在美、中之間的人工智能（AI）戰爭中，誰才是贏家？這是一個經常被問到、但是答案往往不是太簡單就是太復雜的問題，而且雙方會分別因為特殊目的將焦點模糊化；中美貿易戰以及蔓延全球的新型冠狀病毒（Covid-19）疫情，更是為這個議題添加了進一步復雜化的元素。

在美國，人們廣泛認為中國已經在AI技術領域搶得先機；然而加拿大滑鐵盧國際治理創新中心（Centre for International Governance Innovation，CIGI）暨美國夏威夷東西中心（East-West Center）資深研究員Dieter Ernst撰寫的最新研究報告，可能會讓這個想法受到挑戰。Ernst透過他對中國的社會、歷史以及產業之了解，提供了不同層面的答案。

這份由CIGI發布的研究報告提名為“人工智能芯片之爭：中國在科技戰中遭遇的挑戰”（Competing in Artificial Intelligence Chips： China’s Challenge Amid Technology War），作者Ernst在2019年前往中國進行實地調查，探索中國AI芯片產業的發展現況。他探訪的對象從華為/海思，到數字平臺業者如百度、阿里巴巴，還有多家中國AI芯片“獨角獸”，包括深鑒科技（DeePhi）、寒武紀（Cambricon）、地平線（Horizon Robotics）、云天勵飛（Yuntian Lifei/ Intellivision），以及燧原科技（Suiyuan Technology）。

除了介紹以上業者，該報告還分析了中國的AI芯片產業是如何發展成如今的樣貌。Ernst從產業與歷史的角度，去了解中國AI生態系統所面臨的挑戰，并指出如果美國繼續阻止中國取得美方技術，中國的AI發展軌跡可能會因此改變。

Ernst在報告中總結指出，對于中國將威脅美國技術領導地位的憂慮并無事實根據，他認為這種立場是反映了美國華府因為意識形態與地緣政治考慮，普遍存在的“敲打中國”（China-bashing）模式。他的研究有以下幾點重要的發現：

中國的AI產業基本上仍在非常早期發展階段而且呈現分散化；

中國的AI研發活動主要是由AI應用的發展所驅動；

中國AI產業生態系統中的“玩家”對于投機生意的興趣更濃，而且著迷于AI芯片“獨角獸”；

中國很晚才展開AI相關研發，相較于美國從60年前就聚焦于“基礎性的突破研究”，中國的AI研發直到1980年代才開始；

2000年之后，中國科技部與各地方政府的政策與資金補助成效卓著，讓越來越多中國AI研究人員在領導級的AI研討會與期刊論文發表上嶄露頭角。

而Ernst的研究與其他報告與眾不同之處，在于他聚焦中國“AI研發與產業界之間的紐帶關系”。美國普遍認為，“由上而下”的一體化（monolithic）創新戰略，是讓中國取得經濟成功的原因，但Ernst將之稱為“迷思”，在中國，事情永遠不會這么簡單或同質化（homogeneous）。

以“中國制造2025”為例，很多西方觀察人士認為中國政府的最新政策會成為加速創新的引擎，但Ernst卻認為，這種中央集權的控制反而會減緩中國朝向更市場導向的創新策略發展之速度。他在報告中寫道：“無疑中國將繼續產生大量的AI相關創新，但中國創新活動周遭的體制性結構，可能會產生大規模的資源分配不均、浪費或泄漏，所導致的AI研發與產業之間的脫節是真實且立即的，不太可能在短時間之內消失。”

Ernst歸納指出，中國有三條各自獨立的AI發展路線：

公家研究組織──第一條路線主導者是國有機構如研究所、大學院校或大型國有企業的研發部門，依循中國的“新一代人工智能發展規劃”綱要。不過Ernst的調查發現，這些研究機構的研發論文與專利，產業界并不容易接觸到；中國AI業者也表示，與學界之間的交流是最近才漸漸開始。這使得有許多AI研究成果呈現閑置狀態。

數位平臺領導供貨商──這條路線的主導力量是華為、阿里巴巴、騰訊、百度與聯想等業者。以這些公司的規模與資源，他們顯然在中國AI研發扮演關鍵角色，但根據Ernst的訪查，這些業者是將AI應用的開發列為第一優先，而對AI芯片與算法開發的投資較少。而有趣的是，Ernst的研究團隊獲悉，中美貿易戰使得業界與公共AI研究項目有較密切的互動，因為業者們被迫要在以往被認為美國較具競爭優勢的領域創新。

AI芯片獨角獸──第三條AI發展路線主角就是眾多AI新創公司，Ernst將他們分成兩大類：第一類是利用現有的機器算法/神經網絡來銷售AI應用軟件，第二類是專注于AI芯片設計；這些公司獲得了中國政府的大力支持。Ernst在中國進行的訪問顯示，“第一批AI獨角獸公司中，有很多都難以跟上中國市場快速成長的AI應用需求；”為此這些業者積極尋找中國各地的年輕工程師人才，甚至加入了對海外經驗豐富頂尖人才的爭奪戰。

中國是不是已搶得AI先機？Ernst引述了李開復（曾任Apple、Microsoft與Google等公司高層，現為風險資本業者）在2018年的分析，當時李開復認為，中國可以超越美國，因為AI已經從“發現”（discovery）階段來到“實現”（implementation）階段，而且由“專門知識”（expertise）進展到以“數據”（data）為王，因此對中國來說，重要的是“數據的力量”。

李開復認為，中國的成功關鍵在于人力成本相對較低的大量大學畢業生，這些人力能忍受長時間重復性工作，對大量的數據進行分類以訓練AI算法；他建議，中國應該要利用其“大數據寶庫”，在較低成本的AI應用大眾市場上領先。雖然有大部分中國AI產業都采納了李開復的建議，但Ernst的觀察是，這種策略在中國發展的效果并不好。

Ernst指出，李開復對AI的永久性研發革命之理解有誤，因為AI的“發現”與“實現”應該是同時發生；AI是一個仍在演化的技術領域，同時有大量新型態的神經網絡崛起，中國不能只根據會過時的神經網絡來發展AI應用。

Ernst的研究報告想傳達的最重要訊息或許是：“我們的研究發現，美國在技術出口上的限制，迫使中國強化自我基礎與AI研發，以掌握基礎核心技術；”他的團隊在中國進行訪談后指出，上述三個原本各自獨立的中國AI發展路線，可能會因此開始出現變化。中國因為美國的技術限制而積極改革技術性投資與研發策略，這可能反而糾正了其AI創新體系的基礎性缺陷。

《EE Times》透過電子郵件詢問了Ernst美國產業界可能會受到的影響，他表示，“是時候該接受美國這個世界最強大國家，無法再以一己之力主導AI與IT技術的創新步伐；”美國若要重新獲得穩定、可預測而且更能公平分配的貿易收益，應該要回歸一種促進而非破壞國際貿易規則的政策。而他也認為，當前美國政策所造成的損害，要花相當長的時間才能修復。
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