撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 5 月，数据标注与 AI 基础设施巨头 Scale AI 的创始人兼 CEO Alexandr Wang（亚历山大王）做客美国战略与国际研究中心（CSIS），与 CSIS Wadhwani AI 中心主任 Greg Allen 进行了一场深度对话。作为年仅 27 岁便登上福布斯亿万富豪榜的 AI 行业领军者，Alexandr Wang 的见解不仅源于其将 Scale AI 从 MIT 宿舍项目打造成估值超 140 亿美元独角兽的创业经历，更根植于他在洛斯阿拉莫斯（美国核武器研发基地）的成长背景，使其对技术与国家安全的交集有着深刻理解。此次对话正值中美 AI 竞争白热化、美国国内对 AI 安全与部署展开广泛辩论之际，Wang 的观点为理解美国 AI 领导力的现状与未来提供了关键视角。
摘要
- AI 竞争是三位一体的战争：胜利取决于算法、算力和数据的综合优势，而数据优势（Data Dominance）是美国必须建立和维持的核心。
- 中国是有计划、系统性的竞争者：中国共产党自 2017/2018 年便制定了清晰的 AI 总体战略，旨在通过“蛙跳”技术超越西方，其举国体制在数据获取、算力建设（即使牺牲能效）上拥有独特优势。
- 美国国防部与政府需加速 AI 采纳：关键在于建立企业级 AI 基础设施、采用灵活采购路径，并敢于构想能带来“颠覆性”优势的雄心勃勃的 AI 应用场景，如“智能体战争”（Agentic Warfare）和“智能体政府”（Agentic Government）。
- 测试、评估与安全是规模化部署的前提：无论是国防还是民用关键领域，大规模、自动化的场景测试与生产监控能力是负责任地快速推广 AI 技术的基石，美国 AI 安全研究所网络应主导全球标准制定。
- 能源产能是 AI 竞赛的基础设施瓶颈：美国相对平稳的能源产能增长曲线与中国陡峭上升的曲线形成对比，满足 AI 算力爆发的能源需求是美国必须解决的战略问题。
从洛斯阿拉莫斯到 AI 数据基石：Scale AI 的崛起之路
Alexandr Wang（亚历山大王）的创业故事始于一个独特的地方：新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯。他的父母都是在那里国家实验室工作的物理学家。这个因“曼哈顿计划”和奥本海默而闻名的小镇，让他自幼便浸润在国家安全与技术交汇的氛围中。“本周在华盛顿特区的许多会议上，人们都将 AI 比作曼哈顿计划级别的努力，”Wang 说道，“而我总是可以说，哦，我实际上是在那里长大的。”
这种背景塑造了他对技术使命感的认知。进入 MIT 学习人工智能时，正值 DeepMind 的 AlphaGo 击败世界顶级围棋选手。他敏锐地察觉到，深度学习在短短五年内从雏形发展到如此高度，意味着 AI 将成为他一生中最重要的技术浪潮。“我当时有时会告诉人们，我认为 AI 将是我们一生中最重要的东西，他们会笑，那时很难严肃地说出这句话，但现在可以更严肃一点了。”
他将 AI 的核心要素分解为三点：算法、算力和数据。观察当时的生态，他发现 OpenAI、DeepMind 等公司在攻克算法，Nvidia 等在解决算力，但在数据——这个“智能的原材料”和模型的“生命血液”——领域，却存在巨大的基础设施缺口。于是，2016年，19岁的他创立了 Scale AI，立志填补这一空白。
Scale AI 最初切入的是当时 AI 最炙手可热的领域：自动驾驶。他们为 Waymo、丰田、通用等公司提供高质量的数据标注和基础设施，解决诸如传感器融合等关键难题。“当你策划数据集时，你实际上是在编程 AI 系统。” 这段经历不仅让公司站稳脚跟，更积累了处理复杂、多模态数据的宝贵经验，为日后转向生成式 AI 奠定了基础。
转折点出现在 2017-2019 年。Transformer 论文、GPT-1、GPT-2 相继问世。Scale AI 在早期就与 OpenAI 合作，参与了 GPT-2 的工作。Wang 回忆道，从研究角度看，这条发展轨迹“非常无聊”，因为它本质上就是“对完全相同的算法投入更多数据和更多计算，然后它就变得聪明得多”。但正是这种“ scaling laws”（规模定律）揭示了 AI 发展的核心动力，也定义了现代的 AI 格局。Scale AI 随后与谷歌、Meta 等几乎所有主流 AI 实验室合作，见证了大型语言模型到智能体模型的惊人演进。“如果你在 2016 年问我，十年后 AI 能力会达到什么水平，很难预测它会走得这么远。” Wang 感慨道，他曾以为 AI 在竞争性编程或数学上超越人类需要三四十年，结果不到十年就实现了。
为何押注国防 AI：理性、使命与战略清醒
在 AI 行业普遍对与国防部（DoD）合作持谨慎甚至反对态度的年代（2018-[2020]年左右），Alexandr Wang（亚历山大王）做出了一个逆流而上的决定：让 Scale AI 为美国国家安全社区服务。当时的主流观点认为，DoD 既是糟糕的客户（导致亏损），也会引发员工（尤其是顶尖AI人才）的强烈反对而离职。
Wang 的决策基于两个核心信念。第一是“理性终将占上风”。他坚信，面对如此强大的新技术，其在国家安全上的应用是显而易见的，美国保持领先是绝对必要的。第二则源于他的个人经历和对中国竞争的清醒认识。一次由投资者组织的中国之行让他震撼：“我们当时访问的中国 AI 公司，100% 都专注于人脸识别和监控……而且他们做得非常好。” 这让他清晰地看到，AI 与国家安全交汇的时刻即将成为全球共识，美国必须拥有最优质的人才和公司来应对这一挑战。
“从我的立场来看，知道我父母的工作，了解我成长地方的历史，以及洛斯阿拉莫斯和曼哈顿计划对‘美国治下的和平’（Pax Americana）和全球秩序的影响……感觉非常清楚，伟大的 AI 技术需要应用于国家安全问题集，而且坦率地说，我认为我们有道德义务去支持它。” 尽管这个决定导致了部分投资者的怀疑和员工的离开，但 Wang 坚持了下来。
如今，Scale AI 在国防领域的工作已颇具规模。他提到了与国防创新单元（DIU）和印太司令部（Indopacom）合作的“雷霆锻造”（Thunderforge）项目，该项目旨在利用 AI 智能体加速军事规划和作战规划流程。这项工作的灵感部分来源于与 CSIS 早期的合作研究，涉及兵棋推演、模拟等领域。Wang 认为，这代表了未来战争的一个关键方向：智能体战争。核心优势在于，AI 智能体拥有“数千年的上下文知识”，并能近乎即时地行动，这对于压缩从决策到行动的“OODA循环”（观察、调整、决策、行动）至关重要。
此外，Scale AI 也与首席数字与人工智能官办公室（CDAO）合作，开发 AI 系统的测试与评估框架。Wang 强调，在国家安全领域大规模部署 AI，必须在“快速部署”和“确保稳健可靠”之间找到平衡。“我们的观点是中间路线：我们应该非常快速地在整个国防部、整个国家安全社区部署 AI 系统，但我们应该以深思熟虑的方式进行，并通过正确的测试和评估来确保这些系统的稳健性。”
中美 AI 竞赛：数据、能源与系统性挑战
Alexandr Wang（亚历山大王）对中美 AI 竞争的剖析尖锐而系统。他指出，中国共产党自 2017/2018 年便制定了清晰的 AI 总体战略，明确将 AI 视为能够“蛙跳”西方防御能力的跨越式技术。中国在数据收集、算力建设和技术军事化应用方面进行了系统性协调。
2025 年 5 月 DeepSeek、通义千问（Quen）等中国顶尖模型的涌现，迫使美国重新审视竞争方程式。Wang 指出，这些模型在计算资源相对较少的情况下达到了与美国前沿模型相当的水平，这证明胜利并非只取决于算力。“这不是一个单变量方程。这是一个三变量方程。” 算法进步和数据同样扮演重要角色，而中国在数据获取和“举国”协调经济方面具有优势。
因此，他提出了“数据优势”（Data Dominance）的概念。“如果你认为所有这些模型的智能原材料是数据，那么显而易见的结论是，你将通过比对手获得更多、更好、更相关的数据来赢得胜利。” 这最终取决于能否建立反馈循环，让技术以指数级速度改进。他建议美国考虑建立“国家 AI 数据储备”，将数据视为战略资产，类比过去的国家石油储备。
另一个基础性瓶颈是能源。Wang 展示了一幅对比鲜明的图景：中国的总发电能力曲线“直线上升”，部分原因在于他们不关闭煤电厂；而美国的曲线“大致平坦”，尽管在向绿色能源转型。“计算能力从根本上取决于生产的巨大能量……这是美国获胜的基本前提。” 他呼吁美国重新加速能源生产，以应对 AI 竞赛的需求。
关于对华半导体出口管制，Wang 认为问题很复杂。中国的应对策略是牺牲能效换取算力（如华为新芯片被分析为以 5 倍功耗换取 2 倍算力）。“如果他们能以极快的速度建设电力，那么这一切都归结为金钱或研发投入。而他们显然愿意付出任何代价。” 中国国有银行已宣布大规模计划支持计算基础设施，解放军去年也与国内大模型公司签订了超过 81 份合同，显示出“全系统冲刺”的态势。
构建可信的 AI 未来：测试、安全与全球领导力
要实现 AI 在国防和关键经济领域的大规模部署，信任与安全是绕不开的议题。Alexandr Wang（亚历山大王）强调，Scale AI 提供的测试与评估能力，不仅是国防需求，也是金融、医疗、电信等民用关键行业广泛采用 AI 的“先决条件”。
他描述了目前最先进的测试工具包。其一是大规模场景化测试：创建包含大量预设任务的基准测试环境，从简单的数学问题到复杂的法律审查任务，让模型在自动化、可扩展的“百万问题”环境中接受考验。其二是大规模生产监控：实时监测生产环境中的 AI 表现，识别和处理现实世界中出现的意外边缘案例和异常。
今年二月，美国 AI 安全研究所（US AISI）选择 Scale AI 作为其首个第三方评估机构，这正是对其技术能力的认可。Wang 认为，由美国、英国、日本等约 11 个国家组成的“全球 AI 安全研究所网络”至关重要。这些机构不应被简单视为“末日论者”的集合，而应看作是制定全球 AI 性能与安全标准的核心力量。
“美国 AI 安全研究所有能力在全球范围内引领……我们应该将此视为一个机会，不仅讨论安全，更真正地以全球方式制定标准。” 许多其他国家缺乏美国的资源和技术能力，因此美国有机会塑造全球 AI 的部署方式。这既有经济价值（推广美国技术），也有意识形态价值（确保民主价值观通过技术出口）。
给美国政府的行动建议：从基础设施到雄心壮志
基于以上分析，Alexandr Wang（亚历山大王）对美国政府（包括行政、国防和立法部门）提出了具体建议，核心目标是加速并优化 AI 的采纳与应用。
首先，建立企业级 AI 基础设施。对比硅谷初创公司可以轻松调用各种 API 快速起步，国防部内部的新 AI 项目则面临复杂的集成与采购难题。Wang 呼吁国防部应聚焦于提供全部门共享的云基础设施、数据基础设施和模型基础设施，为创新奠定共同基础。
其次，拥抱雄心壮志，构想颠覆性应用。硅谷的颠覆性源于“无拘无束的雄心水平”。国防部需要授权相关人员去思考那些能够对近邻对手产生“有意义的威慑效果”的、雄心勃勃的 AI 概念，并立即开始构建。例如，深入探索“智能体战争”在杀伤力、威慑力方面能实现何种真正的能力跨越。同样，在民用政府领域，应追求“智能体政府”，利用 AI 智能体彻底重新设计政府服务与流程，实现百倍的效率提升，而非简单地将 AI 嵌入现有流程。
最后，为 AI 未来培养人才。Wang 提到关于 AI 与教育的行政命令，强调美国必须像应对“斯普特尼克时刻”后通过《国防教育法》大幅增加工程师培养一样，积极准备和建设面向 AI 新时代的劳动力队伍，确保国家能抓住这场技术浪潮创造的巨大机遇。
在对话结尾，Wang 重申了竞争的紧迫性：“我们正处于这个关键节点……中国共产党有一个清晰的计划。他们有很多意图和协调。我们需要抓住这一刻，并将其归结为我们必须领先的领域。” 对于美国而言，赢得这场 AI 战争，意味着在数据、能源和快速、负责任的部署能力上，建立起不容置疑的领导地位。
