从被动应势到顺势而为：大国竞争下的科技公司

【内容摘要】作为影响地缘政治的重要行为体，科技公司的作用尚未得到学术界的足够关注。随着科技日益成为主权国家在竞争中维护利益和发挥影响力的战略工具，科技公司与主权国家之间的权力格局和相互依赖关系正经历深刻变革。科技公司依托其在技术变革中的引领性角色，正在成为影响国家创新能力、国内治理能力和综合国力的关键变量。在这一过程中，科技公司不再只是被动应势，而是在新的动态关系中顺势而为，通过主动介入地缘政治博弈，影响政策制定以实现其商业利益。通过对25位人工智能领域从业者的深度访谈，并结合对英特尔、MistralAI、OpenAI三家公司的具体行动进行案例分析，研究揭示了科技公司顺势而为的行为逻辑以及由此产生的资源分配失衡、监管效果不佳、国际合作受损和生态系统扭曲四类潜在风险。因此，国家应审慎应对科技巨头崛起带来的权力与利益冲突，同时，重视科技公司在塑造全球政治经济格局中的关键作用，以开放包容的态度加强国际合作，共同引导科技创新造福人类。

【关键词】科技公司人工智能大国竞争技术监管全球治理

【作者简介】周逸江，同济大学政治与国际关系学院助理教授（上海邮编：200092）

【中图分类号】D81【文献标识码】A

【文章编号】1006-1568-（2024）05-0047-25

【DOI编号】10.13851/j.cnki.gjzw.202405003

随着人工智能等前沿技术的飞速发展与广泛应用，科技公司不再仅仅是经济发展的推动者，它们已然成为国际政治格局中举足轻重的“一极”。生成式人工智能的突破性进展及其巨大潜力使科技公司对经济、文化和社会环境的影响力进一步凸显。在大国竞争的背景下，科技公司对大国战略博弈的关键影响力已然受到各国的普遍关注。科技公司与主权国家之间的权力格局和相互依赖关系正经历深刻变革。

当前，国际关系学界对大国竞争下科技公司的研究主要集中在三个方面：一是探究技术对科技公司权力和地位的影响，如对数据的控制、平台化特点等；二是探讨技术进步对科技公司与国家间关系的影响，二者之间既存在合作，也有冲突和博弈；三是分析科技公司在国家间竞争下的行动，这一类研究主要关注科技公司如何被动应对地缘政治变局和国家政策压力。总体而言，当前研究多倾向于将科技公司视为大国竞争的被动接受者和战略工具，而对其作为独立行为体主动介入地缘政治事务的关注和分析相对不足。

然而，自乌克兰危机爆发以来，有学者注意到科技公司在冲突中主动介入地缘政治行动，并将此视为科技公司在国际格局变动背景下角色转变的关键历史节点。事实上，在大国博弈加剧的背景下，国家固然会基于权力逻辑对市场逻辑进行校正，以维护其比较权力优势，科技公司也可能主动利用国家逻辑来扩展其商业利益。有鉴于此，本文聚焦技术变革时代的科技公司，探究技术如何重塑国家与科技公司的依赖关系，进而强化了科技公司对国家政策的影响力，大国竞争背景下科技公司又是如何主动利用地缘政治动态来影响国家政策的制定，以及这一趋势可能存在的风险。

为了回应这些问题，本文将基于科技公司的历史，分析大国竞争背景下科技公司与国家之间关系的演变以及科技公司利用这一动态影响政策制定的行动逻辑。在此基础上，案例部分将围绕英特尔、MistralAI和OpenAI这三家科技公司对政策施加影响的行为及其背后的商业逻辑展开，进而探讨科技公司此类行为的潜在风险。为了提升分析的可靠性，本文将把对人工智能领域从业者的深度访谈作为除官方公开资料和学术文献以外的补充资料。

一、大国竞争背景下科技公司与国家之间关系的重塑

凭借在技术变革中的引领性角色，科技公司正在成为影响国家创新能力、治理能力和综合国力的关键变量。在此过程中，科技公司与国家之间的关系正在发生深刻变革，这使科技公司得以利用国家间竞争态势对政策产生影响。

（一）科技公司的发展历史

大型科技公司的发展与颠覆性技术的发展轨迹紧密联系，颠覆性技术的发展成就了大型科技公司在当前地缘政治中的关键影响力。根据卡洛塔·佩雷斯（CarlotaPerez）、赖杰·亨德里克斯（ReijerHendrikse）等学者的研究，大型科技公司的发展历程大致可以分为三个阶段，不同阶段具有各自的特点并在一定程度上有所重叠。在发展过程中，大型科技公司的技术创新从专注于硬件和软件的研发演变为以数据处理和基础设施为核心，当前则普遍将人工智能技术的开发与应用列为公司的战略重心。

20世纪70年代，很多大型科技公司的创新主要集中在硬件上。国际商业机器公司（IBM）和英特尔等公司的相关技术为个人计算机的发展奠定了基础，特别是英特尔研发的微处理器预示着一个新技术时代的到来。成立于同一时期的苹果和微软则将重点转移到了计算机的个体适应性和可用性的提升上，加速了软件革命的到来。从20世纪80年代中期至90年代末，软件行业经历了前所未有的繁荣，其中以微软推出的Windows操作系统最具代表性，这也巩固了该公司在这一领域的主导地位。

20世纪90年代，互联网的发展对科技领域的结构产生了深远影响。亚马逊、谷歌等公司利用数字空间的不断发展，创建了全新的商业模式，并开启了数字平台时代。进入21世纪，互联网的潜能得到进一步挖掘，大型科技公司逐渐转型成为构建综合性数字生态系统的领导者。尤其是2007年iPhone的发布，不仅开启了移动互联网和应用程序经济的新时代，还通过扩大数据提取的规模和范围，为人工智能时代的到来提供了数据基础。在这些作为“基础设施核心”（InfrastructuralCore）的科技巨头周围，形成了众多为消费者服务的数字平台，这一浪潮也加速了其他行业的数字化转型。

自2012年起，得益于机器学习和神经网络技术的进步，科技公司加大了在人工智能研发方面的投入。借助已有的庞大客户群和分销网络，苹果、字母表公司、亚马逊、微软、IBM、脸书等公司在开发和应用人工智能技术方面有着强大的优势。在此过程中，人工智能技术逐渐渗透到科技公司的各个业务领域，包括搜索引擎和云计算。这不仅革新了产品和服务的提供方式，还引发了关于隐私、算法偏见以及未来工作性质的一系列重要伦理和监管问题。2022年11月，OpenAI推出ChatGPT引发了科技公司竞相投入生成式人工智能研发的大潮。当前的商业与政策动态表明，生成式人工智能技术已成为科技公司战略与商业竞争的核心。鉴于该技术的颠覆性影响，主导这一技术革新的科技公司无疑已成为国家间竞争的焦点。

（二）科技公司与国家之间关系的重塑

作为改变经济和社会结构的技术，人工智能等先进技术使科技公司可以“决定国家如何投射经济和军事力量、塑造未来的就业并重新界定社会契约”，进而构建大国博弈所依赖的全球环境。在技术变革与大国竞争交织的背景下，科技公司与国家之间的权力关系得到重塑，并在三个维度体现出不对称相互依赖关系。

第一，科技公司在技术发展中处于主导地位，这催生了科技公司与主权国家依赖关系的不对称性。在技术创新加速的背景下，国家对科技创新流程的专有控制权正在逐步削弱，并逐渐转移到以科技公司为代表的新兴非国家行为体手中。科技公司通过数据收集、数据商品化以及在人才和算力资源方面的集中化布局，掌握了技术创新的关键要素，奠定了自身作为技术创新引领者的地位。与此同时，科技公司还借助其技术优势，创造了全新的虚拟空间。在这一空间中，科技公司能够通过代码设计、商业实践和私人监管手段，决定个人、团体和机构如何使用其服务，如何开展信息交换，以及如何在网络中配置权力。而这些规则的复杂性和多样性，又反过来进一步强化了科技公司的技术创新能力。当前，科技公司通过前瞻性技术布局和创新资源投入，引领着前沿技术的发展方向，在相关领域中占据全球科技产业竞争的先发优势和主导地位。在美国特朗普政府和拜登政府制定的关键和新兴技术清单中，19项技术中有17项是由私营部门主导。

以人工智能技术为例，近年来，该技术在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。从传统方法到深度学习，从卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）到Transformer、Diffusion等新模型，人工智能性能指标不断刷新。在技术快速演进的浪潮中，以谷歌、微软等为代表的科技巨头无疑走在了创新的最前沿。得益于雄厚的资金实力、高端人才的储备以及海量的数据积累，这些企业能够持续投入巨额研发资金，针对核心技术展开攻关。自2019年以来，在基础模型发布数量最多的前五名中，谷歌以40个模型位列第一，OpenAI以20个模型位居第二。其中，GPT-4、Claude3和Llama2等基础模型代表了人工智能领域的前沿方向，并因其强大功能被部署到多种现实场景中。

与传统官僚结构不同，科技公司具有敏捷性和适应性，这使其在推动关键技术创新方面独具优势。通过跨国合作和广泛布局，科技公司有效整合了全球优质人才和资源。在人工智能发展过程中，科技公司充分利用繁荣的开源社区，进一步加快了技术扩散和迭代。人工智能技术开发有着开源协作的历史，基础框架、数据集和模型代码在GitHub和HuggingFace等在线存储库中免费共享并不断更新、丰富和改进。例如，谷歌的TensorFlow和脸书的PyTorch等开源机器学习框架被广泛应用于学术界和工业界，并持续发展以满足不断变化的机器学习和深度学习需求。

由此可见，科技公司的创新能力对于国家在全球科技竞争格局中的地位十分关键。在当今世界，技术创新能力已成为国家实力的重要组成部分，与积极正面的国家形象塑造息息相关。

第二，科技公司在支持政府提供公共服务和开展治理工作方面的不可替代性上升，进一步强化了国家对科技公司的依赖。随着数据成为国家治理的关键要素，以人工智能、大数据分析为代表的前沿技术正在重塑政府感知社会需求、优化公共资源配置和完善公共服务供给的方式，提升了政府满足民众对公共服务需求的能力。在此过程中，科技公司通过提供技术支持和数据服务，深度参与政府职能部门运作的方方面面，对公共决策和公权力运行的影响不断扩大。在制定重大公共政策时，政府往往需要科技公司提供数据支持和模型分析，以更好地论证政策的必要性和可行性。此外，许多公共服务事项也需要通过购买科技公司的产品和服务来实现。

需要指出的是，科技公司通过技术手段获得的影响力，在一定程度上弥补了国家在数字治理规则缺失情况下的监管空白。大型科技公司通过各种服务条款、合规声明、隐私政策、数据政策等来指导用户和消费者的行为，实际上拥有了一种“准政府”的治理权力。在缺乏相关立法的情况下，这些机制能够在规范用户行为方面发挥实际作用。随着人工智能助手、推荐系统等智能应用渗透到社会生活的方方面面，企业通过算法构建的规则正在对现实社会产生更加深远的影响。在这一趋势下，国家需要借助与科技公司的合作，利用其行为规制机制来实现公共治理目标。

同时，技术对意识形态和社会价值观的冲击以及对国家安全和社会秩序的潜在威胁，也引起了国家政策制定者的高度关注。然而，技术的发展速度往往使国家的规制行动面临挑战。这一问题在欧盟制定《人工智能法案》的过程中显得尤为突出。欧盟委员会于2021年4月拟定的法律草案仅考虑了当时的技术水平，而随着ChatGPT等模型的发布，欧盟不得不启动新一轮谈判以适应这一情况。欧盟委员会人工智能高级别专家组指出，由于技术的创新性、对技术影响的认知不足以及发展的不可预测性，目前缺乏证据指导相关政策制定。在此背景下，处于技术开发最前沿的科技公司的参与，将有助于确保监管政策建立在最新科学研究和专业见解的基础之上，从而更好地应对人工智能技术带来的挑战。由此可见，与科技公司合作是各国制定有效监管措施的重要基础，但与此同时，监管机构也需要警惕对科技公司所提供信息和指导的过度依赖。

总之，有效的国家治理在很大程度上受到科技公司能力和意愿的影响。当前，国家在国内治理层面对科技公司的依赖正在呈现增强的趋势。政府往往需要通过与企业合作实现公共治理目标，并借助企业的专业知识和实践经验进行切实有效的监管。

第三，科技公司作为推动创新和产业升级的中坚力量，正在成为国家经济增长和提升国际竞争力的重要支撑。许多技术的突破往往是以一系列相关产业的技术进展为基础，反过来又会促进相关产业的发展。例如，人工智能就是一项综合性很强的技术，其发展离不开算法、算力、数据等多方面的支撑。科技巨头积累了庞大的数据资源，拥有丰富的数据集和分析能力，能够为人工智能模型的训练和优化提供必要的基础支持。此外，由于人工智能模型的训练需要强大的算力，针对深度学习等计算密集型任务的专用芯片成为人工智能技术的重要支柱，而此类芯片的设计和制造技术同样掌握在英伟达和台积电等科技公司手中。随着人工智能技术取得重大进展，半导体、云计算等技术的发展和相关行业也获得了巨大的增长动力。

同时，科技公司的技术突破和产品创新为推动经济结构优化和发展方式转变提供了新的路径和动力。随着人工智能技术在金融、医疗、教育等领域的广泛应用，这一技术正日益成为国家经济增长和产业转型的新引擎。据估计，生成式人工智能每年可为全球经济增长贡献超过4万亿美元。这种潜在影响力说明人工智能不仅仅是一个技术问题，也是一个关涉宏观经济和国家竞争力的问题。

此外，科技公司的技术创新水平也与一个国家的国防实力息息相关。从历史上看，在国际体系中占据主导地位的大国，“往往是那些最善于将先进技术应用于军事领域的国家”。当前，人工智能技术被广泛应用于军事装备、情报分析、信息化指挥等方面，而该技术的创新主力军是以谷歌、亚马逊、Meta等为代表的科技巨头，它们在人工智能研发上具有无可比拟的优势。由此可见，新兴技术在军事领域的广泛应用进一步加深了国家对科技公司的依赖。

综上所述，国家与科技公司的合作不仅是推动科技创新和提振国家经济的现实需要，也是战略上的选择。科技公司与国家之间依赖关系的不对称性集中体现在：虽然政府在名义上处于主权和治理的中心地位，但在实践中，科技公司能够凭借其在技术变革中的引领者地位及其对国家间竞争格局的塑造能力，对国家政策和治理实践产生强大影响。在科技公司与国家之间的权力结构正经历重大变革的背景下，思考由此产生的互动关系变化显得尤为必要。

二、顺势而为：科技公司影响国家政策的行动逻辑

作为商业实体，科技公司影响政策的根本目标在于实现利润最大化。在全球科技竞争日益激烈的背景下，科技公司的成功离不开持续充足的资源支持、相对宽松的监管环境以及对其创新成果的政策保护，而这些往往需要政府在相应领域扮演关键角色。因此，科技公司寻求对政策制定施加影响，以为其业务拓展和商业利益提供助力。

既有研究对商业行为体影响国家政策进行了许多讨论。现代国家的政策制定过程往往受到各种利益集团的影响。作为一种特殊的利益集团，科技公司通过游说等方式影响国家决策，主要表现为“俘获”监管者以使其放松监管，为自身发展创造有利政策环境。尽管许多科技巨头传统上持技术自由主义立场，回避政治和游说，但监管威胁和激励可能性正在促使其越来越多地介入政策制定。根据统计，2014年以来与欧盟委员会工作人员接触的三类游说者（企业、协会和非政府组织）中，企业占比呈现显著的上升趋势，并在2018年达到41%，其中谷歌、微软、脸书等科技巨头尤为突出。

克莱夫·S·托马斯（CliveS.Thomas）将通过直接手段（如利用游说者）或间接手段（如通过公众示威），影响当前政策或建立便于塑造未来政策的关系，以有利于特定群体或某种特殊利益的互动行为定义为游说。科技公司影响政策的方式多种多样，包括参与听证会、聘请与政府密切合作的专家、资助有影响力的智库、大学和专家等。本质上，政策制定是一个沟通过程，在此过程中决策者与社会行为者沟通，以推进目标的实现以及背后利益的交换。在此过程中，科技公司需要考虑如何确定论点和政策辩论的特定维度，以影响决策者的认知，推动制定有利于实现其利益的政策。“框架”（frame）是政治传播和争论的核心要素，被定义为“选择感知现实的某些方面，并使它们在传播文本中更加突出”。选择框架是指选择相关重要内容、强调特定利益和游说目标、构建论据以实现这些目标的过程。行为者利用框架促进决策者对问题的特定理解，进而说服其将组织目标整合进最终出台的政策之中。

已有研究对科技公司曾使用的框架内容进行了分析。相关研究指出，科技公司平台的权力及其为政府和民众提供的产品和服务，决定了其政治影响力。因此，在进行政策游说时，科技公司倾向于采用技术自由主义框架，强调技术能解决许多紧迫的社会问题。但此类分析聚焦科技公司与国内政治的互动，对当前国际格局下科技公司介入对外政策制定行为的讨论不足。技术变革与大国竞争的交织重塑了科技公司与国家之间的关系，从而为科技公司政治影响力的扩张提供了土壤。本文将基于政策游说方面的文献中关于框架的探讨，对科技公司借大国竞争之势影响政策制定的行为进行分析。

根据哈罗德·拉斯韦尔（HaroldD.Lasswell）的政策周期模型，政策步骤分为议程设置、政策制定、决策、政策实施以及政策评估。框架在政策周期的每个阶段都扮演着关键角色，它不仅有助于问题的识别和解决方案的制定，而且还能为谈判立场的确定及政策实施和评估标准的设置提供依据。本文主要关注新兴技术领域的科技公司，相关的大多数政策仍处于探索阶段，因此本文对大国竞争框架如何被科技公司用以影响政策制定的分析主要聚焦三个关键环节——问题界定、政策目标设定、具体内容设计。

首先，在问题界定阶段，科技公司能够通过重塑问题性质来影响政策制定者对问题的认知，进而使其选择相应的政策制定逻辑。问题界定决定了政策设计的基本思路和分析框架，但它并不是一个纯粹客观的过程，而是一个框架选择的过程。不同的问题框架意味着决策者对问题本质理解视角的差异，导向截然不同的解决思路。科技公司可以通过对特定政策问题进行替代性定义、建构、描述来增强特定信念在当前问题上的重要性、相关性和权重，进而影响个人信念的内容和重要性判断。在大国竞争背景下，科技公司通过引入大国竞争的框架，将涉及自身商业利益的议题重新定义、建构、描述为事关国家安全与战略利益的关键问题，甚至说服决策者以国家安全的逻辑审视产业政策，为自身谋求更多政策支持。根据哥本哈根学派的安全化理论，当某个议题被成功界定为安全问题时，决策者倾向于采取非常规的紧急措施，突破既有的政策路径与制度规范。因此，科技公司成功将商业问题定性为安全问题将引起决策者对该问题的重视，甚至制定非常规的应对政策。

其次，在政策目标层面，科技公司能够运用大国竞争框架选择性地放大或淡化不同政策目标的战略价值，影响决策者对目标优先性的判断，将符合自身商业利益的目标确立为优先级更高的目标。在针对特定问题制定政策时，决策者需要综合权衡多个目标的重要性、紧迫性、可及性等因素，确定目标的优先级，合理设定阶段性、层次性的政策目标体系。在大国竞争背景下，科技公司可以放大有利于自身的政策目标的战略价值，强调实现该目标对于国家利益和提升综合国力的关键意义，以说服决策者将其列为优先事项。例如，在人工智能治理领域，科技公司可能重点渲染宽松监管环境对国家抢占技术制高点的积极作用，呼吁决策者将科技创新置于政策目标首位。而对于可能损害自身利益的政策目标，科技公司往往采取相反的策略，强调在国家间竞争背景下该目标成为优先目标的潜在后果，试图迫使决策者降低其优先级。此外，科技公司还可能利用大国博弈的不确定性，渲染竞争形势的复杂性和紧迫性，夸大竞争对手的战略意图及其在关键技术领域的布局速度，营造紧迫氛围，向决策者施压以加大相关领域的政策支持力度。

再次，在具体政策内容设计层面，科技公司通常会寻求淡化于己不利的资源分配标准或决策考量因素，引入于己有利的分配标准或决策考量因素，运用大国竞争的逻辑论证这种行为的合理性，以获得决策者认可。在大国竞争背景下，科技公司试图影响决策者对政策资源分配的倾向，通过模糊决策重点、强调决策考量中的地缘政治因素等手段，以谋求自身利益最大化。例如，本土科技公司可能强化企业属性中的国家标签，使民族身份成为决策考量的重要内容，进而使自身在资源分配中获得优待，GqUBzFUcUevly3eUBS0oGUN66Ls8EI4aAWrAZTfQIt0=得到比非本土企业更低的成本和更高的利润空间。然而，从政策有效性的角度考虑，由于创新能力、用户评价等更实质的评判维度被有意淡化，可能导致国家政策工具偏离激励创新的初衷。此外，具体政策内容设计还包含政策工具的选择，决策者通常会在税收、补贴、法规等多种工具中做出选择和组合以发挥协同效应。针对于己不利的政策工具，科技公司能够运用大国竞争的逻辑，强调其对国家技术竞争力的潜在负面影响，促使决策者放弃或做出调整。

综上所述，区别于过去科技公司游说时通常采用的技术自由主义框架，大国竞争为科技公司提供了新的框架选择。在技术竞争中具有关键地位的科技公司主动适应决策者的核心关切，即通过重塑问题性质、改变政策方向、影响资源分配来引导政策向有利于自身商业利益的方向倾斜。

三、科技公司影响国家政策的案例分析

人工智能技术加速了国家与市场之间既有权力关系的改变，使主要科技公司获得了前所未有的影响力。科技公司在技术开发与应用中的相对优势地位正在转化为其与国家互动过程中更大的议价权。国家越来越认识到，要确保科技创新能力、提升政府治理效能、在综合国力竞争中争取优势地位，都离不开与人工智能科技公司的合作。在此背景下，科技公司正在积极运用大国竞争框架，对政策制定施加影响，以实现自身商业利益。下文将结合上文对科技公司行动方式的分析，选取其中代表性的案例分析科技公司如何在技术变革与大国竞争交织的背景下顺势而为。

（一）英特尔在美国芯片补贴争夺战中的努力

在大国竞争的背景下，芯片制造能力已成为衡量一个国家科技实力的重要指标，直接关系到关键领域的供应链安全。为了占据人工智能时代的技术主导地位，各国政府致力于为芯片厂商提供补贴，以发展本土半导体产业，减少对外依赖，并提高供应链的可靠性和抵御风险的能力。为确保美国在科技竞争中的领导地位，拜登政府提出以政府补贴为核心的芯片产业政策，其中，2022年8月生效的《芯片与科学法案》（CHIPSandScienceAct）将为美国芯片产业提供合计527亿美元的政府补贴。该法案生效后，这笔巨额补贴如何分配成为芯片企业关注的核心问题。为此，美国芯片企业纷纷在国会两院和商务部进行游说，其中英特尔尤为积极。

作为美国半导体行业的旗舰企业，英特尔长期以来在中央处理器领域保持着领先优势，但在人工智能芯片领域的布局相对滞后，尤其是在先进制程工艺方面，英特尔与台积电、三星的差距日益拉大。在新任首席执行官帕特·基辛格（PatGelsinger）领导下，英特尔渴望重新夺回芯片制造领域的霸主地位，制定了“从2024年开始生产2纳米芯片，并在未来4年内推出5个新的纳米节点，超越台积电”的目标。然而，现实情况是目前市场上几乎所有先进的人工智能芯片都是由台积电制造的。在此背景下，英特尔试图引入地缘政治因素，为自身在与台积电、三星的政策博弈中争取有利地位。基辛格多次强调，作为美国本土企业，英特尔应该获得更多的政府支持。他认为加强美国本土半导体产业不仅有利于美国经济和就业，而且有助于确保美国在关键技术领域的供应链安全，保障美国的技术领先地位。而补贴外部企业可能导致资金流向海外，削弱美国在全球芯片竞争中的优势。

在2022年3月23日美国参议院商务、科学和交通委员会的听证会书面证词中，基辛格积极影响美国政府对拨款的分配。首先，他强调英特尔作为美国本土企业的独特性，即英特尔是“唯一一家在智能硅片、平台、软件、架构、设计、制造、封装以及创新和尖端制造能力方面均突出的美国半导体公司”，也是全球仅有的三家生产先进逻辑芯片的半导体制造商中“唯一一家大部分研发和知识产权都在美国的公司”。这突出了英特尔对美国经济和国家安全的重要性。其次，基辛格引用权威机构的研究，指出美国芯片制造在成本和政府支持方面落后于东亚竞争对手，进而从国家经济安全的视角论证了美国在关键领域对东亚供应链依赖的危险性，强调“英特尔致力于帮助重新平衡全球芯片供应”。此外，基辛格还补充了关于补贴资金分配的额外考量因素，特别强调该项目可能造成的更具体的国家安全影响，以及该项目在联邦援助用完后能否维持，能否免受外国政府影响，从而独立于海外技术支持而运作。

最终，英特尔的努力获得了显著回报。根据美国商务部与英特尔达成的协议，英特尔获得了高达85亿美元的政府补贴以及多达110亿美元的特殊贷款支持，远超台积电和三星，成为《芯片与科学法案》的最大受益者。这一结果表明，英特尔通过引入大国竞争框架，成功引导政府政策和资源向有利于自身的方向倾斜。台积电创始人张忠谋注意到这一行动背后的商业逻辑，指出英特尔正借助激烈的地缘政治博弈，渲染国家安全威胁，以提升竞争力，并指出这一做法将使台积电面临更加复杂的市场环境。

（二）MistralAI游说欧盟放松监管的行动

在大国竞争的背景下，围绕人工智能监管的角逐日益激烈。相比于美国和中国，欧盟在数字领域面临诸多挑战，如数字平台经济整体相对落后、缺乏本土互联网巨头、核心技术对外依赖度高等。为弥补硬实力短板，欧盟希望通过制定全球首部《人工智能法案》，在全球人工智能治理规则层面占据主导地位，延续“布鲁塞尔效应”。欧盟委员会作为法案的主要起草方，秉持“以人为本”理念，倡导风险分级监管，对高风险应用附加严格的责任和义务，包括数据治理、透明度等。然而，这种侧重用户和公民权利的监管模式往往意味着科技公司运营成本的增加。

作为欧洲人工智能领域的后起之秀，MistralAI在大语言模型（LargeLanguageModels）研发上的进展令人瞩目。该公司由MetaPlatforms和GoogleDeepMind前员工于2023年4月创立，并在当年先后推出语言处理模型“Mistral7B”和“Mixtral8x7B”，后者在多语种能力和性能表现上优于同类产品。在此背景下，MistralAI迅速崭露头角，被认为是欧洲在全球人工智能竞争中的最大希望。然而，随着欧盟立法进程的推进，MistralAI对监管环境产生了担忧。

为维护发展空间，MistralAI积极开展政策游说，试图影响立法者对人工智能治理目标的认知和排序。一方面，该公司强调欧洲相较于美国和中国的科技竞争劣势，认为立法者应重新权衡技术创新与监管目标的优先度。前法国政府官员、MistralAI公共事务部负责人塞德里克·奥（CédricO）指出，欧洲的主要问题不是监管，而是缺乏能与美国和中国竞争的科技领军企业，欧洲应该专注于培育本土冠军企业。另一方面，该公司强调政府对欧洲企业的规制压力将产生负面影响。当前，美国和中国的科技巨头正在大举投资人工智能技术，抢占产业发展的制高点。相比之下，欧洲在人工智能领域的实力存在明显短板，而严格的监管可能迫使欧洲企业退出竞争，进而导致欧洲在新一轮科技革命中愈加落后。

在MistralAI的游说攻势下，欧盟内部立场出现微妙变化。法国作为法案的坚定支持者，原本强调加强人工智能系统的治理规范，大力推动实施值得信赖的人工智能系统，但在最后的三方谈判阶段，法国在德国和意大利的影响下反对除行为准则之外对基础模型制定任何具有约束力的规则，寻求对基础模型进行强制性自律。强制性自律允许被监管者制定有约束力的规则，监管机构根据最低标准和目标进行审批，并有权检查合规情况，在违规时采取强制措施。这种模式可能导致监管机构过度迁就受监管行业，与欧盟力推严格规制的初衷存在较大差距。在各方压力下，法国最终批准了《人工智能法案》，但提出了一些条件，包括确保法规不会阻碍人工智能模型的发展，平衡透明度和保护商业机密，避免高风险义务对企业造成过重负担，以及重新评估并制定高风险人工智能模型的阈值和标准。

值得注意的是，尽管MistralAI在游说过程中着力强调自身的欧洲属性，试图将企业发展与欧洲利益捆绑，但其行为的主要驱动力并非地缘政治因素。法案通过后不久，该公司便宣布与美国微软合作，在其Azure云平台推出模型。此举立即引发欧洲国家对其立场的质疑。对此，MistralAI解释称，该公司的目标是开发适合企业需求的技术，因此选择使用微软的云服务。考虑到生成式人工智能应用程序需要强大的计算能力才能训练和运行模型，MistralAI与微软这样的企业巨头合作是合乎逻辑的。

（三）OpenAI安全话语下的技术闭源之争

在大国竞争日趋激烈的背景下，人工智能技术成为各国竞争的战略制高点。大语言模型作为人工智能领域的关键技术路径，在智能对话、知识问答、内容生成等场景中展现出广阔的应用前景。作为大语言模型研发的先行者，OpenAI凭借ChatGPT等明星产品在全球掀起了人工智能热潮，奠定了其在该领域的引领地位。

然而，伴随OpenAI影响力的提升，围绕技术开放性的争议也日益升温。OpenAI创始之初秉持开源理念，承诺与全球开发者分享模型架构与训练数据，以促进人工智能技术的民主化发展。但随着竞争格局的改变，OpenAI逐渐调整了技术开放策略，转而强调对模型的访问控制与使用限制。2019年，OpenAI表示出于对模型滥用风险的担忧，其在发布GPT-2语言模型时仅公开了小规模版本的模型参数。随后，OpenAI宣布将从微软获得10亿美元的投资，并将其GPT-3模型独家授权给该公司。此后在GPT-4技术报告中拒绝公开架构细节更是一个明确的信号，表明OpenAI意在保护其知识产权，以维持在日益激烈的全球竞争中的优势。

OpenAI首席执行官山姆·奥尔特曼（SamAltman）在2023年反复强调人工智能技术的巨大风险，并表示闭源是出于对安全风险的考量。他还在参议院司法委员会的书面证词中呼吁美国对“超过关键能力门槛”的人工智能模型采用许可和注册制度。奥尔特曼关于安全关切的言论受到许多美国国会议员的好评，但却受到业内专业人士的普遍质疑。一方面，闭源并不能确保技术安全，甚至可能不利于对技术安全的监督和改进。机器学习研究领域的主流是倡导开源文化，认为这有利于促进协作，加速理论向应用转化，对降低研发成本、促进创新至关重要。相比之下，闭源不仅限制了用户选择和充分竞争，也使用户难以审查软件的安全性、隐私保护和潜在偏见。另一方面，OpenAI并未因安全风险而放慢技术开发的脚步，更未在行动上支持对人工智能的严格监管，甚至在欧盟《人工智能法案》制定过程中积极游说欧盟及其成员国放松监管。事实上，OpenAI内部曾存在着两股力量的角力，以奥尔特曼为首的一派主张追求商业利润，而以前首席科学家伊利亚·苏茨克韦尔（IlyaSutskever）为代表的另一派则担忧该技术的巨大风险，希望放慢技术开发的脚步。最终，奥尔特曼在2023年11月发生的人事变动风波中胜出。这进一步表明奥尔特曼反复强调的安全问题并非其核心关切，OpenAI的闭源行为更多是一种确保自身领先优势的商业策略。考虑到大模型开发所需的高昂研发与运营成本，将技术货币化并创造可销售的产品是这类公司的优先事项。

面对OpenAI试图通过技术闭源巩固优势地位的商业策略，一些科技公司通过发布开源大模型，与专有模型竞争。于是，专有模型所有者通过渲染开源技术对美国人工智能领先地位的威胁，游说政府限制开源模型发布，以垄断市场获取更大利润。事实上，2023年底已有报道称美国商务部正考虑采取措施限制未来开源人工智能基础模型的发布，并将其归因于所谓来自“中国的威胁”。作为美国本土科技巨头，OpenAI通过将技术开放塑造为安全问题，强调加强技术保护、控制技术流向的做法与美国政府对华技术遏制政策高度契合。OpenAI近期允许军方使用其生成式人工智能工具，更是表明该公司已将其技术开发与国家安全战略相结合。在此背景下，美国政府很可能基于安全考量，采取更严厉管制手段限制人工智能技术流动，以巩固本土企业的竞争优势。

四、科技公司顺势而为的潜在风险

从上文的案例可以看出，在各国围绕科技展开竞争的背景下，科技巨头正顺势而为，争取自身在商业竞争中的优势。然而，它们的此类行为可能威胁技术与行业的发展，最终损害国家利益和人类社会的进步。具体而言，可以从资源分配、监管效果、国际合作和生态系统四个方面来分析。

（一）资源分配失衡的风险

科技巨头在商业逻辑的驱动下影响政策制定的行为可能导致创新资源分配的失衡。当商业利益成为影响政策议程的决定性因素时，国家在确定科技发展战略和投入资源时，可能过度倾斜于具有短期商业价值的应用研发，而忽视基础研究等关乎长远发展的关键领域。

尽管在现代社会中科技公司通过商业化推动了技术的发展和应用，但纯粹商业利益导向的策略可能激励企业优先考虑那些能够显著带来经济收益的项目。当前人工智能领域的技术发展存在模仿OpenAI在2022年提出的技术路线的趋势，尽管这有助于加快产品的商品化，但这种模式很难实现技术上的领先或超越。人工智能实现技术突破必须基于对现有技术的深刻理解以及对未来技术趋势的准确预测，将资源和算力投入到具有差异化的技术创新路径中。事实上，前沿技术的进步通常需要长期的资源投入和理论积累。尽管许多头部科技公司都设有研究组，但其在产出速度和盈利规模上通常难以与项目组竞争。因此，在商业环境不太景气时，研究组往往最先遭到缩减或裁撤，或是因考核压力而在技术突破上选择短期内可实现的方案，而非具有更优效果但周期偏长的方案。

在这个问题上，英伟达的发展策略提供了一个平衡技术创新与商业化需求的范例。其科研团队有效地支持了芯片生态系统的构建，并实现了技术突破，证明了其图形处理单元技术的先进性，使其产品受到市场欢迎。其中的一个重要原因在于相对宽松的研发环境和开放的企业文化，前者意味着考核更加关注技术的价值而非即时的商业转化，后者则体现在公司内部大多数会议对科学家的参与并不限制，这有利于科学家对商业需求和行业发展的深刻理解，促使其研发工作更加贴近市场需求和技术前沿。

有鉴于此，国家需要警惕资源配置过度倾向于商业转化的趋势，而应兼顾技术的商业化需求和长期的科技发展，引导创新主体针对短、中、长期技术储备进行资源配置，以确保在关键领域具备可持续的研发和创新能力。

（二）监管效果不佳的风险

戴维·科林格里奇（DavidCollingridge）对技术监管领域的一个核心困境进行了深刻阐释。他指出，社会在控制技术方面面临着一个双重难题：在技术发展的早期，尽管更容易对其进行控制，但由于缺乏对其潜在社会危害的充分认识，制定有效的管控措施并不容易；反之，当技术的负面社会影响变得明显时，控制则往往变得代价高昂且缓慢。因此，各国在追求创新潜能的同时，需要认识到对技术进行有效监管的重要性。缺乏有效的监管可能导致标准和规范的泛滥，加剧技术的不稳定性、不可靠性和安全性问题，阻碍技术的进一步发展和应用。

当前，科技巨头凭借其掌握的海量数据和先进算法在市场竞争中占据着优势地位。如果国家在科技公司的游说下未能重视技术监管问题，那么可能导致科技公司滥用其优势地位，最终给个人隐私、社会公平和市场竞争带来负面影响。比如，一些公司运用人工智能算法进行招聘、信贷和决策时就暴露出偏见和歧视问题。此外，许多监管机构都注意到应用程序编程接口（applicationprogramminginterface，API）在数据化和平台化过程中发挥的作用。作为企业之间交换数据和服务的通用语言，API已成为数字基础设施的核心要素，支撑着平台经济和社会的发展。谷歌、脸书等科技巨头通常通过API来管理平台的不同用户，这就导致依赖其API的应用程序和服务生态系统，很容易因微小的变化而遭受干扰或产生连锁反应，甚至陷入瘫痪。更严重的是，一旦科技巨头的服务受到恶意操纵或攻击，其收集和储存的大量个人和敏感数据可能泄露，进而威胁社会稳定和国家安全。

（三）国际合作受损的风险

在全球科技竞争日益激烈的背景下，科技巨头引入地缘政治因素进行游说的行为可能导致国内保护主义情绪蔓延，阻碍正常的国际科技交流与合作。这无疑将加剧国际关系的紧张与对立，增加市场壁垒和技术隔阂，加大各国在技术标准、伦理规范、监管政策等方面达成共识的难度，进而削弱应对共同挑战的国际协作基础。

必须警惕的是，地缘政治对科技交流与合作的负面影响日益显现。自2010年以来，中美之间的人工智能研究合作项目的数量增加了大约4倍。然而，2020—2021年中美在该领域的合作项目总数仅增长2.1%，为2010年以来的最低增速。面对美国的科技政策过度安全化的情况，美国大学协会高级副会长托宾·史密斯（TobinSmith）表示，相关做法可能破坏科学的开放性。纵观科技进步的历史，开放的国际合作始终是促进技术创新和应用转化的关键因素。互联网技术的发展本身就依赖全球科学家的集体智慧和跨国供应链的支持。在基础设施层面将互联网分裂为多个独立网络，意味着要复制一个高度复杂的供应体系，成本高昂且不切实际。因此，各国需审慎权衡技术主权和国际合作，警惕商业竞争加剧国家间的战略猜疑和对抗。

（四）生态系统扭曲的风险

在制定特定产业的扶持政策时，各国需要避免因科技巨头垄断地位强化导致的技术生态系统扭曲的风险。这种扭曲可能导致研发成本的提高，延缓科技进步，抑制整个行业的发展活力，进而削弱国家的综合经济实力和国际竞争力，损害各国甚至全人类的长远利益。

科技的持续健康发展需要依托良性的生态系统，后者通常由技术研发机构、科技公司、监管机构、投资者和用户等多个相互关联、相互依存的主体构成。在全球科技竞争中，拥有良性生态系统的国家能够吸引国内外投资和创新者，培育本土科技公司，帮助本国在全球科技创新和标准制定等方面发挥更大影响力。然而，凭借资金、技术、人才等方面zuhCEb0sf1IIvvN7hYQscg==的垄断优势，部分科技公司通过并购、专利授权等方式掌控产业链上下游。如果在政府支持下，科技巨头的垄断地位被进一步强化，生态系统内其他行为体的行动空间和话语权将进一步受到挤压。科技巨头一旦主导行业标准的制定和应用生态，往往倾向于维持现有格局，排斥颠覆性的创新尝试。这种同质化的技术演进路径恐难以满足社会的多元需求，也会削弱行业应对外部冲击的能力。长此以往，科技创新动力不足和行业韧性减弱的问题将持续恶化，并进一步影响国家整体的创新能力和国际竞争力。

结束语

人工智能技术的飞速发展正在重塑全球政治经济格局，科技公司与国家之间关系的演变将决定人工智能时代的未来图景。当前，科技巨头已然成为全球科技变革的引领者和大国博弈的关键力量。随着少数大型科技公司权力集中度的不断提高，国家间的技术鸿沟将不断加深，给全球科技治理带来挑战。未来，科技公司与主权国家之间的互动将持续演进，它们如何平衡彼此的目标和利益将成为观察全球政治经济动态的重要切入点。

面对日益加剧的国家间技术竞争以及科技公司介入地缘政治带来的潜在风险，各国需要积极应对技术变革衍生出的权力与利益冲突；同时，高度重视科技公司在其中扮演的角色，引导其在技术创新和增进社会福祉方面发挥建设性作用。人工智能技术蕴藏着推动人类社会进步的巨大潜力，但驾驭这一颠覆性技术需要全球共同努力。人工智能技术的发展愿景应当超越一国的国家利益，着眼于人类社会的福祉。这不仅需要科技公司以更加开放、透明、负责任的方式参与全球科技治理，更需要主要国家加强对话，共同探讨科技发展方向，合作制定符合全球利益的规范，携手共建一个更加包容、可持续的全球技术发展生态。

[责任编辑：石晨霞]