用强化学习的人工智能世界里，
你无法估算对方在计划什么。你看不到，也不知道，我相信这将遏制我所认为的人类做过的最可怕的事情之一，那就是战争。因为除非双方之间达到完美的平衡，否则无人机储备会出现某种相互消耗，就像传统战争中任何火炮储备一样，最后剩下的一方就会获胜。
就像他们只是……嗯，非常重要的是要明白，战争中没有赢家。等到发生我所描述的那种规模的无人机大战时，你这一方的全部基础设施都会被摧毁，另一方的全部基础设施也会被摧毁。这些都是双输的局面。但这难道不也会形成一种平衡吗？由于这种相互确保摧毁，会出现一种缓和，还是说……嗯，我的论点是，这不是缓和，而是威慑。对，威慑可以这样理解：我想打你（我并不想），但我非常想打你，然而如果我这样做，代价会、代价会大于我打你
所带来的价值。对。这就是威慑的原理。但这似乎是转向无人机和自动化所带来的一个巨大优势和好处，而这是我们今天所没有的。嗯，转向无人机和自动化有很多优势。第一，它们便宜得多得多，对吧？便宜得多得多。是的。第二，第二，你可以储备算法。你基本上可以不断地学习、学习、再学习。而且记住，你还可以构建合成的训练数据，对吧，所以你可能比其他人更强。我们军方问过我的最后一个问题是，传统陆军的角色是什么？我希望我能说，所有这些人类行为都可以在不让人类冒险的情况下进行。我不这么认为。我认为
机器人战争，本质上是无人机战争，发生的方式是会有一波波破坏性攻击，但最终人类将不得不越过一条线。他们将不得不入侵。在我们把对方消耗殆尽之后？所以你在投资这种无人机技术，那你认为Optimus和人形机器人会是这场新型战争中的下一轮攻势吗？人形机器人，也就是我们在电影里整天看到的那种，还要很长时间才会出现，对吧？要很久之后我们才会看到。你将看到的是非常非常快速的机动解决方案，对吧？空基解决方案，还有高超音速武器。还有水下的东西。那方面有很多进展。那是一个不同的领域。如果你看看Maguro以及其他一些船只，
乌克兰人使用的那些，他们基本上是用USV（无人水面艇）摧毁了黑海的俄罗斯舰队。这对他们至关重要，因为他们需要能够从敖德萨把粮食出口出去，而这大约占他们经济的6%或10%。这是件非常重大的事，而他们是用无人机做到的。埃里克，你似乎有一种总体的世界观，也就是说，你对人工智能有自己的看法，还有你现在在无人机、战争和火箭领域所做的这些事。坦白说，它们全都汇聚在一起，因为在未来五到十年里，
这些事都会成为现实。你是怎样看待世界的？比如，美国的角色是什么？作为一名资本家、一名技术专家、一名类似政治家的人，你的角色是什么？我希望美国获胜。对。我之所以在这里，是因为美国梦，那些投资于我的人，就我而言是伯克利等等，
人们给了我机会。我希望下一代也能拥有这样的机会。我还希望你们都记住。我刚刚参加了在檀香山举行的二战投降仪式，他们谈到了与暴政作斗争。我们忘记了，我们的祖先，或者曾祖父母之类的，打那场大战是为了让自由主义和民主延续下去。我希望我们也能做到这一点。
作为美国人，我们怎么做到这一点？我们发挥自己的优势。我们的优势是什么？我们混乱、令人困惑、吵闹，你知道，但我们很聪明。我们明智地配置资本。我们拥有非常有深度的金融市场。我们拥有由大学和创业者构成的庞大产业基础，在座各位就是代表。
我们应该为此庆祝。我们应该为它添柴加火。我们应该让它越来越快。因为乌克兰的事情，我在欧洲待了很长时间。他们非常羡慕我们。你在亚洲时，他们也羡慕我们。别搞砸了，各位。这就是我想要
做的事。埃里克，我能问你一下吗，在这种外部冲突之外，我们今天和亚历克斯·卡普聊过，昨天塔克·卡尔森也在这里。部分对话围绕着……我不知道“西方的侵蚀”是不是恰当的说法，即西方可能正在酝酿一些社会问题，这些问题可能正在从内部伤害我们。你在多大程度上观察或花时间关注这些问题？现在经常被引用的指标是西方出生率下降，以及我们的人口
我们过几分钟还会和埃隆聊这个话题。哦，抱歉。哦，我们刚刚把惊喜给剧透了。哎呀。这就是你们的神秘嘉宾。抱歉抱歉抱歉抱歉。说漏嘴了。不过，嗯，没关系。
埃隆是我的好朋友，他本人正在直接应对人口这个问题。我完全支持。这是否反映了某种正在发生的事情？曼达尼在纽约当选，这类现象正在增多。西方的一些历史价值观现在似乎正处于某种转型状态。衡量一个社会成功与否的一个指标是它的繁衍能力。所以我认为这是西方的一个合理关切。在亚洲情况要糟糕得多。
中国的数字大约是每两位父母1.0个孩子。在韩国，现在已降至每两位父母0.78个。所以非常重要的是要认识到，我们人类正在集体选择减少人口。这些数字令人震惊，对吧？想象一下这样的情况：不是增长，而是萎缩，而且人们还在变老。作为一家企业，你的收入突然开始下降，而你无能为力，因为客户越来越少，你无法创新。所以如果只放在商业背景下来看，撇开那些非常真实的道德问题不谈，这就是很糟糕，对吧？
所以我们必须解决这个问题。我恰好大体上支持移民，因为我认为移民有助于我们解决这个问题，但作为一种全球机制，我们必须应对它。无论如何，在我看来，你会遇到这些问题，但美国是围绕“美国例外论”这一理念组织起来的。只要我们明白，我们取得进步的方式是投资于正确的人、正确的企业，拥有强大的资本市场，投资于他们所需的基础设施，我们就会没事。这是我真实的看法。我们能回到人工智能话题一下吗？埃里克，我认为你可以帮我们对这些问题达成一种姑且称之为两党共识的理解，因为我认为你对此思考得非常清晰。
你知道，在2022年底ChatGPT发布之后，我认为2023年和2024年的讨论确实被AGI这一概念主导，认为AGI迫在眉睫。我认为这在华盛顿的政策制定者中几乎造成了一种恐慌的氛围。你看到了诸如“我们必须限制开源，因为，你知道，那样中国就会得到它”之类的说法。而这是在DeepSeek发布之前。然后我们看到，实际上他们在开源方面领先于我们。但感觉AGI叙事已经有所退潮，我认为这其实是件好事。我认为这更有利于冷静、理性的政策制定。你现在对AGI的看法是什么？
我们在这整件事上进展到哪一步了？首先，总统大约一个月前发表的关于人工智能战略的讲话（我想你大概不会这么说，但基本上是你替他写的）完全正确。所以谢谢你。我与一位我们都非常尊敬和钦佩的杰出领导人合作，埃里克，是的，所以，尽管如此，说是我写的就太夸张了。我的意思是，实际上如果不是你写的，那一定是你的双胞胎写的。但无论如何，你们把重点抓对了，那就是对研究的投资、对我们所做的这类事情的投资真的非常非常重要。
在这个人工智能的问题上我不同意你，因为有这样一群人，我称之为“旧金山叙事”，因为他们都住在旧金山，他们的叙事大致是这样的：今天我们在做智能体，智能体革命将改变企业，这一点我同意。接下来会发生的是，这些系统将通过所谓的递归自我改进变得递归地自我智能化。如果你面对的是一个无尺度问题（无尺度问题比如编程或数学，你可以一直做下去），只要你买足够的硬件、做足够的软件等等，你就会获得巨大而快速的进步，这一过程仍在进行中。综合起来，他们认为在未来大约三年内，我们将获得某种形式的超级
智能，他们对它的定义基本上是一个专才天才（savant），化学天才、化学天才、物理天才、数学天才。我不同意三年这个说法，但我确实同意大概会在六七年内实现。但如果它只是某个特定领域的天才，那算通用智能吗？它还不是通用智能。通用智能是指它能够设定自己的目标函数。对。而目前没有这方面的证据。现在没有证据表明它具备设定自己目标函数的能力。目前的思路是（我正在写一篇这方面的论文，所以一直在研究），技术难题在于数学证明的非平稳性。
你所做的是试图针对一个目标函数求解，但这个目标函数不断变化，而这正是人类的运作方式。你的目标每天都在变化，而计算机很难应对这一点。作为一个数学问题，我们还没有能让大语言模型做到这一点的算法。
人们正在研究。检验标准将是：你能否基本上利用1902年可获得的信息，推导出爱因斯坦在狭义相对论以及随后的广义相对论上所得出的同样结论？我们今天做不到，大多数人认为解决这个问题的方式将是通过类比。关于伟大天才的理论是，他们对某一个领域理解得极其透彻，而且他们是如此才华横溢，这位女士或男士能够把他们的想法应用到一个完全不同的领域。如果我们能解决这个问题，那我认为大局已定。那时我们就会实现AGI，那将是
一个完全不同的世界。我认为很难取代人类的原因之一（你知道，我和杰克经常争论这个）是人类是端到端的。你知道，我们可以完成整个工作。你有某种完整的理解。你可以非常轻松地转向。人工智能，至少就我们今天所知，不是端到端的。它需要被提示。你得到一个答案。这个答案必须经过验证，然后你必须提出新的问题，因为它从来不会准确给出你想要的东西。你必须提供更多上下文。你必须经历一个迭代循环。最终你才得到一个有商业价值的答案。用Biology的说法，人工智能不是端到端的，而是中间到中间的。人类是端到端的。因此，结果是，人工智能不会取代我们所有人，
而是会与人类高度协同，因为我们可以定义目标函数。我们来做提示，我们与它一起迭代，而它完成中间的大量工作。在我看来，这是一种非常乐观、不那么末日论的看法。你刚才说的正是未来几年将要发生的事情：我们每个人都会有助手，在我们的指令和提示下，它们会对我们遇到的任何问题提供极大的帮助。你知道，个人方面，有人用这些东西获取感情建议，用来，你知道，和孩子们沟通。
我的意思是，这些都很疯狂。但这个因素很重要，就是这样。对我来说，真正的问题是，它何时会跨越到拥有自己的意志、自己寻求信息和解决新问题的能力？那就完全是另一回事了。但我们目前看到任何递归自我改进的证据了吗？还没有。我资助了一些声称已经接近实现这一点的初创公司。但当然，这些都是初创公司，你永远说不准。
这告诉我，这大概是五年、十年的量级。你认为谷歌在这方面做得怎么样？嗯，我已经不在谷歌了。Gemini的每一个版本都位居排行榜榜首。2.5刚刚超越了所有人，我相信还会有新版本推出。德米斯正在非常努力地研究科学发现这个问题。这是一条通往AGI的道路。埃里克，我们感谢你所做的工作。
我们感谢你来到这里与我们交流。我们感谢你所做的一切，以及你对硅谷产生的影响。对社会，这真的是，是的。不，但这真的是……我非常高兴能参与其中。你们创建了这个了不起的社区，有这么多聪明的人
把所有时间都花在听你们说话上。这非常令人担忧。哇，真直接，埃里克。谢谢你，大卫。谢谢，谢谢。谢谢你，马克。谢谢，埃里克。感谢你。
好了。