对于美国严格限制高端芯片出口，试图扼杀中国科技企业崛起的政策，CDI（数据创新中心）高级政策分析师霍丹·奥马尔（Hodan Omaar）在近期提出了她的见解，即：美国阻止中国半导体产业、人工智能产业发展的努力不太可能成功。
中美人工智能产业各有千秋
以人工智能产业为例，奥马尔认为：中国大型语言模型正在缩小与美国模型的性能差距，一些中国模型在双语基准测试中的表现，甚至优于美国同行，而且中国企业的进步很快。
中国人工智能产业的民营资本投入低于美国，但国家指导的资本基金和财政援助却有效地支持了高潜力企业的发展。为了避免美国企业主导的AI模型形成垄断，境外资本对中国生成人工智能领域的投入正在增长。
奥马尔举例称，不久前沙特阿拉伯的阿美公司（Aramco）对智普AI的4亿美元投资就是最好的证据。虽然美国在人工智能产业领域的资本投入更高，但中国的资本投入类型和领域更广。
在论文引用频率，专利质量方面美国占据优势，但在论文数量、专利数量和数据数量方面则是中国领先。中国的另外一个优势是人工智能创新专利覆盖范围更广，而且较为关注于新颖的应用方法。
更加重要的是，中国政府已经制定了新的发展规划，将加强大数据和人工智能的研发和应用，启动“AI+”行动，促进数字技术与实体经济充分融合，建设具有国际竞争力的数字产业集群。
在今年两会期间，代表们提交的人工智能提案主要有四个大类别，分别是：模型开发、数据共享、校企结合形式的人才培养、数据安全性。
代表们同时还呼吁中国专注于构建尖端的AI模型，以赶上OpenAI等外国竞争对手，并复制其在ChatGPT上的成功。
360集团首席执行官周鸿祎就人工智能模型提出了双管齐下的建议发展。其一是鼓励大型科技公司和重点研究机构开展合作，类似于微软和 OpenAI之间的合作，科研人员与资源丰富的公司结成伙伴。
其二是建立一个长期的开源人工智能项目，以建立多个国家级的开源人工智能模型和开放式创新生态系统。
科大讯飞董事长刘庆峰在两会期间提出，中国应该建立一个全国性的人工智能发展规划，以建立大型人工智能模型的国内人工智能生态系统，这呼应了周鸿祎创建国家级人工智能建模的愿望。
数据共享方面，刘庆峰指出中国应该在国家层面开放、共享来自各个行业的优质数据，使得中国初创型科技公司能较为容易的获得尖端人工智能模型所需的高质量数据。当然了，需要保护数据主体的权利。
小米首席执行官雷军指出，人工智能技术的快速发展在各个领域都创造了对人工智能人才的大需求——加强人才的培养，将是促进该产业不断进步的关键因素。
如何有效培养更多的优质人才呢？雷军建议：将人工智能课程纳入教学大纲内，并在大学开设更多与人工智能相关的主修课程。
知乎首席执行官周源还强调：将技术人员的职业培训与公司的需求结合起来，最好的办法就是大学与公司合作，针对企业的实际需求设置相应地课程，并根据市场需求更新和完善课程。
针对我国人工智能论文高度集中在高校、科研单位、一线城市的特点，他呼吁：建立一个教育资源共享平台，分享与人工智能教学相关的资源和内容，从而带来更多学习机会，挖掘更多地区的人才。
安全问题也不能少！代表们主张尽快推出新的 AI 法律，并对不同级别的 AI 算法采取不同的监管措施。同时要监督、审查大型 AI 模型的数据收集来源、处理方法和合规性，并进行社会影响和风险评估，及时识别和解决潜在的问题模型。
奥马尔分析道，中国政府已经认识到数据作为人工智能产业发展重要性，而且是发展的关键要素之一，正计划“创建一个全国统一的计算系统”，以确保充分获得计算资源。
许多指标表明，中国在数据的绝对数量上领先美国。而数量对人工智能产业的发展来说至关重要，另外一个至关重要的是芯片——中国正在努力实现计算能力的自给自足，已经把创建国内半导体产业列为优先事项，减少对美国的依赖。
限制芯片出口，实际上是在“帮助”中国发展
奥马尔在充分分析中美两国人工智能产业特点和中国的战略规划后，她给美国提出了建议，首先是激励私人资本进来。因为美国政府的战略规划能力较弱，而私营企业却更加活跃，要充分发挥自己的长处。
其次是避免采用过分削弱美国企业发展的政策，她指出：中美两国在AI领域的并行领跑状况将会持续很久、很久，美国不可能通过限制芯片出口等方式击败中国，过于严格的出口管制反而会削弱美国的芯片竞争力。
美国不应过于依赖制裁行动，毫无根据的反垄断措施可能会削弱美国大型科技公司的发展潜力，无意中会促进中国的芯片产业发展——中国人善于内斗，但却不惧外部压力。
本来就拥有数据数量优势，芯片若能突破，中国的优势将会更大。她还批评美国过时的签证法，对中国优秀人才在美国受到歧视而感到担忧，这会导致：国际人工智能科学家和工程师在美国以外寻求教育和就业。
奥马尔由此强调：美国不该犯这样的大错！长期以来，美国一直受益于大量中国人才的流入，如今虽依旧有来自中国的人才，但更多人才选择留在国内，更好地推动了中国的半导体和AI产业的发展。
第三是学习中国，创建一个全国性的人工智能路线图。作为推动中国数字经济发展的一部分，国家数据局将致力于建设智慧城市，数字化政府服务，促进数据驱动发展。她建议美国的政策制定者应该学习这个榜样。
第四是支持美国企业的数字化转型。与中国企业相比，美国公司采用人工智能的比例较低，如制造业中的物联网设备。人工智能产业的持久发展与应用，取决于累积的技术进步和持续迭代。
美国培育新兴产业的能力很强，是全球创新的核心地，但在应用的普及化、规模化、微创新方面则是中国的长处。她建议美国政府广泛激励数字基础设施产业发展，包括宽带、网络安全、智慧城市等。
我国多位专家指出：中国的人工智能产业发展战略是将它嵌入供应链的各个环节，以提高制造业的效率和企业的转型与升级，而不是仅开发面向消费者的人工智能技术，从而能更好地推动国民经济的发展。
