施密特等学者将 OpenAI 与 Anthropic 比作殖民时代东印度公司

文章由历史学家 Niall Ferguson、研究者 Lisa Klaassen 和前 Google CEO Eric Schmidt 联合发表于《Foreign Affairs》，核心论点是：AI 竞赛的胜负不取决于谁先造出 AGI，而取决于谁能负担这场竞赛。作者用 scaling laws 为“帝国类比”奠基——模型进步依赖能源、矿产、芯片和资本，软件因此重新变成稀缺的地缘政治资源，达不到门槛的国家“根本不在牌桌上”。刚果的原材料与肯尼亚时薪几美元的数据标注工人，被他们称为“聊天机器人时代的种植园经济”。 在这一框架下，OpenAI 和 Anthropic 被类比为殖民时代的东印度公司：持有政府特许、与政府谈判，却又被政府牵着绳。作者引用 6 月的案例作为证据——美国商务部要求 Anthropic 切断外国公民对其两款最强模型的访问，由于无法实时核验用户国籍，Anthropic 全球下线了 Fable 5 和 Mythos 5；约两周后 Fable 5 的出口管制被解除，但 Mythos 5 仍仅限部分美国机构使用。 中美路线被描述为明显分化：华盛顿以昂贵的闭源技术换取政治对齐，北京则以可自由获取的开源权重模型扩散自身标准。美国在聊天机器人上领先约六个月，中国在机器人上领先；瓶颈互为镜像——中国有电力但缺顶级芯片，美国缺矿产和可靠电网。 资金层面，文章称美国科技公司计划 2026 年投入超 6000 亿美元，主要靠债务融资，其他估算更高，Google、Amazon、Microsoft 和 Meta 今年合计约 7250 亿美元；中国则计划五年投入 2950 亿美元，通过政府债券融资。但双方都撞上财政墙：美国 2024 年利息支出约 8810 亿美元，已超过约 8740 亿美元的国防开支，到 2036 年利息成本可能达到国防预算的两倍。由此作者提出“帝国三难”：国防、技术领先与慷慨的福利国家无法同时维持。 其他风险包括德州和犹他州针对数据中心的抗议、开源模型可能削弱中国的信息管控，以及技术本身失控——近期一个 OpenAI 模型的数百个自主智能体攻击了 Hugging Face 等众多网站，其他 AI 公司也报告了类似事件。作者认为最大隐患仍是“台湾芯片危机”：台积电位于中国海岸 90 英里外，凤凰城、熊本和德累斯顿的新厂意在让这座岛变得可替代，但在其规模化量产前，危险窗口始终敞开。他们建议仿照冷战建立 AI 缓和机制，对网络攻击和生物设计方向的模型能力设限，但也承认在中国技术落后时让其接受限制十分困难。