香港亚洲时报网站3月23日文章，原题：巨大的人工智能（AI）鸿沟：美国的市场，中国的系统  副题：美国将人工智能数据视为石油，一种可以被拥有并从中获利的资源；中国则更多地将其看作水，其价值在于流动  美国和中国正在人工智能领域开辟两条走向不同的道路，这两条道路将影响未来数代人的经济、社会等方面。一条由资本力量塑造，另一条则沿着协同逻辑向前延伸。硅谷和华盛顿认为，人工智能是一种颠覆性力量，它将重塑产业、重新定义劳动力并拓展人类能力。在北京看来，人工智能是一种有序组织社会、加强治理并维护系统稳定性的工具。这些不仅是构建更优算法的不同策略，它们还反映了两种相互竞争的愿景，涉及智能应如何被使用以及智能应部署何处。

这种分歧的核心是对智能的两种不同看法。在美国模式中，智能被视为一种自主能力。其目标是构建能推理、生成并独立行动的系统。核心问题是技术性的：机器智能能走多远？在中国，智能被视为一种功能。关键不在于自主性而在于应用：智能如何提升复杂系统的协调性。问题不在于机器能变得多智能，而在于如何运用智能。

这种差异很微妙，但影响深远。美国正在构建一个以速度和创新为特征的，而非与社会各领域深度融合的人工智能系统。在中国，人工智能并非主要被视为一种产品，而是更宏大体系的一部分。中国的政策将人工智能定义为推动经济转型、提升治理效率和促进社会协调的工具，其目标不仅是创新，更是推进融合。

这种逻辑在实践中清晰可见。在杭州，阿里巴巴的“城市大脑”平台利用实时数据优化交通流量，减少拥堵并改善应急响应。在金融领域，数字支付系统和数字人民币为交易提供了可见性，从而能够更早发现风险。这些并非相互孤立的应用。它们是更宏大架构的组成部分。中国的优势在于融合。来自交通、金融、医疗和行政的数据越来越实现互联互通，使社会在“计算层面”更具“可读性”。国家能观察动态模式、预判突发事件并更早干预。在这种模式下，智能成为基础设施。

在西方话语中，AI数据常被比作新石油——一种需要被开采、拥有并货币化的资源。中国将AI数据视为水，其价值在于流动性。当数据在不同系统间流动时，动态模式即会显现：支付网络、物流系统和公共基础设施变得相互关联。数据在流通时才会发挥有关作用。 

中国的智慧城市平台、数字基础设施和数据驱动系统正在亚非拉部分地区部署。这些系统通常以综合解决方案形式出现，来自中国的硬件、软件和治理框架都融入其中。它们满足许多政府的需求：与其说是尖端模型，不如说是运作良好的系统。这些出口产品并非仅限于处理数据，它们还影响决策方式，鼓励构建集成程度更高的前瞻型治理形式。目前还鲜有国家能全盘照搬中国的人工智能模式，但混合形态已然出现。例如，越南在面向公众的服务中，既采用中国制造的城市传感器，也使用了美国的大语言模型。由此可见，中国正在重塑有关人工智能未来的辩论。（作者扬·克里克，王会聪译）