陳永偉/文

最近，隨著ChatGPT的火爆，關于我國創(chuàng)新能力的討論又開始熱鬧起來。我身邊的不少朋友在試用了ChatGPT之后，都先被這款軟件的強大能力所震撼，然后就陷入了沮喪，感嘆這樣劃時代的創(chuàng)新產(chǎn)品為什么沒有先出現(xiàn)在中國。

應該說，這確實是一個值得深思的問題。從直觀上看，我國是具備發(fā)展類似ChatGPT的基礎的。首先，和美國一樣，我國擁有體量龐大的數(shù)字經(jīng)濟，很多科技企業(yè)即使在國際上也擁有強大的競爭力。其次，我國人口基數(shù)龐大、應用場景豐富，對于類似產(chǎn)品具有很大的需求潛力。再次，在人工智能技術方面，我國的實力也相當不俗。如果以每年申請專利和獲得專利數(shù)量來看，完全有和美國一較高下的能力。并且，構成ChatGPT最關鍵的一些核心技術，如Transformer架構，以及自回歸等訓練方法其實也都是早已有之的技術，對于國內(nèi)的科技大廠而言，并不算什么新東西。事實上，在ChatGPT獲得一片贊譽之后，很多國內(nèi)企業(yè)紛紛宣布會在短時間內(nèi)拿出足以和其對標的產(chǎn)品，我們也可以看出，我國其實是完全有能力開發(fā)出類似ChatGPT的產(chǎn)品的。

但問題就在于，既然我們已經(jīng)具備了開發(fā)出ChatGPT的相關技術，也有很好的外部條件，但為什么首創(chuàng)者不是我們？誠然，在發(fā)現(xiàn)了ChatGPT的價值之后，我們可以馬上利用手中的技術“復刻”一個差不多的產(chǎn)品。但“復刻”的意義畢竟不同于首創(chuàng)，這一點不僅體現(xiàn)在理論上，還體現(xiàn)在實踐上。由于像ChatGPT這樣的產(chǎn)品具有很強的網(wǎng)絡外部性，因此當它的先發(fā)優(yōu)勢一旦確立，后續(xù)的類似產(chǎn)品想要再對其進行趕超就會遇到巨大的困難——這一點，從谷歌對ChatGPT的徒喚奈何就可以看出來。在這樣的背景下，討論我國創(chuàng)新能力的問題就更有現(xiàn)實意義了。

創(chuàng)新究竟是什么？

在展開對創(chuàng)新問題的討論之前，有必要先對創(chuàng)新的定義做一些簡單的界定。在文獻中，創(chuàng)新的定義有很多，其中最為經(jīng)典的一個來自于著名經(jīng)濟學家約瑟夫·熊彼特（JosephSchumpeter）。在1912年出版的著作《經(jīng)濟發(fā)展理論》中，他將創(chuàng)新定義為了“對所能支配的原材料和力量”的“新組合”。在熊彼特看來，生產(chǎn)的過程就是對要素的組合，如果這種組合方式是固定不變的，那么它就不會對經(jīng)濟發(fā)展有什么貢獻。只有突破了既有的組合方式，實現(xiàn)了組合方式的創(chuàng)新，經(jīng)濟才能從簡單循環(huán)中掙脫出來，發(fā)展才能得以實現(xiàn)。

熊彼特認為，創(chuàng)新有很多種形式。在書中，他列舉了其中的五種：一是推出新產(chǎn)品；二是采用新的方法進行生產(chǎn)

（這種新的生產(chǎn)方式既可以是基于新的科學發(fā)現(xiàn)，也可以是基于新的商業(yè)處理）；三是開辟新的市場；四是獲取和控制新的原料供應來源；五是實現(xiàn)新的組織形式。

可以看出，熊彼特意義上的創(chuàng)新和我們平時所理解的創(chuàng)新涵義并不一樣。在日常語境中，“創(chuàng)新”一詞通常是指發(fā)明創(chuàng)造，它對應的是熊彼特所講的前兩種創(chuàng)新，即新產(chǎn)品的推出和新生產(chǎn)方法的引進。從經(jīng)濟理論的角度看，這兩種創(chuàng)新的作用是讓經(jīng)濟的生產(chǎn)可能性前沿向外推動，讓同樣的經(jīng)濟要素實現(xiàn)更多的產(chǎn)出。而后三類創(chuàng)新的作用則不同，它們所實現(xiàn)的是讓經(jīng)濟從生產(chǎn)可能性曲線的內(nèi)部移動到生產(chǎn)可能性曲線的邊界上，讓既有技術條件下的閑置產(chǎn)能被充分地利用起來。

這里需要強調(diào)兩點——

第一，前面兩種創(chuàng)新是十分重要的，但后面三種創(chuàng)新也絕不可忽視。這一點，從中國改革開放以來的實踐就可以明顯地看出。在這段時期內(nèi)，我國通過市場化的改革激活了龐大的市場，從而讓生產(chǎn)資料能在全國范圍內(nèi)得到有效的配置。這一過程不僅極大解放了生產(chǎn)力，也讓全國人民的生活水平得到了巨大的提升，其意義絕不亞于任何一次重大的技術革命。

第二，以上五種創(chuàng)新形式在某種程度上也反映了創(chuàng)新的不同階段。在現(xiàn)實中，一種新的產(chǎn)品從產(chǎn)生到市場化，是一個連續(xù)的復雜過程。在這個過程中，每個階段的參與者都不盡相同。例如，在新產(chǎn)品的發(fā)明過程中，首先需要研發(fā)人員的努力，一個科學理論或者一個構思能否變成一件產(chǎn)品原型，主要依靠他們。在有了產(chǎn)品原型之后，創(chuàng)新的關鍵就落到了企業(yè)手里。企業(yè)家需要根據(jù)對市場的判斷將產(chǎn)品原型變成真正的產(chǎn)品。到了這一步，新產(chǎn)品才算是真正面世。類似的，在對產(chǎn)品的制作流程進行創(chuàng)新的過程中，也需要這種研發(fā)人員和企業(yè)之間的緊密合作。在這一系列任務完成之后，企業(yè)就成為了更關鍵的創(chuàng)新主體。無論是新市場的開拓，新原料供應來源的發(fā)掘，還是新組織的構建，都是企業(yè)需要做的事。由此可見，單純依靠研發(fā)人員或者企業(yè)家都不可能完成一個完整的創(chuàng)新過程。換言之，要激發(fā)創(chuàng)新的力量，就需要他們之間的密切配合和良性互動。

創(chuàng)新的激勵到底出了什么問題？

在對創(chuàng)新的基本概念有所了解后，我們就可以來進一步討論我國目前原創(chuàng)力不足的原因。關于這個問題，目前已經(jīng)有很多人從不同角度給出了不同答案。例如，一個廣為流傳的觀點是，這是由于華人的思維習慣和教育模式所致。在我看來，這種觀點顯然是錯誤的。一個典型的例子是，在ChatGPT的開發(fā)團隊中就有大量的華人，并且其中的相當一部分是在國內(nèi)接受過高等教育的。由此可見，用思維習慣和教育模式來解釋創(chuàng)新力不足的觀點是站不住腳的。

相比之下，一個更為可取的思路是從創(chuàng)新過程中各主體的激勵角度來對這個問題進行思考。如前所述，在一個完整的創(chuàng)新過程中，至少有兩類主體是十分重要的，一類是科研人員，一類則是企業(yè)家。很顯然，要實現(xiàn)原創(chuàng)，就必須給予這兩個主體以足夠的激勵。那么，現(xiàn)在這兩個主體的激勵是怎么樣的呢？

（1）科研人員的激勵問題

先看科研人員?？蒲腥藛T致力于研發(fā)的動力來自哪里？對于這個問題的回答，我想借用知識產(chǎn)權界的一句話，叫做“天才之火和利益之油”。也就是說，作為科研人員，他們的激勵來自兩方面：

其一是相對超脫的，即對于自然規(guī)律天然的好奇，這可以說是一種內(nèi)在的激勵。從歷史上看，大量重要的科學發(fā)現(xiàn)源于天才人物們的好奇。不過，這里需要指出的是，這種好奇并不純粹來自個人自身。在很多時候，天才之間的交流、競爭甚至恩怨其實是可以大幅激發(fā)這種好奇的。一個典型的例子是，牛頓之所以會寫出那部改變整個物理學歷史的《自然哲學的數(shù)學原理》，并不是拜那個傳說中的蘋果所賜，而是為了回應時任英國皇家科學院院長胡克對自己的指責。而微積分之所以會產(chǎn)生，也是由于牛頓和萊布尼茨的互相激發(fā)以及互相爭斗?？梢哉f，如果沒有當時那個活躍（甚至活躍到有點帶火藥味）的學術環(huán)境，那么物理學和數(shù)學的發(fā)展可能要慢上很多。

其二是相對務實的，即創(chuàng)新可以帶來的經(jīng)濟回報，這也是所謂的外在激勵。誠然，對于一些人來說，對于事物本身的好奇就足以激勵他們?nèi)ミM行不懈的探索了，但對于更多的人來說，他們進行創(chuàng)新的主要動力則是基于經(jīng)濟動機。以著名的“發(fā)明大王”愛迪生為例，在通常的敘事中，他是一位“單耳不聞窗外事（注：愛迪生一耳耳聾，故曰單耳），一心一意搞研究”的“發(fā)明宅”。但這個印象其實并不正確。事實上，歷史上的愛迪生除了是一位發(fā)明家外，還是一個了不起的企業(yè)家，著名的通用電氣公司就是由他締造的。作為一名企業(yè)家，愛迪生當然非常在意發(fā)明給自己帶來的收益。因此在他的發(fā)明生涯中，很多發(fā)明都是由利益驅(qū)動的。甚至在一些時候，出于利益的需要，他還阻撓過其他發(fā)明家的創(chuàng)造，其中最著名的案例就是他和特斯拉的那段恩怨。當然，這是題外話，在此不作展開?？梢韵胂螅瑢τ趷鄣仙@樣的研發(fā)人員，如果不能給予他們的創(chuàng)造工作足夠的經(jīng)濟回報，那么他們的創(chuàng)造精神就會大打折扣。

在明白以上兩點之后，就可以進一步分析我國現(xiàn)在的研發(fā)人員究竟存在什么問題。大致上講，研發(fā)人員主要分布在兩個地方，一個是高校和科研機構，另一個是企業(yè)。

對于在高校和科研機構的研發(fā)人員而言，無論是內(nèi)在激勵還是外在激勵都存在著很大的問題。

首先是內(nèi)在激勵。如前所述，內(nèi)在激勵的來源要么是自身的愛好，要么是與同輩的交流。然而在現(xiàn)有的科研單位激勵之下，科研成果被量化為了很細的標準，例如發(fā)表多少論文，獲得了多少影響因子。而要實現(xiàn)這些目標，科研人員所要做的就是按照期刊的要求去撰寫盡可能多的論文。在此過程中，他們原本的激勵會被扭曲——他們對于一個問題是否有趣、是否有開創(chuàng)性的關注會大幅減少，相比之下，他們會更加關心期刊的主編喜歡什么、審稿人可能是誰、可能會有哪些偏好。而如果有了一個好的想法，在把這個想法變成論文并發(fā)表之前，他們也很少敢把這些想法分享給其他人，生怕別人盜用了這個想法搶發(fā)了論文。這樣一來，他們的內(nèi)在激勵就很低。

其次是外在激勵。盡管在過去幾年內(nèi)，我國科研人員的待遇有了很大提高，但相比之下，他們的薪酬待遇依然是低于企業(yè)水平的。尤其是那些最年富力強、最有創(chuàng)造力的科研人員，由于受職稱、級別等因素的限制，其薪酬待遇反而更低。在很多單位，科研人員只有很低的基本工資，如果要獲得額外的績效獎勵，就需要達成相應的發(fā)表。而由于我國科研體系和實業(yè)界的嚴重脫節(jié)，所以這就更加激勵越來越多的科研人員去“卷”對現(xiàn)實無用，但更容易發(fā)表的題材。在過去幾年中，我國高校和科研機構的論文發(fā)表數(shù)不斷上升，但論文的含金量卻一直堪憂，其原因就在于此。

那么在企業(yè)的科研人員呢？應當承認，和在高校、科研機構的科研人員相比，我國企業(yè)的科研人員在待遇方面通常有很大優(yōu)勢，并且其從事的研發(fā)任務本身就是為企業(yè)服務的，所以更接地氣。但同時應該看到，在他們身上也存在著很大的問題。其一，由于他們的任務是實用導向的，所以其研發(fā)的自主性就會受到相當大的限制。一般來說，除了完成企業(yè)交給的研發(fā)任務，他們很少有時間、有激勵去思考一些更為根本性的問題。其二，由于企業(yè)之間通常存在著彼此競爭的關系，考慮到保護商業(yè)秘密的需要，它們的研發(fā)人員很難就一些技術問題進行深入的交流。這樣一來，各個企業(yè)之間就成了事實上的知識孤島。顯然，這是很不利于有意義的研發(fā)活動的開展的。

（2）企業(yè)家的激勵問題

和研發(fā)人員相比，企業(yè)家對于事物本身的好奇并沒有那么強烈，他們更在乎的是創(chuàng)新的成本和收益狀況。如果在同等的收益下，一個項目具有更少的風險、更低的成本，那么它就更容易成為企業(yè)家們選擇的對象。

那么，在熊彼特所說的五種創(chuàng)新形式中，哪一些的風險更高，而哪一些的風險更低呢？總的來說，后面三種創(chuàng)新的風險遠低于前面兩種風險。在現(xiàn)實中，如果我們發(fā)現(xiàn)某貨物在甲地的市場價格比乙地低，那么只需要在甲地購入該物品，再到乙地販賣，就可以完成套利。一般來說，這個開拓市場的創(chuàng)新過程所需要承擔的風險很少。但是，如果我們是發(fā)現(xiàn)市場上對某種新產(chǎn)品——比如類似ChatGPT這樣的生成式AI模型有很大需求（事實上，在ChatGPT出圈之前，高德納、埃森哲等咨詢公司已經(jīng)多次在報告中預測了生成式AI的爆發(fā)，因而對于科技企業(yè)來說，有類似產(chǎn)品會火爆出圈其實已經(jīng)是一個確知的事實），通過創(chuàng)造一個這樣的產(chǎn)品來滿足這個需求將會是要承擔巨大風險的。我們知道，在訓練ChatGPT的前身——GPT-3的過程中，僅GPU就投入了一萬塊，每一塊GPU的售價高達九萬多美元。對于一般的企業(yè)來說，這樣天價的投資已經(jīng)是難以承受的了。但花費這樣的投入，能不能換來產(chǎn)品的成功呢？不一定。因為這取決于很多因素，例如相關基礎設施的配套、用戶口味的變化、監(jiān)管環(huán)境的動態(tài)等都會對其產(chǎn)生影響。而一旦產(chǎn)品沒有獲得市場的認可，那么先期投入的各種資源就會成為沉沒成本，最終血本無歸。在這種情況下，如果企業(yè)的決策者是理性的，那么他的最優(yōu)選擇是寧愿先等一等，讓對手的產(chǎn)品先去試探一下市場的反應，如果它成功了，就進行跟隨。雖然從最終獲利的狀況看，跟從者或許不如原創(chuàng)者，但如果對成本收益進行綜合衡量，那么這或許是一種更優(yōu)的策略。

這里尤其需要說明的是，對于我國而言，還有一個重要的特征，那就是總體來說我國的市場和歐美市場的整合性還不夠高，尤其是在數(shù)字經(jīng)濟領域，受監(jiān)管因素的影響，基本呈現(xiàn)平行發(fā)展的局面，因而借鑒國外先進產(chǎn)品所能獲得的相對收益也就更高。在這種格局下，中國的企業(yè)投入大量資源來開發(fā)原創(chuàng)產(chǎn)品的激勵就更低。

在我看來，以上所指出的研發(fā)人員和企業(yè)家的激勵不足，乃是制約我國創(chuàng)新精神，尤其是首創(chuàng)精神的最關鍵因素。因此，如果要激活我國的創(chuàng)新能力，讓我國能夠創(chuàng)造出領先世界的產(chǎn)品，就需要解決好這兩者的激勵問題。

如何用政策激活創(chuàng)新？

那么，如何才能有效激發(fā)科研人員和企業(yè)家的創(chuàng)新熱情，從而讓我國的創(chuàng)新能力得以迸發(fā)？很顯然，這需要包括科研單位、企業(yè)，以及政府在內(nèi)的各方主體的共同努力。其中，政府作為協(xié)調(diào)者，其作用尤為突出。它必須利用各種政策手段，創(chuàng)造出良好的制度環(huán)境，將包括研發(fā)人員、企業(yè)家在內(nèi)的所有創(chuàng)新主體的積極性都調(diào)動出來。具體來說，政府可以考慮采用如下的政策：

第一，應當對現(xiàn)有高校和科研機構的激勵體制進行大力變革。

首先，應當改變當前以論文、影響因子為核心的考評體系，將研究成果的社會影響納入到對研發(fā)人員的考評標準當中。這一點是非常重要的。在當前的學術體系下，論文投稿、審稿的體系非常漫長，這讓論文作為新技術傳播渠道的職能已經(jīng)大為削弱了。這就導致一個機構的論文發(fā)表能力與其真實的研發(fā)能力，以及其與社會的貢獻嚴重不對等。最為典型的一個例子就是ChatGPT的橫空出世。按照慣例，一個機構在推出具有重大變革性的產(chǎn)品時，都會同時發(fā)布論文。而OpenAI在推出ChatGPT時，并沒有發(fā)表任何論文。但正如我們所見，ChatGPT對整個人工智能行業(yè)，乃至全社會產(chǎn)生的影響卻是任何一篇頂級刊物的論文都無法相比的。我想，這其實為我們的科研體系樹立了一個很好的范例。如果能在激勵機制上進行一些調(diào)整，允許這樣的產(chǎn)品替代論文在職稱、薪酬評定過程中的作用，那么就會有相當一批研發(fā)人員會將工作的重心轉(zhuǎn)移到開發(fā)更有實用價值的產(chǎn)品上來。

其次，對于現(xiàn)在研究機構和產(chǎn)業(yè)界彼此隔絕、各行其是的現(xiàn)象予以干預。應當學習國外的先進經(jīng)驗，積極鼓勵研究機構與企業(yè)之間的人員流動，讓科研機構的人能夠真正了解業(yè)界所需所想。唯有如此，才能讓科研機構創(chuàng)新有的放矢，產(chǎn)生真正的價值。

再次，應當強化對研究人員的知識產(chǎn)權保護，暢通科研成果的轉(zhuǎn)化路徑。只有這樣，才能讓研究人員切實從自己的研發(fā)成果當中分享到經(jīng)濟收益，他們才會更有動力去進行創(chuàng)新。

第二，應當加強與重大創(chuàng)新相配套的基礎設施的建設，減少企業(yè)為創(chuàng)新付出的成本。

我們前面已經(jīng)指出，企業(yè)之所以不愿意去做原創(chuàng)性的產(chǎn)品，一個重要的原因是研發(fā)的風險很高，即便產(chǎn)品推出后，市場的風險也很大，因此從成本收入的角度考慮，企業(yè)就更愿意去做一些更為安全的套利型創(chuàng)新。很顯然，針對這個情況，政府有必要采取措施降低企業(yè)的創(chuàng)新成本。

在現(xiàn)實中，企業(yè)推出原創(chuàng)產(chǎn)品的成本是由很多部分組成的，其中既包括研發(fā)階段的，也包括產(chǎn)品推出后的運營和推廣費用。在很多時候，后一部分的成本甚至要比前一部分更高。以ChatGPT等新型AI產(chǎn)品為代表，它們究竟能不能很好地發(fā)揮作用，很大程度上取決于最終的客戶能否以相對低廉的成本使用它們。我們知道，這一類AI產(chǎn)品的使用是需要消耗巨大的算力和龐大的電力的。這些算力和電力究竟由誰來供應？靠企業(yè)嗎？如果要求已經(jīng)付出了巨大研發(fā)成本的企業(yè)來提供這一切，那么顯然對它們而言，成本過于巨大了。而且，由于企業(yè)的服務范圍是相對有限的，因此建設算力和電力基礎設施并不能有效實現(xiàn)規(guī)模效應，從經(jīng)濟上是不劃算的。而相比之下，讓政府來承擔這一切則更有效率。如果政府可以建立足夠多的“數(shù)字基礎設施”，并通過采用“東數(shù)西算”等方法，有效規(guī)劃算力、電力等重要資源的布局，讓用戶隨時都能用上這些資源、用得起這些資源，那么企業(yè)在研發(fā)AI大模型等產(chǎn)品的時候就沒有了后顧之憂，它們的創(chuàng)造力就可以在很大程度上被激發(fā)出來。

第三，應當積極支持開源社區(qū)的建設，促進創(chuàng)新環(huán)境的生成。

著名的經(jīng)濟史學家喬爾·莫基爾（JoelMokyr）在研究近代歐洲崛起的過程中，曾經(jīng)提出過一個重要的觀點：創(chuàng)新文化是歐洲得以在近代率先完成工業(yè)革命，并且一度領跑世界的關鍵。眾所周知，歐洲雖然和我國面積接近，但卻是由眾多分散的國家構成的。這些國家之間經(jīng)常彼此斗爭，甚至相互征戰(zhàn)。按理來說，這樣的情況是很難在創(chuàng)新上形成合力的。但為什么就是在這樣的情況下，歐洲的科技卻曾經(jīng)在很長時間內(nèi)領先呢？在莫基爾看來，這主要得益于學術界的統(tǒng)一文化。當時，雖然歐洲各國彼此不和，但全歐洲的學術界卻是統(tǒng)一的。不同國家的學者都使用拉丁語，并彼此通信，相互辯論。比如，牛頓是英國的，而萊布尼茨是德國的，但他們之間可以打持續(xù)幾十年的筆仗。這種統(tǒng)一的學界文化讓新的科技思想可以迅速擴展。而與此同時，不同國家之間又是相互競爭的，因而各國為了在競爭中獲得優(yōu)勢，都會爭相把最先進的科學成果進行轉(zhuǎn)化，為富國強兵服務。這樣一來，整個產(chǎn)學研的良性循環(huán)就形成了。

從某種意義上講，現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟領域的開源文化其實就類似于當時的歐洲——在開源社區(qū)內(nèi)，人們可能來自于彼此競爭的公司，但卻會把最先進的思想和技術都貢獻出來，將它們變成公共知識。而不同的企業(yè)則可以按照自己的需求，對這些公共知識加以利用，推出自己的產(chǎn)品?？梢院敛豢鋸埖卣f，這些開源社區(qū)正在成為孕育新技術的搖籃。以生成式AI的發(fā)展為例，其實它涉及的很多訓練算法和訓練架構，甚至包括Transformer這樣的關鍵技術，都是由開發(fā)者們首先發(fā)布在開源社區(qū)，然后通過大量開發(fā)者的討論、改進，最后才得以完善的?？梢韵胂?，如果我國要發(fā)展自己的生成式AI，開源平臺和開源社區(qū)是必不可少的。

雖然現(xiàn)在世界上已經(jīng)有很多著名的開源社區(qū)，但一方面，我國企業(yè)在這些社區(qū)的話語權并不大；另一方面，對這些社區(qū)的利用很容易受到國際關系變化，以及國外政策風險的影響。在這種背景下，構建中國自己的開源平臺，繁榮中國自己的開源環(huán)境和生態(tài)就成了當務之急。要實現(xiàn)這一點，政府不僅應當投入適當?shù)馁Y金和政策支持，還應當加強對企業(yè)的引導，鼓勵它們參與到這些社區(qū)當中去，為中國的開源生態(tài)發(fā)展作出貢獻。

如果政府可以做到以上三個方面，那么科研人員和企業(yè)家的創(chuàng)新積極性就可以得到相當程度的激發(fā)。不過，還有一個重要因素會嚴重限制我國的創(chuàng)新能力，那就是各種關鍵技術上的短板所造成的客觀限制。

還是以生成式AI為例，應當看到，無論是在軟件還是硬件方面，我國面臨的挑戰(zhàn)都還有很多：一方面，無論是現(xiàn)在生成式AI最常用的各種訓練算法，還是Transformer等重要的訓練架構，基本都是出自于國外的研發(fā)團隊（尤其是大企業(yè)團隊），而對比之下，我國在這些核心技術領域的貢獻則較少。雖然所有的這些算法和架構都已作了開源化，可以供全世界研發(fā)者使用，但如果我們在手中缺乏核心技術的條件下使用這些資源，就很難對搭建的模型做到完全的自主可控，可能隨時面臨被“卡脖子”的風險。更為重要的是，如果一味追隨已有的算法和架構來開發(fā)生成式AI產(chǎn)品，就可能讓我國陷入路徑依賴，很難在這個領域?qū)崿F(xiàn)彎道超車、后來居上。另一方面，在硬件方面，我國的短板更為明顯。在訓練大型生成式AI模型時，對高端芯片的需求非常大，但我國在研發(fā)、制造該類芯片方面的能力依然十分薄弱。

在這種情況下，為了掃清創(chuàng)新路上的障礙，就需要國家動用產(chǎn)業(yè)政策，對這些關鍵的部門進行重點攻關。這里就涉及一個問題，即如何來設計產(chǎn)業(yè)政策。

傳統(tǒng)上，我們講到產(chǎn)業(yè)政策時，就很容易想到“挑選贏家”的策略，即由政府挑選一些產(chǎn)業(yè)、一些企業(yè)，給予各種資金和政策優(yōu)惠，鼓勵它們的研發(fā)。到目前為止，這種思路依然是非常有影響的。比如在ChatGPT火爆之后，一些地方就提出了要扶持一些重點企業(yè)打造對標產(chǎn)品的設想。不過，從經(jīng)濟學的角度看，這種策略其實并不是最有效的。由于市場的動態(tài)性，“挑選贏家”的策略很難甄別出真正的贏家，反而會對市場造成扭曲。在現(xiàn)實中，一些本來應該在市場競爭中被淘汰的產(chǎn)品和技術路徑由于在一開始被幸運地選為了“贏家”，反而可以戰(zhàn)勝那些更優(yōu)的產(chǎn)品和技術路徑，成為市場上的幸存者。更有甚者，一些所謂的“贏家”甚至可能為了騙取補貼和優(yōu)惠而弄虛作假，從而給國家造成重大的損失。因而，在制定產(chǎn)業(yè)政策，尤其是鼓勵創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)政策的過程中，應當努力改變這種思路。

與上面這種思路相比，一個更為可取的產(chǎn)業(yè)政策思路是借鑒美國國防部高級研究計劃局（DefenseAdvancedRe－searchProjectsAgency，DARPA）的做法。讓國家出面組建一個類似的機構，用它來整合分散在各機構的研究資源。該機構應當具有較高的獨立性、較為扁平的組織結構，以項目經(jīng)理人制度為基礎，提出一些需要重點項目，從企業(yè)、科研機構和政府工作部門抽調(diào)專門人員來進行攻關。這樣，就可以打破不同企業(yè)、機構之間的隔閡，從而對關鍵技術實現(xiàn)重點突破。在研究取得進展后，再由該機構通過招標采購等方法，對相關技術的成果轉(zhuǎn)化提供一定的資金支持，迅速促進其商業(yè)化。當然，在招標的過程中，派人員參加了研發(fā)的企業(yè)和機構可以獲得一定的優(yōu)先權，而參與先期研發(fā)的人員則可以在商業(yè)化過程中獲得一定的股權激勵。通過這種設置，就可以有效地整合分散的研究力量，同時比較好地處理創(chuàng)新過程中各方的激勵問題。