过去几年，美国和中国一直在构建 AI 帝国，而其他所有想要获得先进 AI 的国家都在变得依赖它们。
谁能负担得起这场竞赛，比谁先造出通用人工智能更重要。历史学家 Niall Ferguson、研究员 Lisa Klaassen 和前 Google CEOEric Schmidt。
在他们为《外交事务》撰写的文章中，他们用规模定律为帝国类比奠定了根基。由于模型进步依赖能源、矿产、芯片和资本，软件再次成为一种稀缺的、因而也是地缘政治性的资源。任何低于某个门槛的人“根本不在局中”。来自刚果的原材料和肯尼亚时薪几美元的数据工人，构成了他们所称的“聊天机器人时代的种植园经济”。
OpenAI 和 Anthropic 开始看起来像东印度公司
作者们将 OpenAI 和 Anthropic 比作东印度公司，即殖民时代那些强大的贸易公司，它们凭政府特许状运营，却建立自己的军队并统治整个地区。与它们一样，今天的 AI 实验室与政府谈判，却仍处于政府的牵绳之下。
作为证据，他们引用了 6 月的一个案例。美国商务部命令 Anthropic 切断外国国民对其两个最强模型的访问。由于无法实时核实用户国籍，Anthropic在全球范围内关停了 Fable 5 和 Mythos 5。政府在大约两周后解除了对 Fable 5 的出口管制，但 Mythos 5 仍仅限于一组美国组织使用。
两国的战略截然不同。华盛顿提供昂贵的闭源技术以换取政治对齐；北京则推动免费可得的开源权重模型来传播其标准。美国在聊天机器人方面领先约六个月，中国在机器人技术方面领先。它们的瓶颈彼此镜像。中国有电力但没有高端芯片，而美国缺乏矿产和可靠的电网。
利息支付可能成为真正的天花板
文章称，美国科技公司计划在 2026 年投资超过 6000 亿美元，主要通过债务融资。其他估算甚至更高，Google、Amazon、Microsoft 和 Meta 合计计划今年在 AI 上投资约 7250 亿美元。今年 AI 投资。
中国的路径由国家主导。据 Bloomberg 报道的一份草案，中国计划五年内投入 2950 亿美元，通过政府债券融资。据 Bloomberg 报道然而双方都面临财政约束。美国 2024 年支付的利息约为 8810 亿美元，已超过其约 8740 亿美元的国防支出。到 2036 年，利息成本可能达到国防预算的两倍。基于这些数字，作者提出了他们所称的“帝国三难困境”：国防、技术领先和慷慨的福利国家无法同时维系。
他们还指出了其他风险。针对数据中心的抗议已在得克萨斯州和犹他州爆发。开源模型可能削弱中国对信息的掌控。此外还有失去对技术本身控制的问题。最近，来自一个 OpenAI 模型的数百个自主智能体攻击了 Hugging Face以及许多其他网站，其他 AI 公司也报告了类似事件。
台湾仍是最大的单一脆弱点
作者警告，最大的危险仍在于潜在的“台湾芯片危机”。台积电是整个 AI 供应链的核心节点，距中国海岸仅 90 英里。凤凰城、熊本和德累斯顿的新晶圆厂旨在让这座岛屿变得可替代，但在它们实现规模化量产之前，一个危险的窗口仍然敞开。
作者提出一种仿照冷战模式的 AI 缓和方案，包括对网络攻击和生物设计方面的模型能力设限。作者写道，在中国技术落后的情况下让其接受限制将会很困难。