澎湃新闻记者 陈沁涵
今夏，世界人工智能大会、世界机器人大会相继在中国举办，吸引全球目光。同时，中国内存芯片制造商长鑫存储和人形机器人制造商宇树科技先后上市，成为人工智能热潮中又两起高度瞩目的事件。
华盛顿正感受到压力。今年7月，美国以国家安全为由，对外国制造的先进机器人实施进口限制，包括中方占有主导地位的人形机器人。继美国科技企业SpaceX上市后，人工智能企业Anthropic被曝即将首次公开募股（IPO）。多家海外媒体评论称，美国在与中国的人工智能竞赛中，领先优势正在迅速缩小。
当全球目光聚焦中美科技发展时，商业思想家迈赫兰·古尔（Mehran Gul）另辟蹊径，试图探索构筑一个创新高地的底层逻辑，并寻找中美之外的其他科技创新潜力点，在欧洲、东南亚、北美洲重新审视一些国家的创新特质。
古尔曾任世界经济论坛产业数字转型负责人，是全球科技创新与商业领域的前沿思想家。他耗时五年走访中美欧等多个地区，访谈了200多位科技领域的独角兽公司创始人、企业家、风险投资人、科学家和政府官员，并将其中的对话、观察和思考记录在《谁在定义未来？》一书中。
回顾2019年至2020年在中国科技界访谈的经历，古尔直言：“在中国和人交谈可能比其他地方难十倍”，那时的中国科技行业面临前所未有的压力和挑战。当被问及时隔六年的变化时，他表示，现在中国政府和中国科技行业更加一致，而且疫情时期中国科技界面对未来的不确定性，如今看来已经被克服了。
与此同时，尽管人们越来越多地讨论硅谷的“进步精神”是否被削弱，美国科技创新是否在走下坡路，但古尔认为，在新技术领域，对美国衰落的预测被严重夸大了。
“所有技术都是环境的产物。”古尔表示，要理解创新，就必须超越单一的制度和结构因素，去观察那些孕育技术的文化的内部属性。
观点蒸馏
● 创新新地理：创新高度集中于中美两国，全球从单极走向两极乃至多极；中美之外存有利基点：荷兰ASML、韩国存储芯片、东盟电商等。
● 欧洲的症结在资本而非监管：靠阻拦收购拦不住资本外流，且多数科技企业并不涉及国家安全。
● “硅谷衰落论”被夸大：Anthropic/OpenAI、SpaceX等仍领先，美国大厂能灵活转向新技术；但美国人才国际化使其更脆弱，且存在赢者通吃、AI赢家高度集中的隐患。
● 美国科技界右转：硅谷以“灵活性”扩张至更多行业，但美国公众反弹强烈、AI资金集中于少数州、数据中心遭抵制；科技界整体与政府趋同，意识形态明显右转。
● AI是“多场竞赛”而非一场：模型质量美国微弱领先，中国模型更便宜、使用更频繁；中国AI盈利模式仍不明朗。硬件层面美国（英伟达及盟友体系）仍强，具身智能中国领先（宇树科技）。
● 中小国“利基生存”：主权AI对多数国家是遥远目标，可行路径是挤进AI供应链（如数据中心）或用资本投资中美头部公司（挪威主权基金、新加坡投阿里/比亚迪），类似中国当年以制造业切入全球分工。
大国科技竞争夹缝中的“利基生存”
澎湃新闻：全球创新版图正在发生根本性重塑。这种“创新新地理”最鲜明的特征是什么？
迈赫兰·古尔：我认为创新新地理格局的主要特征就是它极大程度地集中于两个国家——美国和中国，而过去只集中于一个国家。就AI而言，所有投资和市值的90%，以及大多数AI研究人员基本都在这两个国家运作。
当然全球创新地图上还有其他一些点，比如荷兰有ASML；韩国有存储芯片（SK海力士、三星电子）；其他点还包括海湾国家，尽管他们不创造自己的技术，但现在是美国技术的大投资者；挪威拥有全球最大主权财富基金，也在重金投资美国公司……所以正在发生的大事就是：两个独立的技术生态系统以及围绕它们的一群国家。
中美之外的那些国家越来越多地为中美公司提供资金，并相互竞争以夺取第三方市场，比如在东盟，Shopee、Lazada、TikTok Shop是该地区的三大主要电商，它们或多或少都以某种方式与中国投资者或中国企业家相关联。
在欧洲也是如此，许多重要的科技公司，例如DeepMind、UiPath、Hugging Face，其控制权、核心业务或资本重心都已转移或绑定到了美国。所以，我认为主导者就是中美两个国家，其他国家试图在两个技术堆栈之间做出选择。
旧地理格局和新地理格局之间的一个主要区别是：现在，技术在哪里制造变得极其重要。很多年前，大多数国家不会特别在意iPhone在美国加州设计而在中国制造，甚至很多人喜欢这件事，认为能够以中国的价格得到美国品质的东西。但今天，在中国制造和在美国进行技术开发这两个要素，在这两个国家都极具争议性。
另一方面，尽管中美在科技上领先，但其他地方也在进步。20年前很难看到像今天这样的情况，比如美国公司WhatsApp起用印度企业家担任CEO。又比如瑞典公司Spotify成为世界上最大的音乐流媒体服务平台。
所以，创新格局已从一个单极技术世界，变成了一个两极再到某种程度上多极的技术世界。
澎湃新闻：《谁在定义未来？》聚焦了中美之外其他国家的科技创新案例，例如英国、韩国、新加坡、加拿大等，它们各自独具优势，解释了是什么让一个地方具有创新力。这些国家带来的主要启示是什么？
古尔：我对当下一种现象很不满：每当谈论技术时，大家眼里似乎只有美国和中国，所有的头条和话题都被这两个国家垄断。但即便你只关注中美，多看看其他国家在发生什么往往也大有裨益，因为它们能为技术的演进提供非常有价值的替代模式。
举两个例子。比如看看韩国——在当下的美国，人们几乎默认创新只发生在初创公司里，没人会把传统大企业与创新划等号。但在韩国，所有的创新都源于传统巨头，像三星、SK海力士、现代。这里真正有趣的，是这些老牌企业如何一次又一次适应新技术、完成自我蜕变。
如果你是一位中国创业者，比如来自DeepSeek、千问（Qwen）或月之暗面（Moonshot），你自然会思考：公司该如何存续80年甚至100年？这类问题的答案在中美可能找不到，但在韩国这些企业身上却早已得到了解答。
另一个替代模板则是政府的作用。在中美，我们默认技术创新是由快速增长的商业公司驱动的，鲜少期待政府成为创新的主体。但在其他地方并非如此。比如瑞士，早在20世纪60年代，其整个铁路系统就已实现完全电气化。在我们把电动汽车奉为前沿技术的今天，一个国家几十年前就让整个交通系统靠清洁电力运行的事实证明：政府同样可以是创新的主导者。
此外还有更多范例——比如瑞典，他们既孕育了伟大的科技公司，又通过合理的分配制度维持了极低的不平等程度，回答了“如何在保持创新的同时兼顾公平分配”的问题。
我之所以写这本书覆盖这么多国家，就是想传达一个核心信息：探讨创新时，我们需要把视线投向更多国家。许多中美正在苦苦思索的问题，其他国家其实早就给出了答案。
澎湃新闻：中美之外的地区面临技术创新的突破与守卫问题。创立于英国的DeepMind被谷歌收购，被视为德国工业4.0象征的库卡（KUKA）被中国企业美的收购，这些案例都在欧洲引发了长期的反思，并促使各国大幅收紧对战略性行业的审查机制（如欧盟的FSR和英国的NSI法案）。现在欧洲一方面限制外资收购，另一方面自身的风投生态又无法满足大模型和高科技的巨额资金需求。应该如何解决“技术主权”的困境？跨国资本流动如何在资本效率和国家安全之间取得某种平衡？
古尔：欧洲确实面对这样的问题，但即使当他们试图让收购变得困难得多时，那些投资者的钱也会从不同的路径进去，所以无法通过阻拦收购来解决问题。解决方案是那些国家拥有可以帮助公司成长的充足资金，但显然并不具备。
两年前欧洲的《德拉吉报告》指出，全球风险投资中只有5%是在欧洲筹集的。我认为比起监管，这才是需要更仔细审视的问题，外国资本的角色值得重视。
以DeepMind为例，它的故事可以从两个方面来看，一种角度是，一家外国公司买下了欧洲最重要的公司之一。但还有另一种看法，比如像英国作家塞巴斯蒂安·马勒比（Sebastian Mallaby）在关于DeepMind的传记《无限机器》中提出的一个论点——没有外国资金的话，DeepMind就不会存活下来。
实际上，并没有那么多科技企业涉及国家安全或战略，例如像Skype这样的通信公司，从任何一方获得投资都是合理的。即使一个公司不在所谓的战略性产业中，仍然可以在培养未来一代企业家方面发挥巨大的作用。比如腾讯收购了芬兰游戏公司Supercell，并不存在削弱欧洲科技主权的风险。但像德国的汽车产业是其核心产业，在外部投资方面就需要一些监管。所以这不是一刀切，应该对公司采取量身定制的方法。
在硅谷，国防科技突然变得非常时髦
澎湃新闻：你在书中给出一条结论：“至少在新技术领域，对美国衰落的预测被严重夸大了”。支撑这一判断的核心证据是什么？面对中国这种“应用部署与工程迭代”的快速追赶，美国维持这种创新优势的关键是什么？
古尔：我开始写这本书的原因之一是，2018年美联储前主席艾伦·格林斯潘与在《经济学人》杂志工作数十年的记者阿德里安·伍尔德里奇一起合著出版了《繁荣与衰退：一部美国经济发展史》，他们在书中得出结论：美国的“创造性破坏”（Creative Destruction）机制正在走下坡路。他们对美国衰落做出了一个非常明确的预测。
而真正的问题是：硅谷在衰落吗？只需看过去3个月发生的事情，AI基础模型方面，Anthropic和OpenAI仍然领先；在太空行业，SpaceX是世界上最强的私营太空公司；英伟达远超世界上其他芯片制造商；在社交网络方面，Instagram、Facebook也在主导；美国老牌科技公司，比如微软、谷歌、Meta都在设法与AI保持相关。
美国超大规模公司能够从一种技术转向下一个新技术。尽管中国在大多数领域取得了令人印象深刻的进步，但事实是美国仍然领先。
中美之间的一个很大区别是，美国的技术人才在某种程度上非常国际化，而中国技术人才非常本地化。从这个角度，美国实际上比中国更脆弱。
另一个风险是，美国逐渐倾向于赢者通吃的市场，少数几家公司对其所在行业有几乎垄断性的控制。而且AI繁荣与之前的技术浪潮不同，AI浪潮的赢家目前被预测为英伟达、微软、Meta、谷歌，正更多地偏向拥有资金和人才基础的老牌参与者。过去一两位企业家就可以创办一家庞大的公司，现在已经很罕见了，这对美国的创新竞争力是一个威胁。
澎湃新闻：你向被誉为“硅谷教父”的斯坦福荣誉校长约翰·亨尼西提问“硅谷是否在衰落？”，他的回答是否定的，解释称中小型技术进步或许遍地开花，但唯有硅谷能持续孕育那些庞大且棘手、能够定义时代并颠覆一切的技术突破，比如半导体、个人电脑、软件和智能手机等。而其他人也有不同的观点。在你看来，硅谷的角色是否在转变？
古尔：硅谷与中国科技生态系统如此不同，硅谷的发展从斯坦福大学开始，继而得到国防资金、引进外国研究人员、建立初创公司并扩大规模。而中国科技系统是反过来的，首先建立了超大规模的公司，如腾讯、百度、阿里巴巴，那发生在20到25年前，然后它们把国内市场货币化，之后大学和研究中心进一步崛起。
我认为硅谷肯定在扩张，不仅是地理上的，还在行业类型上进行扩张。硅谷与许多其他地方不同的是，它不特定于某一种技术的发展，“灵活性”就是它的护城河，会是一种持久的优势来源。另一个优势是，硅谷仍然是全球人才的磁石。
澎湃新闻：硅谷当前的活跃动力一定程度来自于AI企业。美国创业孵化器Y Combinator的联合创始人保罗·格雷厄姆（Paul Graham）最近指出，AI发展的趋势是朝着更加集中化的方向发展，这种集中化将给美国整个科技行业带来什么影响？
古尔：我所看到的变化是，美国其他地区对硅谷所拥有的领先地位变得不满，以及美国公众对硅谷和科技公司的强烈反弹。
根据斯坦福大学以人为本人工智能研究院去年发布的《AI指数报告》，美国的AI资金与创业活动极度集中在少数几个州。其中，加利福尼亚州以约2180亿美元的规模遥遥领先，而科罗拉多州和纽约州分别约为190亿美元和130亿美元，差距如此巨大，更不用说其他地区。
近期有报道称，全美各地有关AI数据中心的临时或永久禁令激增至500多个，许多城镇开始阻止建设新的数据中心项目。除了对环境和公共服务的影响，也与AI繁荣的集中化有关。这不仅是地区上的集中化，也是公司层面的集中化，比如现在美国绝大多数的风险投资都流向了少数几家公司。对于普通企业家来说，生存极其艰难。
澎湃新闻：过去美国科技行业被普遍认为有左派政治倾向。随着AI竞争加剧，硅谷出现裁员潮，科技企业争夺全球顶尖人才，部分科技从业者的生存空间被挤压。根据你与美国科技人士的接触和观察，美国科技从业氛围近年来发生了什么变化？硅谷的所谓“进步精神”被削弱了吗？
古尔：硅谷的进步精神是否已经减弱，这里面有很多不同的层面。从就业的角度，准确说，硅谷的人才需求变得更有选择性，美国高技能工人的劳动力市场出现了分化。在这个学科最顶端的人才几乎可以要求任何数额的收入。但那些正在被自动化、处于中位数的工人则面临失业。
硅谷以及美国其他科技社区是否不如过去“进步”这个问题，远不止于就业领域。更重要的是，现在美国几乎整个科技行业都与现任政府保持一致。在那么多场合，现任总统和几乎整个科技行业开会，科技巨头都围绕在他身边。这在十年前完全超出了可以接受的范围。硅谷还发生了其他变化，国防科技突然变得非常时髦。最近，有美国科技工作者被吸纳进入美国军队担任军官的例子。
所以我认为美国科技社区出现了明显的右转，不仅体现在工作上，也体现在意识形态上。如今，比如Anthropic经常谈论与一个外部行为者竞争，他们形容“正在抵御外部力量、捍卫自由民主”。十年前，硅谷没有人使用那种语言，没人说他们在捍卫美国或一种意识形态。但在今天，这种语言非常普遍，可见意识形态已经非常明显地向右转了。
中美“科技分叉”发生在各个层面
澎湃新闻：美国科技界右转处于特朗普政府上台的背景，特朗普政府调整移民政策，对外国人才和高技能签证采取了收紧的立场，尤其是今年5月宣布，临时在美国停留并希望申请绿卡的外籍人员，必须回国提交申请。依赖大量移民的美国科技行业对此表达了担忧。如何看待移民政策变化对美国科技行业的影响？据你观察，美国科技行业内部呈现出怎样的反馈？
古尔：首先聚焦中国的科技人才。关于美国对中国人才的态度，有意思的是，一方面可见来自美国政府最高层的尖锐批评，与此同时，顶级的美国AI公司仍然有大量中国研究人员在工作，无论是英伟达，还是DeepMind、OpenAI都是如此。英伟达CEO黄仁勋多次公开表示，全球有50%的AI研究人员和学者来自中国。
在美国，我经常听到一种说法——“AI之战是我们的中国人对他们的中国人”。这对整个STEM学科（科学、技术、工程、数学）来说也恰如其分。我去年看到一张国际数学奥林匹克竞赛的照片，决赛是在美国和中国之间进行的，但美国队队员多数为华裔。
所以就中国人才而言，美国现在正在争论，人才流动不像10年前那么自由了，但实际上还没有显著的数量变化。但不可否认美国的移民政策收紧更多地落在中国人才身上，而不是全球人才身上。
澎湃新闻：在探讨全球创新地理格局与中美科技竞争时，你曾提出中美“科技分叉”（Tech Bifurcation），能否谈谈当下最主要的分叉体现在哪里？
古尔：在科学层面，美国科学家与中国科学家的合作现在困难得多。一些美国实验室在中国被关闭，同时一些中国科技企业被美国制裁。
在风险投资层面，分叉已经非常明显。8年前，中美科技投融资处于鼎盛时期，当时腾讯是特斯拉的大投资者，也持有Discord、Snapchat等众多美国公司的股份。而现在已无法通过审查。红杉资本曾是中国的巨大投资者，如今不得不剥离中国业务。
在芯片行业，这一点同样清晰。中国市场曾是英伟达最大的收入来源，如今这一份额下降。美国还限制ASML、三星向中国销售它们最尖端的技术。
我认为这种分叉几乎在每个层面都在发生，而且随着时间推移只会变得更糟。
澎湃新闻：在科技方面，中美曾互为高影响力科研论文的最大合作伙伴，清华大学和微软亚洲研究院是中美在科技领域广泛合作历史中的突出例子，而如今“科技分叉”是会削弱各自的原始创新能力，还是反而倒逼双方加速构建以自研架构为核心的高科技生态？如果全球两个科研大国逐渐减少合作，这对整个全球科技创新的未来意味着什么？
古尔：针对第一个问题，合乎逻辑的理性答案显然是更多“分叉”会导致技术生产放缓。但华为的例子表明，事情也可以以相反的方式发展。而且也有报道称美国企业家仍然到中国购买机器人组件，人肉带回美国以规避进口管制。
科学发展如果没有合作，那将导向一个不幸的结果。我们将会看到双方付出大量重复的努力。如果两国的科学发展最终成为平行架构，最终是否会陷入美国与苏联冷战时期的科技博弈局面，不得而知。
欧洲核子研究中心（CERN）被视为跨国科技合作的典范，（CERN在冷战期间促成了东西方科学家的交流。为解决全球物理学家之间信息共享的难题，1989年蒂姆·伯纳斯-李在CERN提出了万维网的构想，随后得到实现，并向全世界开放。）这是一个更具吸引力的模式，科技合作应该朝着这样的方向前行。
AI比的是技术更是扩散
澎湃新闻：中美AI竞争正在进入多维战略博弈阶段，不局限于“谁训练出最强模型”。你认为从短期和长期来看，决定中美AI竞争胜负的核心变量究竟是什么？如何看待中国加速进步的开源模型对美国“最强模型”叙事的冲击？
古尔：大多数人目前的共识是：最好的模型仍是美国的，但被更频繁使用的却是中国模型。原因很简单，中国模型的价格更低，很多情况下甚至免费。
另一个值得注意的判断是：这不是“一场”AI竞赛，而是“多场”AI竞赛。一场比的是谁能造出更好的模型，美国目前以微弱优势领先；另一场比的是谁的模型能在经济中更广泛地扩散，这一场中国正在赢。根据全球最大AI模型API聚合平台OpenRouter3月的数据，中国AI大模型调用的Token量已经超过美国模型。
我认为这个行业最终可能走向混合模型：高端任务用Anthropic或OpenAI的模型，而大部分日常工作则用中国模型。业内一个常见的类比是：你上下班并不需要一辆法拉利，一辆丰田就完全够用了。在这类日常场景里，中国模型表现非常好。
但有一点是较少提及的，即仍然看不清中国AI公司最终如何盈利，开源模型大多没有为公司带来多少收入。短期内可以靠风投的钱去铺开模型、换取更大的采用量，但中国公司迟早要回答一个难题：如何从开放市场赚钱？美国之所以不推开源模型，正是因为无利可图。这是一个需要认真审视的问题。
关于AI竞赛，还想补充一点，人们不必要地把它只说成是基础模型之争，全都讲成“Anthropic对DeepSeek”，这里还有其他关键要素。
首先是硬件层，英伟达仍然远远领先。而且硬件竞争的关键在于，它并非单纯的“美国对中国”，而是美国的盟友体系对中国。美国也依赖荷兰的ASML、韩国的三星和SK海力士等。这实际上是美国掌握的一种全球性优势，中国若想竞争，就必须在国内重建整条全球供应链，这是一个漫长的挑战，因为不仅要做英伟达在做的事，还要同时做ASML、SK海力士等企业在做的事。从这个意义上说，挑战远不止是与英伟达竞争。
第二个要素是具身智能，在这个领域中国可能领先得多，像宇树科技这样的公司就是行业领导者。大家总是盯着“Anthropic对DeepSeek”，但AI其实有很多不同的层次——比如电力层也是一个，而中国在这方面同样做得非常好。
澎湃新闻：在人工智能领域，基础大模型的训练与算力建设需要极其巨大的资本投入，这让很多体量较小、资源有限的国家很难在全产业链上与中美展开正面对决。这些“中等技术强国”或小型国家，在面对算力竞赛时，到底应该如何定位自己？是投入国家资源去追求前沿模型、专注于他们现有优势的行业应用，还是其他？
古尔：我认为主权AI可能会是一个非常遥远的目标，比如目前很难看出拉丁美洲或非洲如何能拥有主权AI。而他们实现的是，成为供应链中不可或缺的一部分，就像SK海力士或三星电子在半导体供应链中扮演的角色。（注：主权AI指一个国家自主开发、掌控和部署人工智能系统的能力，核心技术、数据、基础设施和治理规则不依赖外国，从而保障国家安全、经济独立和数字主权。）
一些国家不具备技术能力，但拥有充足资金，比如海湾国家。阿布扎比对数据中心的投资已经使其成为AI领域一个很重要的参与者。我认为，数据中心产生了很多机会，无论是在美国还是中国，出于不同的原因，本土数据中心正变得越来越难以持续。第三方国家可以成为托管数据中心的地方，以供中美使用这些海外数据中心来生产大部分token。所以即使像印度或印度尼西亚这样的地方，现在无法创造有竞争力的模型，它们也可以成为数据中心更好的家园。
第三个选择就是资本部署。挪威主权财富基金在这方面是一个非常好的例子，他们密切关注不同行业朝哪个方向发展，并在那里做出战略投资。此外，新加坡的政府投资公司（GIC）和淡马锡（Temasek）也是非常有意思的例子。
在新加坡与全球科技几乎不沾边的时候，他们投资了阿里巴巴、比亚迪。现在，尽管我们在想到快速增长的初创公司时不会立刻提到新加坡，但新加坡管理的风险投资和私募股权资产比所有东盟国家加起来还要多。
从这些国家在AI领域的成功故事可以看到，他们通过一个利基（被大企业忽略的细分市场或特定需求）、数据中心或投资美中两国的公司，设法保持了相关性。
澎湃新闻：关于数据中心，你提到东南亚国家可以通过数据中心来成为AI繁荣的参与者，事实是数据中心消耗大量自然资源、对环境影响愈发显著，并引起了公众对AI的反弹。对于那些不具备技术优势的国家，数据中心真的是参与AI繁荣的一个可持续解决方案吗？
古尔：在AI浪潮中，不具备技术实力的国家必须以某种方式进入AI供应链。可以举的一个例子是，中国是如何在科技领域起步的？最初是依赖于制造业，本质上在做美国人不想做的工作。正是靠这种方式，中国得以踏上全球科技的阶梯，开始为电子产品制造组件，那是第一步，随后设法继续往上爬，现在具备很高的科技竞争力。
不可否认，一个国家在本土建设数据中心可能不是最光鲜的事业，但如果那是唯一能让它在AI经济中占有一席之地的事，以此为开始可能是有意义的，因为在其他任何领域，与AI相关所需的投资数额都是极其庞大的。
我认为大多数国家需要看中国25年前用制造业做了什么，然后去思考今天如何在AI时代中扮演类似的角色。
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