AI 競賽：真正的關鍵不是誰贏，而是誰敢「ALL IN」

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最近在 YouTube 上看了 All-In Summit 的一場訪談，嘉賓是阿里巴巴的共同創辦人蔡崇信（Joe Tsai）。

他是馬雲最早期的合夥人之一，也是阿里巴巴能成功上市、打開國際資本市場的重要推手。
這位出生於台灣、在美國成長的企業家，他對中美兩國的理解都非常深刻，講話冷靜又有思考深度。

這次訪談中，主持人談到 AI，分析了為什麼美國和中國都想贏這場 AI 競賽。Joe 的回應讓我印象特別深。他讓我重新思考中美在 AI 革命中的真正差距

他認為，這一波 AI 革命，與當年的網際網路革命可能有著本質上的不同。當年 Google、Amazon、Facebook 能一統天下，是因為網路效應（network effect）讓流量集中、強者愈強。但 AI 的特性並不完全一樣，它更像是一場「工具革命」，誰都能用，也誰都能改進。至少，到目前爲止還沒看到那種「贏者全拿」（winner-take-all）的趨勢出現。

他和其中一位主持的觀點不同。那位主持人認為，世界必須有一個「一號強國」，就像一個社會要有一個執法單位，出事時大家知道該打 911。這說法雖然有道理，但我更認同 Joe 的看法——與其爭誰能稱霸，不如思考兩大國能否合作，一起解決人類面臨的重大挑戰。畢竟，AI 的終極價值，不應該只是誰跑得快，而是它能否真正讓世界變得更好。

從技術競賽，變成「滲透力」競賽

Joe Tsai 提出一個我非常認同的觀點：AI 的關鍵不在於誰的模型最強，而在於誰能最快把它落地應用。簡單說，就是「採用率（adoption rate）」才是決勝點。

他提到，中國政府目前基本上是「All in」在 AI 上。這不只是口號，而是實際行動。中國在今年已經把 AI 納入國家發展重點，從產業補助到地方政策，都在全面推進。更驚人的是，他們設定了未來五年要達到 90% AI 滲透率的目標——也就是說，無論是製造業、金融、教育，甚至公務體系，AI 都要進入運作流程。

這樣的行動力確實讓人佩服。中國的優勢不只是人口紅利，更在於政策貫徹的速度。當一個國家能夠以這種方式推動 AI 普及，它的技術應用深度和市場反饋速度會遠遠快過其他國家。

我相信在中國， 5年，90% AI 滲透率是非常可能達成的目標。想想當年的行動支付，和近幾年電動車的驚人普及率，就能感受到那種節奏。我自己就有一個很深的體驗：在疫情前我第一次去上海時，電動車還算少見；但僅僅三年後再訪，街上超過一半的車輛都已經是電車。那種變化速度，真的會讓人有點震撼。

反觀美國：創新強，但被法規綁住

而反觀美國，雖然擁有世界頂尖的科技公司和人才，但在政策與法規上卻始終慢半拍。
這是我個人的觀點——美國的最大問題，是法規落後於創新。

不少立法者、法官、甚至監管機構的人，對科技產業的理解仍停留在十年前的層面。當他們面對 AI、加密貨幣、甚至平台經濟這類新興領域時，常常不知道該怎麼管，於是就選擇「先管再說」。

最明顯的例子，就是我一直關注的特斯拉自動駕駛（FSD）。目前 FSD 在實際行駛安全數據上，已經證明其安全係數比 Waymo 等採用雷達與激光雷達（LiDAR）的系統更高，但卻仍無法獲准在美國全境開放「無安全員」駕駛。原因並不是數據不夠，而是監管機構仍固執地認為「單靠視覺鏡頭不安全」。

他們不看數據、不願測試，反而以理論假設為由不斷拖延。結果是，技術的落地與社會的採用被法規卡死——創新被擱置，安全的進步也因此放慢。

而這樣的情況，並非特斯拉一家公司面臨的困境。Meta 嘗試推出新型社交產品時，因隱私法的模糊界線屢屢受阻；NVIDIA 想拓展 AI 晶片業務，卻被出口限制與監管審查，被防壟斷調查；甚至 Google、OpenAI 在推進生成式 AI 產品時，也不斷被問「會不會危害民主」、「會不會造成失業」這些政治問題糾纏很久。

這些監管思維背後，其實透露出的是一種恐懼——政府對新技術的不信任，成了社會進步最大的絆腳石。但問題不是「不能不信任」，而是當問題出現時，政府應該有能力快速且有效地解決，而不是陷入層層繁瑣的程序與官僚流程。

這次訪談讓我意識到，當政府對新科技的理解滯後，或反應過慢，就不只是阻礙創新，更可能錯失整個時代的機會。

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