對話華人AI先驅(qū)黃鎧：從追趕到領(lǐng)先，中國AI還需翻過幾座“山”？｜IPP播客

IPP評論是國家高端智庫華南理工大學公共政策研究院（IPP）官方微信平臺

導(dǎo)語：人工智能已成為中美戰(zhàn)略競爭最重要的賽道之一。外界對這一議題的關(guān)注多聚焦于模型、芯片、公司估值、政策博弈乃至制度競爭，以及層出不窮的AI產(chǎn)品與應(yīng)用系統(tǒng)。然而，若將目光從這些顯性競爭移向AI發(fā)展的底層架構(gòu)與基礎(chǔ)設(shè)施，影響中國人工智能向縱深突破的諸多因素中，是否存在一些容易被忽視的制約環(huán)節(jié)？

本期IPP播客特別邀請到美國南加州大學、香港中文大學（深圳）榮譽教授，國際知名云計算與具身智能專家黃鎧教授，與IPP研究員戴明潔博士展開深度對話。作為深圳市人工智能與機器人研究院（AIRS）的奠基人之一，黃鎧教授帶領(lǐng)團隊構(gòu)建了中國首個智能云計算系統(tǒng)。在對話中，他回顧了自2018年回國以來推進云計算系統(tǒng)建設(shè)的親身經(jīng)歷，并從一線視角剖析了中國科研經(jīng)費可持續(xù)性所面臨的現(xiàn)實掣肘，以及高端芯片“卡脖子”問題的深層挑戰(zhàn)。圍繞中美AI競爭，黃鎧教授還就兩國在基礎(chǔ)研究投入、頂尖人才儲備等方面的差距進行了深入分析，并討論了DeepSeek開源模式帶來的新機遇，以及AI軍事化的潛在趨勢。

本期嘉賓

黃鎧

美國南加州大學、香港中文大學（深圳）榮譽教授

對談人

戴明潔

華南理工大學公共政策研究院 研究員

黃鎧教授（右）做客IPP播客第三期，與IPP研究員戴明潔展開對話。

IPP播客：戴明潔對話黃鎧教授（完整版）

以下文章內(nèi)容根據(jù)IPP播客對話內(nèi)容進行整理，內(nèi)容略有刪減：

戴明潔：歡迎大家來到IPP播客欄目。我是華南理工大學公共政策研究院的研究員戴明潔，主要研究的領(lǐng)域是人工智能與科技創(chuàng)新。今天我們非常榮幸在IPP明遠講壇之后，繼續(xù)邀請到黃鎧教授來為我們分享關(guān)于具身智能等方面的一些信息，以及中美AI競爭等前沿領(lǐng)域的一些觀點。

黃教授您好，我想著先向您請教一些問題。在您的講座中，您有介紹到您領(lǐng)導(dǎo)的港中深“AIRS”（深圳市人工智能與機器人研究院）團隊，在2020年的時候構(gòu)建了我們中國首個智能云計算系統(tǒng)。想請問一下您和您的團隊在整個系統(tǒng)開發(fā)的過程中取得了哪些突破性的進展，又遇到了哪些挑戰(zhàn)？您又是如何帶領(lǐng)團隊去克服這些挑戰(zhàn)的？

黃鎧：我是2018年到香港中文大學（深圳）的。那個時候我進的是理工學院——因為當時學校只有四個學院。現(xiàn)在學校已經(jīng)有了八個學院，包括2020年成立的數(shù)據(jù)科學學院。當時的國內(nèi)還很少專門為數(shù)據(jù)成立一個學院的。這大概也是為了突出“數(shù)據(jù)”的重要地位，畢竟數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)技術(shù)，AI就是建立在大數(shù)據(jù)上面的。

我初到港中深的時候，除了在理工學院擔任講座教授，教云計算的課，還教物聯(lián)網(wǎng)的課。后來我就跟校方建議成立一個人工智能研究院。于是在2019年，學校就成立了深圳市人工智能與機器人研究院（AIRS）。今年，我們研究院已經(jīng)七歲了。

黃鎧教授（后排左五）與AIRS物聯(lián)網(wǎng)與智能云研究中心人員。

當時，深圳市答應(yīng)資助這個項目。深圳市的要求是，研究院不僅要搞學術(shù)研究，還要跟工業(yè)應(yīng)用結(jié)合，比如AI的應(yīng)用或者機器人（Robotics）各個方面的應(yīng)用，要有一些創(chuàng)新，要跟工業(yè)界對接。盡管到現(xiàn)在為止，還沒有企業(yè)來支持我們這個研究院，我們在這方面并沒有特別成功——我應(yīng)該這樣自我反省。但不管怎么說，“AIRS”還是開了風氣之先。

我是研究院八位研究主任（Research Director）之一，我主持的是云計算和大數(shù)據(jù)這一塊。我就跟我們的團隊成員講，我們一定要造一臺機器出來，搞點實實在在的東西。我當時也跟校方爭取到了一筆不小的數(shù)目，最后我們大概花了一千五百萬，就把這個智能云計算系統(tǒng)造出來了，而且（系統(tǒng)）規(guī)模在當時來說不算小，在大學里面算是相當可觀的。

2019年，中國宣布5G通信系統(tǒng)正式推出，在全世界是第一個。當時我們學校在校園的樓頂上架了基站。有了通信條件，數(shù)據(jù)就能跟外界連通，可以進也可以出。我的背景是做云系統(tǒng)的，當時中國還沒有造出什么大的云系統(tǒng)，我們在校園里算是第一個把5G云系統(tǒng)搭建起來的。

黃鎧教授團隊搭建的智能云系統(tǒng)架構(gòu)。

這個云系統(tǒng)有一個特點：它是一個多元的系統(tǒng)。所謂多元，融合云管理、大數(shù)據(jù)分析、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算等多種能力的綜合系統(tǒng)。

我仍記憶猶新的是，當時很多人都專門做AI，用的設(shè)備是公司用的那種工作站（work station），價錢不便宜。而且這些工作站里面一定要配很多GPU，因為要用GPU來處理大數(shù)據(jù)。所以我們的系統(tǒng)在當時也算是開了風氣之先，后來很多公司那邊把我們模型中學到的新東西也用到他們的產(chǎn)品里去了。

后來，我把這臺系統(tǒng)免費開放給學校的各個研究計劃和項目來使用。前后開了一百多個戶頭。有一些老師拿我們的系統(tǒng)去做研究、發(fā)論文的，其中包括一位老師還獲得獎項。

圍繞這個系統(tǒng)，我們前后花了一年半建造。除了硬件之外，軟件方面我們也買了很多，混搭在一起，還要花不少功夫去調(diào)節(jié)、調(diào)試。我的研究組里有研究生，我們還雇了好幾位工程師來配合他們。前后參與的工程師和博士生，加起來有十幾個人。我覺得很值得驕傲的一點是，我們團隊許多研究生從動手開始，真真切切學到了很多東西。那一千多萬的投入，除了支撐學校很多研究項目的開展、幫助推進他們的課題之外，也培養(yǎng)出了一批研究生人才。

黃鎧教授團隊榮獲2021年“第十屆吳文俊 人工智能自然科學獎”。

后來，我把系統(tǒng)轉(zhuǎn)到了我們學校的大數(shù)據(jù)研究院，他們的研究經(jīng)費比我多得多。看了我做的系統(tǒng)之后，就說要發(fā)展大數(shù)據(jù)的機器。

關(guān)于這一點，我們后來回想起來，也觀察到大學的研究有些現(xiàn)實問題：一股熱潮來了，大家轟轟烈烈地搞，但是后續(xù)的資金跟不上，可能連電費都出不起了。所以最后我就跟我們學校的副校長商量，我捐三臺云計算服務(wù)器給他，我說你免了我下面三年的電費。電費的問題就這樣解決了。

后來我進一步了解到，國內(nèi)很多“大機器”、大項目的建設(shè)，在用電上是個大問題。據(jù)我了解，國家超級計算天津中心一年用的電規(guī)模很大，每年光是電費就要好幾百萬。因為電腦二十四小時都要開著。所以你可以想象，如果后續(xù)經(jīng)費跟不上，這些系統(tǒng)是很難維持下去的。

國家超級計算天津中心研發(fā)的天河一號超級計算機。圖源：AP

另外，從硬件上來說，這些系統(tǒng)老化得也很快。我們當時用的GPU是A100，這種芯片現(xiàn)在根本趕不上現(xiàn)在的H200了，速度上、容量上都有明顯的短板。說到底，要建造超算中心，沒有幾個億是搞不好的。這是我的切身體會。

此外，這里面有很多的因素在里面。比如，錢是誰引來的，資源就會往那個方向傾斜。如果當時我們學校能把那個云系統(tǒng)的潛力充分發(fā)揮出來，應(yīng)該還會做得更好。如果能有再多一些的資金，那就可以做出一個真正像樣的生產(chǎn)級系統(tǒng)了。

搭載八塊英偉達 H200 芯片的 Nvidia HGX 系統(tǒng)。圖源：英偉達

戴明潔：剛剛聽您介紹您從2018年回國，包括建設(shè)智能云系統(tǒng)的經(jīng)歷，真的非常精彩。我聽了之后有幾點感觸很深。

首先一個感覺是，您的工作在當時確實是開創(chuàng)了很多先河。因為我自己也主要是研究人工智能政策方面的，我們國家在2017年左右頒布了國家層面支持人工智能發(fā)展的頂層設(shè)計《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，2018年您就回國了，其實是非常契合國家發(fā)展戰(zhàn)略需要的。再加上您2019年建立這個系統(tǒng)，到后面怎么培養(yǎng)學生，感覺里面有非常多閃光點可以繼續(xù)來探討。比如您提到您的系統(tǒng)，雖然花了一千五百萬來建造，但在使用的時候是“開源”給了港中深很多教師團隊，有一百多個戶頭可以免費使用。

這就讓我很想請教您關(guān)于AI開源方面的問題。因為我們都知道，去年初DeepSeek的開源，在國際上引發(fā)了很大關(guān)注。想請教您一下，您覺得在AI領(lǐng)域，開源相比于美國現(xiàn)在一些大公司走向閉源的做法，是不是會更有利于發(fā)展？以及您的這種開源精神，怎么樣才能更好地發(fā)揚和傳播下去？

黃鎧：開源這個事情，像美國那邊的OpenAI，它做這樣一套系統(tǒng)，投入其實是非常大的，可能要到十億美元量級。它用的人也都是頂尖的，一開始團隊規(guī)模就不小，而且系統(tǒng)本身也有很多專家參與設(shè)計。它早期強調(diào)開放，帶來的一個很大影響，就是推動了“generative pre-trained transformer（GPT）”這條技術(shù)路線走到前臺。這個系統(tǒng)是開了先河的。里面很多核心人才后來也一直留在這個體系里，而且它還能夠不斷吸收人才、不斷擴充系統(tǒng)。

戴明潔：您剛剛在介紹的時候也提到，您在建系統(tǒng)的時候買了很多GPU，當時型號可能還是A100。在我的記憶里，中美芯片競爭其實是2018年開始的，您當時建這個系統(tǒng)的時候，有沒有遇到芯片購買上的一些難題？

黃鎧：我們當時買不到H系列的芯片（英偉達面向高性能AI訓(xùn)練與推理推出的H系列GPU）。2023年和2024年美國技術(shù)管制比較厲害，甚至買不到。

戴明潔：中國芯片被“卡脖子”一直是一個非常重要的議題，您剛剛也提到了。芯片更新迭代跟不上，您的系統(tǒng)如果缺少像H200這樣的芯片，性能和容量方面都會受到很大影響。我想請教一下，其實像華為這樣一些中國企業(yè)也在開發(fā)替代芯片，您覺得國產(chǎn)芯片在這方面有可能取代英偉達現(xiàn)在這樣的地位嗎？

黃鎧：我想會趕上來的，但是要直面問題。美國人逼著荷蘭不能把光刻機賣給中國，一臺光刻機要多少錢？那個價錢是不得了的。但沒有高精度的光刻機，就做不出高端芯片。不過，好像最近美國在中端光刻機方面有一些松動，但頂端的光刻機還是不賣。我的感覺就是僵在那里了。

所以從這個意義上講，國產(chǎn)芯片要真正追上來，最終還是要把高端制造設(shè)備這一關(guān)邁過去。另外，中國周邊的地緣政治局勢也可能對這些設(shè)備、零部件和技術(shù)出口產(chǎn)生影響。如果外部環(huán)境變緊張，相關(guān)限制措施就可能擴大。

在IPP第十一屆國際會議上，黃鎧教授發(fā)表主旨演講。圖源：IPP

戴明潔：您剛剛介紹您通過捐了三臺云服務(wù)設(shè)備來換電費，我覺得這個事情非常有意思，可能背后反映的是我們國家科研經(jīng)費可持續(xù)性方面一個很值得關(guān)注的問題。您剛剛也提到，如果支持經(jīng)費能夠提升一個數(shù)量級，您的系統(tǒng)可能會更加大有作為。聽下來真的非常可惜。

您在中美兩國的高校都有很資深的從業(yè)經(jīng)歷，您覺得中國現(xiàn)在大學里面經(jīng)費有些不可持續(xù)的原因是什么？這種情況在美國會不會發(fā)生？比如說如果您是在美國建一個系統(tǒng)，它的經(jīng)費可持續(xù)性是不是會更好？

黃鎧：美國的大學研究經(jīng)費，有一部分來自美國國家科學基金會（NSF），但其實還有很大一部分來自軍方。我一輩子沒有拿過美國軍方的錢。他們來找我，被我一口回絕。為什么呢？因為一旦拿了軍方的錢，第一，我的研究成果不能公開發(fā)表；第二，會有很多“后遺癥”。所以我這輩子都沒考慮過拿美國軍方的經(jīng)費。

我記得有一次回國演講，也是涉及高科技方面的東西，碰到了類似的問題。后來我從中國再去到美國南加大，大概兩三個月，美國安全方面的人就來找我了。他說，我們注意到你在中國某個大學，接觸了很尖端的東西。他們想知道中國在做什么，想從我嘴里套話。我說，我在美國都不拿軍方的研究經(jīng)費，中國方面的秘密研究經(jīng)費我自然也不會去探聽。一句話就給他頂回去了。

但不得不說，在美國，現(xiàn)在的研究經(jīng)費總體上還是比中國自由得多。但是特朗普這個人很糟糕，他停掉了很多大學的研究經(jīng)費，包括哈佛大學的一些重要項目，根本原因其實就是不符合他關(guān)于地緣政治的想法，他希望把資源轉(zhuǎn)移到他想要做的事情上去。至于將來會不會恢復(fù)，我很懷疑。

戴明潔：關(guān)于經(jīng)費的問題，您剛剛也分享到，在建研究院和建系統(tǒng)的過程中還是有一點點遺憾——當然我覺得這是您非常謙虛的說法。就是在學術(shù)研究跟機器人應(yīng)用等方面結(jié)合上，可能沒有獲得太多來自企業(yè)的資助，或者說來自企業(yè)合作、來自市場的資金。

黃鎧：企業(yè)好像不太相信我們做的東西有用，因為利潤預(yù)期可能并不確定。

戴明潔：這會不會也反映出，中國的企業(yè)比較追求短期的商業(yè)應(yīng)用利益，缺乏了一些中長期的投資眼光？我們在比較中美AI發(fā)展的時候，有一個非常流行的說法，就是美國的企業(yè)和大學可能更加注重對前沿領(lǐng)域的探索以及技術(shù)的領(lǐng)先性，而中國企業(yè)更加強調(diào)AI應(yīng)用。您認為中國AI頂尖領(lǐng)域，跟美國的差距有多大？

黃鎧：在前沿領(lǐng)域，我們現(xiàn)在確實暫時落后。當初我還以為OpenAI要垮的，因為投入那么大。沒想到后來很多工業(yè)界愿意買它的股票，英偉達就買了很多OpenAI的股票，這等于是變相在支持它。現(xiàn)在美國AI領(lǐng)域幾個大的公司，還是原來那幾家，必須承認Google做得很好，亞馬遜也有自己的東西。亞馬遜是云的開創(chuàng)者，沒有亞馬遜，云計算是起不來的。我寫第一本關(guān)于云計算的書的時候，那個時候只有亞馬遜造出了云。

現(xiàn)在大家都在做AI，講穿了，AI實際上就是云，就是大的數(shù)據(jù)中心。如果沒有云的話，這些大模型是弄不出來的。當然，中國在超算系統(tǒng)的數(shù)量上，還是很多的。但是最尖端的那一批，我們有些落后。比如說全世界排名前五十的超算系統(tǒng)，中國占了很高比例，但是要說最好的那幾個，我們好像拿過一兩次第一名，后來就被人家趕過去了。

戴明潔：在您的介紹中，其實有很多很值得我們警醒的內(nèi)容。比如說AI發(fā)展的三大要素——數(shù)據(jù)、算力和算法。我們中國的大模型跟美國相比，也還是有一定需要追趕的地方。

那么非常想請教您，如果中國想要真的在前沿技術(shù)領(lǐng)域追趕美國的話，我們有哪些突破口？您覺得在AI相關(guān)的重要領(lǐng)域里面，比如說數(shù)據(jù)、云計算、大模型或者是應(yīng)用，中國比較可能在哪個方面率先實現(xiàn)突破、趕上美國？

黃鎧：我覺得DeepSeek就做得很好。現(xiàn)在中國又在全國上下都在搞“小龍蝦”（Open claw），這方面也有可能實現(xiàn)突破。但這里有一個比較關(guān)鍵的問題，就是解決好安全問題。我們需要直面這個問題，因為成敗或許就在這上面，不然你做出來的東西很容易被仿造。這中間需要有人做專門投資，建立起安全方面的防范措施。

以“龍蝦”為代表的AI智能體，能理解和思考、讀取文件和信息，還能全天候執(zhí)行命令完成工作，并通過即時通訊軟件與用戶交互，是能隨時工作的“助理”。圖源：路透社

至于中國何時可以趕超。我認為美國現(xiàn)在還是太占便宜了。天底下最好的人才仍舊往他那里跑。再加上他國家的研究經(jīng)費還是相當充足的。所以說將來中國能不能趕上去，我看十年還是需要的。

戴明潔：您剛剛提到在前沿科技領(lǐng)域，頂尖人才其實是非常重要的一個因素，然后近期其實包括黃仁勛也有一些發(fā)言，比如說其實現(xiàn)在在美國硅谷可能有一半的大公司的頂尖人才都是華人。您其實也是在美國工作了很多年的華人，很想請您聊一聊，為什么美國硅谷它能從二戰(zhàn)后就持續(xù)的吸引各國各界，包括中國的人才去美國發(fā)展。其實中國近年來對前沿科技領(lǐng)域的支持力度也非常大，但是為什么那幫最頂尖的人才還是愿意去美國發(fā)展呢？

黃鎧：這要看具體哪個領(lǐng)域。在AI這個領(lǐng)域，我預(yù)計可能有不少人會回來，也需要有很多人回來。但現(xiàn)在中國搞AI的人才，接近一半都去了美國。美國人出大價錢，短期內(nèi)雖然他們可能不考慮回國，但是下面五年，回來的人會多一點。我預(yù)測走勢大概是這樣。

我的感覺是，在超算產(chǎn)業(yè)、超算系統(tǒng)、云系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)這些領(lǐng)域，我們不會落后太多。我昨天去華南理工大學未來技術(shù)學院看了看。國家肯花錢，目前學院正在培養(yǎng)八百多個學生，有二十幾位老師。全國大概有12所高校有這樣的未來技術(shù)學院。這是非常值得鼓勵的。

華南理工大學在廣州國際校區(qū)設(shè)立未來技術(shù)學院，重點建設(shè)人工智能、數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)兩個專業(yè)方向，服務(wù)國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略、粵港澳大灣區(qū)建設(shè)和“一帶一路”倡議。

戴明潔：您剛剛提到未來可能會有一些人才從美國回流回中國，這其實給了中國AI界發(fā)展很大的信心。

黃鎧：其實這里還應(yīng)該提到企業(yè)。據(jù)我了解，像中國的華為，薪水高得不得了。有的員工原來在研究機構(gòu)連五十萬都拿不到。現(xiàn)在被華為借調(diào)過去之后，至少能拿到五百萬人民幣，漲了十倍。企業(yè)的競爭力在增強。

戴明潔：是的。我在研究中就發(fā)現(xiàn)，在以AI為代表的新一輪科技革命中，好像企業(yè)的重要性和優(yōu)勢已經(jīng)開始超越大學了。比如說您看美國現(xiàn)在無論是基礎(chǔ)研究還是前沿技術(shù)開發(fā)，好像都是一些大公司在做，尤其是Google DeepMind等等。中國好像無論是芯片軟硬件，也是華為等一些大公司在做，學術(shù)界的成果好像稍微少了一點。您覺得這會是一個趨勢嗎？您覺得對現(xiàn)在的年輕人，比如說AI相關(guān)的研究人員，無論是碩士還是博士畢業(yè)，您覺得他們是留在大學繼續(xù)深造搞科研，還是說去企業(yè)前沿一線進行研發(fā)？

黃鎧：問題在于，現(xiàn)在大學和企業(yè)之間在資源條件上，特別是在薪酬和平臺條件上，差距在拉大。我們深圳的一些高校，資深的老師的薪酬可以達到一兩百萬元，這在國內(nèi)已經(jīng)算是比較豐厚的待遇了。很多人如果剛從大學畢業(yè)，除非做得特別好，否則在大學里任教，哪怕是在很有名的學校，一開始可能也就是三十萬元左右。當然也有破格引進、待遇更高的情況，但總體來說，國內(nèi)教育界在薪酬競爭力上，我覺得還是有很大的提升空間。

戴明潔：在您看來，薪酬的差距是不是導(dǎo)致很多人才流向美國的一個很主要的原因？

黃鎧：恐怕是。但只有少數(shù)拔尖的人能拿到高薪，其他人的競爭力目前還不夠。不過你說美國高到什么程度，也不見得。美國的工程師，AI方向剛本科畢業(yè)的，我看到的也就是十二萬美金一年。當然相對來說還是比中國要高一些。還有更高的，有的人在工業(yè)界已經(jīng)做出點名堂了，一到大學里頭，一下子也能拿到二三十萬美金。當然也不是每個學校都這樣，但確實有。

戴明潔：另外，美國其實一直受人稱贊的一點，就是它大學和產(chǎn)業(yè)之間建立了一種"旋轉(zhuǎn)門"機制。比如像斯坦福大學，很多知名教授會去產(chǎn)業(yè)界創(chuàng)業(yè)，同時產(chǎn)業(yè)界很多資深的工程師和研發(fā)人員也會被邀請到大學去講課。這樣一種比較自由流動的環(huán)境，是不是能為人才提供更好的發(fā)展空間？相比之下，中國因為體制原因，可能在這方面還有一些限制。

同時，您剛剛提到未來技術(shù)學院一年可能要上八節(jié)課，我就在想，以后AI技術(shù)應(yīng)用到教育領(lǐng)域、進入課堂之后，老師還需要上這么多課嗎？比如是不是可以考慮把課程量減少一半，一年上四門課，然后把另一半時間留給學生去企業(yè)實踐，這樣會不會更好？

黃鎧：美國差不多就是一年四門課，一個學期兩門。這方面我們可以借鑒。

戴明潔：您在人才培養(yǎng)方面的履歷其實也非常精彩。您培養(yǎng)了八位中國兩院院士，這非常令教育者欽佩。想問問您，這么多年在人才培養(yǎng)方面您有哪些心得？如果AI時代真的到來，我們以后在人才培養(yǎng)上又要做出怎樣的改進，才能繼續(xù)培養(yǎng)出這么多的高層次人才呢？

黃鎧：院士這個事情，本身也有一個長期累積的過程，其中確實也有很多人事關(guān)系在里面。我的感覺是，最后當上院士的人，不見得一定就是最好的那一個。因為院士是推薦制度，要有人給你投票。別人不認識你，你平時也不和人來往，他為什么要投你的票？這是很現(xiàn)實的事情。我離開港中深之前，曾兩次被提名國內(nèi)院士，結(jié)果都不了了之。說到底，我也不認識什么人，這件事本來就很難。

近兩年國家其實也在積極推動院士制度改革。如果院士提名制度要更好地契合發(fā)展需要，我認為“年輕化”是一個重要方向。這一點很重要。還有一點，就是整個社會不要把院士看得過于神化。有的院士真的是選上以后，就再也不寫文章了。

戴明潔：您剛剛還提到，對于像您建的這個系統(tǒng)來說，能源和電力是非常重要的。因為GPU要全天候運算，可能一年的電費都要花好幾百萬。另外，近期美國對伊朗的打擊，也造成了能源市場很大的動蕩。您覺得未來能源因素會對AI發(fā)展產(chǎn)生什么樣的影響？

黃鎧：這個影響會越來越大。因為AI發(fā)展到最后，特別是大模型、超算中心這些東西，拼的不只是芯片，也不只是算法，背后其實越來越是在拼能源、拼電力。設(shè)備要全天候運轉(zhuǎn)，消耗是非常驚人的。

馬斯克甚至認為，干脆到月球上去發(fā)電，到太空中去發(fā)展發(fā)電，因為那個條件跟地球上不一樣。這個想法當然很超前，但也說明一個問題，就是未來能源很可能會成為制約AI發(fā)展的一個關(guān)鍵因素。

戴明潔：中國大基建方面非常有優(yōu)勢，在電力和能源方面會不會比美國好？

黃鎧：中國一年的發(fā)電量早就超過美國了，超過很多。美國現(xiàn)在衰落的原因很多。一個重要原因就是發(fā)電能力不足，加之重工業(yè)也沒有了。美國很多地方的工業(yè)配套已經(jīng)不行了。前幾年疫情期間，美國那陣子連口罩都沒地方生產(chǎn)。

戴明潔：確實，美國自1980年代里根改革以來造成的產(chǎn)業(yè)空心化問題，確實是特別嚴重。我記得今年年初的時候，有一種關(guān)于美國AI發(fā)展"泡沫論"的說法，認為美國AI發(fā)展里面有很多泡沫。就像您剛剛提到的，OpenAI和英偉達之間相互投資——我買你的芯片，你投資我的大模型——這種科技巨頭之間的循環(huán)投資，如果沒有真正落到產(chǎn)業(yè)上，可能會引發(fā)AI泡沫。您怎么看這個問題？

黃鎧：泡沫當然有的。大家現(xiàn)在看到的都是OpenAI成功的一面，但實際上垮臺的也不少，不賺錢、撐不下去的也很多。前段時間OpenAI好像已經(jīng)把它的視頻生成平臺Sora關(guān)停了。它下面還有什么新的想法，現(xiàn)在大家還拭目以待。

戴明潔：近期美國在委內(nèi)瑞拉以及伊朗的相關(guān)軍事行動中用了很多AI技術(shù)，比如Palantir、Anduril的一些系統(tǒng)。而且現(xiàn)在無論是OpenAI還是馬斯克，也都已經(jīng)與國防部簽訂了訂單。您覺得美國硅谷以后會更加緊密地跟國防合作嗎？或者說它的AI軍事化會更徹底嗎？

黃鎧：會。我認為美國硅谷未來會和國防系統(tǒng)結(jié)合得更緊，AI軍事化的趨勢也會更明顯。馬斯克就很典型，他的星鏈（Starlink）非常關(guān)鍵。沒有星鏈的話，美國很多空天系統(tǒng)的運轉(zhuǎn)能力都會受到很大影響。現(xiàn)在它已經(jīng)有上萬顆衛(wèi)星了，這種系統(tǒng)的軍事重要性是非常高的。

數(shù)據(jù)顯示，SpaceX 的星鏈互聯(lián)網(wǎng)連接業(yè)務(wù)去年營收達114億美元，同比增長 50%，占公司總銷售額的61%。該業(yè)務(wù)線也是公司唯一實現(xiàn)現(xiàn)金盈利的板塊。圖源：路透社

我們再看看地面通信，我們平時在公路上看到路邊那些通信基站，有的還專門做了偽裝，弄得像一棵樹一樣，但本質(zhì)上都是為了保證信號覆蓋。你在城市里可能感覺不到，可是你開到美國沙漠里去試試看，很快就沒有信號了。我自己就有過這種經(jīng)歷，去拉斯維加斯的時候，稍微往沙漠里走一點，信號馬上就斷掉了。今天地球上大部分地方并不是陸地，而是海洋。海洋上有沒有這樣的信號覆蓋？基本沒有。所以從這個意義上說，像星鏈這樣的系統(tǒng)，不只是商業(yè)系統(tǒng)，它在軍事、通信和全球覆蓋能力上都會越來越重要。

提到軍民融合相關(guān)技術(shù)，我覺得中國的6G將來也是有可能發(fā)展起來的。中國的5G已經(jīng)是世界領(lǐng)先的，我個人認為就是全世界第一。當然，中國有中國的問題，美國也有美國的問題。在我看來，美國的問題比中國的問題更嚴重一些；而中國的問題，牽涉面則會更廣，不只是技術(shù)本身，還涉及其他很多領(lǐng)域，可能也包括企業(yè)所有制等更深層次的問題。

戴明潔：這又讓我想到了人才的問題。如果硅谷越來越多地和國防部合作，那么在硅谷工作的中國人才該怎么辦？他們會加入到這些美國國防項目中去嗎？

黃鎧：這首先牽扯到了地緣政治。不要因為美國現(xiàn)在表現(xiàn)出一種“不會和中國打仗”的姿態(tài)，就以為它真的是克制的。美國過去在委內(nèi)瑞拉、伊朗等問題上的做法，已經(jīng)說明了很多問題。歸根到底，這里面是一個政治信任問題。

現(xiàn)在在美國，確實有不少中國人才愿意長期在那里發(fā)展、為美國的體系服務(wù)，他們未必會回來。將來會不會變化，我覺得還是要看中美關(guān)系會不會逐步走向正常化。當然，美國這個國家也有它自身的一些文化優(yōu)點值得我們學習借鑒。還是希望在特朗普之后，美國和世界的關(guān)系能夠變得更正常一些。

戴明潔：謝謝您的分享。這些內(nèi)容正是我們公共政策研究院需要深入研究的，非常有啟發(fā)。再次感謝您接受IPP播客的采訪。

嘉賓簡介

黃鎧（Kai Hwang）

美國南加州大學、香港中文大學（深圳）榮譽教授

黃鎧教授在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位，并曾在普渡大學和南加州大學任教多年。2018年，他加入香港中文大學（深圳）擔任全職講座教授。他的專長領(lǐng)域包括高性能計算、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。斯坦福大學將其列為全球排名前2%的計算機科學家。由黃教授領(lǐng)導(dǎo)的AIRS團隊于2020年構(gòu)建了中國首個智能云計算系統(tǒng)，通過云端和邊緣環(huán)境的智能計算，支持人工智能和分布式醫(yī)療健康應(yīng)用。

黃教授指導(dǎo)了來自世界各地的眾多學生，已培養(yǎng)了30名計算機科學博士，并培養(yǎng)出八位中國科學院和中國工程院院士。2005年，中國計算機學會(CCF)授予他首屆“海外杰出貢獻獎”（科技教育類）。他還獲得了2012年世界云計算大會(CloudCom)的終身成就獎。即使在退休后，他仍對高科技創(chuàng)新充滿熱情，擔任首席科學顧問并參與專門的學術(shù)交流活動。

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