中国在 AI 方面有多创新 ？

中国在AI方面有多创新？ HODANOMAAR|2024年8月26日 中国在人工智能领域的持续推动和战略投资表明，它迟早会赶上——如果不是超越——美国在人工智能领域的早期领先地位。 KEYTKEAWAYS 中国在人工智能研究出版物方面位居全球领先地位，并且在生成式人工智能领域与美国不相上下。然而，中国的研究成果影响力相对较小，引文数量较少，私营部门参与度也较低。 北京清华大学是中国领先人工智能初创企业的孵化器，其中包括中国的“四大AI虎”——智谱AI、百川智能、月球火箭AI和MiniMaxAI，这些企业均由教师和校友创立。 中国的大规模语言模型正在缩小与美国模型之间的性能差距，部分中国的模型在双语基准测试中表现出超越其美国同行的表现。 中国在私人人工智能投资方面少于美国，但中国生成式人工智能领域的外国投资正在增长 ，沙特阿美（Aramco）引领这一趋势。 国家主导的资本基金和财政援助在中国那些私营部门通常投资不足的地区，对于支持潜力高的企业证明是有效的。 中国开源LLM生态系统正在迅速发展，其中如阿里巴巴的Qwen1.5和智谱AI的ChatGLM3等模型超越了某些美国同类产品，因其卓越的能力而获得了认可。 美国政策制定者不应将遏制中国作为首要任务，而是应构思并资助一个全面的国家人工智能战略，以应对增加AI研发与提升AI应用的双重目标，从而保持领先。 itif.org CONTENTS 摘要部分已经明确指出在不确定的环境下实现稳定的市场份额增长。以下是转换后的中文内容 ： 关键要点.1 引言.3 背景与方法论.4 中国✁人工智能产业与市场.4 评估中国✁AI创新.5 中国政府为国内人工智能企业提供了财政支持.5 中国顶尖初创企业在推动人工智能边界方面发挥了作用.6 中国前沿✁人工智能模型正在缩小与美国✁性能差距.8 评估中国✁AI创新.10 人工智能研究.10 人工智能专利.11 人工智能人才.14 人工智能基础设施.15 数据.15 计算能力.16 公司案例研究.17 ZhipuAI.17 MoonshotAI.19 中国政府支持人工智能领域✁政策.20 中国✁人工智能创新战略.20 中国工业级人工智能战略.22 中国✁人工智能资源战略.22 美国应该怎么做？.23 注释.26 INTRODUCTION 人工智能（AI）指的是在机器中模拟人类智能，使它们能够执行诸如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译等任务。在过去十年中，该领域取得了显著进展，研究人员通过大型语言模型（LLM）推动了AI技术的边界，这些模型能够执行一系列复杂任务。 1 许多任务以及人类。 美国一直是人工智能创新的先驱，得益于顶尖的研究大学、强大的科技产业，以及直到目前为止的有利监管环境。 2 然而，在过去十年中，中国已经崛起成为了一个强大的竞争对手。认为中国只是抄袭者的说法是错误且过时的。中国的高等学府和创新研究，尤其是清华大学的贡献，催生了中国大多数顶级人工智能初创企业，包括当前排名前四的生成式AI初创企业——智谱AI、百川智能、月球发射台AI以及MiniMaxAI，这些企业均由其教职员工及校友创立。如今，中国在AI研究产出上超过了美国 ，并迅速缩小与美国大型语言模型（LLMs）之间的性能差距，尤其是在双语基准测试方面。 尽管中国在研究产出上领先，美国却在将前沿研究成果转化为实际产品方面表现出色，这得益于其私营企业的推动。这一优势体现在美国在2023年生产了更多显著的机器学习和基础模型，与中国的15个相比，美国有61个显著的机器学习模型；而美国的基础模型数量为109个，远超中国的20个。 中国金融格局进一步凸显其快速追赶之势。尽管美国在私人AI投资方面远超中国，但外国投资开始流入中国的生成型AI领域。沙特阿美（Aramco）的风险投资部门最近对智谱AI进行了4亿美元的投资，这一举动彰显了对中国AI能力的信心。中国政府也在填补资金缺口，通过国家主导的资本和财政援助支持国内AI企业，特别是在私营部门通常忽视的地区，这种做法尤其有效。 尽管美国已投入大量努力通过出口管制限制中国对高级技术的获取，这些措施成效有限。实际上 ，这些措施反而促进了中国自主生态系统的发展。中国企业通过在任何可利用的公有云中进行培训，以及在无法获取公有云的情况下创新地使用本地私有云（如华为的“AI-in-a-box”产品）来规避限制。 现实是，美国试图遏制中国人工智能进步的努力很可能不会成功。中国在人工智能研究与应用领域迅速发展，挑战着美国在这个关键领域的主导地位。尽管面临障碍，但得益于坚实的学术基础、创新的方法论以及不断增加的外国投资，中国正在向成为人工智能领军国家迈进。问题不再是美国能否限制中国的AI发展，而是它能否保持领先。 为了实现增加人工智能发展的目标，美国政策制定者应该做到以下几点： 1.刺激AI研发的私人投资。 2.重振AI的联邦资助流程。 3.避免削弱美国人工智能领导地位和支持中国竞争对手的政策。 4.制定国家数据战略，以大幅扩展用于训练AI模型的数据可用性。 为了实现增加人工智能采用率的目标，美国政策制定者应该做到以下几点： 5.创建国家AI路线图以供采用。 6.优先考虑联邦政府快速采用AI。 7.支持数字化转型。 8.激励AI劳动力培训投资。 背景技术和方法 史密斯·理查德森基金会为信息技术与创新基金会（ITIF）提供了支持，以评估中国行业的创新性。作为此研究的一部分，ITIF重点关注了特定行业领域，其中包括人工智能。确实，评估任何国家行业创新能力具有挑战性，对于中国行业而言尤为如此。部分原因在于，在习近平总统领导下，中国向世界披露的信息比过去要少，尤其是在工业和技术能力方面。 尽管如此，ITIF采用了三种方法来评估中国在人工智能领域的创新。首先，我们对两家领先的人工智能公司进行了深入案例研究评估。其次，我们与全球专家进行了访谈，并举办了一场关于中国人工智能行业的焦点小组圆桌会议，让参与者可以在不透露身份的情况下发言，除非他们要求在报告中被命名。最后，我们评估了全球人工智能创新数据，包括科学论文、专利、人才和基础设施接入情况。 中国的人工智能产业和市场 国家必须拥有健康的AI生态系统，以发展创新的AI技术和企业。例如，国家需要充足的创业资本和私募股权融资，以便将发明者与资金、专业知识和联系渠道连接起来，从而开发并销售其产品或服务。因此，考察创业资本和私募股权融资可以作为衡量创新能力的指标。此外，企业的数量也表明了一个国家生态系统的健康状况。 3 度量(绝对数或值) 中国 (大陆)和投资价值美概国述 公司数量 1,944 9,500 表1：2014-2024年人工智能公司、投资 传入投资的数量 8,194 59,534 预计传入投资总价值(百万) $85,650 $605,416 在中美投资场景的对比中，美国的规模和范围明显更大（见表1）。拥有9500家AI企业，美国的公司数量几乎是中国的五倍。 为了明确，在本报告中，我们使用了新兴技术观察站的数据，这是一个数据库，其依赖于Crunchbase中AI类别组内公司的自有数据。不同报告可能采用不同的AI公司定义，导致现有文献中存在差异。Crunchbase的AI类别涵盖了多种类型的AI公司，包括进行AI研究、开发与AI相关产品以及将AI应用于重大社会需求的公司。一些研究使用更广泛的AI公司定义，这导致统计了更多的企业作为AI公司。 看来有更多资金流入这些企业。AI风险投资（VC）和私募股权融资可能集中在少数几笔大交易上，因此不仅需要衡量资金的数量（以美元为单位），还需要追踪总的融资交易数量。在过去十年中，美国几乎有6万次流入投资，远超过中国的8197次。从价值上看，差异显著。美国估计的投资价值约为6.05万亿美元，远远超过了中国的8600亿美元。 经济合作与发展组织（OECD）关于全球范围内人工智能领域风险投资的数据支持了以下结论 ：中国企业在私人资本获取方面面临更多限制。2023年的数据显示，中国的风险投资额接近200亿美元，而其他国家的相应数据则显著更高。 4 其约为550亿美元。中国政府正试图通过国家支持的财政援助来填补这一缺口。 评估中国AI创新 我们采访的专家对中国支持原始创新能力的三个关键洞察如下。首先，中国政府通过财政支持来培育高潜力企业，特别是在可能被忽视的地区，从而为创新打下更广泛的基础。其次，有一批由清华大学支持的中国AI初创企业正在崛起，它们不仅没有复制现有技术，反而在生成式AI等领域推动了AI创新的边界。最后，中国能够生产出与美国相竞争，甚至有时更优的AI模型，这凸显了其进行高水平、原创性创新的能力。 中国政府为国内人工智能公司提供财政支持 我们采访的几位专家指出，中国政府通过财政支持促进了国内人工智能公司的发展。据专家介绍，政府采用的两种主要机制包括政府指导基金和补贴。 政府引导基金本质上是国家引导的资本基金。这些资金是筹集的 5 来自公共和私营部门，并针对与政府目标相一致的项目。根据2024年发表在国家经济研究局的研究，从2000年至2023年间，中国政府部门的风险投资基金在人工智能领域投资了9,623家独特的公司。 6 通过超过20,000笔交易，总额达到1840亿美元。本研究对AI公司的定义包括从事大数据、图像处理、面部识别、自然语言处理、机器学习、深度学习、神经网络、机器人技术、自动化等领域的公司。 7 计算机视觉、数据科学和认知计算。 政府指导资金被广泛应用于各类战略行业和商业活动，但其影响往往不尽人意。这些资金倾向于 ... 信（息注技术：与由创于新原基始金会信|息20不24足年，8上月述回答仅为示例，实际应根据完整英文内容进行翻译） PAGE5 筹集的资金少于预期，并且在许多情况下未能部署投资，并且 8 有太多的优先事项重叠导致效率低下。 但是，评估专门为AI公司设立的资金揭示了三个重要的优势：首先，政府的风险投资资金在空间分布上比私人资金更为广泛，后者主要集中在特定地区。 9 基于中国富裕的沿海地区。由于中国政府的风险投资资金在全国范围内更为平均地分布，包括发展较落后的内陆地区，政府正在帮助支持那些因流动性限制和信息差距可能被私人投资者忽视的高潜力企业。其次，政府风险投资资金投资于初期表现指标较弱的企业，但这些企业最终的增长速度通常会超过由私人风险投资基金资助的企业。最后，政府风险投资资金往往在私人风险投资基金之前投资人工智能企业，并且这些政府投资会吸引后续的私人风险投资。这种模式在政府直接投资于初期表现指标较弱的企业时尤为明显，这表明政府的选择被视为对私人投资者有价值的信号。 中国政府也通过补贴支持其人工智能（AI）领域。例如，北京市政府为购买国产AI芯片的企业提供了补贴，以促进这一领域的增长。 10 中国半导体产业减少对外技术依赖。该举措将根据企业在自主控制的图形处理器（GPU）芯片上的投资比例提供财政支持。此外，至少有16个地方政府，包括最大的城市上海，在大型国有数据中心获取补贴处理能力方面为公司提供优惠券，这些数据中心整合了有限的资源。 11 供应先进的芯片。 中国顶尖的初创企业正在推动AI的边界 五家生成式AI初创公司——智谱AI、百川智能、月亮快车AI、微减科技和01.AI——是中国AI“独角兽”企业之一，意味着它们的估值超过10亿美元，并且处于中国生成式AI生态系统的中心。媒体将他们称为“中国新AI虎”，因为它们代表了一波专注于LLM（大型语言模型）的新AI公司浪潮 ，与西方的同类公司相呼应。 12 与OpenAI和Anthropic等竞争对手相比，这也是为了与他们称之为较老技术的“龙”类公司进行对比，例如SenseTime、Megvii、CloudWalkTechnology以及Yitu。 13 主要专注于面部和图像识别技术的技术。 我们采访的一位专家表