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賽迪譯叢 | 《冰山一角:全面解析大型科技公司對美國創(chuàng)新與競爭力的深層貢獻(xiàn)》摘譯

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美國信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會(ITIF)發(fā)布報告《冰山一角:全面解析大型科技公司對美國創(chuàng)新與競爭力的深層貢獻(xiàn)》。賽迪智庫相關(guān)研究所編譯該報告以供參考。

報告指出大型科技公司對美國創(chuàng)新生態(tài)的推動作用未被充分認(rèn)知。這些企業(yè)在研發(fā)、人才培養(yǎng)、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等多個維度構(gòu)成美國競爭力的“隱藏基石”。報告建議優(yōu)化創(chuàng)新政策、加強研發(fā)合作、建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施等,以鞏固美國科技領(lǐng)先地位。

一、引言

近年來,美國大型科技公司從備受推崇轉(zhuǎn)向面臨多方批評,被指權(quán)力過大、損害兒童,并遭遇左右翼要求拆分的壓力。然而,這些批評往往源于對其業(yè)務(wù)的淺層理解,忽視了它們對經(jīng)濟(jì)與創(chuàng)新的核心貢獻(xiàn)。

以蘋果、亞馬遜、Alphabet、Meta和微軟為代表的企業(yè),在研發(fā)、資本投入和知識共享等方面作用突出:2024年其研發(fā)支出達(dá)2270億美元,超過聯(lián)邦非國防研發(fā)預(yù)算;資本支出累計已超萬億美元,用于建設(shè)數(shù)據(jù)中心、海底電纜等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施;它們還通過發(fā)表論文、開源技術(shù)、培養(yǎng)STEM人才、支持初創(chuàng)企業(yè)等方式,持續(xù)推動科技生態(tài)發(fā)展。

二、社會效益

(一)創(chuàng)新投資

美國的技術(shù)領(lǐng)先地位日益依賴于私營部門的研發(fā)投入。以亞馬遜、蘋果、Alphabet、Meta和微軟為代表的五大科技公司,在2024年的研發(fā)投入總額高達(dá)2270億美元,這一數(shù)字已超越美國聯(lián)邦政府的非國防研發(fā)預(yù)算,也超過了大多數(shù)國家每年的研發(fā)總支出。這種集中的研發(fā)能力構(gòu)成了美國應(yīng)對技術(shù)競爭的核心力量:

1、支撐高風(fēng)險與長周期研發(fā)

變革性技術(shù)的回報周期難以確定,長周期加上高失敗率使得變革性技術(shù)投資缺乏吸引力。傳統(tǒng)資本市場要求5-10年內(nèi)實現(xiàn)回報,政府撥款周期則更為短促。回報周期的不確定性制約了突破性研究的發(fā)展。五大大型科技公司在2024年的研發(fā)投入高達(dá)2270億美元,不僅超過了美國聯(lián)邦政府1720億美元的研發(fā)預(yù)算,更超過了2023年大多數(shù)國家的年度研發(fā)總支出(見圖1、2、3)。




2016年,Alphabet旗下X部門在推進(jìn)自動駕駛等“登月計劃”時,單季虧損8.59億美元,但財報后股價反升6%,表明市場認(rèn)可其由核心盈利業(yè)務(wù)支撐的長期研發(fā)戰(zhàn)略(見圖4)。同樣,亞馬遜的Alexa硬件部門在2017至2022年間累計虧損超250億美元,仍持續(xù)投入語音識別與自然語言處理技術(shù)。蘋果為轉(zhuǎn)向自研芯片,亦投入了數(shù)年時間與數(shù)十億美元,此類深度垂直整合所需的高額持續(xù)投入,是大多數(shù)公司難以承擔(dān)的。


公司核心業(yè)務(wù)創(chuàng)造的現(xiàn)金流為研發(fā)提供了基礎(chǔ)。如亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)在2021年創(chuàng)造了620億美元的收入,營業(yè)利潤率超過30%。Alphabet的廣告業(yè)務(wù)年收入超過2000億美元。大型科技公司巨額利潤帶來的的交叉補貼模式規(guī)避了資本市場約束和傳統(tǒng)環(huán)境下虧損性研究被終止的情況。

2、規(guī)模創(chuàng)造獨特的創(chuàng)新可能性

人工智能、量子計算與自動駕駛等前沿領(lǐng)域存在極高的資本與技術(shù)壁壘(見圖5)。例如,GPT-3大模型的單次訓(xùn)練成本即超過460萬美元,下一代模型的開發(fā)更需要數(shù)十億美元的基礎(chǔ)設(shè)施投資。自動駕駛方面,Alphabet旗下的Waymo已投入逾50億美元用于研發(fā)與測試。量子計算則需長期巨額投入,如Alphabet歷時13年方取得關(guān)鍵進(jìn)展,其依賴的定制化設(shè)施與跨學(xué)科團(tuán)隊非一般公司所能承擔(dān)。這些領(lǐng)域?qū)Y金、周期與復(fù)雜度的要求,構(gòu)成了一種自然篩選機制,唯有具備卓越財務(wù)與工程實力的大型企業(yè)方能持續(xù)投入。


3、系統(tǒng)性的冒險精神與組合策略

為應(yīng)對創(chuàng)新的極端不確定性,大型科技公司采取高風(fēng)險、多路徑的并行策略。微軟自2005年起投入數(shù)十億美元探索拓?fù)淞孔佑嬎?;Meta通過Reality Labs資助神經(jīng)接口研究;微軟甚至承諾自2028年起采購聚變電力。在人工智能領(lǐng)域,企業(yè)通過“投資組合”方式規(guī)避風(fēng)險,例如微軟同時進(jìn)行自主研究并與OpenAI合作,Alphabet并行開發(fā)TPU與維持GPU基礎(chǔ)設(shè)施,英偉達(dá)則以多團(tuán)隊錯期開發(fā)模式保障芯片迭代。這種策略顯著提高了技術(shù)突破的成功率。憑借財務(wù)韌性,這些公司能在經(jīng)濟(jì)下行期維持甚至增加研發(fā)投入,從而在復(fù)蘇時占據(jù)優(yōu)勢。例如,最初前景不明的谷歌大腦項目,如今其技術(shù)每年通過搜索與云服務(wù)創(chuàng)造超100億美元收益。

4、應(yīng)對國家資本支持的競爭

中國的創(chuàng)新模式以國家協(xié)調(diào)與巨額資源投入為特征,對市場化體系構(gòu)成結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。2023年,中國政府研發(fā)投入逾4500億美元,并設(shè)立了1380億美元的專項基金,重點投向人工智能、量子計算與半導(dǎo)體。這種國家主導(dǎo)模式在太陽能(占據(jù)全球80%以上產(chǎn)能)、電信(華為憑借低價與高研發(fā)投入競爭)等領(lǐng)域已顯現(xiàn)成效。面對這種規(guī)模與戰(zhàn)略一致性,傳統(tǒng)的中小企業(yè)及分散的政府資助難以抗衡。

在此背景下,美國大型科技公司集中化的私營研發(fā)(五家企業(yè)年投入達(dá)2270億美元,規(guī)模上接近中國國家投入)成為關(guān)鍵抗衡力量。它們具備承受長期虧損、投資未來技術(shù)的規(guī)模與市場靈活性。這場競爭本質(zhì)上是兩種創(chuàng)新模式的較量:中國擅長在國家支持下將成熟技術(shù)規(guī)模化,而美國企業(yè)則在突破性創(chuàng)新上保有優(yōu)勢。大型科技公司為此提供了不可或缺的關(guān)鍵杠桿,但美國仍需輔以更全面的產(chǎn)業(yè)與貿(mào)易政策來應(yīng)對系統(tǒng)性競爭。

(二)開放研究與人才聚集

針對企業(yè)忽視基礎(chǔ)研究的批評,事實正相反。美國頂尖科技公司不僅投入重金于公開發(fā)布的基礎(chǔ)研究,還免費向開發(fā)者提供工具及計算資源,這種開放性產(chǎn)生了強大的知識溢出效應(yīng),顯著提升了整體創(chuàng)新生態(tài)的研究能力。

1、開放研究模式

開放研究極大地加速了創(chuàng)新進(jìn)程。企業(yè)公開成果使全球研究者能快速跟進(jìn),初創(chuàng)公司可直接利用先進(jìn)AI模型,高校能獲取昂貴的數(shù)據(jù)集,從而避免重復(fù)工作。研究表明,開放數(shù)據(jù)每年可額外創(chuàng)造0.5%的GDP,全球經(jīng)濟(jì)效益高達(dá)3-5萬億美元。

在NeurIPS、ICLR等頂級AI會議(錄用率20%-25%)上,產(chǎn)業(yè)界是主要貢獻(xiàn)者。2023年,Alphabet發(fā)布了超500篇論文,微軟在NeurIPS 2024上有超百篇論文被錄用。同年,產(chǎn)業(yè)界產(chǎn)出51個重要機器學(xué)習(xí)模型,遠(yuǎn)超學(xué)術(shù)界的15個(見圖6),這凸顯了企業(yè)在推動前沿研究中的核心作用。


2、人才倍增效應(yīng)

大型科技公司通過構(gòu)建人才集群、投資STEM教育及支持創(chuàng)業(yè),產(chǎn)生了顯著的人才倍增效應(yīng)。

地理集群效應(yīng):其研發(fā)網(wǎng)絡(luò)已超越硅谷,輻射至匹茲堡、芝加哥等高校中心,在全國錨定創(chuàng)新生態(tài)。例如,亞馬遜通過部署超75萬臺機器人,培養(yǎng)了數(shù)千名機器人工程師,其技能外溢助力美國在工業(yè)自動化領(lǐng)域保持領(lǐng)先。

STEM教育與培養(yǎng):企業(yè)深度投入人才培養(yǎng)。微軟的TEALS計劃聯(lián)合1650余名志愿者,在31個州的高中教授計算機科學(xué),每年惠及1.7萬名學(xué)生。英偉達(dá)向佛羅里達(dá)大學(xué)體系提供價值2500萬美元的AI資源,培訓(xùn)了逾800名學(xué)生。微軟研究院等項目每年為全球數(shù)千名研究者提供資金與稀缺的實踐資源。

創(chuàng)業(yè)生態(tài)驅(qū)動:前員工創(chuàng)業(yè)是關(guān)鍵的衍生影響。截至2024年10月,前50強AI初創(chuàng)中有14家由前Alphabet員工創(chuàng)立,總估值達(dá)716.1億美元。谷歌與微軟校友創(chuàng)立的企業(yè)累計融資額分別高達(dá)982億和690億美元。Meta校友創(chuàng)業(yè)成功率達(dá)62.9%。公司還通過谷歌AI未來基金、微軟創(chuàng)業(yè)計劃等專項計劃為初創(chuàng)企業(yè)提供資金、技術(shù)及云資源支持。

譯自:

The new model for consumer goods, April 2018 by McKinsey & Company

賽迪譯叢

由中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院推出的一本高端編譯類研究周刊。它以“面向政府,服務(wù)決策”為宗旨,突出實效性、實用性,主要針對世界主要國家最新發(fā)布的工業(yè)和信息化領(lǐng)域的國家戰(zhàn)略、方針政策、產(chǎn)業(yè)重點、前沿技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容進(jìn)行收集、提煉、翻譯、編輯,及時為我國相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策制定部門、科研機構(gòu)和企業(yè)提供參考和借鑒。自2011年出刊以來,《賽迪譯叢》的翻譯和編譯工作由賽迪智庫的專家和資深翻譯團(tuán)隊共同完成,多次獲得工業(yè)和信息化部領(lǐng)導(dǎo)的批示。

來源丨賽迪智庫

編輯 | 辦公室


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