没有明确的专利规则，美国在人工智能竞赛中先输后跑
在华盛顿，鲜有人愿意大声宣称的一个悖论是：美国正在投资数千亿美元进行人工智能基础设施建设——半导体、数据中心、研究补助——但却未能解决私人资本最关注的问题：人工智能所产生、改进或发现的成果归谁所有？只要这个问题没有明确的制度性答案，语言模型和优化算法对于任何想将其推向市场并收回投资的企业而言，仍然是高风险的投机。缺乏法律确定性的基础设施并不能加速创新，反而在最昂贵的阶段——从概念验证到商业产品的升级转变时，形成了消极影响。
一位前特朗普政府官员最近在《财富》杂志中表达了这一观点：美国可以在人工智能竞赛中胜过中国，但前提是解决专利政策问题。这并不是一个技术性的论点，而是关于治理的论点，关于规则如何决定竞争的方式，以及谁来做出决策。
资本不等待律师达成一致
关于人工智能专利的讨论并不新鲜，但由于应资助应用人工智能的私人资金正在以日益怀疑的眼光观察监管框架，这一问题的紧迫性增加了。风险投资基金和机构投资者并不资助想法；他们资助回报理论。而在人工智能领域，回报理论很大程度上依赖于能否保护所构建的内容。
美国目前面临的结构性问题是，专利商标局（USPTO）对于软件和人工智能专利的资格标准已经存在十多年，导致了矛盾的裁决。一个审查员批准的专利，另一个却拒绝；一个地区法院保护的专利，联邦巡回法院可能会宣告无效。这种不可预测性的程度有一个具体的成本：增加了诉讼的费用，提高了任何人工智能初创企业的法律风险溢价，并抑制了早期阶段的投资，而正是在这些阶段产生了最根本的进展。
与此同时，中国在人工智能领域实施的知识产权政策，虽然在国际标准上并不完美，却是经过深思熟虑并与其工业目标一致的。中国政府明确表示，希望成为全球最大的人工智能专利申请国，并多年来以一致的官僚效率推动这一目标。这并不是说中国的制度在技术或伦理上更好，而是因为它有清晰的方向性。经济参与者——包括在中国市场运营的西方企业——可以围绕这一方向进行规划。与这种一致性相比，美国的不可预测性则成为了一种竞争劣势，尽管其人才、模型和基础设施处于领先。
金钱不能买到的能力
华盛顿在基础设施上的投资可以理解。芯片是具体的、可拍照的，且容易在政治传播中传达。位于亚利桑那州的半导体工厂能够创造可见的就业机会、剪彩和新闻头条。然而，专利政策则是抽象的、技术化的，并且在选举政治上不受欢迎。但这种政治可见性的不对称并没有改变潜在的经济机制。
基础设施层面——芯片、网络、能源——对于美国保持应用人工智能的领导地位是必要条件，但并不充分。 将基础设施转化为持续竞争优势的关键在于应用层面：数千家公司将基础模型整合到健康、物流、制造和金融服务等产品中。这一层需要大规模的私人投资，而这些私人投资又需要对回报的确定性，这反过来又需要明确可保护的内容和方式。
这里有一个公共讨论鲜有精准表述的关键点：如果一家公司在基础模型上开发了实质性的算法改进，设计了新的训练过程，或为特定领域创建了更高效的推理体系，关于这些内容是否可以在美国申请专利的问题，如今并没有一个可预测的答案。专门的律师收取高额费用，恰恰是为了在这种模糊性中导航。没有律师咨询的小型初创企业只能承担风险，或者更常见的是，寻找规则更为清晰的法域。
资本并不具备爱国情怀。它跟随规则存在的地方进行游戏。
认为技术优势可以自我维持的傲慢
我在任何一种过于自信并认为其竞争优势如此稳固，无需制度基础支持的公司中都能识别到一个组织模式。这种模式导致优秀的管理层忽视早期衰退的信号，因为他们对过去的成就过于自信。美国多年来一直以这种逻辑运行，认为自己在技术领导地位上遥遥领先：人才、大学、风险投资和创新文化都如此优秀，以至于游戏规则可以无限期地不更新。
这种信心在对手不明确时是可以理解的。然而，当中国在通过选举周期保持的纪律性实施长期工业议程展示了能力时，这种信心就失去了意义。并非因为中国更优秀而赢，而是因为美国可能因为自以为不需要主动管理自己的优势而失败。
专利政策正是那种被领导者忽视的变量，因为它的影响并不立竿见影。未能解决这一问题的成本不会在一个季度内显现，而是在五年后，当人工智能资本集中于在更可预测的监管环境中找到发展的公司时，或者当美国的发明者开始在其他法域注册专利，因为本国体系带来的不确定性让他们更加迷茫。
华盛顿对知识产权和人工智能需要进行的对话多年来被推迟，原因在于技术复杂、政治干旱，并且未能产生推动立法议程的可见度。然而，一个在技术竞争中脱颖而出的国家的文化，并不是由其最显著的投资所决定的，而是所有这些艰难的制度性对话的自然结果；那些领导者勇于坚持的结果，以及他们选择忽视的那些对话，因短期政治成本而显得不便的后果。
