近日美国智库CNAS一份报告受到人们的注意,里面讨论了所谓军事打击中国数据中心等极端手段,以防止中国首先实现人工通用智能,也就是AGI。该观点之所以引起争议,不是因为它的激进程度有多高,而是它把本来属于科技和产业领域的一场竞争,直接推到了军事对抗的边缘。现在最应该警惕的并不是某一家智库说了什么,而是美国部分战略界是如何重新定义科技竞争的。
过去谈到人工智能的竞争,大家想到的都是芯片、算法、人才和资本。现在情况已经改变,算力基础设施本身也成为战略资源。到2025年底我国5G基站总数为483.8万座,千兆宽带用户有2.4亿人,计算能力总规模居世界第二位。这就意味着人工智能不再仅仅是实验室里的软件,而是建立在庞大的通信网络、数据中心、电力系统和服务器集群之上的。所以,谁掌握了算力基础设施,谁就掌握了人工智能产业继续发展的底层能力。
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更加值得注意的是,数据中心同传统意义上的军事目标之间,界限变得越来越不清楚。一座大型数据中心承担金融交易、云计算、工业控制、人工智能训练等许多民用任务,但是其中部分技术能力也可以服务于军事领域,即情报分析、卫星图像识别、无人系统协同、战场信息处理。人工智能越强大,其背后的数据中心就愈加容易被战略界看作是重要的基础设施,而不再只是普通的商业设施。
AGI为什么会让美国战略界如此紧张?根本原因就是“代差”这两个字。如果未来真的出现具有高度通用能力的人工智能系统,就会极大提高信息处理和决策的效率,传统的战争中一个指挥官,需要对大量的情报进行分析之后再逐级下达命令,而未来的作战将依靠人工智能来迅速把卫星、雷达、通信和无人机的数据整合起来,极短的时间内给出行动建议,有分析认为,AGI一旦真正成熟了,影响的就不是某一种武器型号,而是整个军事决策链。
类似的事件已经发生过,在之前中东冲突中,数据中心、云计算设施也被列入了军事安全的讨论之中。伊朗将一些大的商业云服务和数据基础设施看作军事情报体系的重要支柱,认为它们虽然是商业公司,但实际上却可以给军事行动提供重要的数据和计算能力。数据中心对于现代战争来说具有战略意义,并非是假说,而是已经在现实冲突中得到体现。
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因此,这件事给中国带来的最大的提醒并不是美国会攻击数据中心,而是关键信息基础设施的安全等级需要重新评价,以前出现一个数据中心故障被看成企业的问题,但如果人工智能、金融、通信、工业以及公共服务都高度依靠算力的话,那么数据中心大面积的中断就可能引起连锁反应。
真正需要补上的,是整个基础设施体系的抗打击能力。一方面加强数据中心本身的物理防护、网络安全,另一方面提高异地备份、跨区域容灾、算力调度的能力,不能将全部算力集中于少数几个地方,也不能使一条电力线路、通信线路或网络节点成为整个系统的一个单点故障。
另一个方面,中国也正在提前布局更大规模的体系。按照相关规划,到2027年至2028年,中国将建成支撑数据规模化流通、互联互通的国家数据基础设施,并实现全国大中型城市基本覆盖。
到2029年,国家数据基础设施主体结构基本建成,同时基本建立建设和运营体制机制。这个规划的意义其实很好理解,就是不只是建设几座大型数据中心,而是要把全国的数据资源、算力资源和网络资源进一步连接起来,让数据能够更高效地流动。
我们在发展,美国也没少使坏,他们就曾宣布查封多个所谓互联网域名,并声称这些域名被中国黑客用于攻击政府机构和关键基础设施。这里面需要注意的是,网络攻击和物理攻击看起来是两回事,但它们针对的其实是同一个东西,那就是基础设施的持续运行能力。一边是通过网络进入系统、窃取数据或者制造故障,另一边则是直接破坏服务器、电力和通信设施。
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从这个角度来看,中国现在推进国家数据基础设施建设还有另外一层意义。过去我们讲数字基础设施,更多强调经济发展和数字化转型,比如让企业上云、让数据流通起来。但现在必须考虑一个新的问题,那就是这些基础设施在突发冲突、网络攻击或者重大灾害发生之后,还能不能继续运行。如果一个系统平时效率很高,但遇到攻击就全部瘫痪,那么它的战略价值其实是有限的。
真正决定未来人工智能竞争的,最终还是一个国家能不能建立稳定、庞大而且有韧性的科技体系。特别是数据要有备份,算力要有冗余,通信线路不能只有一条,重要系统也不能把所有资源都集中在一个地方。
这或许才是CNAS这类报告给中国最大的现实提醒:人工智能战争真正争夺的,不只是模型有多聪明,而是谁拥有一个遭遇外部冲击,也还能够继续运转的完整系统。
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