特邀嘉宾埃里克·施密特（Eric Schmidt，前Google CEO）与主持人格雷厄姆·艾利森（Graham Allison）教授深入探讨了人工智能的未来、地缘政治竞争、中美关系以及亨利·基辛格的遗产。

二人的讨论涵盖了AI技术的演进（从语言到推理）、“旧金山共识”对通用人工智能（AGI）的预测、中美在算力与应用层面的不同战略路径，以及AI时代对人类能动性、制度和全球安全的挑战。

施密特还就开源与闭源模型、AI意识、以及未来职场与社会结构的变化回答了哈佛学生之提问。

在关于技术演进路径，施密特如此总结说：

AI正从语言模型向智能体（Agents）和推理（Reasoning）阶段演进，规模法则（Scaling Laws）仍在发挥作用。

关于中美AI的竞争

美国在芯片和创新上有优势，倾向于闭源模型；而中国在应用落地、电力供应和开源模型传播上具有很强竞争力。

人类能动性危机

人工智能的发展可能威胁人类的决策权和能动性，特别是在武器控制和儿童发展方面，存在不可预测的风险。

基辛格先生的远见

美国前国务卿亨利·基辛格晚年敏锐地意识到AI将带来类似启蒙运动级别的认知革命，并致力于探讨其对人类存在的意义。

从“旧金山共识”对通用人工智能（AGI）的激进预测，到中美在算力与电力上的巨大剪刀差，施密特描绘了一幅令人不安却又无法回避的未来图景：我们正处于一场不可逆转的物种级变革之中，而地缘政治的博弈正在重写代码的底层规则。

埃里克的核心观点

“旧金山的共识是，在某个时间点，这些东西会汇集在一起，你会得到所谓的递归式自我改进……许多人相信，在未来一年内，将会出现用于设计的新数学、新的AI数学家。”

“我们将输给中国，因为他们在每种产品中都惊人地采用了人工智能……绝大多数人形机器人将由中国AI提供动力和制造，原因很简单，因为他们知道如何降低成本。”

“在中国，每天，电网都新增了一个吉瓦的电力……我们在美国建了多少这样的电站？零。”

“如果双方都希望最大化其在人工智能领域的单方面地位，那么将出现人类前所未见的、由敌对军事力量和情报机构之间的竞争所构成的局面。”

每个人的口袋都有一台超级计算机

“我从事编程已经55年了，亲眼目睹一个从开始到结束的过程发生在自己眼前，而自己还活着，这真的非常深刻。”

“旧金山共识”：从语言到推理的跃迁

在硅谷的中心地带，一种被称为“旧金山共识”（San Francisco Consensus）的信念正在主导着数百亿美元的资本流向。这不仅仅是关于聊天机器人的迭代，而是一场关于智能本质的豪赌。

施密特指出，AI的技术演进正在经历三个阶段：

语言（Language）、智能体（Agents）和推理（Reasoning）。

我们已经征服了语言，正在进入智能体时代——即AI能够串联起一连串任务，实现工作流的自动化。但真正的爆发点在于“推理”。

“规模法则（Scaling Laws）尚未放缓，” 施密特如此断言。通过投入更多的数据、电力和芯片，模型展现出了惊人的涌现能力。在这个疯狂的竞技场中，Gemini 3、OpenAI 5、Claude 4.5 以及来自中国的 DeepSeek 正在进行着以周为单位的残酷迭代。

这种技术跃迁的终点是“递归式自我改进”（Recursive Self-Improvement）。虽然目前尚未完全实现，但在硅谷的预测中，这就是未来两到四年内必然发生的事实。

“计算机编写程序、生成数学猜想、发现新事实的能力正在到来，” 施密特警告说，这不仅是技术的胜利，更是对人类“能动性”（Agency）的挑战。当计算机开始自行决定获取武器权限或接管关键决策时，人类是否还握有方向盘？

中美大博弈：算力与电力的不对称战争

如果说AI是新时代的核武器，那么中美两国显然选择了截然不同的武器库构建路径。

施密特敏锐地观察到，美国在芯片（GPU）和顶层模型创新上占据优势，但这并不意味着胜利是注定的。

“看来这两者正在追求不同的道路，” 施密特分析道。美国的战略依赖于极其昂贵的闭源模型和复杂的金融资本市场支撑；而中国则专注于将AI“嵌入到万物之中”。从智能家电到汽车，中国企业正在利用其惊人的供应链优势和工程师红利（施密特提到是“996”文化），在应用层面上通过海量数据迭代实现弯道超车。

然而，制约AI发展的真正瓶颈可能不再是芯片，而是电力。这也是施密特最担忧的战略劣势：“中国拥有无限的电力……他们在过去五年中建造了大约120吉瓦的新可再生能源。” 相比之下，美国受困于基础设施建设的停滞，甚至无法为新的数据中心提供足够的能源。这种“能源赤字”可能会成为美国AI发展的致命阿喀琉斯之踵。

开源陷阱：谁在定义全球AI的标准？

在开源与闭源的路线之争中，施密特提出了一个反直觉的观点：美国的闭源策略（出于商业回报考量）可能会导致其在全球标准制定权的丧失。

由于缺乏像美国那样深度的资本市场支持，中国似乎正在拥抱开源策略。“开源和权重开放的后果之一是，地球上绝大多数人或将使用中国的模型，” 施密特警告。对于全球南方国家（Global South）而言，他们无力负担昂贵的算力和授权费，免费且高效的中国开源模型将成为唯一选择。

这不仅仅是市场份额的问题，更是价值观的渗透。当全球大部分人口使用的AI模型带有特定的训练偏见和价值观时，这构成了一种新型的“算法外交”。施密特认为，尽管美国拥有最顶尖的技术，但如果这些技术被锁在防火墙后，而世界其他地方都在运行另一种代码，那么美国在软实力上的优势将被逐渐侵蚀。

编程的“终结”与人类的未来角色

对于个人和职业发展，施密特的话语中带着一种残酷的冷静。作为一名有着55年经验的资深程序员，他坦承地说道：“我所做的编程的方方面面，设计的方方面面，现在都由计算机完成了……我的时代结束了。”

这不仅仅是编程工作的消失，而是人类作为“知识生产者”角色的根本性动摇。未来的计算机科学将不再是关于如何写代码，而是关于如何管理和监督那些写代码的AI。每一个人口袋里都装着一个“超级程序员”，这既赋予了普通人巨大的创造力，也赋予了恶意行为者前所未有的破坏力——从网络攻击到生物武器的设计。在谈及基辛格的遗愿时，施密特反复强调了一个哲学命题：“在人工智能时代，做人意味着什么？” 当AI在逻辑、推理甚至创造力上超越人类，我们剩下的也许只有“社会性”与“生物性”的需求。人类可能会退守到那些即使机器能做、但我们只允许人类做的领域（如照顾病人、特定决策等）。

结语：“失控”前的清醒

在访谈的最后，话题回到了对超级智能（Superintelligence）的终极猜想。施密特虽然怀疑AI是否能像爱因斯坦那样在没有大数据的支撑下凭空提出“狭义相对论”，但他确信，具备超人能力的AI物理学家和生物学家即将诞生。

这不仅是技术的奇点，也是地缘政治的奇点。正如基辛格生前所忧虑的，如果缺乏协调与对话，中美之间由AI驱动的“安全困境”将把人类推向未知的深渊。施密特的呼吁不仅是对技术的反思，更是一种政治上的紧迫感：在算法彻底接管方向盘之前，人类必须在这个分岔路口做出关乎物种存续的战略抉择。

作者：洛逸