關係到誰掌握未來
源於模仿人類智能的構想，如今的AI技術發展已經深入到網際網路、金融、製造、通信、軍事等各個領域，形成了巨大的產業利益。根據德勤在2019年發布的《中國人工智慧白皮書》，英國軟體公司Sage預測，到2030年，人工智慧將為全球GDP帶來14%的增長，相當於15.7萬億美元的規模。
於此同時，AI的發展也日益牽動地緣政治的較量。俄羅斯總統普京在2017年向100萬俄羅斯學生發表了關於「誰掌握AI誰就主宰世界」的演講，並稱「AI的主導者將成為未來世界規則的制定者」。同一年，中共將AI的發展寫入了國家戰略，並制定了發展目標：2030年要成為全球領導者。
而一直在AI領域領跑的美國，在2016年時白宮就發布了AI發展戰略相關的報告。
隨著中共在AI領域的快速擴張，中美兩國日益成為該領域主要的競爭對手。德勤的報告顯示，從2015年到2020年，全球人工智慧市場規模年均複合增長率為26.2%，而同期中國市場的增長率高達44.5%。史丹福大學《2021年人工智慧指數報告》（2021 AI Index Report）顯示，中國的AI論文發表數量從2017年起就超過了美國，2020年的發表文章數量占到全球總量的18%，排全世界第一；其次是美國占12.3%。不過，在學術會議論文引用率指標上，美國則以40.1%的占比大幅領先於中國的11.8%。
美國控制算力中共掌握數據
人工智慧技術是使用軟體來模仿和實現部分人類智能的技術，比如圖像識別、語音識別、具有特定技能的機器人等。模仿人類智能的過程包括解讀外部數據、從中學習，以及實現特定的任務等。
在AI的發展過程中，有兩個重要的元素促進了人工智慧的廣泛應用，一個就是圖形處理器（GPU），它決定了運算能力；另一個就是優質的數據，AI模型都需要天量的數據來訓練它。
在AI領域，圖形處理器相比通常電腦的中央處理器（CPU）運算速度要快很多，特別適合執行分析預測、訓練機器學習等運算。在GPU技術方面，兩家美國公司英偉達（NVIDIA）和AMD公司占據了絕對的優勢。根據Tom’s Hardware今年6月的報導，今年第一季度的獨立GPU出貨量方面，英偉達獨占了81%，相比去年同期增長了5.2%，而AMD占了19%。
數據創新中心（Center for Data Innovation）在2019年發布的一份報告從6個方面衡量比較了美國、中共、歐盟在人工智慧領域的地位，結果顯示，美國在AI領域的人才、研究、開發和硬體四個方面處於領先地位，而中國則在AI的數據和應用兩個方面保持領先。
在美國專利局從事專利審查工作的唐伯華10月21日對大紀元表示，中共對於隱私、人權啊根本就沒什麼顧忌，它可以強迫中國的公司通過各種軟體幫它來收集數據，所以它就可以拿到非常多的數據來訓練它的AI模型；它也可以很快將AI技術投入應用，因此在短期內就可以發展得很快。
唐伯華說：「西方社會認為AI技術有危險，所以有很多道德和法律的限制。還有隱私保護，不能隨便收集數據，因此拿到的數據質量可能沒有那麼好，不太能形成好的應用，這個產業就不容易做起來。但中共就完全沒有這些顧慮。」
中國BAT依託大數據發展AI
中國的百度、阿里巴巴和騰訊被簡稱為BAT，三家公司在AI應用領域都早有布局。不過，據高盛2017年8月發布的報告《中（共）國在人工智慧方面的崛起》說，晶片是制約三家企業發展AI的共同短板。
該報告說，在人才、數據、基礎設施和計算能力四大驅動力方面，中共在前三個方面已經具備全力發展AI的實力。
在基礎設施方面，BAT三大巨頭也都有自己完善的平台，為其吸引人才和進行數據收集提供了基礎。而中國網民人數領先全球，所以BAT都擁有海量的數據優勢。
根據賽迪智庫在今年2月發布的一篇報告，隨著中共在算力方面聯網設備大幅增加，接入數據的增長速度將越來越快，人工智慧訓練所需的計算量將進一步呈現指數增長，相關行業對算力的需求將更為龐大，領先的網際網路公司大數據量將達到上千PB，傳統行業龍頭型企業數據量將達到PB級，個人產生數據達到TB級（1PB=1024TB）。
這種海量大數據的背後，是中共政府和大型高科技公司的合作。
由於機器學習是人工智慧的重要部分，而大數據基礎又是機器學習的基礎，所以擁有大數據，才可能發展機器學習，進而快速推動人工智慧。
中共推動晶片研發
高盛的報告說，BAT唯一的短板就是晶片。實際上，晶片不僅是人工智慧也是中國大陸高科技的共同短板，中共發展高科技的晶片主要靠從海外購買。
根據德勤的報告，從2015年開始，晶片成為中國進口最大項目。2015年之前，中國的晶片進口額接近石油進口額，但在2015年突然暴增到近2,200億美元，超過了石油進口額的近一倍。到2018年，這個數字超過3,000億美元，2020年超過3,500億美元，2021年1月到5月進口增長超過30%。
不過，目前三大巨頭都已經走上了自主開發晶片之路。
阿里巴巴今年10月19日發布了一款自用的倚天710晶片，以幫助其雲端運算業務的發展。多家中國媒體報導說，該晶片的製造採用了5奈米的先進位程。
今年8月份，百度宣布其自主研發的第二代崑崙AI晶片實現了量產，採用的是7奈米的製程，適用於雲服務、自動駕駛、智能交通等多個方面。
今年7月份，騰訊在網上發布晶片研發等相關的崗位招聘。騰訊表示正在一些特定領域進行晶片的研發嘗試，比如AI加速和視頻編解碼晶片，主要配合騰訊的遊戲場景業務以及其它視頻業務。此外，騰訊還投資了晶片公司，比如主攻通用人工智慧訓練和推理產品的上海AI晶片公司燧原科技等。
今年1月到5月間，中國生產晶片總共1,399.2億個，同比增長了48.5%；同期進口晶片總數2,600億個，同比增加30%。
AI軍事應用美國落後？
前美國空軍首席軟體官夏蘭在今年10月份從美國國防部離職。他表示，他的離開是為了抗議美軍在科技轉型上進程緩慢，而他不願看著中共超越美國。
他說，北京在人工智慧、機器學習和網絡技術上拔得頭籌，正在走向全球主導地位。夏蘭在接受大紀元採訪時表示，美國人工智慧總體上仍然領先共產中國，但美國軍方得不到私人企業的協助，而中國的法律規定企業必須服從政府，必須無條件配合當局，因此中共軍方AI應用很可能將超越美國。
另外，夏蘭對五角大樓的「官僚主義」也持強烈批評態度。「當我們把時間浪費在官僚主義上時，我們的對手（中共）已走得更遠。」夏蘭計劃未來就中共對美國優勢地位所造成的威脅向國會作證。
美國之音日前轉引CSET的報告顯示，中共軍方已經運用AI科技進行入侵台灣的兵棋推演，還用於情報分析、資訊戰、自主車輛導航和目標識別等。研究表明，中共軍方希望利用人工智慧來對付美國製造「不對稱的優勢」。
台灣國防安全研究院決策推演研究所研究員謝沛學表示，該報告談及的「運用AI推演攻台作戰」，引用的資料來自中國民間一些軍事玩家，他們採用英國Matrix Games公司的「指揮：現代作戰」（Command: Modern Operations）電腦兵棋軟體所做的一些攻台想定。
謝沛學指出，這個軟體分為商業版與軍用專業版，不僅在民間有許多玩家，美國軍方與國防軍事大廠也嘗試將軍用專業版，運用在兵棋推演與軍事模擬分析上。「人工智慧用在兵棋推演上，絕對是未來的趨勢。」謝沛學分析，美、中軍方都在做此嘗試，但都還有很長的路要走。
人工智慧的研發與相關的大數據有關，有足夠的相關數據才能訓練出好的AI系統。「美軍最大的優勢是，他們每天從戰場和實戰訓練上大量收集各種資料，用來進行AI訓練，這樣訓練出來的AI，更符合戰場上的需要。」
反觀中共，缺乏實戰經驗，收集不到足夠的戰場數據，這也是它開放電腦兵推軟體給民間參與的主要原因，但依此搜集來的資料，中共所訓練出的AI系統效用如何？恐怕要打上問號。
除了戰略應用之外，在戰術應用方面中共軍方也在全力追趕。比如無人射擊系統、現代機器人戰士，以及模擬空域狀況等等。雖然美軍在二十年前就已經展開研究，但中共正在依靠近年快速發展的人工智慧和機器學習系統全速追趕。
中共環球網軍事頻道引述中國中央軍委科技委主任劉國治中將的話說，人工智慧未來將加速軍事變革進程，對部隊編程、作戰樣式、裝備體系和戰鬥力生成模式等都會帶來根本性變化，甚至會引發一場深刻的軍事革命。他表示，對中共軍隊來說，未來的「資訊化革命」將分數位化、網絡化和智能化三個階段推進。目前，中共軍隊已經成功將資訊技術引入平台和系統，同時正在逐步推進指揮、控制、通信、計算機、情報、監視與偵察能力的融合，尋求深入推進各軍種、各戰區以及戰爭全域系統和傳感器的深度融合。
正因為倍感壓力，五角大樓前軟體官夏蘭認為，如果美國不儘快採取行動，5至10年後，美國就沒有成功的機會了。因為這是一個新時代的遊戲，舊的遊戲規則可能將出現徹底改變。
