[谷歌] Google前CEO訪華後重估中美AI競賽 中美態度不同
1811 年，英格蘭中部的紡織工人沖進工廠，砸毀新式織布機，抗議機器搶走他們的飯碗。這場後來被稱為“盧德運動”（Luddite Movement）的抗爭持續了好幾年。英國政府調動軍隊鎮壓，將破壞機器列為可判死刑的重罪，多名參與者被絞死，更多人遭到流放。機器當然沒有被擋住，但技術替代引發的失業、沖突和政治回應，延續了很多年。
200 多年後，這個名字出現在了壹個意想不到的場合。
上個月，Google 前 CEO、現任 Relativity Space CEO 埃裡克·施密特去了壹趟中國，見了壹圈科技公司高管。在 7 月 11 日他和中國及 AI 政策研究者 Selina Xu 合寫的《紐約時報》文章裡，他記下了壹個印象很深的細節：壹名中國 CEO 當面對他說，寧可讓 AI 增長慢壹點，也不願重演盧德運動。
在硅谷，施密特大概很難從壹家正在參加 AI 競賽的公司那裡，聽到如此直接的減速主張。
過去幾年，硅谷的主流敘事是加速。“e/acc”（有效加速主義）從壹小群技術樂觀派的網絡暗號，變成了半認真、半挑釁的行業信條：技術進步天然具有正當性，快意味著領先，慢意味著把機會讓給別人。Marc Andreessen、Y Combinator 的 CEO Garry Tan 都曾公開把“e/acc”寫進社交媒體簡介。投資人和創業者甚至用“builder”與“doomer”劃分陣營：壹邊是造東西的人，另壹邊是擔心失控、拖慢進步的人。
硅谷當然也有安全研究者和監管支持者。可在商業競爭中，獎勵始終屬於更早發布模型、更快搶占用戶、更敢於投入算力的公司。在這樣的氣氛裡，“也許應該慢壹點”可以是壹項安全主張，卻很難成為壹家公司的經營原則。
施密特在中國見到的企業家，不止壹個人在說“慢壹點”。有人不願過於激進地用 AI 替換員工，有人擔心 AI 壹旦造成社會不穩定，整個行業都會被收緊。
這些人並不是技術上的保守派。他們經營的公司在過去兩年的 AI 競賽中打得很凶：DeepSeek、智譜的開源模型在多個基准測試上追平了閉源對手；豆包在 2026 年春節營銷戰期間壹度突破 1 億日活躍用戶；百度的無人駕駛出租車已經進入拾幾座城市，並繼續向海外擴張。技術能力和商業野心都不缺。可施密特認為，在“要不要全速推進”這件事上，他們表現出了壹種硅谷同行身上不太常見的克制（盡管他們也同樣處於壹種 FOMO 的情緒中）。
這份克制不完全是商業策略，也是經驗。過去幾年，中國科技行業經歷過壹輪完整的擴張與收縮周期。施密特認為，這壹代中國企業家比硅谷同行更清楚：壹個行業跑得太快、動靜太大，讓太多人覺得自己成了技術進步的代價，最終減速的會是整個行業。
那名引用盧德運動的 CEO，所表達的也不止是“自我保護”這麼簡單，他的潛台詞大概是：技術部署的節奏，和技術能力同樣重要。工業革命的紡織機沒有錯，可它進入工廠的速度超過了當時社會吸收失業和利益調整的能力，結果是暴力沖突，以及此後漫長的改革。
哪怕技術方向是對的，速度失控，結果也可能走向反面。
這個判斷與硅谷加速主義的假設正好相反。流行版本的 e/acc 相信，技術進步會創造新的需求、崗位和社會制度，眼下只管向前跑，社會遲早會追上來。中國這批企業家的判斷更謹慎：社會未必能及時跟上；壹旦掉隊的人足夠多，他們砸爛的可能不是機器，而是你的公司。
兩種思路的分歧不在於對技術有沒有信心，兩邊都很有信心（當然，某種程度上中國的“慢”也是因為算力、模型水平等現實約束也在替企業踩刹車）。真正的差別，是如何估計社會的彈性。硅谷更相信社會撐壹撐就能適應，中國企業家則對這個過程保持警惕。
施密特引述了 7 月初的壹件事作為注腳。字節跳動的豆包和阿裡的通義千問幾乎同壹天宣布下線智能體功能，虛擬男友、虛擬閨蜜、角色扮演類AI應用統統關停。壹個被證明有用戶粘性的產品方向，說停就停了。行業確實在做減法。
恰恰是在這種不斷做減法的環境裡，中國公眾對 AI 的態度出奇地好。
斯坦福大學《AI Index 2026》的數據是：84% 的中國受訪者對使用 AI 的產品和服務感到興奮。中國是調查中興奮程度最高的國家之壹。
美國那邊的數字方向卻完全相反。
蓋洛普 2025 年的調查顯示，80% 的美國成年人支持維持 AI 安全和數據保護規則，即使這意味著發展速度變慢。民主黨和共和黨選民在這壹點上罕見地接近。
恐懼已經落到具體的生活裡。蓋洛普 2026 年 3 月的調查顯示，71% 的美國人不希望自家附近建設 AI 數據中心，這個比例甚至高於反對在附近建設核電站的 53%。
2026 年第壹季度，全美至少有 75 個數據中心項目因社區和地方政府反對而被暫停或推遲，涉及投資約 1,300 億美元。不同機構的統計口徑並不完全壹致，壹份 6 月發布的行業簡報則稱，全美活躍的數據中心反對團體已超過 800 個，分布在 49 個州。公眾情緒已經開始影響項目工期和資本回收。
連壹向最願意嘗試新技術的年輕人也在後退。蓋洛普今年對 14 歲至 29 歲人群的調查顯示，對 AI 感到興奮的比例從上壹年的 36% 降至 22%，感到憤怒的比例則升至 31%。使用率沒有明顯下降，情緒卻在惡化。
把兩組數據放在壹起，我們就看到了這樣壹個畫面：中國的企業家謹慎，公眾樂觀；美國的企業家激進，公眾恐懼。這與人們對兩國的刻板印象——中國大幹快上，美國謹慎前進（由於多方利益的對抗）——幾乎完全相反。
目前還無法證明，兩種情緒完全由企業的部署節奏造成。中國公眾的樂觀也可能來自更高的使用率、對經濟增長的期待、對政府幹預能力的信任，以及不同的調查環境。可兩邊正在形成的反饋仍然很難忽略。
硅谷公司越是高調宣揚 AI 將要替代壹切、改變壹切、顛覆壹切，公眾就越容易覺得自己站在“被顛覆”的那壹邊。當 OpenAI 的 CEO 把公司的工作描述為創造人類歷史上最強大的工具，普通人未必只會感到興奮。他們也會追問：這個最強大的工具，最終會用來幫助我，還是替代我？
公司的激進敘事放大了公眾的恐懼，公眾的恐懼又推動更強硬的政治回應。壹旦進入這個循環，企業會覺得監管者不懂技術，公眾則會覺得企業根本不在乎他們。
中國的情況暫時相反。企業較少面向公眾鼓吹“消滅崗位”或“顛覆壹切”，有關部門又在事故和勞動爭議出現後迅速介入，普通人感受到的切身威脅相對有限。
今年 3 月底，武漢超過 100 輛百度蘿卜快跑同時出現系統故障。壹些乘客被困在車流中，有乘客稱自己在高架道路上等待了超過 90 分鍾，整場故障持續了數小時。社交媒體確實出現了壹波質疑，但人們主要追問無人駕駛是否成熟、運營方如何保障乘客安全，沒有迅速演變成“AI 是否應該發展”的爭論。
杭州中院公布的另壹起案件也產生了類似效果。壹家公司引入 AI 後，准備將壹名問句質檢員工調崗，月薪從 2.5 萬元降至 1.5 萬元；協商不成，公司單方面解除勞動合同。法院認為，企業主動采用 AI 屬於自身的技術革新決策，不必然構成“勞動合同無法履行”的法定情形，最終判決企業支付 26 萬余元賠償金。
法院沒有禁止企業用 AI 替代崗位，也沒有承諾員工永遠不會失業。它限制的是壹種具體做法：公司不能僅憑“AI 更便宜”，就把技術轉型的全部成本交給員工。輿論因此更容易把矛頭對准公司的處理方式，而不是技術本身。
中國公眾的樂觀，並不必然意味著他們不了解 AI 的風險。更可能的情況是，他們在日常生活中感受到的 AI 仍然以工具和助手為主：寫文案、做 PPT、查資料、處理圖片、聊天解悶。AI 已經進入生活，還沒有普遍以壹個“吞掉壹切”的龐然大物出現。
企業和監管的克制，有意無意地控制了公眾的體感溫度。
美國公眾的恐懼也有現實的根基，而不只是被企業敘事嚇到了。AI 收益和成本的分配並不對稱：利潤集中在少數公司手裡，失業風險、社區負擔和隱私侵蝕則散布在所有人身上。
施密特在文章裡承認了這個問題。他還引入“jagged intelligence”，即“參差智能”，解釋公眾的困惑為何如此難以化解：AI 能在某些專業領域表現驚人，又會在極其簡單的日常任務上犯匪夷所思的錯誤。
這意味著，AI 沒有鼓吹者說得那麼無所不能，也沒有懷疑者說得那麼壹無是處。它同時被高估，也被低估。在這種認知混沌中，人們會本能地抓住那些最確定、最貼近自己的風險。“AI 可能讓我丟掉工作”，總比“AI 未來可能幫助人類攻克癌症”更容易感知。
施密特的核心判斷是，真正的挑戰不只在於中美誰的模型更強，也在於誰能在不撕裂自身社會的前提下，把 AI 的好處兌現出來。
為此，他提出了壹套“民粹主義 AI 議程”（a populist AI agenda）：把 AI 公司的部分利潤通過主權財富基金分配給公民，類似新加坡淡馬錫的模式；建設市場缺少動力提供的公益 AI 模型，幫助人們辦理政務、獲得法律援助、教育孩子；推動真正的開源，讓圖書館、小企業和非營利組織也能參與 AI 的建設和使用。
他拿 NASA 作類比。太空探索曾經被組織成壹項國家使命，AI 也應該成為壹項公共工程，而不只是少數公司的商業項目。
要知道，施密特執掌 Google 約 10 年，是上壹輪技術擴張中最大的贏家之壹。現在，他開始強調市場和企業無法獨自完成 AI 收益的分配，國家必須介入。
某種程度上，這可能說明硅谷過去 20 年“先跑起來再說”的技術部署模式，已經跑到社會不再輕易買賬的位置。
沿著這個判斷再往前壹步，AI 競賽的傳統敘事也需要調整。過去人們關心誰的模型最強、算力最多、迭代最快。可壹個國家若因公眾反彈而被迫大幅減速，導致數據中心建不下去，勞動保護法案越來越嚴，選民要求暫停部署，那麼最先跑出去的公司，也可能最先撞上社會邊界。
社會許可，即讓幾億人相信這項技術對自己有益、願意給它繼續試驗和擴張的空間，正在成為壹種比算力更難獲得的競爭資源。
它沒有對應的基礎設施可以買，也沒有壹套訓練方法能夠生成。中國的企業家通過克制暫時保住了更多善意，美國企業正在因為激進而消耗這種善意。但克制換來的信任也有保質期。它建立在 AI 尚未真正大規模替代崗位的前提上；壹旦這個前提松動，今天的樂觀可能迅速蒸發。
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200 多年後，這個名字出現在了壹個意想不到的場合。
上個月，Google 前 CEO、現任 Relativity Space CEO 埃裡克·施密特去了壹趟中國，見了壹圈科技公司高管。在 7 月 11 日他和中國及 AI 政策研究者 Selina Xu 合寫的《紐約時報》文章裡，他記下了壹個印象很深的細節：壹名中國 CEO 當面對他說，寧可讓 AI 增長慢壹點，也不願重演盧德運動。
在硅谷，施密特大概很難從壹家正在參加 AI 競賽的公司那裡，聽到如此直接的減速主張。
過去幾年，硅谷的主流敘事是加速。“e/acc”（有效加速主義）從壹小群技術樂觀派的網絡暗號，變成了半認真、半挑釁的行業信條：技術進步天然具有正當性，快意味著領先，慢意味著把機會讓給別人。Marc Andreessen、Y Combinator 的 CEO Garry Tan 都曾公開把“e/acc”寫進社交媒體簡介。投資人和創業者甚至用“builder”與“doomer”劃分陣營：壹邊是造東西的人，另壹邊是擔心失控、拖慢進步的人。
硅谷當然也有安全研究者和監管支持者。可在商業競爭中，獎勵始終屬於更早發布模型、更快搶占用戶、更敢於投入算力的公司。在這樣的氣氛裡，“也許應該慢壹點”可以是壹項安全主張，卻很難成為壹家公司的經營原則。
施密特在中國見到的企業家，不止壹個人在說“慢壹點”。有人不願過於激進地用 AI 替換員工，有人擔心 AI 壹旦造成社會不穩定，整個行業都會被收緊。
這些人並不是技術上的保守派。他們經營的公司在過去兩年的 AI 競賽中打得很凶：DeepSeek、智譜的開源模型在多個基准測試上追平了閉源對手；豆包在 2026 年春節營銷戰期間壹度突破 1 億日活躍用戶；百度的無人駕駛出租車已經進入拾幾座城市，並繼續向海外擴張。技術能力和商業野心都不缺。可施密特認為，在“要不要全速推進”這件事上，他們表現出了壹種硅谷同行身上不太常見的克制（盡管他們也同樣處於壹種 FOMO 的情緒中）。
這份克制不完全是商業策略，也是經驗。過去幾年，中國科技行業經歷過壹輪完整的擴張與收縮周期。施密特認為，這壹代中國企業家比硅谷同行更清楚：壹個行業跑得太快、動靜太大，讓太多人覺得自己成了技術進步的代價，最終減速的會是整個行業。
那名引用盧德運動的 CEO，所表達的也不止是“自我保護”這麼簡單，他的潛台詞大概是：技術部署的節奏，和技術能力同樣重要。工業革命的紡織機沒有錯，可它進入工廠的速度超過了當時社會吸收失業和利益調整的能力，結果是暴力沖突，以及此後漫長的改革。
哪怕技術方向是對的，速度失控，結果也可能走向反面。
這個判斷與硅谷加速主義的假設正好相反。流行版本的 e/acc 相信，技術進步會創造新的需求、崗位和社會制度，眼下只管向前跑，社會遲早會追上來。中國這批企業家的判斷更謹慎：社會未必能及時跟上；壹旦掉隊的人足夠多，他們砸爛的可能不是機器，而是你的公司。
兩種思路的分歧不在於對技術有沒有信心，兩邊都很有信心（當然，某種程度上中國的“慢”也是因為算力、模型水平等現實約束也在替企業踩刹車）。真正的差別，是如何估計社會的彈性。硅谷更相信社會撐壹撐就能適應，中國企業家則對這個過程保持警惕。
施密特引述了 7 月初的壹件事作為注腳。字節跳動的豆包和阿裡的通義千問幾乎同壹天宣布下線智能體功能，虛擬男友、虛擬閨蜜、角色扮演類AI應用統統關停。壹個被證明有用戶粘性的產品方向，說停就停了。行業確實在做減法。
恰恰是在這種不斷做減法的環境裡，中國公眾對 AI 的態度出奇地好。
斯坦福大學《AI Index 2026》的數據是：84% 的中國受訪者對使用 AI 的產品和服務感到興奮。中國是調查中興奮程度最高的國家之壹。
美國那邊的數字方向卻完全相反。
蓋洛普 2025 年的調查顯示，80% 的美國成年人支持維持 AI 安全和數據保護規則，即使這意味著發展速度變慢。民主黨和共和黨選民在這壹點上罕見地接近。
恐懼已經落到具體的生活裡。蓋洛普 2026 年 3 月的調查顯示，71% 的美國人不希望自家附近建設 AI 數據中心，這個比例甚至高於反對在附近建設核電站的 53%。
2026 年第壹季度，全美至少有 75 個數據中心項目因社區和地方政府反對而被暫停或推遲，涉及投資約 1,300 億美元。不同機構的統計口徑並不完全壹致，壹份 6 月發布的行業簡報則稱，全美活躍的數據中心反對團體已超過 800 個，分布在 49 個州。公眾情緒已經開始影響項目工期和資本回收。
連壹向最願意嘗試新技術的年輕人也在後退。蓋洛普今年對 14 歲至 29 歲人群的調查顯示，對 AI 感到興奮的比例從上壹年的 36% 降至 22%，感到憤怒的比例則升至 31%。使用率沒有明顯下降，情緒卻在惡化。
把兩組數據放在壹起，我們就看到了這樣壹個畫面：中國的企業家謹慎，公眾樂觀；美國的企業家激進，公眾恐懼。這與人們對兩國的刻板印象——中國大幹快上，美國謹慎前進（由於多方利益的對抗）——幾乎完全相反。
目前還無法證明，兩種情緒完全由企業的部署節奏造成。中國公眾的樂觀也可能來自更高的使用率、對經濟增長的期待、對政府幹預能力的信任，以及不同的調查環境。可兩邊正在形成的反饋仍然很難忽略。
硅谷公司越是高調宣揚 AI 將要替代壹切、改變壹切、顛覆壹切，公眾就越容易覺得自己站在“被顛覆”的那壹邊。當 OpenAI 的 CEO 把公司的工作描述為創造人類歷史上最強大的工具，普通人未必只會感到興奮。他們也會追問：這個最強大的工具，最終會用來幫助我，還是替代我？
公司的激進敘事放大了公眾的恐懼，公眾的恐懼又推動更強硬的政治回應。壹旦進入這個循環，企業會覺得監管者不懂技術，公眾則會覺得企業根本不在乎他們。
中國的情況暫時相反。企業較少面向公眾鼓吹“消滅崗位”或“顛覆壹切”，有關部門又在事故和勞動爭議出現後迅速介入，普通人感受到的切身威脅相對有限。
今年 3 月底，武漢超過 100 輛百度蘿卜快跑同時出現系統故障。壹些乘客被困在車流中，有乘客稱自己在高架道路上等待了超過 90 分鍾，整場故障持續了數小時。社交媒體確實出現了壹波質疑，但人們主要追問無人駕駛是否成熟、運營方如何保障乘客安全，沒有迅速演變成“AI 是否應該發展”的爭論。
杭州中院公布的另壹起案件也產生了類似效果。壹家公司引入 AI 後，准備將壹名問句質檢員工調崗，月薪從 2.5 萬元降至 1.5 萬元；協商不成，公司單方面解除勞動合同。法院認為，企業主動采用 AI 屬於自身的技術革新決策，不必然構成“勞動合同無法履行”的法定情形，最終判決企業支付 26 萬余元賠償金。
法院沒有禁止企業用 AI 替代崗位，也沒有承諾員工永遠不會失業。它限制的是壹種具體做法：公司不能僅憑“AI 更便宜”，就把技術轉型的全部成本交給員工。輿論因此更容易把矛頭對准公司的處理方式，而不是技術本身。
中國公眾的樂觀，並不必然意味著他們不了解 AI 的風險。更可能的情況是，他們在日常生活中感受到的 AI 仍然以工具和助手為主：寫文案、做 PPT、查資料、處理圖片、聊天解悶。AI 已經進入生活，還沒有普遍以壹個“吞掉壹切”的龐然大物出現。
企業和監管的克制，有意無意地控制了公眾的體感溫度。
美國公眾的恐懼也有現實的根基，而不只是被企業敘事嚇到了。AI 收益和成本的分配並不對稱：利潤集中在少數公司手裡，失業風險、社區負擔和隱私侵蝕則散布在所有人身上。
施密特在文章裡承認了這個問題。他還引入“jagged intelligence”，即“參差智能”，解釋公眾的困惑為何如此難以化解：AI 能在某些專業領域表現驚人，又會在極其簡單的日常任務上犯匪夷所思的錯誤。
這意味著，AI 沒有鼓吹者說得那麼無所不能，也沒有懷疑者說得那麼壹無是處。它同時被高估，也被低估。在這種認知混沌中，人們會本能地抓住那些最確定、最貼近自己的風險。“AI 可能讓我丟掉工作”，總比“AI 未來可能幫助人類攻克癌症”更容易感知。
施密特的核心判斷是，真正的挑戰不只在於中美誰的模型更強，也在於誰能在不撕裂自身社會的前提下，把 AI 的好處兌現出來。
為此，他提出了壹套“民粹主義 AI 議程”（a populist AI agenda）：把 AI 公司的部分利潤通過主權財富基金分配給公民，類似新加坡淡馬錫的模式；建設市場缺少動力提供的公益 AI 模型，幫助人們辦理政務、獲得法律援助、教育孩子；推動真正的開源，讓圖書館、小企業和非營利組織也能參與 AI 的建設和使用。
他拿 NASA 作類比。太空探索曾經被組織成壹項國家使命，AI 也應該成為壹項公共工程，而不只是少數公司的商業項目。
要知道，施密特執掌 Google 約 10 年，是上壹輪技術擴張中最大的贏家之壹。現在，他開始強調市場和企業無法獨自完成 AI 收益的分配，國家必須介入。
某種程度上，這可能說明硅谷過去 20 年“先跑起來再說”的技術部署模式，已經跑到社會不再輕易買賬的位置。
沿著這個判斷再往前壹步，AI 競賽的傳統敘事也需要調整。過去人們關心誰的模型最強、算力最多、迭代最快。可壹個國家若因公眾反彈而被迫大幅減速，導致數據中心建不下去，勞動保護法案越來越嚴，選民要求暫停部署，那麼最先跑出去的公司，也可能最先撞上社會邊界。
社會許可，即讓幾億人相信這項技術對自己有益、願意給它繼續試驗和擴張的空間，正在成為壹種比算力更難獲得的競爭資源。
它沒有對應的基礎設施可以買，也沒有壹套訓練方法能夠生成。中國的企業家通過克制暫時保住了更多善意，美國企業正在因為激進而消耗這種善意。但克制換來的信任也有保質期。它建立在 AI 尚未真正大規模替代崗位的前提上；壹旦這個前提松動，今天的樂觀可能迅速蒸發。
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