美國國際戰略研究中心發布《人工智能與國家安全：人工智能生態系統的重要性》報告，從人工智能應用的概念框架、投資、采納、管理和國際發展態勢（包括俄、中、法、德等約15個國家組織）等方面研究人工智能的發展現狀、人工智能健康發展所需的關鍵因素，以及人工智能成功融入國家安全體系應采取的步驟。

2018年11月，美國國際戰略研究中心（CSIS）發布《Artificial Intelligence and National Security, The Importance of the AI Ecosystem》（《人工智能與國家安全：人工智能生態系統的重要性》）。本文是對報告中重點數據與結論的編譯，僅供參考。文章版權歸原機構/作者所有，觀點不代表本機構立場。

人工智能（AI）具有影響全球經濟和軍事競爭的潛力。然而，在各國投資和研究AI的巨大熱情中，忽略了人工智能生態系統的重要性，然而生態系統才是決定AI是否成功應用的關鍵。

人工智能生態系統包括以下4個重要組成：

①熟練的勞動力和知識淵博的管理；

②獲取、處理和利用數據的數字功能；

③安全和可靠的技術基礎；

④人工智能蓬勃發展所需的投資環境和政策框架。

報告目錄

1. 摘要丨簡介

2. 人工智能應用的概念框架

為什么是現在？機器學習的進展丨理解人工智能的框架丨人機組合框架

3. 人工智能投資

AI的商業投資丨美國政府對人工智能的投資丨加速人工智能生態系統的投資

4. 人工智能的應用

商業部門的采用者丨國家安全采納者丨國家安全中人工智能采用的障礙和促成因素丨人工智能生態系統中的公共和私人實體丨勞動力和組織

5. 人工智能的管理

管理水平丨在戰略層面管理人工智能丨美國人工智能政策方法丨責任，問責制和模范透明度丨知識產權丨在操作和戰術層面管理AI丨保護和確保數據和算法

6. 世界范圍內的人工智能

俄羅斯聯邦丨中華人民共和國丨法國丨德國丨英國丨以色列丨沙特阿拉伯丨愛沙尼亞丨日本丨阿聯酋丨韓國丨印度丨澳大利亞丨巴基斯坦丨國際組織，伙伴關系，規范丨不同發展策略的內涵丨在人工智能中創造優勢丨先行者的價值丨對美國的影響

7. 結束語丨主要調查結果和建議摘要

8. 附錄A

國防部指令3000.09，武器系統自治丨國防部指令5000.02，國防采辦系統的運作丨國防部指令5000.75，業務系統要求和獲取丨2017年外國投資風險評估現代化法案（H.R.4311）丨從根本上理解2017年人工智能法案的可用性和現實演變（S. 2217）丨美國國家標準與技術研究院（NIST）風險管理框架（RMF）

9. 關于項目總監和主要作者

人工智能應用的概念框架機器學習的進展丨理解人工智能的框架丨人機組合框架

從學術角度來說，人工智能是一個研究領域，其中包括各種松散連接的學科，涵蓋知識抽象，學習策略，推理領域和推理機制等主題。而本報告將對AI理解的重點放在未來五到十年對國家政策制定者以及人工智能的國防和商業實施者具有重要意義的問題上。在這里對人工智能領域簡單地分為六個子學科領域：

機器學習以適應新環境，檢測和推斷模式;

自然語言處理，以實現特定語言的成功溝通;

用于存儲機器知道和接收的信息的知識表示;

自動推理使用存儲的信息回答問題并得出新的結論;

感知物體的計算機視覺;

機器人操縱物體并四處移動。

人工智能可以大大提升任務的“價值鏈”。此外，人工智能系統在人機組合中扮演更重要的角色，并將團隊合作的人文元素帶入一個新的維度與高度。人工智能能力和人力資源相結合，可以實現實體之間的互動。人機團隊越來越有能力將更多的機器與團隊整合。

人工智能投資AI的商業投資丨美國政府對人工智能的投資丨加速人工智能生態系統的投資

對于大多數兩用技術而言，在過去四十年政府投資并不是那么重要，而在關鍵的二十年中，私營部門反而在研發中占據了更大的份額。同樣的，在AI開發中也沿襲了這一模式。然而，為了支持人工智能生態系統的健康均衡，美國政府必須確定政府投資在哪些方面發揮著私營部門投資無法履行的關鍵作用。尤其是那些對國家安全至關重要的AI技術開發方面，以及能夠提升國家安全能力的AI生態系統。

政府對人工智能的投資包括眾多計劃、預算和舉措，其中一些明確側重于人工智能，而另一些側重人工智能和其他軍事能力，如網絡技術和計算能力。 所有這些投資都構成了生態系統的一部分，使得實施人工智能成為一種強有力的國家安全能力。因此，美國政府對人工智能的投資狀況至關重要。

以下總結了Govini報告中聯邦政府對人工智能、大數據和云技術的支出。該報告將相關的國防部支出分為三個主要部分：學習和情報，高級計算和人工智能系統，從2013財年到2017財年共計約17.6億美元。下面列舉的是2017財年的支出以及與2013財年的比較。 （注意：數據不包括2018年9月DARPA宣布計劃在未來五年內通過各種相關技術對人工智能進行20億美元的投資。）

學習與智能/Learning and Intelligence

深度學習支出增加9.4％至1.583億美元

機器學習下降3.5％至1.544億美元

自然語言處理下降4.7％至3800萬美元

數據挖掘下降26.6％至2290萬美元

高級計算/ Advanced Computing

超級計算增長16.1％至3.56億美元

神經形態工程增加了21％，達到1.269億美元

量子計算增長9.3％至6850萬美元

Ai系統/AI Systems

Computer Vision增長11.2％至3.994億美元

虛擬現實下降4％至3.866億美元

虛擬代理商下降6.1％至5670萬美元

人工智能的管理管理水平丨在戰略層面管理人工智能丨美國人工智能政策方法丨責任，問責制和模范透明度丨知識產權丨在操作和戰術層面管理AI丨保護和確保數據和算法

戰略層面管理AI主要是政府或社會性質的。它包括正式的政策和指導，道德準則和規范，法律和監管框架，驗證和確認標準（V＆V）和操作測試和評估（T＆E），培訓和理論，以及策略，技術和程序（TPP）。

人工智能的操作使用需要采用監管方法來制定標準和指南。國家安全，醫療保健和金融部門都使用敏感和相關的信息。在濫用隱私和敏感信息的人工智能應用領域，戰略層面的指導是必要的。例如物聯網安全和面部識別技術，醫療設備，邊境安全，玩具和汽車等等。

AI的戰略級管理并不意味著從頭開始：許多現有軟件，信息安全和網絡風險管理政策和指導可以有效地將AI納入國家安全解決方案。該技術本身與現有硬件和軟件集成，一個簡單的例子就是在現有計算機，網絡和數據集上部署基于機器學習的分析平臺。

在運營和戰術層面管理AI可以解決組織及其員工如何有效使用AI技術的問題。雖然戰略層面的指導可以設定條件，需求和優先級，但運營和戰術層面必須提供部署和管理技術解決方案的要素。此外，有必要構建云計算架構，減少數據障礙，提供逼真和準確的培訓數據，以及構建將主題專業知識與數據科學專業知識相結合的跨職能團隊。不管這種組織是高度結構化，還是相對平穩的，可以確定的是其中的四種角色：個人貢獻者，一線管理者，中間或二線經理以及高級領導者。

世界范圍內的人工智能俄羅斯聯邦丨中華人民共和國丨法國丨德國丨英國丨以色列丨沙特阿拉伯丨愛沙尼亞丨日本丨阿聯酋丨韓國丨印度丨澳大利亞丨巴基斯坦丨國際組織，伙伴關系，規范丨不同方法的含義丨在人工智能中創造優勢丨先行者的價值丨對美國的影響

在大國競爭的背景下，AI關注焦點主要集中在中美兩國，但人工智能的國際市場在參與者數量、投資金額和類型以及AI學科的重點領域各不相同。因此在這里需要全面地考察。

2018年，全球人工智能和機器人國防工業的價值達到392.2億美元。預計復合年增長率（CAGR）為5.04％，預計到2027年市場價值將達到610億美元。市場預測將此估值和增長歸因于來自美國，俄羅斯和以色列等國家的新系統投資以及沙特阿拉伯，印度，日本和韓國等國家采購系統。根據市場預測，按比例最高的支出和市場份額份額如下：

機器人技術（主要是由于持續采購）;

計算機視覺;

自然語言處理;

語音識別;

社交媒體分析，多代理系統以及知識表示和推理。

值得注意的是，市場預測并未將機器學習特別確定為團隊可用材料的增長或投資領域。雖然多個國家的多家公司同時開發人工智能，但并非所有人都在開發人工智能。這些國家如何處理包括道德，民主原則，基本個人權利，國家角色以及戰爭法協議在內的問題和解決方案，具有各自文化立場方面的考慮。

1 俄羅斯聯邦

在2017年的一次演講中，俄羅斯總統普京表示，人工智能是人類的未來，無論誰成為這一領域的領導者，都將成為世界的統治者。俄羅斯最近的人工智能計劃旨在2030年時實現30％的軍事力量的遠程控制以及全自動化的機器人平臺，但涉及致命武力時人類仍將參與決策。

俄羅斯軍事專家記錄了對巡航導彈，無人駕駛水下航行器，無人駕駛地面車輛，電子戰和網絡安全（特別是區塊鏈）等領域的興趣。他們還計劃建立一個所謂的“目標庫”（“library of goals”），以幫助武器系統進行目標識別和導航指導。

俄羅斯也一直在積極地為人工智能的采用和發展創造途徑。Era是一個創新技術城市，于9月開建，預計到2020年將成為一個占地50英畝的城市。同時還創建了高級研究基金會（Foundation for Advanced Studies），類似于DARPA的政府組織。

然而，部分專家質疑俄羅斯是否真的能夠實現其目標。理由是：其技術行業已經缺乏復雜性，2017年宣布的國防研究資金減少了7％，2018年和2019年預計分別減少3.2％和4.8％。投資資金的潛在不足可能會限制俄羅斯挑戰全球人工智能領導力的能力，但俄羅斯的投資可能仍足以支持那些與國家安全密切相關的應用。盡管缺乏投資資金，俄羅斯也可能在圍繞人工智能生態系統的許多組織和非技術問題上取得進展。

2 中華人民共和國

中國認為信息就是權力，權力應由國家控制。在中國，商業公司，大學研究實驗室，軍隊和中央政府通常會密切合作。因此，中國政府可以非常直接地指導人工智能的發展。很多時候，中國會優先進行技術的投入使用，而后才發現其中隱私保護的問題。這一點在采用他們的醫療保健系統，自動駕駛汽車，交通管理和支付認證的面部識別方面是顯而易見的。在國防工業中應用AI時，中國專注于網絡安全，社會治理（面部識別和監視），巡航導彈和無人系統。然而，國防和民用應用之間的界限非常模糊。

中國的目標是到2030年成為人工智能的世界領導者，并培育一個價值約1500億美元的國內人工智能產業，雖然中國政府并沒有承諾直接投資1500億美元，并且鑒于中國的經濟結構，很難明確劃分政府資金和公司投資，但可以表明的是，其核心市場價值可以達到1500億美元。

中國對AI人才的需求絕不僅僅局限于“熟練的研究人員”。并且從事AI的程序員和專門研究研究人員數量都是分短缺。因此，中國人民解放軍國防科技大學增設了智能科學研究所，清華大學將民用和軍用研發聯合在一個專門從事軍事情報的先進實驗室，李開復在北京大學開啟AI/機器學習計劃等等。除此之外，許多美國大學在上海等地區的影響力越來越大，由于政府的政策支持，許多外國大學都搬到了中國，帶來了更多的教育機會。

中國還于2017年7月20日發布了人工智能發展計劃；其中包含中國向AI投資1500億美元的計劃。中國的戰略目標和時間表如下（轉換為美元）：

2020

人工智能的整體技術和應用將與全球先進水平保持同步

培養世界領先的人工智能骨干企業

“由于相關行業的規模，人工智能的核心產業規模將超過1500億人民幣（約217億美元），超過1萬億人民幣（約1500億美元）。”

2025

人工智能基礎理論取得重大突破，使一些技術和應用達到世界領先水平，人工智能成為中國產業升級和經濟轉型的主要推動力

“人工智能核心產業規模將超過4000億人民幣（約合580億美元），相關產業規模將超過5萬億人民幣（約合7,260億美元）。”

2030

中國將成為世界首要的人工智能創新中心，在智能經濟和智能社會應用方面取得明顯成效，為成為創新型國家和經濟強國奠定重要基礎

“人工智能核心產業規模將超過1萬億人民幣（約1500億美元），相關產業規模超過10萬億人民幣（約1.5萬億美元）。”

中國公司是人工智能開發的重要參與者。百度，阿里巴巴和騰訊統稱為BAT，是中國積極投資國內外的大型科技企業。關于“中國人工智能狀況”的CBInsights簡報量化了BAT支持的44％的股權交易從2014年到2018年流向美國的公司。另有46％的公司留在中國境內，其中8％流向以色列，3%流向加拿大。

此外，政府宣布第一波開放式人工智能平臺將依靠百度用于自動駕駛汽車，阿里巴巴用于支持智能城市的云服務，以及騰訊用于醫療保健。中國也在海外投資作為政府。 DIU于2018年1月的一項研究顯示，自2010年以來，中國對美國人工智能公司的投資增加，從2010年的150萬美元增加到2016年的3.536億美元。此外，中國科技公司在爭奪第三市場國家的市場份額時正在采用不同的策略。中國企業集團正在購買當地企業的股份，并將其進行系統整合。

3 法國

法國承諾五年內提供超過18.5億美元資金，以推動該國在人工智能的研究。馬克龍總統在2018年初宣布了一項新的國家戰略，以趕上人工智能的世界領導者，即中國和美國，并使法國成為自己的領導者。

這筆資金將有助于執行新戰略，特別是在醫療保健和自動駕駛汽車領域。法國認識到要達到其AI戰略目標，關鍵在于吸引外國人才，并讓法國研究人員“走出去”。同時，部分法國公司也令人矚目，如大數據公司Saagie，該公司已經使用AI為金融和保險行業的公司提供了一個大數據分析平臺。

4 德國

在AI發展上，德國政府主張與其他國家進行密切合作。例如，德國希望將數據中心與法國聯系起來，并建立雙邊研究計劃。通過公司層面的合作或投資，私營部門也在進行合作。在美國之后，德國成為中國公司投資于汽車和機器人等先進技術領域的第二大投資目的地。德國汽車供應商Continental AG與中國百度合作，共同開發自動駕駛汽車技術。中國電氣設備制造商美的于2016年收購了德國機器人制造商KUKA。

5 英國

英國已同意與法國在包括人工智能在內的若干研究領域進行合作。旨在共同努力提高人工智能能力，以改善數字服務并培養未來在該領域工作的人才。英國公司也一直在利用人工智能及其在私營部門的應用。例如，Streetbees和Peak等公司通過利用人工智能解決方案來滿足消費者智能和業務分析的私人需求，取得了成功。

6 以色列

以色列正與日本、美國等國家的軍用無人機進行合作。鑒于日本將重點放在使用無人系統進行安全保障，日本和以色列已宣布聯合研究無人監視系統。美國和以色列在軍用無人機方面的合作具有新的重要性，因為美國在其“國家防務授權法”中有一節涉及兩國之間為打擊無人機系統而進行的合作。以色列還獨立開發了用于軍事用途的無人機，例如以色列航空航天工業公司（IAI）制造的Harop游蕩彈藥和以色列國防軍為在加沙邊境巡邏而部署的全自動UGV。這些無人系統有助于實現無人團隊的建立或開發后續其他無人應用。

7 沙特阿拉伯

沙特阿拉伯對人工智能的潛力抱有雄心壯志，在2030年愿景中計劃建設一座城市：NEOM，將是一座未來主義的人工智能城市。并計劃投資5000億美元以實現該項目。同時，沙特阿拉伯也表示有興趣將AI用于軍事目的，特別是在UGV，自治和機器人領域。2016年，該國同意購買由成都飛機工業集團制造制造的中國翼龍無人機（Wing Loong）。沙特阿拉伯甚至已經授予漢森機器人公司的“索菲亞”公民身份，這是各國尋求定義人工智能和機器人技術規范和標準的第一個國家。

8 愛沙尼亞

愛沙尼亞一直站在數字政府的最前沿，以便在制定規范，應對威脅和保護數據方面提高其效率并響應社會需求。從運輸到信息安全，繼續改進和擴展其電子服務的能力，現在正在尋找將人工智能納入其改善電子政務舉措的方法。愛沙尼亞的私營部門也對人工智能的軍事用途做出了重大貢獻。位于Esto-nia塔林的Milrem Robotics公司已經建造了世界上第一臺完全模塊化的混合無人駕駛地面車輛（UGV），即履帶式混合模塊化步兵系統（THeMIS）。

9 日本

日本通過在AI和機器人領域進行更密切的雙邊合作來提高其防御能力。 2018年，印度政府宣布將尋求與日本政府在人工智能和機器人技術方面進行更密切的雙邊合作，以共同開發無人駕駛地面車輛（UGV）。日本還表示有興趣在2016年與以色列進行聯合無人機研究。日本對人工智能的投資主要由私營部門負責。2018年的日本預算為人工智能分配了7.2億美元，而日本的私營部門預計將貢獻約54億美元。

10 阿聯酋

阿聯酋政府于2017年發布了第一個國家人工智能戰略。到2025年阿聯酋人工智能市場預計將達到500億美元，到時，人工智能將成為他們的“新石油”。阿聯酋航空的目標是使海灣國家成為該地區和世界人工智能投資的領導者。該戰略旨在通過納入人工智能解決方案來改善多個行業，包括交通，醫療保健，空間，能源，教育和技術。阿聯酋正在成為投資無人系統的樞紐，也有多個國家表達了對無人駕駛地面車輛的熱情，包括上面提到的愛沙尼亞THe-MIS系統。

11 韓國

韓國長期以來一直是世界技術領先者。2018年韓國宣布計劃在五年內投入20億美元用于在國防，生命科學和公共安全領域應用人工智能解決方案。該計劃還包括呼吁在未來五年內培訓5,000名AI專家。雖然先進，韓國也經歷了一些爭議。韓國高等科學技術研究院（KAIST）因人工智能和國防計劃對“殺手機器人”的擔憂而面臨國際強烈反對。但是，私營部門的發展仍在繼續。總部位于韓國的XBRAIN因其基于云的機器學習助手而獲得認可，該助理可幫助開發人員和科學家構建和部署機器學習模型。

12 印度

印度在2018年為其“數字印度”計劃撥款4.77億美元，這是政府“推動人工智能，機器學習，3D打印和其他技術”的重要舉措。該計劃不僅限于治理和服務，還延伸到軍事部門。 2010年，印度軍方提出50％軍事行動都要使用智能系統的目標，2013年，印度防衛研究與發展組織（印度相當于DARPA）也在開發高水平的機器人智力。

13 澳大利亞

澳大利亞政府積極發展人工智能和機器學習能力，以改善該國若干部門的業務創新，包括農業，醫療保健，能源，采礦和網絡安全。為此，在其2018-2019年度提出了四年2990萬美元的預算。私營部門方面，悉尼Hyper Anna公司在為金融服務提供AI解決方案，以完善供應鏈的管理，或是開發其他應用。

14 巴基斯坦

巴基斯坦計劃在三年內投入330萬美元用于人工智能。該項目將由Paki-stani高等教育委員會進行，并選定六所大學主辦。與其他國家使用人工智能相比，巴基斯坦政府希望解決其財政赤字問題，以提高工業部門，戰爭和監視能力。

15 國際組織

隱私標準和遵守戰爭法是國際人道主義關于道德規范和規范的討論的核心。

聯合國擁有自己的人工智能和機器人項目，由聯合國區域間犯罪和司法研究所（UNICRI）于2015年成立。2016年，聯合國宣布成立人工智能和機器人中心。新辦公室的目標是監控人工智能和機器人技術的發展，以增加對這些技術的風險和收益的理解，并允許成員國更好地協調和分享有關該主題的信息。

歐盟（EU）于2018年4月推出了一項新計劃，呼吁成員國將重點放在研究和工業等歐洲優勢上，以提高AI能力。加拿大也在起草負責任的人工智能的想法。 “蒙特利爾責任人工智能宣言”的最終版本預計將于2018年底發布。旨在匯集利益相關者，討論有關人工智能的道德和社會責任發展的前進方向。

北約和五眼信息共享協議等國防和安全聯盟提供了可支持AI應用的數據共享和共性環境。美國有一個獨特的地位，即能夠通過建立人工智能技術的伙伴關系和聯盟來利用其技術領先地位，并通過首先使用共同數據和共同平臺確定合作伙伴的優先順序來制定指導應用的規范和政策。為了最大限度地發揮人工智能對美國國家安全的利益，美國應該在道德和規范的談話中起帶頭作用，因為致命自主武器和人工智能已經是AI發展的重要議題。

不同發展策略的內涵

投資于人工智能的國家的多樣性以及他們所追求的許多重點和專業領域表明，雖然對人工智能的興趣相對一致，但對于人工智能所產生的優勢的理解卻存在很大差異。

價值觀的差異，如生命和隱私的價值，可能會導致各國不同的進步，也不會以同樣的方式限制其發展和實施人工智能。在某些方面，對安全、隱私和可靠性問題的關注較少會使得AI以非常快的速度推進，從而在速度上占有優勢。但相應地，這些國家可能會從這些決策中產生長期成本，從而使全球商業市場競爭變得更加困難。

道德和價值觀通常反映在技術發展的法律中，但是當涉及到AI時，則恰恰相反。在美國，人工智能技術應用的發展速度，已經超過了標準、立法和監管程序的建立速度。在中國，也已經成功地大規模部署了面部識別技術，但其生物識別數據的隱私成本則來自其公民。以中國的CloudWalk Technology為例（一個位于廣州的初創企業），已在津巴布韋部署了大規模的面部識別計劃。

如何有效控制和監督AI的發展？

政府如何使用人工智能來鞏固和集中社會控制？

這將決定一項技術長期的優勢或劣勢。

隨著人工智能越來越普及，必須考慮隱私和偏見因素，才能獲得強大的技術能力。這也是在建立人工智能隱私和安全的國際規范過程中，眾多國家和組織共同的努力方向。

在人工智能中創造優勢

世界各國其他國家將如何在人工智能中創造比較優勢？

鑒于人工智能的民主化以及開源代碼和算法的可用性，初始AI實現的主要障礙來自構建強大的AI生態系統。比較優勢不僅可以獲得數據，還可以獲得AI生態系統的其他元素，包括數字能力和有能力的AI工作人員。

各個國家的AI生態系統將以不同的優勢和劣勢開始。比如中國，人口規模大、數據集中能力強，其相對優勢在于能夠獲得大量數據。AI也可能擾亂行動并改變戰術層面的優勢；例子包括生物識別跟蹤，廣泛監控，或英國無處不在的面部識別技術，導致俄羅斯特工在Skripal中毒案件中被定罪。另外，處理能力最大化的速度也可以產生很大的優勢。然而，這些比較優勢可能會因人工智能生態系統中的其他弱點而受到破壞。因此，持久的優勢足可以全面加強整個人工智能生態系統的能力。

在許多方面，硅谷是成功的AI生態系統的最好原型。在這里，公司可以隨時獲得技術熟練的勞動力，投資資本，大量數據，強大的網絡，廉價的計算能力以及經驗豐富的技術管理人員。硅谷說明了一個強大的人工智能生態系統如何通過資金，人才和貿易條件的組合在一個地理位置創造持久的優勢。雖然想要復制這些因素并不簡單，但也并非絕無可能，中國深圳已經在模仿這種模式，并被稱為中國的硅谷。

先行者的價值

“人工智能的第一個臺階就是要建立健全的人工智能生態系統。”

AI的先發優勢限制了其在軍事能力中應用的的范圍和規模。而要獲得先發優勢，則取決于幾個因素：部署AI的部門，部署的規模和廣度以及行動的時間表。

尤其在網絡安全或防御等領域，人類可能無法迅速做出反應，此時，首先將人工智能應用于這些領域的國家，就會有巨大的優勢。同樣，在電子戰領域也是類似的，因為跳頻發射的復雜性意味著攻擊和防御必須不斷地跨越頻譜。在網絡安全中，人工智能技術可以與僵尸網絡（bot nets）一起使用來攻擊并打垮防御。

而美國和中國的科技巨頭都在競相爭奪AI的先機，并掀起人工智能的投資風潮。這些科技巨頭同時也在收購有前途和具有創新性的小型公司，并利用他們獲得海量客戶數據的訪問權限。其中大型的公司完全可能在組織內建立一個完整的AI生態系統。對于這些公司而言，確保他們在人工智能生態系統中具有范圍和規模，以便能夠在不依賴競爭對手的情況下進行AI創新，也為投資和發展提供強大的動力。

對美國的影響

美國潛在的競爭對手國家紛紛制定AI投資策略。雖然美國在硅谷在人工智能生態系統中具有優勢，但如果沒有大量的投資和研究，這種優勢也將不復存在。另一方面，美國的合作伙伴和盟友正在進行大量投資，這將非常有利于美國。此外，由于人工智能極有可能使軍事和經濟產生質的飛躍，因此對于具有技術能力的每個國家來說，都是一個重點領域。

雖然硅谷擁有強大的人工智能生態系統，但是并無法在美國政府內部進行復制，特別是在國家安全和情報機構內。然而只有美國政府擁有強大的人工智能生態系統，國防部才能將AI能力迅速轉化為軍用。此時，速度是關鍵。