2025-06-16-兰德-谁能资助未来的人工智能发展_（英）_54页_503kb

未来人工智能开发资助方分析总结

核心问题

报告探讨了谁可能资助未来人工智能（AI）基础模型的开发，并构建了一个分析框架以帮助政府和私营部门决定何时以及如何采用不同的资助模式。

关键发现

🚀 技术与成本趋势

AI基础模型（如大语言模型）的开发成本正在快速上升。训练成本在多个维度上呈指数级增长：

• 单次训练的成本从数百万美元到数十亿美元不等。
• 这种增长趋势短期内难以维持，因为计算资源、高质量数据、算法效率等限制因素可能使资源支出变得不可持续。

🧪 研究表明，虽然AI模型在复杂性和性能方面不断提升，但是否存在如此高额成本所带来的实际效益仍不确定：模型性能改善未必随成本线性增长。

💰 资助方分类及情景

私营部门主导（Private Funding）

• 当前，私营企业在大型模型开发中承担主导角色。
• 主要通过内部研发投入和风险投资相结合进行资金支持。
• 代表：OpenAI、Google、Meta、Microsoft等。

🤝 政府与私营部门联合资助（Joint Funding）

• 许多国家正探索将AI研发纳入公共基础设施，例如美国的国家AI研究资源项目。
• 政府倾向于介入的领域包括国家安全、公共品和防止市场垄断等。

💰 政府主导（Pure Government Funding）

• 在私营部门缺乏足够兴趣或面临障碍的情况下，政府牵头资助大型战略模型开发。
• 类似国防、核武器、医学基因组计划、太空计划等的政府投资模式。

分析建议

1. 私营 sector 可能在可预见的未来内继续承担AI基础模型开发的核心资金任务，即使政府有时会感到必要介入以控制或规制其应用。

2. 开采用途与责任风险平衡：模型性能在某些领域表现出显著提升，但诸如“幻觉”、安全风险、法律责任等挑战仍需解决。

3. 资助框架有助于政府与市场利益协调：通过搭建清晰、开放的数据和计算资源合作平台（如NAIRR），实现公共和私营部门间的协同，既要鼓励创新，又要确保技术安全与普惠。

总结框架

目前来看，私营企业在大模型开发中占据主导地位，但也需要审视模型成本和可能性是否具有可持续性。如私营领域推进受限，则政府与混和型资助方式可能崛起，类似“CERN for AI”这样的科学合作倡议也许在未来被广泛采纳。