新技術會造成巨大的經濟和政治混亂。海軍艦隊投射力量、電力、蒸汽機和鐵路都會產生這種效果。

在 21 世紀，人工智能可能是最具顛覆性的技術，因為它不僅是一項通用技術，而且還沒有分銷成本（數字化）。但是，人工智能帶給世界的價值卻分配不均。讓我們來聊聊人工智能的地緣政治。

地緣政治學的研究對象是地球地理學對于政治和國際關系的影響。它提供了大的背景，并能改進宏觀級別的決策的制定。地緣政治學關注的是地區和國家，但對于人工智能的地緣政治來說，公司是比國家更合適的單位。為什么這么說呢？因為在人工智能中，人們關心的是人才和數據。這兩者都具有流動性和可塑性（相對于地理意義上的山川而言），但仍然具有某些地理特征（比如，德國的數據可能對朝鮮來說不太有用）。

據李開復的《AI·未來》（AI superpowers）一書所說，在人工智能領域中有七大巨頭（相當于大國）：谷歌、Facebook、亞馬遜、微軟、阿里巴巴、騰訊和百度。除了這 7 家公司之外，其他公司的人工智能能力大幅下降。將“七大巨頭”之外的全球所有公司的人工智能能力加起來，都比不上任一巨頭。我們稱之為“人工智能貧乏者”（AI-poor）。

由于人工智能是一場贏家通吃的游戲，人工智能富有者（AI-rich）和人工智能貧乏者之間的差距正在迅速拉大：如果一家公司解決了自動駕駛汽車的問題，那么它將能贏得整個市場。對于人工智能貧乏者而言，沒有必要去“克隆”，而擁有一個“也能用”的技術也將會處于劣勢：如果第一名獲得成功的幾率達到 99.9%，而第二名只有 95%，那么第二名就不可能取得成功了。由于自動駕駛汽車事關人生命，汽車制造公司將會購買第一名的產品。他們需要從人工智能富有者的公司購買技術。在本文中，我們將探討這種技術依賴的后果。

是什么讓這些人工智能富有者的公司與眾不同呢？這七大巨頭都擁有人才、數據和基礎設施。另外這七大巨頭都是平臺。平臺商業模式是 21 世紀最成功的商業模式。平臺是一種商業模式，通過促進兩個或多個相互依賴的群體（通常是消費者和生產者）之間的交流，從而創造價值。

為了實現這些交流，平臺利用并創建可按需訪問的大型可擴展的用戶和資源網絡。平臺創建了社區和市場，并具有網絡效應，允許用戶進行互動和交易。平臺公司的利潤和增長遠遠高于其他任何公司。舉例來說，谷歌在 2016 年前后（據一位負責搜索和個人通信業務的副總裁的說法）就實現了 21% 的年增長和 20% 的利潤。來自微軟的數據也差不多，但對于大多數非平臺公司，特別是企業而言，已經完全超出了范圍。平臺也很難以撼動，它的網絡效應構成了一條有效的護城河。

人工智能憑借其零分銷成本（數字化）的優勢，可以完美地嵌入到平臺中。這七大巨頭利用自己的人工智能和數據方面的優勢，試圖進軍每一個行業：醫療、人力資源、金融、零售、銀行等。

重要地是要明白，即使在我們考慮人工智能之前，與在各個垂直領域稱霸的領頭者相比，這七大巨頭也是完全不同的“動物”。在位者往往是“線性公司”，而不是平臺，他們在數字化的道路上往往并沒有走多遠。與 20 世紀的成功模式相比，他們的商業模式沒有什么變化。因此，他們難以利用人工智能的優勢。

但，人工智能真的那么有價值嗎？要回答這個問題，就以 2014 年被谷歌收購的英國人工智能公司 DeepMind 為例來說吧。DeepMind 的算法一年節省的谷歌數據中心的電費就足以回本了。自那以后，DeepMind 一直是新聞焦點，因為他們解決了大多數人認為不可能解決的問題，包括在圍棋賽中擊敗人類冠軍。

最近 DeepMind 的一個突破幫助發現了蛋白質三維結構?？茖W家已經鑒定出 2 億多種蛋白質，但已知的結構只是其中的一小部分。傳統上，這些形狀是通過精細化管理的實驗室工作發現的，可能需要耗費數年時間。DeepMind 的算法 Alphafold 成功地發現了結構，并且有近三分之二的結構質量與實驗結構相當。這是生物學領域的重大挑戰之一。Alphafold 之所以重要，是因為蛋白質定義并控制了生命的所有功能。它將大大加快人們對細胞構成模塊的理解，并使更快、更先進的藥物發現成為可能。

德國蒂賓根馬克斯·普朗克發育生物學研究所（Max Planck Institute for Developmental Biology）所長 Andrei Lupas 表示，他已利用這一程序解決了困擾科學家們十年之久的蛋白質結構問題。

“人工智能貧乏者”的公司和國家別無選擇因為人工智能領域中存在著“贏家通吃”的現象，所以對于“人工智能貧乏者”來說，很難在內部創建最先進的人工智能。他們通常不具備人才、數據和基礎設施的優勢。沒有辦法，他們必須購買人工智能。

七大巨頭的戰略是通過自動化銷售人工智能。李開復認為，如果將人工智能視作新的電力，那么他們就是公用事業公司。為了滿足需求，他們安裝了“電網”。就拿谷歌來說，我們來看一下這個戰略是如何實施的。

谷歌擁有張量處理單元（TPU），這項技術使人工智能的計算成本遠低于上一代（GPU）。讓任何“人工智能貧乏者”都通過谷歌云服務來使用人工智能，這符合谷歌的利益。由于這是一項極具可擴展性的業務，谷歌需要讓人工智能使用起來更容易。他們正投資于簡化使用方式、擴展用例、教育企業。他們的目標是讓任何一個人工智能貧乏者的國家或公司，即使人才或基礎設施資源有限，都可以購買他們的人工智能或云計算。

大多數人工智能貧乏者的國家政治領導人都明白這種技術依賴的風險有多大，并歇盡所能降低這種風險。Element AI（還有加拿大）也許就是那張船票！

加拿大和 Element AI 如何保持平衡按人均算，加拿大是世界上擁有深度學習研究人員最多的國家，而且還有一些一流實驗室。

加拿大把極其豐富的研究人才庫視為機遇。加拿大為這類公司提供資金，并改變簽證政策，以確保加拿大成為人工智能富有者的國家，為人工智能貧乏者提供人工智能服務。阻止人才外流到美國還有額外的好處。

加拿大與七國集團（G7，西方七大工業國美、英、法、德、意、加、日）有很好的關系。七國集團的所有成員國（不包括美國，在人工智能七大巨頭中，美國占了 4 個）在人工智能方面都存在技能缺陷。他們會很樂意購買加拿大的人工智能服務或技術，因為他們不能從美國或中國購買：如果他們從這兩個國家中購買過多，那將會犯一個地緣政治錯誤。如果加拿大出對了牌，那么加拿大就可能會成為兩個人工智能超級大國（美國和中國）的競爭對手。這意義非同尋常：當其他大多數國家的行業收入下降時，他們都會不惜代價獲得這個地位。

Element AI 是加拿大戰略的先鋒。一家擁有約 500 名員工的公司，在深度學習方面具有世界級水平，其人才集中程度與 DeepMind 相當。該領域的教父之一，Joshua Bengio，是這家公司的共同創始人。這家公司 4 年融資超過 3 億美元。Element AI 成為加拿大人工智能界自封的代表。一家不會失敗的公司。它真的能做到嗎？

旨在避免加拿大人才外流到美國的 Element AI，最近被美國加州的一家公司 ServiceNow 收購。這是 ServiceNow 繼 Loom Systems、Passage AI 和 Sweagle 之后，在 2020 年發起的第四筆人工智能領域的收購。

政府的全力支持也無助于找到一個行之有效的商業模式。他們就這樣“在藤蔓上枯萎了”。那是歷史性的時刻。Element AI 被美國公司收購，標志著一個時代的終結。加拿大唯有提高人工智能的復雜性，才能與美國和中國相匹敵，并為人工智能貧乏者國家提供服務。

對人工智能貧乏者的影響：弱者更弱對于人工智能貧乏者的國家來說，還有兩個迎頭趕上的機會：DeepMind 和 Element AI。DeepMind 被谷歌招入麾下，在人工智能和數據方面擴大了本就巨大的優勢，而英國肯定會對自己做出的讓這一切成為現實的決定感到拊膺頓足，懊悔不迭。

美國公司在 Element AI 產生重大價值之前就收購了它。但它仍然是一頭巨鯨，足以“喂飽”一個人工智能貧乏者的國家十年。

在美國和中國之外的任何地方，都幾乎沒有可能建立起如此規模的人工智能公司?！叭斯ぶ悄茇毞φ摺笔澜缫呀涘e過了創建據點的最后機會。七國集團（不包括美國）將不得不依附于這兩個人工智能超級大國之一，而隨著人工智能所能提供的價值日益增加，與制造業等傳統產業相比，這一交易將變得越來越糟糕。

我想有兩種可能的情況。

悲觀情景即便有大量開源庫和模型，“人工智能貧乏者”也不能從人工智能中獲得價值。他們越來越依賴于七大巨頭。

每個人工智能貧乏者的國家都將成為美國或中國的科技“殖民地”。而在這一點上他們都沒有出路（在 DeepMind 和 Element AI 退出之后，本土人才并不足以捍衛任何可能的本土人工智能或數據優勢）。

“20 世紀經濟”（制造業）的市場價值持續下跌，利潤也變得微薄，與人工智能富有者國家相比，工業時代國家的購買力急劇萎縮。

人工智能民族主義和網絡新殖民主義解釋了 21 世紀的許多地緣政治交易。政治重組取決于誰提供你的人工智能。

人才和數據集中在美國和中國的幾家公司。

人工智能富有者的國家將不斷入侵一個接一個的垂直領域（如蘋果健康），而在位者卻無力回天（如，DeepMind 的 Alphafold 和類似的發現會取代制藥和生物技術公司。從那以后，所有重大發現都將發生在七大巨頭之一）。

樂觀情景七大巨頭開發開源庫，撰寫論文。人工智能貧乏者的國家仍然保留著數據。盡管沒有研究人員，但在人工智能貧乏者的國家中，還是有足夠的工匠可以從進步中獲益，而無需向巨頭們購買人工智能。但他們將會非常依賴開源庫：如果人工智能富有者的公司不再共享開源代碼、論文和預訓練模型，那么人工智能貧乏者的國家就會回到岌岌可危的境地。

人工智能價值從發明到實現（并不是由世界級的工匠隊伍來完成的，但是一旦人工智能富有者解決了巨大而可怕的問題，他們就會變得“非常出色”）。大規模電氣化就是這個過程的一個例子。在托馬斯·愛迪生駕馭電力之后，這個領域迅速從發明轉向了實現。全球各地成千上萬的工程師開始利用電力，為新設備供電，并重組了工業流程。

這支工匠隊伍與歐洲的“漸進式創新”方法更加吻合。舉例來說，德國人是對一個想法（由別人發明并發表）進行迭代的高手，將想法迭代至完美。要知道，汽車并非由德國發明，只是完美的生產水平，使得德國從這項發明中獲得了最大的經濟價值。如果在德國在人工智能方面也能采用同樣的方法，那就有希望了。就拿德國公司 DeepI 來說，它的產品比谷歌的要好（也許它的預算很少），這是個驚人的成就：有多少公司能夠在自己的領域中打敗谷歌？那人工智能的領域呢？很遺憾，像 DeepI 這樣的公司是例外。德國經濟依然十分重視制造業，還沒有跡象表明德國會將重點轉移到人工智能上，以使 DeepI 這樣的公司更加普遍，更加具有競爭力。

也許在所有人工智能驅動的產品中，讓德國受益最大的，就是最令人垂涎的：全自動無人駕駛汽車。但令人驚訝的是，像 Uber 這樣的公司（他們就是靠所謂將從自動駕駛汽車獲益上市的）實際上并沒有從這一技術中得到多少好處！假如解決了這個極其復雜的問題（駕駛），Uber 的商業模式（不擁有汽車）將徹底改變，變成另一種不同的模式（擁有機器人汽車），其利潤將大大減少，而且 Uber 在這方面也缺乏經驗。然而，德國汽車制造商卻可以擁有一批汽車，以出租代替銷售。所以，如果自動駕駛軟件能夠運行，即使這個軟件并非德國發明，他們也能從中獲得最大的收益。它意味著一家“人工智能貧乏者”的公司（德國一家汽車制造商）正在向平臺商業模式轉型，這本身就是一個巨大的進步。

巨頭們樂于讓人工智能變得簡單易用，這樣就能讓更多的公司購買云服務，這就是他們賺錢的方式。人工智能直接應用于他們的消費產品（如 Gmail 的智能撰寫、Google 相冊搜索），雖然賺不到多少錢，但是可以幫助銷售云基礎設施。

德國仍然需要訓練有素的人工智能工程師，也就是這個時代的工匠，將深度學習應用于每一個垂直領域，并進行調整。如果美國和中國有支付高額服務費的文化，這些工程師就很難被德國吸引。要是德國的薪酬能吸引來自人工智能富有者的國家的人才呢？那么，德國幾乎所有其他行業的本地工人都將會感到恥辱，社會將會陷入動蕩。所以，培養本土人才是最好的選擇：培養能接受本地工資水平，但仍有能力取得進步的工程師。沒有跡象表明德國正在投資教育（任何數字化的東西，即使投資多年也是二流的，更別提人工智能了）。但投資人工智能的教育似乎是一個非常清晰的戰略決定，而且一定會發生。

原文標題：深度學習大神Bengio的明星創業公司被“賤賣”背后：地緣政治如何影響人工智能

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責任編輯：haq