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2022年，拜登政府试图通过切断先进半导体供应来遏制中国的人工智能发展。特朗普总统则在没有明确替代方案的情况下，稍微放松了这一政策。

但芯片出口管制已经失败了。中国的科技行业自成体系，无法阻止其构建强大的人工智能系统。在追求一个不可能实现的目标时，美国错失了尝试争取的机会：虽然听起来有些理想化，但在最近一次中国采访之行后，我认为它更为现实：美国应与中国就人工智能安全问题达成一项全球性协议，对这项能够带来巨大好处——但若落入坏人之手将造成巨大危害的技术施加普遍限制。

出口限制的前提是，美国能够成功阻止中国获得强大的人工智能芯片。用于人工智能数据中心的高端芯片组件体积如滑板般大小，不可能用手提箱轻易走私，而且在没有芯片制造商工程团队现场支持的情况下，也很难投入使用。但中国的开发人员通过位于其他国家的芯片上训练人工智能模型来规避管制。中国的模型开发者只需在某个东南亚邻国的人工智能数据中心租用算力即可。而且掩盖模型的中国来源并不难。

部分得益于这一漏洞，中国已经推出了一系列出色的人工智能模型。即便参议院跟进众议院，通过一项限制中国使用境外数据中心的法案，中国规避美国管控的能力也不会改变。中国正在学会通过将较弱的芯片叠加使用来替代先进芯片，其模型开发者还充分利用一种被称为“蒸馏”的过程。每当美国实验室推出先进的模型，中国竞争者就会迅速对其能力进行逆向工程，并构建出模仿版本。后来者反而具备优势。

美国的人工智能科学家过去常说，竞争对手能够快速跟进并不重要。他们认为，一场“智能爆炸”正在逼近。人工智能系统将很快变得足够强大，能够自己写代码来升级自己：人工智能将创造更好的人工智能；而更好的人工智能又将创造更更好的人工智能；递归式的自我改进将使性能迅速飙升。率先达到所谓“奇点”的国家，即便领先优势只有几个月，也将赢得人工智能竞赛。在拜登政府实施芯片管制三年半后，人工智能已经开始生成用于自我升级的代码。人们所预言的那个“反馈循环”已经启动了。

但领先模型能力的加速提升并不会决定谁赢得人工智能竞赛。真正重要的是人工智能的落地应用。要改变经济和军队，人工智能必须嵌入到业务流程和武器系统中。最先进模型的原始算力必须转化为实际应用。

结论是，中国和美国在人工智能竞争中大致处于同一水平。中国顶尖模型可能落后美国几个月，而在军事应用方面，由于大量信息属于机密，双方的相对位置难以判断。但在工业应用方面，中国似乎领先。像华为和海康威视这样受到美国制裁的公司，正在推出用于高铁维护检测、矿山运营管理以及水样污染检测的人工智能系统。在深圳附近的华为园区，我最近还体验了一次自动驾驶汽车：副驾驶座上的设备会为我按摩背部，转向操作无可挑剔。

芯片管制的支持者仍坚持认为，即便只是稍微减缓中国人工智能的发展，也值得去做。如果中国已经是一个强大的对手，那么可以想象，一旦取消芯片管制，它会变得多么可怕。但这些管制并没有实现限制中国人工智能发展的目标，因此有必要重新评估其代价。这次中国之行让我相信，这一代价过于高昂。

拜登政府做出了一个战略选择：其优先考量是减缓中国的发展，而非着手应对其他方面的担忧。而当时本可以采取的另一种策略是对中国说：你是一个科技超级大国，我们也是一个科技超级大国。让我们合作，确保人工智能不会落入流氓国家和恐怖分子之手。目标应当是达成一项类似于1968年《核不扩散条约》的人工智能协议，建立起一套制度，要求所有使用人工智能的国家都必须遵守相关安全保障。

拜登团队认为，中国不会在这方面合作。但我在北京、上海、深圳和杭州与人工智能领袖进行的十多次交谈清楚地表明，中国的精英阶层确实关心人工智能安全问题。