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在這個(gè)科技革命主導(dǎo)的時(shí)代，如何催生科技突破、使其轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)和商業(yè)的引擎并成規(guī)模地落地、開(kāi)花和結(jié)果，正成為新增長(zhǎng)范式的一個(gè)核心命題。2023年9月，習(xí)近平總書記提出新質(zhì)生產(chǎn)力的理念，旨在提倡由技術(shù)革命性突破、生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置、產(chǎn)業(yè)深度轉(zhuǎn)型升級(jí)而催生的先進(jìn)生產(chǎn)力。其目標(biāo)是：提升全要素生產(chǎn)率，以深化技術(shù)應(yīng)用為驅(qū)動(dòng)，促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式快速涌現(xiàn)，并通過(guò)滿足多樣化、高端化的消費(fèi)需求促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，要形成與之相適應(yīng)的新型生產(chǎn)關(guān)系，讓各類優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)要素向新質(zhì)生產(chǎn)力方向順暢流動(dòng)。這需要?jiǎng)?chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)鏈、資金鏈、人才鏈的深度融合。這與2022年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出的“要推動(dòng)‘科技—產(chǎn)業(yè)—金融’的良性循環(huán)”以及“十四五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)的“構(gòu)建實(shí)體經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新、現(xiàn)代金融、人力資源協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系”，都高度契合。

毫無(wú)疑問(wèn)，突飛猛進(jìn)的人工智能（AI）技術(shù)，是發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。而人工智能技術(shù)在過(guò)去十年的革命性突破，恰恰源自科技—產(chǎn)業(yè)—金融的有效結(jié)合。這對(duì)于思考在國(guó)內(nèi)如何“以科技創(chuàng)新引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，積極培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”具有啟發(fā)意義。

一、技術(shù)革命性突破背后是巨大的不確定性

從歷史的后視鏡看以美國(guó)人工智能公司OpenAI為代表的這一輪人工智能革命，往往會(huì)低估之前巨大的未知、不確定和猶疑以及由此帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

首先是對(duì)技術(shù)發(fā)展大方向的認(rèn)知。自1950年以來(lái)，對(duì)智能一直存在兩大迥然不同的假說(shuō)，即智能是邏輯還是生物的產(chǎn)物。符號(hào)主義認(rèn)為，智能的基礎(chǔ)是邏輯推理，知識(shí)可以通過(guò)一系列符號(hào)（Symbolic Expressions）和規(guī)則（Symbolic Rules）來(lái)推演形成，構(gòu)建和完善邏輯框架就成為發(fā)展智能的方向。連接主義則認(rèn)為，起初的邏輯體系并沒(méi)有那么重要，智能的本質(zhì)是學(xué)習(xí)如何建構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的連接強(qiáng)度。明斯基和帕佩特于1969年發(fā)表《感知機(jī)：計(jì)算幾何學(xué)》，表明當(dāng)時(shí)的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能解決基本的推理問(wèn)題，基于連接主義的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展進(jìn)入寒冬。直到1986年，圖靈獎(jiǎng)獲得者杰弗里·辛頓與其他學(xué)者一起發(fā)表文章，證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多個(gè)隱藏層可以學(xué)習(xí)任何函數(shù)，從而解決了單層感知機(jī)的局限，也表明大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要性（見(jiàn)圖1）。2012年，辛頓和他的學(xué)生伊爾亞·蘇茨克維（即OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人和首席科學(xué)家），使用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)獲得了視覺(jué)識(shí)別大賽冠軍。之后伊爾亞在一次訪談中指出，“無(wú)可辯駁的是，如果一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又深又大，那么它可以解決一項(xiàng)艱巨的任務(wù)……這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是可以被訓(xùn)練的。因此，如果你能訓(xùn)練它，擴(kuò)大規(guī)模，并且找到數(shù)據(jù)，你就會(huì)成功”。

圖1 人工智能取得的重要進(jìn)展

來(lái)源：根據(jù)公開(kāi)資料匯編。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)之父、計(jì)算機(jī)科學(xué)家里奇·薩頓在2019年發(fā)表的“苦澀的教訓(xùn)”一文中也指出：“從過(guò)去70年的AI研究中可以得出的最大教訓(xùn)是，最有效且遙遙領(lǐng)先的方法是那些有效運(yùn)用算力的通用方法（General Methods That Leverage Computation）。”但過(guò)去大多數(shù)研究默認(rèn)計(jì)算成本不變，沒(méi)有意識(shí)到算力成本急劇下降意味著什么，因此這些研究者一直認(rèn)為，通過(guò)運(yùn)用人類經(jīng)驗(yàn)來(lái)提升算法才是主要的路徑。雖然國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司（IBM）的深藍(lán)計(jì)算機(jī)在1997年打敗國(guó)際象棋大師，被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的里程碑，但是因?yàn)榧夹g(shù)路徑選擇的問(wèn)題，難以持續(xù)突破，未能幫助IBM在人工智能領(lǐng)域保持引領(lǐng)地位。

其次，即便確定了大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向，如何形成可以產(chǎn)業(yè)化的技術(shù)，仍然充滿不確定性。這一輪技術(shù)革命性突破是以基于轉(zhuǎn)換器的生成式預(yù)訓(xùn)練模型（Generative Pre-trained Transformer，GPT）為代表的純解碼器（Decoder-only）路線，通過(guò)自然語(yǔ)言處理模型實(shí)現(xiàn)突破（見(jiàn)圖2）。這一路線之所以能形成并在2021年后迅速繁榮，源于不同領(lǐng)域的科技和產(chǎn)業(yè)要素的耦合以及相互增強(qiáng)。換言之，這個(gè)過(guò)程并不具有必然性。

圖2 大語(yǔ)言模型演化樹(shù)

資料來(lái)源：Yang J. F., Jin H.Y., Tang R.X.et al., “Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond”, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2023, https://arxiv.org/abs/2304.13712[2024-04-05]。

GPT的成功在于把生成式（Generative）、預(yù)訓(xùn)練（Pre-trained）、轉(zhuǎn)換器（Transformer）、語(yǔ)言邏輯和對(duì)齊人類需求組合在一起，并設(shè)計(jì)了一個(gè)名為ChatGPT的現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品。所謂“生成式”，OpenAI在2016年發(fā)表的文章中指出，其核心目標(biāo)之一是理解世界，而生成式模型可能是達(dá)成這個(gè)目標(biāo)的最佳路徑； 文章引用費(fèi)曼（Richard P. Feynman）的名言，即“我不能創(chuàng)造的東西，我也就無(wú)法理解”。所謂“預(yù)訓(xùn)練”，則是通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，產(chǎn)生一種通用的能力。但最重要的還是轉(zhuǎn)換器的產(chǎn)生。2017年谷歌的研究人員提出了基于自注意力機(jī)制的轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，即把信息壓縮成從具體到抽象的各種特征、關(guān)系和知識(shí)點(diǎn)，也就是參數(shù)，并通過(guò)權(quán)重決定重要性。通過(guò)采用這種架構(gòu)，提出了并行處理大量信息的方法論。

然而，即使有了技術(shù)洞見(jiàn)和GPT的方法論，如果沒(méi)有加速計(jì)算的革命，革命性突破也難以發(fā)生。根據(jù)OpenAI早先的一篇文章分析，人工智能訓(xùn)練任務(wù)所需的算力每3.42個(gè)月就會(huì)翻倍，對(duì)算力的需求增長(zhǎng)遠(yuǎn)超摩爾定律（即每18個(gè)月芯片性能翻一倍）。而因?yàn)橛辛嘶谧宰⒁饬C(jī)制的轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，可以并行處理信息；同時(shí)在硬件層面，圖形處理器（GPU）的并行計(jì)算架構(gòu)恰好與此功能完美配合。通過(guò)革新運(yùn)算方法、設(shè)計(jì)更優(yōu)內(nèi)存和通信電路等方式，英偉達(dá)在過(guò)去十年將單個(gè)GPU的AI推理性能提高了1000倍。這便是為何英偉達(dá)的首席執(zhí)行官（CEO）黃仁勛在2024年全球技術(shù)大會(huì)（GTC）上說(shuō)，“2012年，AlexNet點(diǎn)燃了星星之火，這是人工智能與英偉達(dá)GPU的首次碰撞……幾年后，我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)完美的應(yīng)用場(chǎng)景（生成式AI）”。兩者的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)“大力出奇跡”，即通過(guò)大規(guī)模使用算力來(lái)構(gòu)建越來(lái)越大、越來(lái)越深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這成為實(shí)現(xiàn)人工智能的最佳路徑，也因此造就了英偉達(dá)和OpenAI的今天。

最后，語(yǔ)言和“對(duì)齊”是GPT飛輪最后的閉環(huán)。正如語(yǔ)言學(xué)家喬姆斯基所言，“語(yǔ)言是生成思想的系統(tǒng)，而思想是由語(yǔ)言所生成的”。由于語(yǔ)言本身蘊(yùn)含了最豐富的人類智能，從對(duì)語(yǔ)言邏輯的充分學(xué)習(xí)入手發(fā)展生成式能力，最有可能讓AI獲得一定程度的泛化智能能力（即從已知推向未知）。“對(duì)齊”意味著讓模型準(zhǔn)確理解和響應(yīng)人類訴求，并與安全性以及人類倫理等標(biāo)準(zhǔn)相結(jié)合，從而使其轉(zhuǎn)變?yōu)榭膳c人類互動(dòng)并供人類使用的產(chǎn)品。

可以看到，這一輪AI革命性突破環(huán)環(huán)相扣，而每一環(huán)都面臨不同程度的不確定性，這對(duì)從業(yè)者和投資者則意味著巨大的風(fēng)險(xiǎn)和決策壓力?？缭矫恳粋€(gè)重大不確定性，都需要技術(shù)洞見(jiàn)、戰(zhàn)略定力及具體方法論的組合。

二、OpenAI如何應(yīng)對(duì)科技—產(chǎn)業(yè)—金融各環(huán)節(jié)的挑戰(zhàn)

上一部分闡述了OpenAI在技術(shù)路徑上遇到的挑戰(zhàn)和做出的選擇。同樣重要的是其在商業(yè)路徑和風(fēng)險(xiǎn)資本上的選擇。OpenAI是這一輪AI革命的領(lǐng)跑者，但它僅成立于2015年，且成立后6年幾乎沒(méi)有收入（見(jiàn)圖3）。即便到作為最高水平大模型領(lǐng)跑者的今天，OpenAI也還只是一個(gè)年?duì)I業(yè)收入16億美元、約770個(gè)員工（截至2023年）的企業(yè)，而且還在快速“燒錢”。在風(fēng)起云涌的大模型競(jìng)賽中，OpenAI終局如何、是否能獲得這一輪AI革命的最大紅利，其實(shí)充滿變數(shù)。例如，2024年4月元宇宙（Meta）推出的開(kāi)源模型Llama 3-70B，僅有不到GPT-4的4%的參數(shù)量，卻已在多種評(píng)測(cè)中緊追其后。如何在技術(shù)不確定、資金需求巨大、競(jìng)爭(zhēng)激烈的AI產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)突破？OpenAI引爆這一輪AI革命的經(jīng)歷，提供了以企業(yè)家精神以及市場(chǎng)化機(jī)制設(shè)計(jì)克服重大不確定性的科技商業(yè)化范例。

圖3 OpenAI營(yíng)業(yè)收入走勢(shì)（2016－2023年）

數(shù)據(jù)來(lái)源：作者根據(jù)歷年新聞資料整理。

首先，OpenAI堅(jiān)持基于技術(shù)洞見(jiàn)的戰(zhàn)略定力。要沿著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)路徑構(gòu)建AI能力，其必要條件是大模型、大算力、大數(shù)據(jù)。這意味著，在模型規(guī)模（即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模）達(dá)到關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)前，模型能力難以產(chǎn)生真實(shí)價(jià)值。這恰恰是明斯基和帕佩特在1969年對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)路徑提出的質(zhì)疑。

OpenAI早期推出的GPT-1和GPT-2分別使用的參數(shù)量為1.24億和15.4億，這兩個(gè)小模型未能涌現(xiàn)智能。直到2020年發(fā)布GPT-3，參數(shù)量躍升到1750億，其展現(xiàn)的能力才受到廣泛關(guān)注。但在GPT-3發(fā)布后，《麻省科技評(píng)論》發(fā)表了一篇文章“傲慢自大的GPT-3：自己都不知道自己在說(shuō)什么”。文章提出了三方面質(zhì)疑：（1）大力沒(méi)出奇跡，“更大讓GPT3更好，但這個(gè)變化不是革命性的”；（2）應(yīng)該走邏輯派路線，“AI要理解語(yǔ)義，應(yīng)該學(xué)習(xí)兒童如何理解世界的”；（3）質(zhì)疑從語(yǔ)言中獲得泛化能力，“純粹通過(guò)純文本方式輸入可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是有限的”。

此外，在技術(shù)路線上，OpenAI一直面臨與谷歌的直接競(jìng)爭(zhēng)。谷歌于2014年收購(gòu)人工智能公司DeepMind，隨后推出的阿爾法圍棋（AlphaGo）取得了對(duì)戰(zhàn)世界圍棋冠軍李世石的歷史性勝利。人工智能的巨大潛力以及谷歌的一家獨(dú)大，引起一些科學(xué)家和企業(yè)家的警覺(jué)，如科技生態(tài)風(fēng)投家薩姆·奧爾特曼（Sam Altman）、科技創(chuàng)業(yè)者埃隆·馬斯克（Elon R. Musk）、人工智能專家伊爾亞·蘇茨克維、技術(shù)運(yùn)營(yíng)專家格雷格·布羅克曼（Greg Brockman）和沃伊切赫·扎倫巴（Wojciech Zaremba）。他們擁有共同技術(shù)愿景，愿意聯(lián)合起來(lái)，希望在抓住人工智能機(jī)遇的同時(shí)，確保這一技術(shù)讓社會(huì)廣泛受益，并防止?jié)撛诘娘L(fēng)險(xiǎn)?？梢?jiàn)，這是完全市場(chǎng)化的行為，機(jī)遇與競(jìng)爭(zhēng)交織其中。

雖然谷歌和OpenAI都選擇了轉(zhuǎn)換器架構(gòu)，但不同于谷歌采取雙向編碼器路線，OpenAI采取了純解碼器的生成式路線。OpenAI在推出GPT-1和GPT-2后就用完了所有資金，相較于谷歌并無(wú)優(yōu)勢(shì)，但OpenAI通過(guò)前面的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了“大力出奇跡”這一技術(shù)思路，并在獲得微軟10億美元的融資后繼續(xù)全力投入，由此實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)象級(jí)成功。

其次，OpenAI能引領(lǐng)這一輪AI革命，還依賴它將技術(shù)規(guī)?；墓こ棠芰σ约奥涞貫樯虡I(yè)應(yīng)用的產(chǎn)品能力。基于“大力出奇跡”的技術(shù)路線，OpenAI要不斷擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)量和模型參數(shù)量，訓(xùn)練效率就成為關(guān)鍵。這得益于OpenAI的團(tuán)隊(duì)構(gòu)成，既有以伊爾亞為代表的算法團(tuán)隊(duì)，也有以格雷格為代表的具有算法理解的工程團(tuán)隊(duì)。此外，2021－2022年，OpenAI與微軟云合作重構(gòu)了其模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)設(shè)施，為之后訓(xùn)練GPT-4提供了“超級(jí)計(jì)算”的基礎(chǔ)。這些工程化能力主要表現(xiàn)在，OpenAI能用極小算力進(jìn)行小規(guī)模實(shí)驗(yàn)，并預(yù)測(cè)出大規(guī)模計(jì)算的成功率，從而大大降低了動(dòng)輒數(shù)千萬(wàn)美元的大規(guī)模訓(xùn)練的不確定性。同時(shí)還表現(xiàn)為研發(fā)新產(chǎn)品的極致效率?；贕PT-3.5的能力，OpenAI僅僅耗時(shí)13天就推出了ChatGPT這一令世界驚艷的產(chǎn)品；同樣，OpenAI的文生視頻大模型Sora也是由一個(gè)小團(tuán)隊(duì)在很短的時(shí)間內(nèi)推出，其核心領(lǐng)導(dǎo)者甚至是剛剛畢業(yè)不久的博士。

最后，OpenAI得以成功也依賴市場(chǎng)化的商業(yè)機(jī)制設(shè)計(jì)以及與風(fēng)險(xiǎn)資本的緊密融合。OpenAI一開(kāi)始是純粹的非營(yíng)利組織。在2019年發(fā)布GPT-2時(shí)，OpenAI已基本用光了所有資金。OpenAI首席執(zhí)行官薩姆說(shuō)，“為了成功完成我們的使命，我們需要海量資金，數(shù)額遠(yuǎn)超出我最初的設(shè)想”。為此，OpenAI改制成立了一家有限營(yíng)利公司OpenAI LP，以吸引風(fēng)險(xiǎn)投資。從改制到發(fā)布ChatGPT的三年多時(shí)間，OpenAI經(jīng)歷了6輪融資，涉及多家風(fēng)投企業(yè)，包括引入微軟作為其最主要的投資者。

鑒于存在巨大的不確定性，微軟和OpenAI在風(fēng)險(xiǎn)資本上的合作與產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)展環(huán)環(huán)相扣。微軟在2019年7月注入了10億美元，在GPT-3發(fā)布后，又投資了20億美元。2022年11月OpenAI推出ChatGPT并取得巨大成功后，微軟在2023年1月進(jìn)一步為其提供了100億美元的融資。在治理機(jī)制上，微軟并沒(méi)有嘗試把OpenAI轉(zhuǎn)變?yōu)槠渥庸尽?023年6月，OpenAI進(jìn)行了第二次改制，從有限責(zé)任合伙企業(yè)變更為有限責(zé)任公司，其中微軟持有49%的股權(quán)，但不在OpenAI擁有董事會(huì)席位，從而使得OpenAI董事會(huì)對(duì)公司的未來(lái)發(fā)展方向擁有絕對(duì)控制權(quán)。OpenAI最初作為非營(yíng)利組織、董事會(huì)權(quán)力主要由外部董事掌握且缺乏投資人制約等缺陷，引發(fā)了2023年11月的“政變”。當(dāng)事件平息后，OpenAI董事會(huì)改組，成員之一為曾任美國(guó)財(cái)政部長(zhǎng)的知名經(jīng)濟(jì)學(xué)家勞倫斯·亨利·薩默斯（Lawrence H. Summers)，這使得OpenAI從非營(yíng)利組織與商業(yè)的結(jié)合，最終轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)與社會(huì)責(zé)任的結(jié)合，為后期進(jìn)一步加快OpenAI的發(fā)展奠定了治理基礎(chǔ)。

OpenAI與微軟的融合不僅在資金層面，而且體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)層面的深度合作。微軟為OpenAI補(bǔ)充了一流的工程化能力、數(shù)據(jù)資源以及應(yīng)用場(chǎng)景。工程化方面，微軟Azure是OpenAI的獨(dú)家云服務(wù)提供商，為OpenAI訓(xùn)練和推理提供了能夠快速部署的算力；數(shù)據(jù)資源和應(yīng)用場(chǎng)景方面，微軟大量的B端、C端數(shù)據(jù)給大模型提供了更豐富的訓(xùn)練語(yǔ)言材料，Office、Bing等軟件為OpenAI的 GPT嵌入提供了天然的場(chǎng)景。同樣，微軟通過(guò)與OpenAI合作，在新一輪人工智能革命中獲得了先機(jī)，人工智能成為微軟從云計(jì)算到其他原有產(chǎn)品營(yíng)業(yè)收入上漲的主要推動(dòng)力，同時(shí)微軟也獲得了資本市場(chǎng)的高度認(rèn)可，其市值從2022年年底的1.8萬(wàn)億美元已經(jīng)升至2024年4月初的超3萬(wàn)億美元。

三、OpenAI作為一個(gè)科技商業(yè)化范本的啟示

OpenAI引爆這一輪人工智能革命的過(guò)程，提供了以企業(yè)家精神、要素組合、市場(chǎng)化機(jī)制設(shè)計(jì)克服“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”各環(huán)節(jié)不確定性的科技商業(yè)化范例。

人工智能革命在技術(shù)路線、產(chǎn)業(yè)化和資金方面都面臨很大的風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法事先預(yù)判并明確規(guī)劃。這就要求各參與方擁有適配的態(tài)度、動(dòng)機(jī)和靈活性，以市場(chǎng)化的方式自發(fā)組合和探索。起初，技術(shù)路線不確定性很大，OpenAI是一個(gè)非營(yíng)利組織，早期資金來(lái)源于捐贈(zèng)人。隨著技術(shù)路徑逐漸明晰，風(fēng)險(xiǎn)資本加入的動(dòng)機(jī)不斷增強(qiáng)，并且與產(chǎn)業(yè)化相輔相成。各參與方都承擔(dān)了很大風(fēng)險(xiǎn)，并靈活動(dòng)態(tài)地調(diào)整參與策略。

面對(duì)巨大的不確定性，多方市場(chǎng)力量協(xié)同促成了OpenAI的成功。OpenAI在這個(gè)過(guò)程中深度改變了其治理機(jī)制，由此獲得了更多外部投資。這個(gè)市場(chǎng)化組合的過(guò)程，不僅彌補(bǔ)了其技術(shù)路線要求的大參數(shù)模型訓(xùn)練的資金缺口，而且為OpenAI帶來(lái)了與微軟互惠互利的深度合作。“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”的良性循環(huán)使得OpenAI在保持技術(shù)和產(chǎn)品領(lǐng)先性與獲得更多市場(chǎng)投資之間建立了正向飛輪。同時(shí)，OpenAI推動(dòng)的技術(shù)路線與英偉達(dá)的GPU算力迭代，也形成了正向飛輪，以市場(chǎng)化的方式促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)突飛猛進(jìn)，并反哺自身。這種市場(chǎng)化協(xié)同方式，使得OpenAI以及各方參與者能夠以長(zhǎng)期主義應(yīng)對(duì)科技革命的不確定性，并最終贏得勝利。

以O(shè)penAI為代表的人工智能革命并非個(gè)案。從更長(zhǎng)期的技術(shù)突破及產(chǎn)業(yè)化的全球歷史經(jīng)驗(yàn)看，相較于效率和規(guī)模，高風(fēng)險(xiǎn)性更是其本質(zhì)特征，因此，需要以市場(chǎng)化主體為核心來(lái)推動(dòng)技術(shù)革命，這些主體必須具備擁抱風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度。即便一些早期技術(shù)源頭來(lái)自政府項(xiàng)目，如互聯(lián)網(wǎng)，但其后期發(fā)展?jié)摿ν耆龊趺绹?guó)政府在20世紀(jì)90年代早期的預(yù)判；其真正發(fā)展成為商業(yè)化的服務(wù)和技術(shù)應(yīng)用，還需疊加一系列市場(chǎng)導(dǎo)向的技術(shù)突破，并且以可落地的產(chǎn)業(yè)化持續(xù)驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)資金的投入。在這個(gè)過(guò)程中，政府所能發(fā)揮的重要作用，是為資本和企業(yè)構(gòu)建良好的營(yíng)商環(huán)境，穩(wěn)定市場(chǎng)對(duì)未來(lái)的長(zhǎng)期預(yù)期，支持分散的市場(chǎng)化主體敢于創(chuàng)新、挑戰(zhàn)不確定性、堅(jiān)持長(zhǎng)期主義。這是科技革命商業(yè)化的本質(zhì)，其中不同參與者需要扮演各自的角色。

四、小結(jié)

這一輪人工智能革命方興未艾，生動(dòng)地展示了技術(shù)革命性突破背后巨大的不確定性。隨著中國(guó)科技及產(chǎn)業(yè)不斷趨近前沿，疊加地緣政治因素導(dǎo)致的技術(shù)壁壘，中國(guó)經(jīng)濟(jì)正快速超越以前通過(guò)已有成熟技術(shù)規(guī)?；瘉?lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的階段，在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用以及資金配置上將面臨越來(lái)越大的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)。而國(guó)際上人工智能技術(shù)突破及產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程，為國(guó)內(nèi)以人工智能為重要引擎的新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)。

從此輪人工智能革命的領(lǐng)跑者OpenAI的經(jīng)歷看，技術(shù)洞見(jiàn)、戰(zhàn)略定力、工程能力、產(chǎn)品能力、商業(yè)設(shè)計(jì)的結(jié)合，促使其驚心動(dòng)魄地跨越了“科技—產(chǎn)業(yè)—金融”各環(huán)節(jié)的多重風(fēng)險(xiǎn)和不確定性，這足以成為科技商業(yè)化的范本。

從社會(huì)機(jī)制視角看，OpenAI的成功建立在多方市場(chǎng)力量的高效協(xié)同上，技術(shù)領(lǐng)先性、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力與風(fēng)險(xiǎn)投資回報(bào)之間形成有力的正向循環(huán)，從而有效應(yīng)對(duì)技術(shù)革命存在的巨大風(fēng)險(xiǎn)。

從政策視角看，由于發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力本質(zhì)上具有風(fēng)險(xiǎn)，構(gòu)建與新質(zhì)生產(chǎn)力適配的新型生產(chǎn)關(guān)系需要充分發(fā)揮金融市場(chǎng)有效匹配風(fēng)險(xiǎn)和收益的功能，營(yíng)造公平競(jìng)爭(zhēng)、充滿活力、穩(wěn)定可預(yù)期的營(yíng)商環(huán)境，從而鼓勵(lì)市場(chǎng)化主體敢于創(chuàng)新、承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)期主義行為。同時(shí)，還應(yīng)充分發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制以及國(guó)內(nèi)超大規(guī)模市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)，加速形成科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與風(fēng)險(xiǎn)投資之間的正向循環(huán)。