在20世紀下半葉，美蘇兩國曾投入大量頂尖人才競相研發核武。
如今，美國發現自己正與一個不同的對手——中國——展開另一場競賽，目標是主導科技，特別是人工智慧（AI）。
這場戰役在研究實驗室、大學校園和尖端新創公司的辦公室裡展開，由一些全球最富裕公司的領導者和最高層政府官員密切關注，耗資數兆美元。
雙方各有優勢，正如倫敦大學學院（UCL）認知神經科學家尼克·萊特（Nick Wright）所精闢總結的，這是一場「大腦」與「身體」的較量。美國傳統上在所謂的AI「大腦」領域居於領先地位：包括聊天機器人、微晶片和大型語言模型（LLM）。而中國則在AI「身體」方面更勝一籌：即機器人，特別是那些外觀酷似人類的「人形」機器人。
然而，隨著雙方都急於不讓對手佔據主導地位，這些優勢可能不會永遠保持，這場競賽在未來幾年仍可能進一步轉變。
2022年11月30日，總部位於加州的科技公司OpenAI推出了其新款聊天機器人。該公司在一份六句話的聲明中宣布，他們訓練了一個「能夠以對話方式互動」的新模型。
它被命名為ChatGPT。科技界立刻為之驚豔。
「你可以在任何社交網絡上看到，人們紛紛發布帖子，談論他們如何使用這個出現在互聯網上的新小文本框，」《彭博社》專欄作家、暢銷書《霸權：AI、ChatGPT與將改變世界的競賽》的作者帕米·奧爾森（Parmy Olson）說。
這是第一個主流大型語言模型（LLM）的誕生。LLM分析互聯網上已有的海量文本和數據，並利用這些數據學習思想表達的模式。
如今，專家們普遍認為，在所謂的AI「大腦」方面，美國佔據上風。
OpenAI聲稱，目前每週有超過9億人使用ChatGPT，幾乎是地球上八分之一的人口。Anthropic、Google和Perplexity等其他美國科技公司紛紛投入數十億美元，競相開發競爭性的LLM系統。
這些AI公司深知，如果他們做得對，LLM將能夠取代許多現今白領工作中由人類執行的職能，而商業上的勝利將轉化為豐厚的利潤。
但華盛頓的決策者們也在關注另一個問題：這一切將如何影響美國與中國爭奪全球主導地位的競賽？
據一位曾接受BBC採訪的美國高級官員透露，美國的戰略優勢關鍵不在於卓越的演算法編碼，而在於驅動巨大運算能力的硬體：特別是微晶片。
簡而言之，世界上大多數高端、強大的電腦晶片——也就是矽谷公司用於驅動LLM創建的晶片——都由美國控制。事實上，其中大部分是由一家總部位於加州的Nvidia公司設計的。據《思考機器》一書的作者史蒂芬·維特（Stephen Witt）稱，Nvidia在10月份成為全球首家市值達到5兆美元的公司，很可能是有史以來最有價值的公司。
華盛頓利用嚴格的出口管制網絡，阻止中國獲得這些強大的晶片。這項政策大致可追溯到1950年代，當時美國禁止向蘇聯盟友出口先進電子產品。但在AI競賽升溫的2022年，拜登總統大幅加強了這項政策。
儘管大多數強大的晶片並非在美國製造，美國仍能透過出口管制展現其影響力。事實上，其中許多晶片是由美國盟友台灣的台積電（TSMC）製造的。
美國確保極少數台灣製造的高端晶片流入中國。他們透過「外國直接產品規則」來實現這一點，該規則要求外國公司遵守美國規則，如果其出口的商品包含美國零件或源自美國技術。
台灣的微晶片工廠幾乎可以從中國大陸看到。你可以理解為什麼這個島嶼對北京來說是一個誘人的目標。
那麼，為什麼中國的工廠不自己開始製造這些強大的晶片呢？這並不容易。要製造高端晶片，你需要一台極紫外光（EUV）印刷機。全球只有一家公司製造這些機器——總部位於荷蘭一個小鎮的ASML。美國採用了相同的策略（其「外國直接產品規則」）來阻止這家荷蘭公司將這些有用的機器運往中國。
這項保護主義政策在幫助美國保持其在AI「大腦」領域的優勢方面，似乎已取得相當大的成功。
2025年1月，在唐納·川普第二次就職的同一週，在眾多科技界億萬富翁的簇擁下，中國推出了自己的AI驅動聊天機器人：DeepSeek。
對用戶而言，它的感覺與ChatGPT大致相似。它可以回答問題、編寫程式碼，而且免費使用。
至關重要的是，據估計，DeepSeek的開發成本僅為ChatGPT和Claude等美國LLM開發成本的一小部分。
這引起了巨大震動。2025年1月27日，Nvidia遭受了美國股市史上單日市值損失最大的一次，約6000億美元。
「這讓華盛頓感到非常困惑，」AI記者凱倫·郝（Karen Hao）說。她認為美國的出口管制政策可能適得其反：中國開發者不得不設法在沒有強大晶片的情況下進行開發，迫使他們發揮創意。「這最終……加速了中國的自力更生，」她說。
「DeepSeek的決定性特徵是，當時它擁有與OpenAI和Anthropic等美國模型相似的功能，但訓練該模型使用的電腦晶片數量卻少得多。」
與此同時，北京方面瀰漫著一種明顯的樂觀情緒，中國AI政策研究員、前Google執行長艾瑞克·施密特（Eric Schmidt）辦公室的塞琳娜·徐（Selina Xu）說。「每個人都在試圖弄清楚，『DeepSeek是怎麼做到的？』這確實……為中國的AI生態系統帶來了非常積極的催化作用。」
這也凸顯了兩國運作方式的顯著差異。在美國，AI公司嚴密保護其知識產權，但在中國，則採取了更為「開源」的方法。為了加速採用和創新，中國公司經常將其代碼發布到網上，以便其他公司的開發人員可以參考。
「這意味著中國的科技公司在構建新的AI模型時，不必從零開始，」奧爾森說。「他們可以直接採用該模型，在其基礎上進行構建，並使其變得更好。」
因此，AI「大腦」的競賽不再那麼明朗。美國曾認為LLM是其軍火庫中的強大工具；如今，中國也能夠製造它們。
「美國的閉源專有模型可能更好，但或許差距並不大，」塞琳娜·徐說。「中國的模型可能只有美國模型的90%好，但成本卻只有其10%。
而在AI「身體」方面——即無人機和機器人領域——中國歷來佔有優勢。
從2010年代開始，中國政府大幅加強了對機器人開發的支持。他們資助研究，並向機器人製造商提供了數十億美元的補貼。據估計，中國目前約有200萬台工作機器人——比世界其他地區的總和還要多。
奧爾森說，這種成功很大程度上歸功於中國是一個製造業經濟體。「所以你擁有所有建造電子的專業知識，並加以利用，然後你就能獲得令人難以置信的……機器人新創公司。」
徐說，國際遊客參觀深圳或上海時，經常對機器人深度融入日常生活感到驚訝；例如透過無人機外送食物。
中國在所謂的「人形」機器人方面尤其表現出色：這些機器人大致被設計成外觀和行為都像人類。
美國兩黨智庫「戰略與國際研究中心」（CSIS）曾報導過中國南部重慶市的一家「黑暗工廠」。該工廠擁有2000台機器人和自動駕駛汽車，據稱它們可以每分鐘生產一輛新車。它被稱為黑暗工廠，因為它是全自動化的，理論上可以在黑暗中運作，無需任何人工介入。
徐說，北京意識到國家人口迅速老齡化的問題。政府認為，人形機器人可以填補人類工人退休後留下的勞動力缺口，尤其是在照護工作方面。「到2035年左右，中國60歲及以上的人口預計將超過美國總人口，」她說。
中國不僅在為自己龐大的人口建造機器人——它還佔據了全球人形機器人出口的90%。
中國在製造機器人身體方面處於世界領先地位。但每一個身體仍然需要一個大腦——一個操作系統或軟體，來指揮金屬部件的運作。
如果機器人只需要執行重複性任務——就像在重慶汽車工廠那樣——它只需要一個相對簡單的機器人「大腦」。中國可以自己製造這種「大腦」。
但是，要讓機器人執行許多多樣化、複雜的任務，它需要一個由一種稱為「自主AI」（agentic AI）的不同形式的AI驅動的智能「大腦」。這是一種行為更像獨立行動者的AI程式，能夠處理包含多個步驟的任務。
因此，在這些高端「大腦」方面，美國仍然佔有優勢。
「美國……在機器人『大腦』方面絕對仍然處於領先地位，」UCL研究員萊特說。「這包括晶片和幫助機器人執行實際任務的AI軟體。你需要記住的是，機器人價值的約80%在於其『大腦』。」
美國和中國現在都在競相將機器人與自主AI結合——而一家美國公司已經證明，不再只有中國公司能夠交付成功的機器人。誰贏得這場競賽至關重要：這項技術可能既令人興奮又令人恐懼。
美國工程公司波士頓動力公司（Boston Dynamics）已經在使用它。他們像狗一樣的機器人Spot，已經成為科技愛好者在網絡上的標誌性人物，擁有數百萬YouTube觀看次數。這隻機器狗擁有強大的「眼睛」（配備熱成像功能的高科技攝影機）和「耳朵」（聲學監測）。
Spot現在可以對公司倉庫進行檢查，檢測設備過熱、燃氣洩漏或溢出等問題，然後將這些資訊輸入工業AI軟體供應商IFS。AI隨後分析發現的問題，並可能在沒有任何人工干預的情況下做出決策來解決問題。
萊特說，從更令人擔憂的角度來看，我們已經可以看到機器人和自主AI結合的另一個應用領域：戰場無人機。
去年夏天，烏克蘭開始部署Gogol-M——一種能夠飛行數百公里進入俄羅斯境內，然後釋放兩架小型攻擊無人機的空中「母艦」無人機。這些無人機在沒有任何人類控制的情況下，利用其AI大腦掃描地面以確定目標，然後飛向目標並引爆爆炸物。
倫敦瑪麗女王大學計算機視覺與AI教授格雷格·斯勞巴（Greg Slabaugh）表示，當我們不知道終點線在哪裡時，很難預測誰將贏得這場競賽。
他補充說：「「勝利」不太可能是一個單一的時刻，就像登月一樣。」「相反，重要的是持續的優勢：誰在能力上領先，誰將AI最有效地融入其經濟體系，以及誰制定了全球標準。」
斯勞巴教授說，與電力和計算機等技術一樣，誰首先建造了系統並不那麼重要，而誰將其最有效地推廣到整個經濟體系才更重要：「對於AI來說，情況可能也是如此。」
我們不知道AI將把我們帶向何方。美國大型科技公司希望在沒有護欄的情況下衝入這個未知的未來；中國共產黨則希望由國家監督這項研究。
一種版本承諾一個極致的消費主義資本主義；另一種版本則是一個國家決定你對這項技術可以做什麼或不能做什麼的世界。
牛津大學薩伊德商學院的瑪麗·薩科（Mari Sako）說：「雙方都最適合在各自的遊戲中獲勝。」「當兩名玩家以不同的規則進行比賽時，我懷疑那些能吸引更廣泛受眾——用戶、採用者等——的玩家更有可能獲勝。」
而賭注很高。目前尚不清楚美國或中國將從21世紀的競賽中脫穎而出，成為更強大的國家。AI競賽很可能是決定性的因素。