超越“卡脖子”看 AI 发展--从政策角度推演大国竞争下的 AI 产业发展机遇

宏观专题报告 超越“卡脖子”看AI发展 从政策角度推演大国竞争下的AI产业发展机遇 核心结论摘要内容 作为最有可能产生“技术奇点”颠覆性效应的产业，人工智能产业毫无疑问 已成为中美竞争的着力点。近年来，中美两国政府相继推出了一系列人工智 分析师 雒雅梅S0800518080002 18621188181 证券研究报告 2023年07月26日 能相关政策，涉及促进发展、加强监管等多个方面。 通过对中美人工智能相关产业政策的梳理与分析，我们发现美国政策强调视对AI研发与人才方面进行投资，并在AI监管上以发展为核心导向，试图通过较宽松的政策环境结合商业应用加快科技迭代和应用落地；我国则由顶层设计出发，规划了从中央到地方、从人才到应用的一整套政策支持体系，并通过多部政策性文件以数据、算法、系统、服务等领域为重点逐步建立起人工智能发展的指标体系框架，回应了社会对人工智能风险的多样化关切。 在此基础上，结合AI产业的全球分工与两国在治理方面的共同利益，仅用竞争、“卡脖子”定义中美人工智能关系是不全面的。在人工智能产业上，中美或将面对竞争主导+有限合作的局面，围绕算力、算法、数据三大要素我们认为算力需求的高斜率增长将与强调安全的政策导向形成共振，AI芯片持续受益；算法方面人才积淀将成为标的选择的重要依据；而数据要素上规范化、规模化处理有望成为产业发展的新受益者。 风险提示：产业政策落地节奏低于预期，产业应用落地低于预期，地缘竞争风险超预期。 luoyamei@research.xbmail.com.cn 相关研究 下半年经济工作有何抓手？—年中政治局会议解读2023-07-24 地产政策如何渐进式放松？—宏观经济周报 2023-07-23 财政视角下的经济主体动能仍待修复—兼评6 月财政数据2023-07-19 美股十年大牛市的“因”与“果”———疫情前后美股上涨的逻辑发生哪些变化？2023-07-18 经济数据符合修复式增长的四大特征—2季度 GDP和6月经济数据点评2023-07-17 索引 内容目录 一、人工智能：引领未来的科技革命4 二、政策推演：人工智能大国战略角逐6 2.1美国的人工智能相关政策6 2.1.1多点发力支持人工智能发展6 2.1.2发展导向的人工智能监管10 2.2我国的人工智能相关政策12 2.2.1政策支持体系日趋完善12 2.2.2监管强化方向清晰明确14 三、中美关系：竞争主导+有限合作17 3.1竞争主导，三大要素博弈加剧17 3.2合作受限的同时，人工智能治理方向趋于一致18 四、投资机会：关注算力、算法、数据三个方面20 4.1算力芯片：需求+政策共振20 4.2算法人才：标的选择的“试金石”21 4.3数据标注：数据质量＞数据规模22 五、风险提示24 图表目录 图1：人工智能产业链层次分明4 图2：人工智能三要素：算力、算法和数据5 图3：2012-2022财年美军人工智能领域经费投入（百万美元）8 图4：2020-2022财年美军人工智能领域经费投入情况（百万美元）8 图5：2011-2021年美国计算机科学教职人员数量（人）8 图6：2022年各国AI2000入选学者数量（人）8 图7：美国的数据价值实现模式9 图8：我国人工智能产业发展“三步走”战略（万亿）12 图9：我国人工智能监管的基本框架16 图10：2010-2021年中国人才从美国回流中国的趋势（倍）18 图11：2021年跨国合作的人工智能出版物数量（千本）19 图12：2015-2021年美国对中国人工智能公司投资金额占比（%）19 图13：大模型时代算力需求增长迅猛20 图14：我国人工智能人才TOP10城市分布22 图15：全球数据集的分布及其集中度趋势23 表1：美、中、欧人工智能竞争力比较5 表2：美国人工智能支持政策梳理6 表3：美国数据相关立法梳理9 表4：美国人工智能监管政策梳理10 表5：美国人工智能治理法案梳理11 表6：我国国家层面人工智能支持政策梳理13 表7：我国各地方层面人工智能支持政策梳理14 表8：我国人工智能监管政策梳理15 表9：《生成式人工智能服务管理暂行办法》解读16 表10：我国各地人工智能人才支持政策梳理21 表11：我国数据要素相关政策梳理23 一、人工智能：引领未来的科技革命 人工智能产业包括基础层、技术层和应用层三个层次。基础层主要负责提供数据和算力支持，包括AI芯片、智能传感器和云服务等领域，构成人工智能发展的基石。由于发展起步较晚、资金支持不足、美西方技术管控等原因，我国在基础层面临较多“卡脖子”问题， 实力相对薄弱。技术层主要负责提供算法及技术实现。凭借对数据资源和运算平台机器学习技术的应用，以及计算机视觉、自然语言处理和语音识别等应用技术的发展，我国在技术层正处在上升期。应用层是人工智能的产业链下游，针对不同行业和领域提供产品、服务和解决方案，催生出多样化的商业模式。 图1：人工智能产业链层次分明 资料来源：西部证券研发中心绘制 算力、算法和数据是驱动人工智能发展的“三驾马车”。算力是人工智能发展的物理载体，支撑数据通过算法实现价值释放。2012年后，传统的摩尔定律已被指数式爆发的算力需求所改写，头部AI模型训练的算力需求每3-4个月倍增，对AI芯片性能要求“水涨船高”。算法是实现问题解决和特定功能的指令和程序，通过开发数据智能提供通用和细分领域的 技术支持。算法沉淀在AI人才上，据人社部发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》，2025年我国AI人才缺口将达1000万，其中对算法人才的需求度高达80%。数据是人工智能赖以发展的资源要素，为各式算法提供海量训练以覆盖更多的应用场景并提升模型性能。凭借庞大的移动互联网和数量可观的网民，我国在数据规模上占据比较优势，但大模型所需的数据更需“炼化”，数据确权和商业化仍待补足。 图2：人工智能三要素：算力、算法和数据 资料来源：西部证券研发中心绘制 人工智能三要素影响政策框架选择和中美竞合。各国在算力、算法和数据的相对比较优势影响着其政策取向，具体包括以下几种场景： 1、算力＞算法/数据：算力如此重要，以至于承载算力的AI芯片技术的流失难以接受，以出口管制为代表的政策杠杆成为保持本土核心竞争力的重要方式。 2、算法＞算力/数据：算法人才作为驱动算法更新迭代的源泉意义凸显，出于留住本土人才和吸引外来人才的考量，教育支持和人才方面的排他性政策或被实施。 3、数据＞算力/算法：海量数据收集及应用中的隐私等派生问题需发挥政府作用，同时市场规模优势提供了人工智能成果加速落地的有利条件。 表1：美、中、欧人工智能竞争力比较 指标 权重 绝对值 人均值 美国 中国 欧盟 美国 中国 欧盟 人才 15 6.7 2.1 6.2 8.4 0.9 5.8 研究 15 7.2 4.1 3.7 8.9 2.3 3.8 企业发展 25 15.5 4.1 5.4 19.2 1.2 4.6 应用 10 1.0 7.7 1.3 2.9 4.7 2.4 数据 25 8.0 11.6 5.3 11.0 7.9 6.1 硬件 10 6.3 2.3 1.4 7.7 0.8 1.5 加权总分 100 44.6 32.0 23.3 58.0 17.8 24.2 排名 - 1 2 3 1 3 2 资料来源：ITIF，西部证券研发中心 二、政策推演：人工智能大国战略角逐 2.1美国的人工智能相关政策 2.1.1多点发力支持人工智能发展 战略规划指引密集出台。实际上，美国较早注意到了人工智能发展的战略意义。2018年，美国成立了“人工智能国家安全委员会（NSCAI）”，旨在为总统和国会提供政策咨询，以“促进人工智能、机器学习和相关技术的发展，以全面满足美国的国家安全和国防需求”。 该委员会发布的一系列报告中强调了AI在大国竞争中的关键作用，并指出美国各政府部门需要通力合作，在人才、硬件等多个方面发力，提升美国人工智能产业的竞争力。 在此背景下，美政府近年来密集推出了一系列人工智能相关的重要文件。其中，奥巴马、特朗普和拜登三届政府的人工智能国家政策各有侧重，但均强调保持美国在技术竞争、国家安全方面的优势，尤其是在与中国的竞争方面。 1、奥巴马政府：聚焦人工智能的重点领域和潜在影响，以可持续的战略规划奠定美国人工智能发展的基础。 2、特朗普政府：将人工智能上升至国家安全的重要地位，从关键技术、情报领域和国防应用等多点发力，以维持美国在全球人工智能发展的主导地位。 3、拜登政府：加大人工智能领域的投资和基础设施建设，强化与盟友间的合作，兼顾人工智能的安全监管。 表2：美国人工智能支持政策梳理 政府 发布时间 政策文件 制定机构 具体内容 奥巴马政府 2016年10月 《为人工智能的未来做准备》 NSTC、OSTP 对人工智能的发展现状、现有及潜在应用、人工智能技术进步引发的社会及公共政策相关问题进行了分析 2016年10月 《国家人工智能研发战略计划》 NSTC 提出政府资助人工智能研发的七项战略计划：1）对人工智能研究进行长期投资；2）开发有效的人类与人工智能协作方法；3）了解并解决人工智能的伦理、法律和社会影响；4）确保人工智能系统的安全可靠；5）开发用于人工智能训练及测试的公共数据集和环境；6）制定标准和基准以测量和评估人工智能技术；7）更好地了解国家人工智能的人力需求 2016年12月 《人工智能、自动化和经济》 总统行政办公室 提出应对人工智能驱动的自动化对美国经济影响的三项战略：1）投资和开发人工智能并从中获益；2）提供教育与培训，帮助美国人为未来的工作做好准备；3）帮助转型过程中的工人并赋予工人权力，确保广泛收益于经济增长 特朗普政府 2017年12月 《国家安全战略》 白宫 呼吁美国在人工智能技术的研究、技术、发明和创新方面发挥领导作用 2018年8月 《2019财年国防授权法案》 国会 成立国家人工智能安全委员会，研究人工智能和机器学习方面的进展，以及它们在国家安全和军事方面的潜在应用；创建了联合人工智能中心，作为开发和执行总体人工智能战略的责任机构 2019年1月 《AIM倡议：机器增强情报战略》 ODNI 利用“机器增强情报”（AIM）战略指导美国情报界各机构开展人工智能工作，从而确保情报界的战略竞争信息优势；阐释了人工智能技术对情报界的重大意义和开展相关工作的指导原则，并提出了当前、短期、中期、长期四个阶段的目标 2019年2月 《美国人工智能倡议》 白宫 从国家战略层面调动更多联邦资金和资源用于人工智能研发，以应对来自“战略竞争者和外国对手”的挑战，确保美国在该领域的领先地位；阐述发展人工智能的五个重点领域，包括增加研究投资、释放资源、制定治理标准、构建人才队伍和参与 国际合作 2019年5月 《未来20年美国人工智能研究路线图》 NSF 确定人工智能的主要技术，指导人工智能研发投资，主要包括三个研究方向，一是集成智能，二是有意义的交互，三是自我感知学习 2019年6月 《国家人工智能研发战略计划：2019更新版》 OSTP 对原有七个重点领域进一步优化，增加第八项重点领域“大公私合作伙伴关系，加速人工智能的发展” 2020年2月 《美国人工智能计划：首份年度报告》 OSTP 审核了自2019年2月启动“美国人工智能计划”的战略目标，主要从投资AI研发、共享AI资源、消除AI创新障碍等方面，总结了过去一年在实施“美国人工智能计划”方面取得的重大进展 2020年10月 《关键与新兴技术国家战略》 白宫 提出“关键与新兴技术列表”，以人工智能、自主系统、通信和网络技术、量子信息科学等20个技术为优先发展领域 拜登政府 2021年3月 《人工智能国家安全委员会最终报告》 NSCAI 提出赢得人工智能时代的战略和行动蓝图；概述美国如何抵御与人工智能有关的各种威胁、人工智能竞争的关键要素，包括竞争与合作的战略、人才竞争、人工智能创新、知识产权等 20