對於美國嚴格限制高端芯片出口，試圖扼殺中國科技企業崛起的政策，CDI（數據創新中心）高級政策分析師霍丹·奧馬爾（Hodan Omaar）在近期提出了她的見解，即：美國阻止中國半導體產業、人工智慧產業發展的努力不太可能成功。
中美人工智慧產業各有千秋
以人工智慧產業為例，奧馬爾認為：中國大型語言模型正在縮小與美國模型的效能差距，一些中國模型在雙語基準測試中的表現，甚至優於美國同行，而且中國企業的進步很快。
中國人工智慧產業的民營資本投入低於美國，但國家指導的資本基金和財政援助卻有效地支持了高潛力企業的發展。為了避免美國企業主導的AI模型形成壟斷，境外資本對中國生成人工智慧領域的投入正在增長。
奧馬爾舉例稱，不久前沙烏地阿拉伯的阿美公司（Aramco）對智普AI的4億美元投資就是最好的證據。雖然美國在人工智慧產業領域的資本投入更高，但中國的資本投入型別和領域更廣。
在論文參照頻率，專利品質方面美國占據優勢，但在論文數量、專利數量和數據數量方面則是中國領先。中國的另外一個優勢是人工智慧創新專利覆蓋範圍更廣，而且較為關註於新穎的套用方法。
更加重要的是，中國政府已經制定了新的發展規劃，將加強大數據和人工智慧的研發和套用，啟動「AI+」行動，促進數位技術與實體經濟充分融合，建設具有國際競爭力的數位產業集群。
在今年兩會期間，代表們送出的人工智慧提案主要有四個大類別，分別是：模型開發、數據共享、校企結合形式的人才培養、數據安全性。
代表們同時還呼籲中國專註於構建尖端的AI模型，以趕上OpenAI等外國競爭對手，並復制其在ChatGPT上的成功。
360集團執行長周鴻祎就人工智慧模型提出了雙管齊下的建議發展。其一是鼓勵大型科技公司和重點研究機構開展合作，類似於微軟和 OpenAI之間的合作，科研人員與資源豐富的公司結成夥伴。
其二是建立一個長期的開源人工智慧計畫，以建立多個國家級的開源人工智慧模型和開放式創新生態系。
科大訊飛董事長劉慶峰在兩會期間提出，中國應該建立一個全國性的人工智慧發展規劃，以建立大型人工智慧模型的國內人工智慧生態系，這呼應了周鴻祎建立國家級人工智慧建模的願望。
數據共享方面，劉慶峰指出中國應該在國家層面開放、共享來自各個行業的優質數據，使得中國初創型科技公司能較為容易的獲得尖端人工智慧模型所需的高品質數據。當然了，需要保護數據主體的權利。
小米執行長雷軍指出，人工智慧技術的快速發展在各個領域都創造了對人工智慧人才的大需求——加強人才的培養，將是促進該產業不斷進步的關鍵因素。
如何有效培養更多的優質人才呢？雷軍建議：將人工智慧課程納入教學大綱內，並在大學開設更多與人工智慧相關的主修課程。
知乎執行長周源還強調：將技術人員的職業培訓與公司的需求結合起來，最好的辦法就是大學與公司合作，針對企業的實際需求設定相應地課程，並根據市場需求更新和完善課程。
針對中國人工智慧論文高度集中在高校、科研單位、一線城市的特點，他呼籲：建立一個教育資源共享平台，分享與人工智慧教學相關的資源和內容，從而帶來更多學習機會，挖掘更多地區的人才。
安全問題也不能少！代表們主張盡快推出新的 AI 法律，並對不同級別的 AI 演算法采取不同的監管措施。同時要監督、審查大型 AI 模型的數據收集來源、處理方法和合規性，並進行社會影響和風險評估，及時辨識和解決潛在的問題模型。
奧馬爾分析道，中國政府已經認識到數據作為人工智慧產業發展重要性，而且是發展的關鍵要素之一，正計劃「建立一個全國統一的計算系統」，以確保充分獲得計算資源。
許多指標表明，中國在數據的絕對數量上領先美國。而數量對人工智慧產業的發展來說至關重要，另外一個至關重要的是芯片——中國正在努力實作計算能力的自給自足，已經把建立國內半導體產業列為優先事項，減少對美國的依賴。
限制芯片出口，實際上是在「幫助」中國發展
奧馬爾在充分分析中美兩國人工智慧產業特點和中國的戰略規劃後，她給美國提出了建議，首先是激勵私人資本進來。因為美國政府的戰略規劃能力較弱，而私營企業卻更加活躍，要充分發揮自己的長處。
其次是避免采用過分削弱美國企業發展的政策，她指出：中美兩國在AI領域的並列領跑狀況將會持續很久、很久，美國不可能透過限制芯片出口等方式擊敗中國，過於嚴格的出口管制反而會削弱美國的芯片競爭力。
美國不應過於依賴制裁行動， 毫無根據的反壟斷措施可能會削弱美國大型科技公司的發展潛力，無意中會促進中國的芯片產業發展 ——中國人善於內鬥，但卻不懼外部壓力。
本來就擁有數據數量優勢，芯片若能突破，中國的優勢將會更大。她還批評美國過時的簽證法，對中國優秀人才在美國受到歧視而感到擔憂，這會導致：國際人工智慧科學家和工程師在美國以外尋求教育和就業。
奧馬爾由此強調：美國不該犯這樣的大錯！ 長期以來，美國一直受益於大量中國人才的流入，如今雖依舊有來自中國的人才，但更多人才選擇留在國內，更好地推動了中國的半導體和AI產業的發展。
第三是學習中國，建立一個全國性的人工智慧路線圖。作為推動中國數位經濟發展的一部份，國家數據局將致力於建設智慧城市，數位化政府服務，促進數據驅動發展。她建議美國的政策制定者應該學習這個榜樣。
第四是支持美國企業的數位化轉型。與中國企業相比，美國公司采用人工智慧的比例較低，如制造業中的物聯網裝置。人工智慧產業的持久發展與套用，取決於累積的技術進步和持續叠代。
美國培育新興產業的能力很強，是全球創新的核心地，但在套用的普及化、規模化、微創新方面則是中國的長處。她建議美國政府廣泛激勵數位基礎設施產業發展，包括寬頻、網路安全、智慧城市等。
中國多位專家指出：中國的人工智慧產業發展戰略是將它嵌入供應鏈的各個環節，以提高制造業的效率和企業的轉型與升級，而不是僅開發面向消費者的人工智慧技術，從而能更好地推動國民經濟的發展。
