夜雨聆风2026年4月10日，英国国际战略研究所（IISS）发表文章《人工智能与下一场工业革命》，人类早已适应了新的工具，但却不必适应机器的日常存在，这些机器能够感知、交流、即兴发挥，并在以前为人类保留的空间中行动。
粗略地说，从1840年到1900年，世界煤炭产量以利用的能量计每十年翻一番，因为1900年每吨煤炭产生的能量是1840年的三到四倍……自1800年以来，人们发现了数十种新的力；旧的力被提升到更高的水平，其威力可以用海军炮来衡量；化学领域开辟了广阔的天地，并与其他物理学领域相联系。
短短十年间，辐射揭示了一个全新的力宇宙。复杂性扩展到了无比广阔的领域，任何精确的算术比率都无济于事……但无论如何，十年的比率似乎已经相当保守了。除非计算者准备好被物理力量和思维复杂性瞬间淹没，否则他只能止步于此。
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关键词：工业革命；人工智能系统；人工智能技术
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编译 l 所长007
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一、工业革命
历史学家亨利·亚当斯——一位美国总统的孙子，另一位美国总统的曾孙，精通古典语言和治国之道，拥有十九世纪所能提供的一切优势——1900年，62岁的他参观了巴黎世博会。他写道，他当时“渴望汲取知识，却无从寻觅”。他的朋友，物理学家和航空先驱塞缪尔·兰利，引领他穿过装饰华丽的展品，走进巨大的发电机展厅——这些巨大的旋转机器将机械能转化为电流，这项技术当时正在改变整个西方世界的城市和工业。亚当斯被深深吸引。“他开始感受到这四十英尺高的发电机所蕴含的道德力量，就像早期基督徒感受到十字架的力量一样。”他毕生致力于研究文明如何运用象征体系来调动能量——圣母玛利亚是中世纪基督教的活力源泉，十字架是其精神支柱——而在这里，某种与之相似的东西，仿佛就在不远处低吟。“在末日来临之前，人们开始向它祈祷；与生俱来的本能教会了人类在无声而无限的力量面前如何自然地表达情感。”
令亚当斯感到困扰的是晦涩难懂。他理智上明白，遥远机房里的煤炭和蒸汽，通过发电机那令人不安的静谧运转，最终产生电流，但他仍然觉得这台机器既陌生又“无序”。亚当斯自传中反复出现的对技术的焦虑——这种焦虑也体现在他对X射线、戴姆勒发动机和无线电报的担忧上——与其说是源于这些机器本身，不如说是源于他感觉这些机器与我们的直觉格格不入。
亚当斯亲眼见证了第二次工业革命的成果。其显著特点在于，变革并非源于单一发明，而是多个领域的发明相互融合，加速了各领域的创新。煤炭和蒸汽在早期催生了铁路和工厂。但随着价格更低廉、可大规模生产的贝塞麦炼钢法以及电力的出现，摩天大楼和现代流水线应运而生。冶金和内燃机的进步催生了汽车。合成化学改变了农业，并推动了前所未有的人口增长。
电力和电信的结合创造了新的媒体、商业和金融形式。大约40年间，工业化国家的日常生活发生了翻天覆地的变化。智能手机就是一个更近期的例子：随着移动互联网、全球定位卫星、数字支付和云计算的成熟，诸如网约车应用之类的服务以惊人的速度涌现，而这种速度只有在事后看来才显而易见。这种动态——多种辅助技术的成熟和成本降低到足以被市场接受和整合——正在再次上演。
2015年12月，克劳斯·施瓦布在《外交事务》杂志上撰文指出，一场由“基于技术组合的创新”驱动的“第四次工业革命”正在进行中。他的这一观点部分受到了经济学家埃里克·布林约尔松和安德鲁·麦卡菲的启发，并在某些重要方面具有前瞻性。
他的论点基于以下观察：计算能力呈指数级增长，电子数据激增，人工智能取得了“令人瞩目的进展”。十年过去了，随着人工智能技术的飞速发展，我们能够更清晰地看到未来几年技术变革的路径。事实上，一场革命正在进行，电池、太阳能、半导体、传感器和电机等领域的进步推动着这场革命，而人工智能则在协调新的功能。接下来的许多发展趋势可能会在2020年代末或2030年代初成为现实，而这一时间框架完全在现任政府的规划范围内。
二、人工智能领域
人工智能领域在这方面展现得最为明显，发展速度也最为迅猛。2026年3月，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪预测，今年人工智能将迎来“出乎所有人意料的飞速发展”。同年2月，在印度人工智能影响力峰会上，OpenAI的萨姆·奥特曼表示，“我们很快就会拥有功能极其强大的模型。它的起飞速度将比我最初预想的还要快。” 这些说法引发了人们的质疑，许多人认为这些言论不过是企业为了抬高估值、吸引投资而夸大的宣传。然而，实证研究并不支持这种解读。
自2010年以来，驱动人工智能的大型语言模型每两年就提升21倍，这远早于投资热潮的兴起，而且提升速度并未放缓。奥特曼、阿莫迪和其他领导者对2023年至2025年的公开预测，通常都能实现或超越。尤其是阿莫迪，他似乎并不认为自己对能力增长的警告是为了自我宣传，而是坦诚地提醒那些他认为过于自满的政府和公众。
自 2025 年末以来，硅谷的核心关注点一直是人工智能代理的快速成熟：这些系统能够进行持续的多步骤自主行动，与 2023 年的聊天机器人有着本质区别。它们越来越像虚拟远程工作者，能够操作计算机、使用软件工具，并以超人的速度完成复杂的工作。
随着人工智能代理技术的进步和全球需求的增长，对处理能力包括电力和推理计算能力的需求也将随之增加。这加剧了自2024年以来正在发生的转变：在此之前，人工智能模型在开发的“预训练”阶段消耗了大部分计算资源。
相比之下，推理计算是指响应单个查询而消耗的计算能力。尽管自2023年以来，美国公共和私人机构对数据中心和芯片制造进行了大规模投资，但这可能仍然不够。更重要的是，前沿系统正变得越来越多模态，能够解读语言、图像、视频、音频和其他数据流，并协调处理这些数据。这是从脱离身体的认知过渡到能够感知、导航和操控物理世界的机器的前提条件。
三、人工智能应用
当先进人工智能被应用于工具、车辆和机器人时，其对现实世界的影响将最为显著。这一发展路径贯穿一系列关键技术，这些技术的发展遵循着制造工程师们熟知的模式：S 型曲线。新产品和新工艺的初期发展通常较为缓慢，因为需要解决核心技术难题并构建供应链。
如果它们在技术和商业上都可行，改进速度就会加快：成本下降、性能提升、应用范围扩大。随着时间的推移，当物理、经济或市场限制逐渐逼近时，曲线开始趋于平缓——至少在新的突破开启下一个周期之前是如此。当前形势的意义在于，几项对具身智能至关重要的技术，在很大程度上是巧合地，几乎同时进入或超越了各自曲线的陡峭阶段。
电池就是最明显的例子。2010年，锂离子电池组的成本约为每千瓦时1500美元；如今，成本仅为108美元，而能量密度却增长了近三倍。这一转变使得面向大众市场的电动汽车成为可能。它也催生了一种新型的“无线”机器，这些机器无需连接电网即可长时间运行。在乌克兰，应对无人作战能力的战争演变，部分原因正是依赖于这种电池技术的发展。对于机器人技术而言，其意义显而易见：机动性和续航能力不再是曾经的制约因素。
太阳能光伏发电也经历了类似的转变。1975年，太阳能电池板的实际成本为每瓦128美元，而到2024年，价格已降至每瓦0.26美元。制造成本已大幅降低，生产也相对简便。
在世界许多地区，太阳能发电如今已成为有史以来最经济的发电方式。这不仅对脱碳至关重要，对计算和自动化也同样重要，因为这两者都对电力需求巨大。数据中心、电动汽车、机器人和先进制造业都需要大量的电力。短期内，电力供应将面临挑战，因此，太阳能发电和输电技术的创新势必会加速发展。
四、人工智能系统
半导体作为大众消费电子产品的原材料，很早就进入了其S型曲线的陡峭阶段，但随着适用于神经网络的专用计算架构的兴起，它们的重要性再次凸显。英伟达长期以来以服务游戏玩家的显卡公司而闻名。事实证明，用于控制微小视觉像素的芯片需要与神经网络训练相同的并行计算能力，因此英伟达的处理架构可以被重新用于机器学习。
结果，如今一个先进的图形处理集群所提供的计算能力超过了2005年整个地球的计算能力总和。反过来，人工智能系统也开始协助设计更优秀的芯片，从而开启了一个良性循环的早期阶段。
传感器的发展历程也与之类似，这主要得益于智能手机市场的规模经济。激光雷达系统利用激光脉冲生成周围环境的详细三维地图，其成本已从2010年代初的7.5万美元降至如今的不到200美元。曾经价值数千美元的高品质摄像头现在只需几美元。这些组件最初并非为无人驾驶汽车、机器人或先进的外科手术系统而开发，但它们却是至关重要的输入设备，只是近年来才变得触手可及。
一项不太引人注目但同样重要的进步在于无刷电机及其相关的电力电子设备。在这些系统中，电子控制器取代了老式设计的机械接触式电刷，从而提高了效率和可控性。采用钕磁铁一种由稀土元素制成的强力紧凑型磁铁，最早于20世纪80年代开发的电机，在过去20年中功率密度至少提高了十倍，成本也大幅下降。
单独来看，每一项发展都至关重要；而结合起来，它们则奠定了基础，使先进人形机器人的大规模生产成为可能。充足且便携的能源可以为这些机器人提供动力；半导体和人工智能可以赋予它们认知和适应能力；传感器可以提供感知能力；而电机、电力电子设备和执行器（将电能转化为可控运动）则可以提供行动所需的手段。
这一点至关重要，因为最有价值的机器人未必是最专业的，而可能是无需大幅重新设计就能执行最多任务的机器人。人形机器人可以使用现有的工具、空间和生产系统，这些工具、空间和系统都是为人类设计的。如果能够以低成本大规模生产此类机器，它们将成为先进制造业的通用投入——操作设备、移动部件、组装产品，并最终帮助制造更多的机器人。
菲利普·特拉梅尔和安东·科里内克在 2023 年发现，全自动机器人生产可能会“大幅提高经济增长率并降低劳动份额”，从而颠覆发达经济体中产出、资本和流向劳动的资本份额往往成比例增长的长期模式。
在这样的世界里，能够以低成本获取电力，并大规模生产零部件和成品机器人，从而构建一体化工业体系的国家或企业，将获得巨大的优势。
在西方，没有任何一个国家能在硬件和制造业实力上与中国匹敌，但有一个人正试图通过他的公司来构建类似的能力：埃隆·马斯克。他的公司业务涵盖社交媒体和通信X Corp.，前身为Twitter；前沿人工智能模型和数据中心；电池、太阳能、电动汽车和机器人（特斯拉）；太空发射；以及宽带卫星互联网星链，SpaceX的子公司。单独来看，这些项目或许只是一个过度扩张的企业家的个人爱好。但综合起来，它们就构成了对可能塑造下一个工业时代的核心技术的垂直整合。
五、人工智能公司
2025年3月，马斯克的人工智能公司xAI——这家公司在他短短两年内从零起步，发展成为多模态人工智能模型和超级计算机领域的领先开发商——收购了X公司。此次收购将X公司的数据、用户和活跃用户群转化为资源，加速了xAI的运营。位于田纳西州孟菲斯的xAI工厂，名为“巨像”，在2025年3月需要300兆瓦的电力——相当于25万户家庭的用电量——来为20万个先进的图形芯片供电。
马斯克描述了为确保电力供应而采取的一系列临时措施：由于田纳西州的审批流程受阻，他们在密西西比州边界另一侧建造了一座燃气轮机发电厂；同时，他还面临着严重的涡轮叶片短缺问题，以至于他预计SpaceX和特斯拉可能会自行生产这些部件。
2026年2月2日，SpaceX收购了xAI。此举的初衷依然是让一家公司助力另一家公司，利用低成本的发射能力缓解马斯克认为制约人工智能前沿发展的中期瓶颈：为数据中心提供电力以及在地球上找到足够的物理空间来建造数据中心。他押注SpaceX的发射和卫星能力可以用于在2028年开始将人工智能基础设施转移到轨道上。
届时，数据中心将由太阳能电池阵列供电，由于太空中没有大气层和昼夜循环，太阳能电池阵列在太空中的效率大约是地面的五倍，而且还能避免地面数据中心和能源系统面临的许可限制和政治冲突。按照这种设想，人工智能模型权重和推理计算将通过卫星传输回地球，而物理计算基础设施则向外迁移。从长远来看，这一理念甚至可以延伸到从月球开采硅和铝。
马斯克旗下最大的公司特斯拉也在积极拓展新领域。他今年曾表示，特斯拉在自动驾驶电动汽车领域的成功，是构建人形机器人大规模生产所需的先导技术——包括制造基地、电池供应链、电机技术和机器学习能力。
马斯克指出，实现这一目标面临“三大难题”：“现实世界的智能、机械手以及规模化生产”。正因如此，特斯拉的人形机器人平台Optimus才值得关注。据报道，其原型机械手已经达到了人手的全部自由度，这得益于其定制设计的执行器、电机、齿轮、传感器和电力电子元件。值得注意的是，Optimus最早也要到2026年底才能投入量产，并且在未来一段时间内仍将处于增长曲线的平稳阶段。
马斯克的公开声明自然会引发一个显而易见的质疑：他过往的记录表明，他旗下的公司往往无法兑现既定的时间表，而且从原型机械手到可部署的工业机器人之间的距离，可能会因为棘手的工程问题和权衡取舍而延长。这种质疑不无道理，但相关技术如今已发展成熟，人形机器人的商业逻辑也已清晰可见，资本也开始相应流入。马斯克或许能够实现大规模可靠生产，也或许不能。
六、人工智能问题
人工智能在解决一些问题的同时，也会带来新的问题。它在科学、医学、能源以及更广泛的繁荣领域都蕴藏着巨大的潜力，因此，将即将到来的变革仅仅视为威胁是错误的。如今，尤其是在人工智能系统日趋成熟之际，人们讨论最多的经济风险是劳动力市场的动荡。
但更大、更长远的挑战将是社会和文化层面的，它们决定着特定社会的习惯、假设和容忍度，其影响远超政治和经济层面。人类早已适应了新的工具，但却从未真正适应过机器的日常存在——这些机器能够感知、交流、即兴发挥，并在以往由人类主导的空间中行动。
这种陌生感不仅体现在特定工作形式的替代，更体现在日常生活的逐渐改变：人工智能实体逐渐被常态化，它们似乎能够做出反应、发挥作用，有时甚至会令人不安地表现出社交能力；社会界限逐渐模糊；曾经稀缺因而弥足珍贵的能力，如今却变得唾手可得。在许多社会中，随着出生率的下降，人口数量也会随之减少。
这样的世界是否会成为现实尚无定论。先进的人工智能增加了发生更严重冲击的可能性，例如生物恐怖主义或生物工程事故。此外，还存在军事层面的问题，本期其他文章对此有所探讨。
今年二月，美国战争部与人机交互公司就前者使用后者人工智能系统的条款发生冲突，与此同时，克劳德几乎同时被部署到美以联合打击伊朗的行动中。这场冲突以微缩的形式暴露了一种紧张局势，而这种紧张局势将会加剧。前沿人工智能系统在战争中的应用速度远超法律和伦理框架的适应能力，各国政府出于各种原因很可能在未来几年内对私营部门开发的能力表现出浓厚的兴趣，并致力于将其国有化。人工智能也使得大规模监控变得轻而易举。
未来能够在全新环境中运行并具备通用智能的人形机器人，显然具有重要的军事应用价值。但是，只有在控制住更严重的风险的前提下，我们才能真正迎来一个可以接受的人形机器人时代。
回到亚当斯身上，他对创新的厌倦源于这样一个事实：每一次进步，观察者都将被迫经历一场再教育，正如他所说，这场再教育将是“充满暴力强制力的”。他在自传中对自己的描述——“躺在1900年万国博览会的机械展厅里，历史的枷锁被突如其来的全新力量折断”——便印证了这一点。然而，亚当斯并未绝望。
他在书中关于此主题最尖锐的一章结尾处，留下了一段在今天看来既是慰藉又是警示的论述：“迄今为止，五千年或一万年来，人类的思维都成功地应对了技术加速，而且没有任何证据表明它会失灵——但它终究需要飞跃。”
要么跳下去，要么怎么办？埃德蒙·伯克在法国大革命颠覆看似稳定的欧洲秩序之际，指出制度和社会规范蕴含着积累的实践智慧，不能在理性主义的狂热浪潮中轻易抛弃。我们不必认同伯克的政治观点也能理解其核心要义：社会吸收快速变化的能力是有限的，超越这一极限，带来的不是适应，而是动荡。
社交媒体被一些社会所接受，而这些社会却未能预料到它的连锁反应。短短十余年间，这种现象就侵蚀了公共话语，加剧了政治极化，缩短了人们的注意力持续时间，并取代了民主社会赖以维系的持续性社会交往形式。人工智能有所不同，但它也是一种更为强大的技术，它进入的世界早已因过往的经验而变得脆弱。风险不仅在于机器系统的能力超越了周围的制度，还在于民众习惯于便利、刺激和算法的干预，并在自我管理习惯逐渐丧失之前，逐渐丧失自主权。
经济学家泰勒·科恩观察到，社会变革往往是间接的，而非强势的征服。人工智能不太可能以某种戏剧化的方式取代人类权威。相反，这一过程会通过细微的授权行为逐步展开：政府官员依赖于内部运作过于复杂、难以令人信服地质疑的系统；管理者或士兵默认接受机器的建议。
每一步看似微不足道，但累积起来的效果可能是削弱人类的判断力，同时保留其外在形式。社会将通过反向运用《绿野仙踪》中的欺骗手段来适应这种人为的怪异——赋予机器人性化的面孔，并将熟悉的社会习俗披在早已不再是人类运作的流程之上。当民选官员并不完全了解的系统做出决策时，政治问责制乃至自由民主将会走向何方，目前尚不得而知。当然，你或许会辩称，这种现象的出现早于本世纪人工智能的进步。
对国际体系能否应对未来挑战的不确定性，容易滋生一种宿命论。然而，近年来逐渐明朗的是，1945年后的国际秩序曾有力且有效地遏制了许多如今肆虐的敌对情绪。自由秩序的某些方面发挥着双重作用：一方面，它作为一种理念和一套制度，约束着美国不能总是为自身利益行事；另一方面，它又是一种温和的虚构，使美国能够在认为形势最为严峻时为所欲为。特朗普政府已明确否定了这种作用。
2025年11月发布的《国家安全战略》指出：“美国像阿特拉斯一样支撑整个世界秩序的时代已经结束了。”在当前这种剧烈的技术变革时期，美国作为自由秩序下的国家，能否利用其在世界上的特殊地位——作为前沿人工智能的主要来源、领先的能源创新者、下一代机器人制造公司的所在地——为自身及其盟友谋取比那些追求狭隘自身利益的国家更大的利益，这是一个悬而未决的问题。
人们普遍认为第二次工业革命结束于1914年。从更早的视角来看，亚当斯或许无法预见廉价的钢铁、电力、工业化学和电信技术会如何被用于战争，以及那年夏天一场激烈——但最终似曾相识——的外交纠葛，最终酿成前所未有的惨剧。
人工智能的未来充满不确定性，但写于2026年初，很难想象西方普遍存在的苍白悲观情绪——渴望泡沫破裂或遭遇挫折——会战胜印度等地的乐观情绪。但这并不意味着未来所有的意外都将是良性的。如今正在发生的这场革命似乎与第二次工业革命一样意义重大，甚至更为重大。因此，亚当斯关于加速发展的警告依然有效：我们的思维需要飞跃。
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