中美继续AI争霸，将没有赢家

在美、中之间的人工智能(AI)战争中，谁才是赢家？这是一个经常被问到、但是答案往往不是太简单就是太复杂的问题，而且双方会分别因为特殊目的将焦点模糊化；中美贸易战以及蔓延全球的新型冠状病毒(Covid-19)疫情，更是为这个议题添加了进一步复杂化的元素。
在美国，人们广泛认为中国已经在AI技术领域抢得先机；然而加拿大滑铁卢国际治理创新中心(Centre for International Governance Innovation ， CIGI)暨美国夏威夷东西中心(East-West Center)资深研究员Dieter Ernst撰写的最新研究报告，可能会让这个想法受到挑战。Ernst透过他对中国的社会、历史以及产业之了解，提供了不同层面的答案。
这份由CIGI发布的研究报告长达70页，名为《人工智能芯片之争：中国在科技战中遭遇的挑战》(Competing in Artificial Intelligence Chips: China’s Challenge Amid Technology War) ，作者Ernst在2019年前往中国进行实地调查，探索中国AI芯片产业的发展现况。他探访的对象从华为/海思，到数字平台业者如百度、阿里巴巴，还有多家中国AI芯片"独角兽" ，包括深鉴科技(DeePhi)、寒武纪(Cambricon)、地平线(Horizon Robotics)、云天励飞(Intellivision) ，以及燧原科技(Suiyuan Technology) 。
除了介绍以上业者，该报告还分析了中国的AI芯片产业是如何发展成如今的样貌。Ernst从产业与历史的角度，去了解中国AI生态系统所面临的挑战，并指出如果美国继续阻止中国取得美方技术，中国的AI发展轨迹可能会因此改变。
Ernst在报告中总结指出，对于中国将威胁美国技术领导地位的忧虑并无事实根据，他认为这种立场是反映了美国华府因为意识形态与地缘政治考虑，普遍存在的"敲打中国"(China-bashing)模式。他的研究有以下几点重要的发现：

中国的AI产业基本上仍在非常早期发展阶段而且呈现分散化；
中国的AI研发活动主要是由AI应用的发展所驱动；
中国AI产业生态系统中的"玩家"对于投机生意的兴趣更浓，而且着迷于AI芯片"独角兽"；
相较于美国从60年前就聚焦于"基础性的突破研究" ，中国较晚开展AI相关研发，直到1980年代才开始；
2000年之后，中国科技部与各地方政府的政策支持成效卓著，让越来越多中国AI研究人员在领导级的AI研讨会与期刊论文发表上崭露头角。

而Ernst的研究与其他报告与众不同之处，在于他聚焦中国"AI研发与产业界之间的纽带关系" 。美国普遍认为， "由上而下"的一体化(monolithic)创新战略，是让中国取得经济成功的原因，但Ernst将之称为"迷思" ，在中国，事情可不会像外界看的这么简单或同质化(homogeneous) 。该报告引述了哈佛大学教授Mark Wu的说法，指出"让中国复杂的原因，是虽然有一体化战略，但仍允许市场力量在庞大的经济领域发挥作用。"
不过Ernst也指出，国家机关、国营企业、私人企业、金融机构与其他各界错综复杂的关系，并没有让中国AI发展更快，反而是让中国创新体系出现分散化。他的观察是，因为当地研究机构与大专院校，以及产业界与其他各界之间衔接不紧密，让中国创新体系发展受限；这种衔接不紧还出现在对技术的选择上，习惯由上而下，而各地却各有想法，竞逐热门商机。
曾经的一系列推动政策，很多西方观察人士认为会成为中国加速创新的引擎，但Ernst却认为，政策会减缓中国朝向更市场导向的创新策略发展的速度。他在报告中写道："无疑中国将继续产生大量的AI相关创新，但中国创新活动在特定环境下，可能会产生资源分配不均、浪费或泄漏，所导致的AI研发与产业之间的脱节是真实且立即的，不太可能在短时间之内消失。"
Ernst归纳指出，中国有三条各自独立的AI发展路线：1. 官方研究组织──第一条路线主导者是国有机构如研究所、大学院校或大型国有企业的研发部门，依循中国的"新一代人工智能发展规划"纲要。不过Ernst的调查发现，这些研究机构的研发论文与专利，产业界并不容易接触到；中国AI业者也表示，与学界之间的交流是最近才渐渐开始。这使得有许多AI研究成果呈现闲置状态。
2. 数字平台领导供应商──这条路线的主导力量是华为、阿里巴巴、腾讯、百度与联想等业者。以这些公司的规模与资源，他们显然在中国AI研发扮演关键角色，但根据Ernst的访查，这些业者是将AI应用的开发列为第一优先，而对AI芯片与算法开发的投资较少。而有趣的是， Ernst的研究团队获悉，中美贸易战使得业界与公共AI研究项目有较密切的互动，因为业者们被迫要在以往被认为美国较具竞争优势的领域创新。
3. AI芯片独角兽──第三条AI发展路线主角就是众多AI新创公司， Ernst将他们分成两大类：第一类是利用现有的机器算法/神经网络来销售AI应用软件，第二类是专注于AI芯片设计；中国对这些公司是大力支持的。Ernst在中国进行的访问显示， "第一批AI独角兽公司中，有很多都难以跟上中国市场快速成长的AI应用需求；"为此这些业者积极寻找中国各地的年轻工程师人才，甚至加入了对海外经验丰富顶尖人才的争夺战。
中国是不是已抢得AI先机？Ernst引述了李开复(曾任Apple、Microsoft与Google等公司高层，现为风险资本业者)在2018年的分析，当时李开复认为，中国可以超越美国，因为AI已经从"发现"(discovery)阶段来到"实现"(implementation)阶段，而且由"专门知识"(expertise)进展到以"数据"(data)为王，因此对中国来说，重要的是"数据的力量" 。
李开复认为，中国的成功关键在于人力成本相对较低的大量大学毕业生，这些人力能忍受长时间重复性工作，对大量的数据进行分类以训练AI算法；他建议，中国应该要利用其"大数据宝库" ，在较低成本的AI应用大众市场上领先。虽然有大部分中国AI产业都采纳了李开复的建议，但Ernst的观察是，这种策略在中国发展的效果并不好。
Ernst指出，李开复对AI的永久性研发革命之理解有误，因为AI的"发现"与"实现"应该是同时发生；AI是一个仍在演化的技术领域，同时有大量新型态的神经网络崛起，中国不能只根据会过时的神经网络来发展AI应用。
Ernst的研究报告想传达的最重要信息或许是："我们的研究发现，美国在技术出口上的限制，迫使中国强化自我基础与AI研发，以掌握基础核心技术；"他的团队在中国进行访谈后指出，上述三个原本各自独立的中国AI发展路线，可能会因此开始出现变化。中国因为美国的技术限制而积极改革技术性投资与研发策略，这可能反而纠正了其AI创新体系的基础性缺陷。
我们已经认识Ernst一段时间，他先前曾针对中美之间贸易与科技关系发表过不少建设性的言论。这一次《EE Times》透过电子邮件采访了他，对话聚焦于中国研究人员以及当地业者，对于像是Ernst这样的外国学者之态度转变，以及美国升高对中国之技术限制所带来的后果。而我们在谈话过程中始终留意着，美国与中国政府所采取的下一步，将会对全球科技产业带来深远的影响。
影响到两国之间学术交流EE Times：我注意到在过去18个月来，采访中国业者的难度越来越高──特别是那些开发AI芯片的公司；其中有部份业者直截了当告诉我们，在西方媒体上曝光只会带来麻烦。他们通常说："现在不是时候…没有必要引起美国政府的注意；"你遇到的状况如何？
Ernst：跟我早期(许多年前)在中国进行实地研究的情况比较，我很惊讶最近当地的公司以及官方机关更不愿意接受采访，而且比较抗拒外国人加入。这显示中美贸易与科技战升温，已经波及到媒体和调研机构。
EE Times：这不是好现象…那么你是如何克服障碍？
Ernst：我在2019年4月和11月曾经受邀前往北京、上海以及杭州的顶尖大学针对我的研究题目发表演说，这应该是有帮助的。我的那几场演说听众很多，也在问答时间以及会后的私下讨论中获得了一些独特的见解。与我交换过意见的中国听众都有忧虑美国对技术出口与签证的限制，会扼杀高度全球化之AI研究社群中的知识交流与创新。
突如其来的贸易战EE Times：还有什么其他让你感到惊讶的事情？
Ernst：我知道中国一直以来都有考虑到未来发生美国限制技术的风险，也试图寻找替代来源，但在访谈中，当地AI产业的关键业者都有一些措手不及。尽管曾经沙盘推演过各种"紧急"场景，大多数业者对于突如其来的中美贸易冲突与科技战，都表示没有做好万全准备。
EE Times：你认为哪些AI领域的技术限制，特别是针对中国业者的？
Ernst：能提供更高算力与储存容量、同时降低功耗的先进专用AI芯片。我一次又一次被告知，那些会使用先进AI芯片的公司基本上都在快速发展的路径上，技术的演进是持续不断的，而且是快速、相辅相成的。训练用AI芯片，中国此前几乎都从美国进口，两国之间的贸易战阻断了中国业者取得这些芯片的来源。