Michael Kratsios, Maria Bartiromo: 深入美国 AI 战略：基础设施、监管与全球竞争
Inside America's AI Strategy: Infrastructure, Regulation, and Global Competition
嘉宾：Michael Kratsios、Maria Bartiromo
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很高兴见到各位，我也非常高兴能来谈谈当下最热门的话题，也就是人工智能以及 AI 在我们世界中的角色。大卫、迈克尔，我想请你们谈谈，在争当 AI 头号领先国家这件事上，我们目前处于什么位置。大卫，我们做得怎么样？我认为我们做得很好。玛丽亚，去年 7 月，特朗普总统发表了几场重要的 AI 政策演讲，他宣布美国必须赢得这场 AI 竞赛。
首先，他宣布了我们正身处一场竞赛之中。我觉得他的演讲让人想起当年肯尼迪总统宣布我们正处于一场太空竞赛、而且必须赢得那场竞赛。我认为从那以后，你看到的是美国公司的创新只增不减。你会看到各种非常了不起的产品不断发布。我认为美国的 AI 模型、芯片和数据中心只会越来越好。所以我对美国在这场 AI 竞赛中的位置感觉非常好。当然，我们也有一些非常有能力、非常强大的竞争对手。显然，中国有很多非常聪明的人在这个领域工作。
但我确实认为，你现在从硅谷的美国公司身上看到的东西真的非常了不起。然而，围绕为建设数据中心而正在进行的所有这些支出，仍然存在很多疑问。当然，这个问题一再被提出：我们是不是花得太多了？我们能获得投资回报吗？你怎么看？我认为我们会获得回报。我认为你之所以会看到这场大规模的基础设施建设，是因为需求最终是真实存在的。
我知道很多人担心这会不会像互联网泡沫那样。还记得 90 年代末那一整轮光纤建设吗？随后我们就经历了互联网泡沫破裂。这里的区别在于，在 90 年代末和 21 世纪初，我们有一个被称为“暗光纤”的问题：光纤铺设好了，却没有被使用。而现在根本不存在所谓的“暗 GPU”。每一块被放进数据中心的 GPU 都在被使用。
它们被用来生成 token，为新一代 AI 聊天机器人或编程助手提供算力。过去几个月在编程方面刚刚有一些新发布，如果你关注软件开发者的说法，他们说这简直令人震撼，正在彻底革新他们的行业。所以对 token 的需求只会增加，而这又会增加对我们正在看到的这轮数据中心建设的需求。所以我认为这不会很快停下来。仅在去年，这轮基础设施建设就为 GDP 增长率贡献了大约 2%。正是这一点帮助推动我们达到了
大约 4% 到 5% 的增长率。我认为今年你也会看到类似的情况。迈克尔，它确实在引领增长。我非常高兴能和你们两位展开这场对话，你们两位正是这方面的真正领导者。大卫，谢谢你。迈克尔，也谢谢你。迈克尔，同样的问题问你：评估一下我们目前在 AI 方面的处境。好的，我想先给在座各位提个醒，尤其是那些不像我们每天这样密切跟踪的人：这个计划实际上基本有三大支柱。它讨论的是，第一，美国如何继续在创新上胜过我们的竞争对手？第二，我们如何推动支撑这场 AI 革命所需的基础设施建设？
第三，我们如何真正与世界分享、或者说出口我们出色的美国技术？针对这三大支柱中的每一个，联邦政府都采取了相当多的行动来推动它们向前发展。我想我们可以相当自豪地说，我们在这三方面都取得了相当不错的进展。就稍微聚焦一下你之前谈到的创新，我认为我们一直以来关于如何推动创新的核心认识是：你必须有一个监管环境，让这项技术能够在美国被开发出来，并最终实现商业化。
与世界其他地方相比，美国在建立这样的环境、打造一个行之有效的框架方面做得非常好，但我们总还可以做得更好、不断改进。总统在 7 月的演讲中大量谈到了各州监管规则拼凑不一的问题。我们如何确保关于 AI 不会出现 50 套不同的规则？在这场辩论中最重要、而我觉得很多人有时会忽略的一点是：这种拼凑式监管实际上对早期的年轻公司和创业者伤害最大。如果你想开发一项新的 AI 技术，如果你想在我们某个出色的前沿模型之上构建点什么，必须弄清楚如何应对 50 个州的 50 套不同规则，就会带来大量阻力。最终，在那种环境中最能取得成功的是那些大公司。所以我们花了很多时间思考如何拟出一项立法提案，
能够真正落实一个合理的全国性框架，来解决这个监管问题。那么迈克尔，你认为在这种联邦监管中，有哪些基本框架是必不可少的？因为美国确实有一些州表示反对，说不不不，在 AI 问题上我们希望能够掌握自己的命运。从联邦监管的角度看那个框架时，什么是最重要的？好的，我想在总统 12 月签署的那份行政令中，他指示我们着手推进这项提案。他列出了几件各州应当可以继续各自独立推进的事情。关于儿童安全的立法或规则就在这份清单上。
关于数据中心审批许可和建设的规则，也仍然是各州应当去考虑的事情。所以列举了几项内容，不过我想这类事情正是戴夫和我接下来要逐步推进的。不知道你对此有没有什么想法。是的，我是说，我认为我们面临的基本问题是，坦白说，各州现在在监管上正在失控。目前有超过 1,200 项法案正在各州议会中推进。我认为这在很大程度上是一种条件反射式的反应。我知道人们对 AI 有很多恐惧和担忧，但似乎对于每一种假想的担忧，现在都有好几项州法案试图在我们真正知道事情会如何发展之前就去监管它。我认为更好的做法是——既然这项技术如此之新、环境如此多变——我认为最好多花一点时间研究 AI 实际上是如何被使用的、哪些风险真的在显现，然后再说，而不是先过度监管。但无论如何，这就是我们目前在州一级看到的情况。我认为总统一直非常一贯地表示，
最好是有一本规则手册，一本统一的规则手册，在联邦层面有一本统一的规则手册，一个轻量级的联邦标准。我认为随着时间推移，这个问题只会变得更加尖锐，因为再说一次，当 50 个州朝着 50 个不同方向走时，拼凑式监管的问题只会越来越严重。所以无论如何，我想这是我们今年会密切合作推进的事情，也就是看看我们能否在一个联邦框架上凝聚足够的共识，从而颁布一部法律。最终只有国会才能对各州进行约束（优先于州法）。这一点我们明白。而且如你所知，让一项法案在国会通过非常困难。在参议院你需要 60 票，这就必须在某种程度上是两党合作的。
所以，我们会努力看看能否争取到这种共识。好的。那么在时间表方面你有没有明确的判断？国会对联邦监管的支持情况如何，还是说你在那里也看到了阻力，取决于你说的是哪个州？嗯，国会中对“在没有联邦标准的情况下实行优先取代”这一想法是有阻力的。换句话说，你不能用“什么都没有”去取代某样东西。这是我们反复听到的说法。但我认为，众议院和参议院对于建立某种——再说一次——某种轻量级联邦标准，都有相当大的兴趣。
但我们仍处于这些对话的早期阶段，我们会看看今年能努力完成些什么。与此同时，有些人在曾经希望看到数据中心的创新和增长之后，现在开始反对了。他们现在说：别建在我家后院。这个怎么看？这是个问题吗？是的。我是说，我们最近收到了伯尼·桑德斯的一封信，说要叫停所有数据中心，叫停所有数据中心的开发。而你知道，如果我们那样做，我们就会输掉这场 AI 竞赛。
我是说，你确实需要这些基础设施。其他国家正在建设这些基础设施。中国正在大规模建设。我想他们每一周都在建起一座新的核电站或燃煤电厂，新增能源。其中很大一部分将用于为他们的数据中心供电。所以我认为，如果我们干脆完全停止建设数据中心，从根本上会让美国在 AI 竞赛中陷入瘫痪。与此同时，人们也对可负担性感到担忧，担心消费者是否会因为数据中心而不得不支付更高的电价。
特朗普总统已经非常明确地表示，消费者不应该因为数据中心而支付更高的电价。你看到就在上周，微软站了出来，承诺其数据中心不会导致居民电价上涨。我认为你很可能会看到其他科技公司也站出来做出类似的承诺。事实上，当我和超大规模云服务商交谈、和 AI 公司交谈时，他们从来就没有打算从电网取电。他们都把自建发电能力视为其建设计划的一部分。而赖特部长，也就是我们的能源部长一直在做的，
就是改革那些实际上让这些 AI 数据中心更难在电表后端（behind the meter）自建电源的监管规定。所以这基本上就是我们的愿景，而且我应该说，这真的是特朗普总统从本届政府一开始就提出的愿景。他说，让 AI 公司成为电力公司，让它们在建设这些新数据中心的同时，并排建起自己的发电设施。这样做的结果就是，第一，我们得到了这些基础设施；第二，居民电价不会上涨。是的，迈克尔，因为这场竞赛已经迅速演变了，从一场 AI 竞赛变成了一场电力竞赛。我认为我们看到的是，我们需要讲好一个故事，说明这轮建设最终将如何为美国的
电费用户带来净收益。我认为有时候，如果你身处一个小社区，有人跑来要建数据中心，我是说，你必须讲清楚，从长远来看这最终实际上会降低你的电价。总统上周一在 Truth 上发了一条帖子，正如大卫所说，他非常明确地表示，如果你要建数据中心，你就必须自己承担相关费用。微软已经站了出来，我们希望还有很多其他公司也会这样做。但有些公司因为目前没有足够的现金，正在借钱来建设数据中心，对吧？也有人担心，最终可能会由银行来为其中一部分买单，因为再说一次，支出太多了。你对此怎么看？
嗯，我认为显然存在这种担忧。我是说，你知道，我想说与其说是银行，不如说更多是……你看到甲骨文在做巨额投资，你看到黑石在做巨额投资，还有房地产公司在投资。最终，我认为这些都是非常精明的市场参与者，是财力非常雄厚的公司，他们这样做是因为他们在彩虹的尽头看到了投资回报。关于数据中心，我能再补充一点吗？
就电力而言，我实际上认为，如果我们允许数据中心自建发电设施，它实际上会降低电价。它不仅不会推高居民电价，还会把电价降下来，而且是通过两种方式。第一，数据中心在电力有富余时可以把电回馈或出售给电网，这将有助于降低电价。第二，发电涉及大量固定成本，并不全是可变成本。所以当你能够把这些固定成本摊销到更大的供应量上时，你就降低了每个人的电价。因此这里存在巨大的规模经济。所以电力的规模越大，就像大多数其他东西一样，价格就会下降。所以这很重要。所以
我们正在进行这轮建设实际上是件好事，因为它最终会降低消费者的价格。但我们确实必须确保这些新的数据中心不只是接入电网用电，它们必须有所回馈。我认为本届政府做出了一项很好的政策调整：拜登政府曾在政策上规定，你不能进行这种电表后端的发电。如果你想自带电源，你做不到，你必须成为更大电网的一部分。所以我认为，赖特部长和联邦能源监管委员会（FERC）已经修改了这条规则，以允许这种做法。我同意大卫的看法。
我认为一旦发电具备了更大的规模，你就会以一种有利于电费用户的方式向电网回馈电力。我们再回到 AI 的用途以及 AI 如何改变我们的生活。你之前提到了 AI 的各种用途及其带来的影响。你认为最重要的用途是什么？AI 目前在哪些领域部署和实施得最好？嗯，说真的，我认为这里有一个演进过程。我认为我们是从 ChatGPT 这样的 AI 聊天机器人开始的。从某种意义上说，那有点像更好的网页搜索。
它在做研究方面真的很棒。你提出问题，它就能就任何事情给你答案。接着我们看到了具备思维链的模型，它们开始能够进行更深层的推理。然后我们看到了编程助手。我认为在过去几个月里，出现了一个真正的突破。如果你和软件开发者聊一聊，真的感觉发生了一次重大转变，编程助手的质量有了很大提升。
我认为它的下一步方向是面向知识工作者的工具。所以那些一直在输出代码的同类助手，现在可以输出任何类型的格式。无论是 Excel 模型、PowerPoint、网站，凡是你能想到的都行。知识工作者现在能够生成所有这些不同类型的东西，就像程序员、软件开发者一直以来用 AI 生成代码那样。我认为这是我们在 2026 年会看到的一件大事，那就是，再说一次，知识工作者的这种生产力繁荣。所以我认为这是你在
实际中看到的事情之一。另外，在各个行业垂直领域也正在发生很多事情，不同行业正受到 AI 的影响。比如在医疗领域，我认为有巨大的机会来改善或者说减少行政官僚流程，改进现有的文书处理工作。还可以把 AI 用于医学和科学研究，帮助找到治疗方法。你已经看到用户讲述各种关于诊断的故事。他们把自己的病历输入 ChatGPT
或其他聊天机器人，得到了非常惊人的结果。他们终于能够弄清楚自己到底出了什么问题，然后把这些结果带去给医生看。医生们也在使用它。所以我认为医疗是一个非常有意思的领域。但还有一大堆这样的例子，不同行业现在都正受到影响。是的，我经常思考的一个领域是用于科学的 AI。回到大卫最初关于我们在这些前沿模型上所见进展的观点，
我认为最早的那些模型基本上是从通用知识开始的。你得回过头去理解为什么。当时的问题是，那些模型构建者有哪些可用的数据来开始训练他们的模型？对早期的模型来说，你只需抓取互联网，把所有东西一股脑塞进一个模型里训练就行。这就有了大语言模型的第一阶段。第二阶段是编程。如果你想想怎样才能得到一个真正好的编程模型？你必须用现有的代码来训练它。而这同样是相比其他类型的数据相对更容易获得的东西。于是你看到了编程模型的巨大
进步和飞跃。我认为第三次大的转变还没有真正被触及，而政府自身正在努力推动这一点，那就是用于科学的 AI 这个问题。科学发现之所以很难与大语言模型的传统训练方式结合起来，是因为科学数据极其分散，而且其形式或格式并不容易应用到大语言模型那样的训练过程中。如果你想想科学发现，它分布在许许多多不同的学科里。有化学数据，有数学数据，有材料科学数据，而所有这些数据的格式五花八门。
我们在政府层面的努力是，我们启动了一个名为“创世纪使命”（Genesis Mission）的项目，这是我们尝试在用于科学发现的 AI 上实现重大、大胆飞跃的举措。我们的国家实验室，作为能源部的一部分，在过去 50、60 年里一直在开展了不起的研究，所有这些成果都摆在那里，随时可以用于训练这些模型。所以我希望在接下来的一年里，我们会在科学发现方面看到更多这样的工作，从而真正加快我们选择进行哪些实验、开展这些实验、回头找出哪里做错了、再重新开展实验的速度。这与人们围绕一些 AI 实验室的很多有趣想法相关联，
在那些实验室里，你基本上可以输入论点或假设，最终这些实验室可以自行完成实验并向前推进。这就是我的梦想：最终，由于 AI，我们这个国家在未来 10 年里几乎可以让研发产出翻一番。那么你预期会有，或者希望看到哪些突破？好的，我认为能产生重大影响的那些，首先是围绕核聚变的实验和训练运行，它们的计算量极其庞大。如果我们能在进行这些核聚变模拟时获得更快的反馈循环，我们就能把核聚变的时间表提前。所以这可能是一大步。材料科学也是一个非常大的领域，你希望能够测试各种不同的
分子及其相互作用。这对我们在太空方面正在努力做的所有大事都很重要，无论是我们的月球基地、登陆火星，还是把核能带入太空，拥有先进的材料科学都很重要。第三个是大家一向都关心的，就是医疗健康和治疗领域。你如何能更快地识别出解决某一特定健康难题的最佳分子？你又如何更快地迭代到能够进入临床试验的阶段？而在日常层面，我是说，我认为汽车行业也是这里的一大受益者。我觉得那似乎也是一个在这方面投入很多的领域。你同意吗？嗯，我是说，比如自动驾驶之类的？是的。我是说，自动驾驶
肯定会是一件大事。感觉我们在那里已经到达了某种新的拐点，质量已经提升到你开始看到 Robotaxi 的程度，比如 Waymo 和特斯拉。那 AI 助手呢？我是说，那会成为某种司空见惯的东西吗？前几天有人跟我说，哦，在中国我们的做法非常不一样，因为你们把 AI 用于研究，就像你说的，但我们是把它当作我的 AI 助手来用，它帮我付账单、打扫房子、给我妻子买生日礼物，
帮我做所有事情。我认为会的。我认为这很可能会在今年实现。最近推出的、大家都为之疯狂的产品，是 Claude Code 的最新版本，它由 Anthropic 的 Opus 4.5 模型驱动，这似乎是编程领域的一次真正突破。
所以再说一次，软件开发者对它印象非常深刻。但在 Claude Code 里，他们推出了一个名为 Cowork 的新标签页，在那里，再说一次，作为一个不写代码的人，或者作为一个想要生成代码以外的产出的人，你现在基本上可以用它来创建各种其他类型的产出。就像我提到的，你可以做电子表格或 PowerPoint 之类的东西。你还可以让它指向你的文件盘，
它就能查看你已经完成的工作。所以如果你喜欢某种特定格式的 PowerPoint，你只需让它指向你已经完成的工作，然后说：我想做一份新的演示文稿，用这种风格，但讲这个主题。它就会真正模仿你的风格、你的格式、你已经完成的工作。人们对此印象非常深刻。你还可以让它指向你的电子邮件，让它分析你的邮件，从中提取信息。所以目前它还是非常以任务为单位的。
你，作为用户，必须为每项任务给它下提示，但你可以从中看到个人数字助理的雏形：你把它连接到你的文件盘、你的电子邮件、你所有的数据源，它就能开始为你完成任务。而且，再说一次，它理解你喜欢的工作产出格式和风格。所以在我看来，我们只需要在这样的工具之上
再加一层抽象，你就会拥有自己的个人数字助理。而且，你知道，还会有类似语音界面的东西。你看过电影《她》（Her）吗？由华金·菲尼克斯主演，我想斯嘉丽·约翰逊只是配音。他通过耳机告诉她该做什么。我是说，我们已经非常接近那样的东西了。我是说，我并不是说 AI 会变得有知觉之类的。
但不是的，我们就像，我认为在 2026 年你可能会看到这一点：这些类型的工具，再说一次，最初是编程助手，但现在变成了个人数字助理。这肯定有可能在今年实现。迈克尔，人们对 AI 有哪些不理解的地方？你认为关于目前科学与 AI 领域正在发生的创新，我们最需要理解的是什么？我认为有些人，我认为很容易低估它将在众多行业和领域产生的长期影响。我认为非常容易很快地把 AI 仅仅看作一个复杂的聊天机器人，因为那是大多数人
每天打交道的东西，是他们能接触到、能感受到的东西。但我认为，对我来说，长期影响——我不是要一直反复强调科学——我认为在我们测试、评估和执行科学发现与科学事业的速度和节奏上，正在发生一场真正的根本性转变。我认为这将对我们这个国家在未来几年里广义上的创新方式产生巨大影响。这正是我们关注中国在做什么的原因。我们来谈谈中国，以及它相对于美国处在什么位置。我们在赢吗？
这是关于芯片吗？这场竞赛具体到底是关于什么的？嗯，我认为总体上我们领先于中国。技术栈有不同的层次。你有模型，然后有芯片，再往下有芯片制造设备。所以你沿着技术栈往下走。我会说，在技术栈中走得越深，美国的优势就越大。我认为在模型方面，大多数人会说我们的模型可能领先中国模型大约六个月，上下浮动。
看芯片，也许领先两年。再到半导体制造设备，可能领先大约五年。所以美国确实拥有显著优势。我认为中国只在大概几个领域有优势。其一是能源生产。如果你看他们的电网，他们的电网在过去 10 年里大约翻了一番，而我们的只增长了大约 2% 到 3%。
在 AI 出现之前，美国的能源生产一直是一个相对沉寂的行业。这在很大程度上与监管以及上一届政府对能源生产的反感有关。显然，特朗普总统在这方面的看法截然不同。我认为他在这个问题上很有先见之明。回到 10 年前，他就在说我们要“钻吧，宝贝，钻吧”（drill baby drill）。我认为他明白，能源增长是经济增长的前提条件。
而它无疑也是这轮 AI 基础设施增长的前提条件。所以这是一个，再说一次，我们基本上必须扩大能源生产的领域。所以我认为这是一个我们需要迎头赶上的领域。另一个领域，我会说，你知道，我不确定是否可以把它准确地称为一种优势，但你可以说中国在所谓的“AI 乐观度”上占优。斯坦福做过一项跨国民意调查。他们问了所有这些不同国家的公民：你觉得 AI 带来的影响会是利大于弊还是弊大于利？如果你认为总体上利大于弊，他们就称之为 AI 乐观。在中国，AI 乐观度是 83%。也就是说，83% 的人口认为它利大于弊。而这个数字在美国只有 39%。
所以出于某种原因，中国人对 AI 比美国人更乐观。而且你普遍会看到，亚洲国家的 AI 乐观度很高，西方国家则较低。我认为这是一个有趣的、或者说悬而未决的问题：为什么会这样。我认为有几种可能的解释。首先，我认为媒体倾向于聚焦关于 AI 的那些悲观末日式报道。恐惧。各种恐惧。我们可以谈谈其中一些恐惧，以及我们是否认为它们是真实的。但我认为媒体在其中起了很大作用。我认为几十年来好莱坞对 AI 的描绘方式，无论是《终结者》还是《2001 太空漫游》，都呈现了一种反乌托邦式的
未来图景。我认为这影响了人们的思考。然后坦白说，我会说部分责任在于我们的科技领袖，他们并没有很好地阐述 AI 的好处。事实上，当他们谈论 AI 将淘汰 50% 的知识工作者时，那听起来并不像一个非常乌托邦式的场景。对大多数人来说，那听起来是反乌托邦的。所以我确实认为，我们的一些科技领袖无意中助长了这种 AI 悲观情绪。我之所以认为这可能对美国不利，是因为，再说一次，它正在助长这股监管狂潮。我们看到，再说一次，州一级有 1,200 项法案。而目前，我认为我们正在赢得这场 AI 竞赛。
我们在所有关键维度上都处于领先，芯片、模型等等。但我们可能会搬起石头砸自己的脚，你知道，如果我们最终把这件事过度监管到死，我们实际上可能会因此输掉这场 AI 竞赛。所以我确实担心 AI 乐观度这个问题。没错。这是一个很好的观点。迈克尔，如果美国在这方面不是第一，会发生什么？是的，我认为我们必须是第一，这也是我们推出这个计划的原因。我认为，当我思考中国问题，以及如何赢得 AI 竞赛这个更大的问题时，我总是喜欢思考的是“采用”这个问题。我认为有时候人们过分强调排行榜，就是哪个前沿模型在某种
指标上排名第一。而现实是我们双方不相上下。正如大卫所说，我们在前沿模型上大概领先六到 12 个月。但我认为，随着时间推移、纵观历史，我们看到的是：一项技术要在全球广泛扩散，并不一定需要拥有世界上最好的模型或最好的技术。我们当中很多参与过特朗普第一届政府的人，在那个时代的电信战中亲眼目睹了华为在全球范围内所能做到的事情。当时，华为刚开始推动全球出口时，他们当然不是世界上最好的技术。与爱立信和诺基亚相比，他们当然是逊色的，但他们足够好，而且
获得了足够的补贴，以至于他们成了世界上很多地方默认的电信系统。我们从中吸取了很多教训。在 AI 问题上，我们非常认真地对待这一点。我们知道中国有出口其模型的雄心，希望让他们的模型为全球南方乃至世界其他地方的各种不同用例提供支撑。这就是总统启动名为“美国 AI 出口计划”的项目的原因。而我们的使命是……我认为与当年应对华为时相比，我们这次处于非常幸运的位置。正如大卫所说，我们在技术栈的几乎每一个部分都占据主导地位。
我们拥有最好的模型，拥有最好的应用，也拥有最好的芯片。所以我们现在处于强势地位，作为一个国家，我们要把这项技术与世界、与我们所有的伙伴和盟友分享，确保世界上任何地方、任何想用 AI 开发新应用的开发者，都是在美国芯片上微调美国模型。这并不是一个难以实现的现实。我认为这是我们可以很容易做到的事，就因为我们拥有最好的技术。这是我们去年年底启动的一个项目，我们今年正在
大力推动，把它推出去。你提到的向世界其他地方输出 AI 这一点很重要。中国是否真的在告诉本国企业，现在不要用美国芯片、不要用美国 AI？看起来是这样。我是说，中国在开发自己的模型。显然，大约一年前出现了 DeepSeek 时刻，DeepSeek 发布了一个强大的模型。我认为这在某种程度上让中国 AI 进入了人们的视野。我觉得西方人在某种程度上并没有意识到中国在开发模型方面有多强。而且对于我们的相对位置，
存在一点自满。两年前人们并没有真正谈论全球竞争，这个话题几乎完全没人讨论。我记得拜登政府出台那份长达 100 页、监管 AI 的拜登行政令时，没有人讨论所有这些监管
是否会让我们相对于中国放慢脚步，这甚至都不在讨论范围之内。后来 DeepSeek 发布了，我认为我们才真正意识到我们正处于一场全球竞争之中，而且我们必须赢，这就是为什么我们在如何监管这件事上必须相当谨慎，确保我们不过度监管。但我认为，你知道，中国肯定想要竞争。最近有一些报道。我记得彭博社和
路透社报道说，他们实际上不允许英伟达芯片进入他们的国家。我们认为，原因在于他们想实现芯片的本土化生产。他们想把华为扶植为国家冠军企业。实际上，他们通过把竞争对手挡在门外，为华为创造了一种市场补贴。所以他们在保护自己的市场，以扶植华为。我认为他们的计划是先让华为主导中国的芯片市场，然后借此扩大规模，再试图占领世界其他地方。芯片生产是一门靠规模取胜的生意。所以，如果他们能先主导中国市场，这就给了他们一个强大的平台，进而向世界其他地方扩散。那么，迈克尔，我们在这方面进展如何？我是说，你们先是提出了 AI 行动
计划，然后又提出了另一项向世界其他地方输出 AI 的计划。你能跟我们说说这方面的进展吗？好的，这方面的进展正在推进。去年年底，我们结束了商务部的一项信息征询，向业界提出：如果我们想输出美国的 AI 技术栈，我们应该考虑些什么？我们应该如何设计这些与世界分享的方案包？商务部现在正在消化这些信息。很快就会发布一份征求建议书。届时我们希望企业联合起来组成联合体，然后说：看，一个方案包应该是这个样子的。我觉得人们需要……我总是试图提醒人们的是，
世界各地 AI 买家的成熟程度差异非常大。在美国，如果你是一家，比如说，财富 50 强公司，想要部署 AI，你会有一个相当成熟的 CIO 或 CTO 团队。你会非常仔细地考虑要购买哪家的云、可能使用哪个模型、是否要用自己的数据进行微调、是否要构建自己的应用。你知道，你会出去看看有哪些应用，你可以测试各种东西，去找所有这些第三方，评估哪个最好。最终如何打造出对你们公司最优的东西，是一个非常复杂的组合。而对于世界上许多渴望
为本国人民使用 AI、或用 AI 支撑公共服务的国家来说，无论是医疗还是税收征管或其他什么，他们并没有十亿美元级别的 IT 预算。他们只是想弄清楚，在我的国家，有什么工具可以用来把 AI 的好处带给我的人民。所以我们非常仔细地思考如何打造解决方案，可以称之为交钥匙方案，或者说如何提供一种能在一个国家轻松部署的解决方案。
在这场辩论中经常被纠缠的一个问题是，美国要向世界各地输送多少芯片。而我总是试图提醒人们的是，除了美国、中国，或许还有其他少数几个国家之外，世界上大多数国家既没有资本，也没有意愿去进行大规模训练，或开发自己的前沿模型。世界上很少有国家会建设类似 Colossus 那样的训练中心。世界上大多数国家需要的是较小的数据中心，里面只有与推理相关的芯片，能够驱动并完成政府希望运行的特定推理任务。
所以我认为，我们正在非常努力地打造这类交钥匙式、规模可控的 AI 解决方案，然后与我们许多出口融资机构合作，比如开发金融公司或进出口银行，让这一技术栈的出口在那些财力并不特别雄厚的国家变得更有吸引力、在商业上更可行。下个月我们将前往印度参加印度 AI 影响力峰会。这算是全球 AI 界规模最大的聚会。届时我们将分享更多关于这个项目进展的信息。
你想补充一下吗？好的，就在这一点上展开一下，我觉得人们有时会问：你们怎么知道自己赢得了与中国或其他国家的竞赛？我认为对此有一个非常简单的答案，那就是市场份额。如果五年后我们环顾世界，看到到处都在使用美国的芯片和模型，那就意味着我们赢了。但如果五年后我们环顾世界，看到的是华为芯片和 DeepSeek 模型，那就非常糟糕了，对吧？那将是一个坏信号，意味着我们输了。所以我确实认为，美国技术的扩散或普及对于赢得这场 AI 竞赛至关重要。我们从硅谷了解到，最终成为巨头的公司都是那些打造了生态系统的公司。作为一家科技公司，你希望自己的应用商店里有最多的应用，希望有最多的开发者在你的 API 之上开发。你希望成为一家平台公司。
所以在所有这些技术竞赛中，最大的生态系统胜出。而我们希望拥有……这基本上就是为什么我认为这个项目如此重要，我们想要打造最大的生态系统。不过，这不仅仅是为了让美国受益，因为要拥有一个成功的生态系统，你必须为你的伙伴创造价值。这一点非常重要。就像迈克尔说的，并不是每个国家都会站在开发自有芯片或自有前沿模型的最前沿，但它们可以利用这些工具获取价值，把它们应用到自己的企业、自己的经济中，从中获取价值，并成为这场技术革命的一部分。
所以我认为，我们必须以这种伙伴思维来思考。而且我确实认为这种思维方式在硅谷其实非常普遍。就像我提到的，我认为每家伟大的科技公司都在思考如何让最多的人使用我们的技术栈。但这种思维方式对华盛顿的官僚体系来说相当陌生，那里更多的是一种命令与控制式的思维。特朗普总统上任时，举几个例子，摆在我们桌上的那些法规，是我们的前任刚刚留下来的。再说一次，我们有那份关于 AI 的 100 页拜登行政令，全是新的监管规定。还有一份 200 页的、叫做拜登扩散规则的东西，那是 200 页关于半导体出口的监管规定。所以我们当时正在把 AI 行业，包括模型和芯片，变成一个受到严格监管的行业。
这基本上就是华盛顿当时的方向。而特朗普总统上任第一周做的第一件事，就是废除所有那些不必要的法规，我认为这绝对至关重要。你知道，真正让硅谷与众不同的，是无需许可的创新这一理念。自从惠利特和帕卡德 85 年前起步、开始打造硅谷以来，理念一直是：只需要几位创始人有个好点子，就能创办自己的公司。
他们找到一些天使投资人开一张种子资金的支票。这些投资人认为自己很可能会赔钱，但觉得还是有机会。可能是车库里的两个人，也可能是宿舍里的大学辍学生。而且他们不需要去华盛顿为自己的点子申请许可，对吧？
这就是无需许可的创新。正是这一点让硅谷成为世界皇冠上的明珠。这也是为什么我想很多在场的国家元首总是在问：我们如何打造自己的硅谷？而特朗普总统上任时，我们并不在这个方向上，拜登政府留给我们的那 300 页关于 AI 的新法规，本会把这种无需许可的创新环境
变成一个你必须去华盛顿为自己的点子获得批准的环境。我认为特朗普总统真正纠正了这一点。从那以后，我们一直在落实他的 AI 行动计划，它的核心就是支持创新、支持基础设施、支持能源、支持出口。所以我认为这是一个彻底的转变。我认为仅在过去一年里，你就已经看到了成果。我想补充一点，我们在 AI 方面的国际议程，一方面显然是推动出口。但另一方面，是努力与我们所有的伙伴和盟友分享，如何真正营造一个能让美国技术取得成功的监管环境。
而我们现在就在欧洲。我想我们当中许多曾尝试与欧洲科技公司合作的人，都遇到过很多障碍和挫折。而且无论如何，德拉吉报告发布了，他可以说存在很多问题，但事情似乎从来没有真正改变过。我认为，美国监管结构的设计方式，以及创业精神在美国蓬勃发展的方式，是我们努力与世界各国分享的东西。我认为世界上大多数政策制定者的一般本能反应，是退到一个执着于预防原则的角落。
这种观念是，每当有新事物出现，政策制定者的职责就是坐在一个房间里，在白板上列出所有可能出错的情况，然后设计法规，确保这些出错的事情、这些假设中的坏事不会发生。而实际上，我们在美国努力做的，是坐在一个房间里，在白板上列出：可以制定哪些规则来真正释放创新？应该取消哪些规则来让更多创新发生？我认为这种思维方式是我们在所有这些国际论坛上不断努力分享的。美国……你知道，关于哪种监管结构有效、哪种能成功，已经做过一次 A/B 测试了。我们看到了欧洲在过去 20 年里是如何处理这件事的，也看到了美国是怎么做的。
所以我认为配方其实很明显，但有时我们就是得不断向我们的对口方重复它。我很喜欢德拉吉报告，因为它非常清楚地指出了这一点。欧洲的公司，比如诺和诺德，大概是一家 3500 亿或 4000 亿美元的公司。而在美国，我们有万亿美元级别的公司，英伟达市值达到 5 万亿美元。那么，通往创新的道路是什么？我认为部分原因在于，这或许也是美国思维与欧洲思维在这方面的区别：归根结底，美国的创新来自私营部门。它来自企业家、创始人、创新者，来自那些有想法的天才。
我认为政府认为自己的角色——至少在它正确思考这个问题时——是一个推动者，只是制定道路规则，也许设置一些护栏，但基本上是让企业家们放手去干。这就是你获得创新的方式。我并不想过多抨击我们的欧洲东道主。但是，当欧盟谈论 AI 领导力时，他们说的是监管者。他们认为自己的价值在于向全世界展示 AI 的监管模式。所以这有点像严重的主角综合征，监管者认为自己是这件事里的主角。
不，听着，监管者是配角。主角永远必须是企业家，必须是创新者。这才是释放创新的方式。当你开始把自己——我是说监管者和政策制定者——视为主角时，那就不是一个好的创新配方。关于欧洲的 AI 问题，我再补充一个小点：对欧洲 AI 生态系统造成如此大损害的欧盟《人工智能法案》，是在 ChatGPT 问世之前就通过的。
这就说明了这里的挑战。你相信自己能解决某种问题，或者你正在解决某件事。但归根结底，创新发展得快得多。最终，在一个有前沿模型、大语言模型的世界里，那条规则现在已经毫无意义，他们不得不对它进行修改。那么在我们结束之前，让我提出一点反对意见，请你们指出这一切中的任何风险、威胁或下行风险。在 AI 使用方面，如果有的话，我们应该担心什么？嗯，我认为 AI 存在一些奥威尔式的情景，我们应该对此保持警惕。
再说一次，我倾向于认为，这些情景是乔治·奥威尔描述过的，而不是詹姆斯·卡梅隆在《终结者》里描述的。具体来说，就是政府对 AI 的滥用。我确实认为 AI 可能被用作一种工具，用来监视、审查，甚至可能对民众进行洗脑。这就是为什么本届政府对所谓的“觉醒 AI”采取了如此坚定的立场，我甚至觉得这个名字可能淡化了我们所讨论问题的严重程度。我们说的是 AI 内置了政治偏见。这种偏见可能非常微妙，以至于随着时间推移人们未必会察觉，但它对人们被允许学习、思考和知道什么，以及孩子们学到什么，都有巨大的影响。
所以我认为，非常重要的是我们要努力确保 AI 尽可能地不带偏见。在这方面，我们对那份在第一周就废除的拜登 AI 行政令非常担心的一点是，它里面有 20 页关于 DEI 的内容。它在推广这样一种观念：AI 模型
需要内置一个 DEI 层。你知道，这就是为什么会出现黑人乔治·华盛顿那件事，当时 Gemini 的第一个版本推出，它基本上是在改写历史，以服务于当下 DEI 的政治议程。
而且，从某种程度上说，那个偏见案例实在太荒唐了，以至于所有人都对它一笑了之。但它让你意识到，如果你开始把偏见植入 AI，可能会发生什么。而且，同样的
那种所谓的信任与安全机制，当时开始被植入社交媒体网站，作为审查、封禁账号和限流的手段，你可以看到它被植入 AI 模型，成为一种以非常严重的方式控制公共话语的手段。我认为特朗普总统再一次彻底叫停了这件事，废除了它。此外，特朗普总统还签署了一项行政令，规定联邦政府不会采购带有政治偏见的 AI。所以，听着，基于第一修正案，如果一家 AI 公司希望它的 AI 偏向某个方向，
他们很可能拥有这样做的第一修正案权利。但我们作为联邦政府，有权不购买那种软件。而且我们已经表明我们不会购买。所以我感到很放心，在特朗普总统接下来三年的任期内，这种奥威尔式 AI 的想法不会成为问题。但我确实担心，在未来某个时候，如果华盛顿换了一个不同的政府，如果联邦政府开始向 AI 公司施压，要求它们植入这种政治偏见，我认为那将对我们的自由构成非常严重的威胁。
这一点说得很好。在我们结束之前，快速谈谈就业，你们谁能解释一下埃隆·马斯克关于 AI 影响的说法？他说，我们将不再需要工作，AI 会包办一切。我试图理解他在说什么，说我们都要去度假了，工作将消失，AI 会做所有事情。嗯，埃隆是我的朋友，在这一点上我和他的看法稍有不同。不过，他关于失业的评论显然是登上所有头条的部分。但与此同时，他在说那些话的时候，
他也在说，在这个未来里，物质会极其丰富，每个人都会拥有自己想要的东西，而且将不再有金钱。所以人们漏掉了故事的这一部分，只报道说埃隆说每个人都会失业。不，我们谈论的是一个截然不同的未来。它可能就是《星际迷航》里描述的那种未来，在那里没有金钱，因为我们什么都有。
听着，我认为埃隆对未来的判断在方向上是正确的。我认为我们正走向一个更加丰裕的世界，每个人的生活水平都在提高，生产力更高。我认为这将带来工资上涨。我不认为它会让所有人都失业。我不认为那会发生。但再说一次，时间线非常重要。走向一个没有金钱的世界，不是未来五年内会发生的事。当然，迈克尔，就对科学的影响而言，这也在帮助我们实现长寿、活得更久，对吧？完全正确。我认为总体来说，
这个丰裕的故事会延伸到医疗保健和其他所有领域，以及生活质量。所以我认为前景美好。我们就到这里吧。迈克尔·克拉齐奥斯和大卫·萨克斯，非常感谢。谢谢。