3233 - AI sẽ ảnh hưởng đến quan hệ Hoa Kỳ-Trung Quốc như thế nào trong 5 năm tới? (Phần 2)
Michael E. O’Hanlon, Melanie W. Sisson, Elham Tabassi, and Nicol Turner Lee
Một biển báo AI (Trí tuệ nhân tạo) được nhìn thấy tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo thế giới (WAIC) ở Thượng Hải, Trung Quốc ngày 6 tháng 7 năm 2023. (REUTERS/Aly Song/Ảnh lưu trữ)
Có rất nhiều cuộc thảo luận ở Washington và Bắc Kinh về những tác động của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng không có sự đồng thuận rõ ràng về cách những tiến bộ của AI sẽ tác động đến cách hai cường quốc hàng đầu thế giới liên hệ với nhau. Trong bộ sưu tập các bài tiểu luận ngắn sau đây, các học giả Brookings từ các chuyên ngành khác nhau đưa ra dự báo của họ về cách AI sẽ ảnh hưởng đến quan hệ Hoa Kỳ-Trung Quốc trong năm năm tới. Bộ sưu tập các bài tiểu luận ngắn này bao gồm các vấn đề an ninh, kiểm soát xuất khẩu, giáo dục, thông tin sai lệch, giảm thiểu rủi ro, quan hệ đối tác công tư và các mối đe dọa chung từ AI trong tay những kẻ gian.
Michael E. O'Hanlon
AI và hiện đại hóa quân sự trong tương lai gần
Sau khi đã viết về những câu hỏi như liệu AI có làm tăng hay giảm khả năng xảy ra chiến tranh giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc nói chung, tôi muốn trả lời câu hỏi này một cách hẹp hơn và cụ thể hơn.
Với góc nhìn về các vấn đề quân sự, tôi tin rằng trong năm năm tới, AI sẽ tham gia vào bức tranh quân sự chủ yếu ở ba lĩnh vực: tình báo, xử lý dữ liệu và quản lý trận chiến, và phối hợp các đàn robot (dù là tấn công hay phòng thủ trong nhiệm vụ). Vì năm năm là một khoảng thời gian tương đối ngắn đối với các nhà hoạch định quân sự, nên trong những lĩnh vực cụ thể nhưng khá quan trọng như vậy, có thể đạt được tiến bộ đáng kể trong khoảng thời gian đề xuất.
Hãy bắt đầu với tình báo. Đây có thể là lĩnh vực rõ ràng nhất mà sức mạnh xử lý thô giúp ích rất nhiều với lượng dữ liệu khổng lồ. Vì hiện tại chúng ta đang cùng nhau chụp ảnh toàn bộ bề mặt Trái đất nhiều lần trong ngày, bất kỳ tổ chức nào muốn theo dõi chuyển động và vị trí của một tổ chức khác (trong trường hợp này là Quân đội Giải phóng Nhân dân và lực lượng vũ trang Hoa Kỳ so với nhau) sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ quá trình xử lý dữ liệu tự động. Con người không thể thực hiện công việc theo cách truyền thống. Và các phương pháp học máy rất phù hợp với nhiệm vụ này (tốt hơn phần mềm lỗi thời với các thuật toán để phân biệt hệ thống quân sự với các loại vật thể khác, phương tiện thay thế chính để tự động hóa nhiệm vụ này).
Sau đó là xử lý dữ liệu và quản lý trận chiến trong giai đoạn căng thẳng của một cuộc chiến trong tương lai. Ví dụ, hãy xem xét cách phòng thủ chống lại một cuộc tấn công dồn dập liên quan đến tên lửa và máy bay không người lái như loại mà Iran đã phóng vào Israel năm ngoái—và loại mà Trung Quốc có thể phóng vào Đài Loan (hoặc Okinawa hoặc Guam) trong tương lai với sức mạnh và khối lượng lớn hơn ít nhất 10 lần nếu họ muốn. Hoa Kỳ có thể mang hỏa lực tương đương để chống lại Trung Quốc. AI có thể không cần thiết cho các cuộc tấn công nhỏ, hạn chế. Nhưng nó rất cần thiết để tìm ra, theo thời gian thực, cách xử lý các loạt đạn có thể có hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn (hoặc thậm chí hàng chục nghìn) vật thể tiến gần đến mục tiêu của chúng gần như cùng một lúc. Việc phối hợp phòng thủ và phân bổ máy bay đánh chặn để chống lại các cuộc tấn công như vậy có thể nằm ngoài khả năng của những người quản lý trận chiến là con người.
Cuối cùng, có những đàn rô-bốt. Chúng ta có thể sớm biết thêm về sáng kiến "Replicator" của Hoa Kỳ, được thiết kế để triển khai số lượng lớn các hệ thống không người ở (trên hoặc dưới biển, trên không hoặc trên mặt đất) cho Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ bắt đầu vào mùa hè này. Có nhiều nhiệm vụ mà người ta có thể tưởng tượng cho những khả năng như vậy. Cuộc chiến tranh Ukraine đã gợi ý một số. Sẽ còn nhiều điều hơn nữa xảy ra về vấn đề này vào năm 2030.
Đây sẽ là thời điểm căng thẳng nhưng hấp dẫn.
Melanie W. Sisson
Những giới hạn của việc cản trở lĩnh vực công nghệ cao của Trung Quốc
Vào tháng 10 năm 2022, chính quyền Biden đã đưa ra đợt kiểm soát đầu tiên trong số những đợt kiểm soát liên tiếp đối với việc xuất khẩu chất bán dẫn sang Trung Quốc và áp đặt các hạn chế đối với quyền tiếp cận của Trung Quốc đối với các công nghệ liên quan. Chính quyền đã nêu rõ rằng mục đích của các biện pháp này là cản trở khả năng phát triển năng lực AI của Trung Quốc.
Nếu mối quan hệ song phương cho đến thời điểm đó là một tảng đá lăn chậm xuống dốc, thì các chính sách công nghệ này đã đẩy nó xuống vực thẳm. Do đó, việc tiếp tục các biện pháp này, hoặc thậm chí là bổ sung các biện pháp mới nếu chính quyền Trump quyết định thực hiện, sẽ có tác động ít nghiêm trọng hơn đáng kể đến mối quan hệ, hoặc là tín hiệu về ý định của Hoa Kỳ hoặc là phương tiện cản trở khả năng phát triển và ứng dụng các công nghệ hỗ trợ AI của Trung Quốc. Trung Quốc đã tính đến yếu tố trước và điều chỉnh yếu tố sau.
Tuy nhiên, việc phát hành mô hình ngôn ngữ lớn R1 của DeepSeek vào đầu năm 2025 gợi ý về những khả năng khác về vai trò của AI trong mối quan hệ Hoa Kỳ - Trung Quốc. DeepSeek đã phát triển và đào tạo mô hình đầu tiên của mình trong những hạn chế về công nghệ của Hoa Kỳ. Do đó, thành công của nó giống như một con chim hoàng yến trong mỏ than, cảnh báo rằng có một giới hạn đối với những gì cố gắng cản trở lĩnh vực công nghệ cao của Trung Quốc có thể đạt được. Rốt cuộc, sự cần thiết sẽ nuôi dưỡng sự sáng tạo.
Nếu các nhà hoạch định chính sách của Hoa Kỳ cảnh giác với thông điệp này, thì họ có thể cân nhắc định hướng lại chính sách của Hoa Kỳ để tập trung vào việc làm cho nước Mỹ mạnh mẽ hơn là cố gắng làm cho Trung Quốc yếu đi. Hoa Kỳ có lịch sử đáng khích lệ trong việc đạt được thành công về công nghệ thông qua các khoản đầu tư khôn ngoan vào công nghiệp, cơ sở hạ tầng và nhân tài.
Việc theo đuổi một lộ trình như vậy phải đối mặt với những trở ngại trong nước không hề nhỏ—một trong số đó là Quốc hội bế tắc và nói chung là cứng rắn. Nhưng một cách tiếp cận ít đối đầu bên ngoài và mang tính xây dựng hơn bên trong mang lại những lợi ích đáng kể trong nước. Nó cũng có thể có tác dụng có lợi là tạo ra không gian để hai quốc gia cố gắng cùng nhau quản lý rủi ro của AI. Điều này sẽ đặc biệt hữu ích nếu nó tăng cường sự tham gia lẫn nhau vào việc sử dụng AI trong lĩnh vực quân sự. Có nhiều cuộc họp không chính thức nhưng thường xuyên giữa các nhóm chuyên gia và học giả—cái gọi là đối thoại Đường đua 2—và các hội nghị thượng đỉnh và ủy ban liên chính phủ cấp cao có thể hữu ích. Những nỗ lực như vậy sẽ đòi hỏi sự kiên nhẫn và bền bỉ. Nhưng việc thay thế những nỗ lực có thể vô ích nhằm làm chậm ngành công nghiệp của Trung Quốc bằng nỗ lực đạt được tiến bộ trong việc giảm khả năng AI sẽ gây ra, làm phức tạp hoặc đẩy nhanh các cuộc khủng hoảng vũ trang dường như là một không gian thương mại đáng để khám phá.
Elham Tabassi
Quan điểm phát triển công nghệ
Cuộc cách mạng AI đang định hình lại mối quan hệ Hoa Kỳ-Trung Quốc, với sự phát triển công nghệ có khả năng là động lực chính của động lực song phương trong năm năm tới.
Kiểm soát chất bán dẫn
Hoa Kỳ đã áp đặt các biện pháp kiểm soát xuất khẩu để hạn chế quyền tiếp cận chất bán dẫn tiên tiến của Trung Quốc, bao gồm các hạn chế vào tháng 1 năm 2025 đối với chip AI và trọng số mô hình đã bị chính quyền Trump hủy bỏ vào tháng 5 năm 2025. Mặc dù nhằm mục đích duy trì vị thế dẫn đầu về công nghệ của Hoa Kỳ, một số nhà phân tích, bao gồm những nhân vật như Alvin Wang Graylin, cho rằng các biện pháp này có thể vô tình thúc đẩy sự đổi mới của Trung Quốc bằng cách buộc phải cải thiện hiệu quả. Ví dụ, Huawei đã giới thiệu các con chip đạt hiệu suất khoảng 60% H100 của Nvidia, đồng thời mang lại lợi thế về chi phí cho các ứng dụng cụ thể. Những người khác, bao gồm các quan chức cấp cao chịu trách nhiệm kiểm soát xuất khẩu trong chính quyền Biden, cho rằng kiểm soát xuất khẩu vẫn cần thiết để bảo vệ an ninh quốc gia, mặc dù chúng đòi hỏi sự phối hợp và tinh chỉnh tốt hơn.
Chiến lược AI nguồn mở
Việc phát hành mô hình R1 của DeepSeek theo Giấy phép MIT đã thúc đẩy sự chuyển dịch rộng rãi hơn sang phát triển AI nguồn mở, với các công ty lớn của Trung Quốc như Baidu, Alibaba và Tencent áp dụng các phương pháp tiếp cận nguồn mở. Trong khi các công ty Hoa Kỳ như Meta cũng đã phát hành các mô hình mở (ví dụ: Llama), thì việc áp dụng của Trung Quốc có vẻ được phối hợp nhiều hơn và có lẽ được thúc đẩy theo chiến lược.
Tính minh bạch của mô hình AI khác nhau: các mô hình nguồn mở hoàn toàn cung cấp dữ liệu đào tạo, mã và trọng số; các mô hình trọng số mở chỉ chia sẻ các tham số đã đào tạo; các mô hình đóng (ví dụ: từ OpenAI hoặc Anthropic) vẫn hoàn toàn độc quyền. Các mô hình trọng số mở cho phép người dùng triển khai và sửa đổi các hệ thống AI một cách độc lập, giúp tích hợp các mô hình vào cơ sở hạ tầng dễ dàng hơn, điều này có thể tạo ra sự phụ thuộc lâu dài—không chỉ mang lại lợi ích kỹ thuật mà còn có ảnh hưởng chiến lược lâu dài.
Các mô hình trọng số mở có thể gây ra rủi ro về bảo mật và sử dụng sai mục đích. Không giống như các mô hình đóng có rào chắn an toàn tích hợp, các mô hình trọng số mở có thể được sửa đổi để loại bỏ các hạn chế về an toàn, có khả năng cho phép các ứng dụng có hại như các cuộc tấn công mạng tự động thông qua việc phát triển các mã độc hại.
Trường hợp hợp tác
Trong năm năm tới, mối quan hệ AI giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc sẽ được định hình bởi sự căng thẳng giữa cạnh tranh chiến lược và tiềm năng hợp tác. Mặc dù các biện pháp kiểm soát có thể làm chậm khả năng tiếp cận các công nghệ tiên tiến của Trung Quốc, nhưng chúng cũng có thể khuyến khích đổi mới trong nước. Những tiến bộ về hiệu quả của Trung Quốc cho thấy rằng tiến bộ có thể đến từ sự hạn chế.
Hợp tác trong AI không nhất thiết phải là tổng bằng không. Tính minh bạch và các tiêu chuẩn quốc tế có thể giúp giảm thiểu rủi ro, ngăn ngừa tính toán sai lầm và hỗ trợ đổi mới toàn cầu. Các chuẩn mực kỹ thuật và khuôn khổ quản trị chung sẽ xây dựng lòng tin và cho phép phát triển có trách nhiệm, mang lại lợi ích cho cả lợi ích quốc gia và tiến bộ công nghệ toàn cầu.
Tuy nhiên, mối quan tâm về an ninh quốc gia vẫn là trọng tâm. Một chính sách sắc thái hơn—hạn chế các ứng dụng quân sự trong khi cho phép hợp tác cởi mở trong nghiên cứu phi quân sự—có thể cân bằng tốt hơn giữa cạnh tranh và hợp tác. Câu hỏi chính là liệu cạnh tranh được quản lý và hợp tác có chọn lọc, dựa trên tính minh bạch và các tiêu chuẩn, có thể thúc đẩy tốt hơn cả lợi ích quốc gia và tiến bộ AI toàn cầu hay không so với việc tiếp tục tách rời công nghệ.
Nicol Turner Lee
Cuộc đua AI sẽ phụ thuộc vào cách Hoa Kỳ hỗ trợ khu vực công nghệ tư nhân
Khuyến nghị thường được nhắc lại rằng Hoa Kỳ và Trung Quốc hợp tác về AI dường như hiện đã xa tầm với. Phó Tổng thống JD Vance đã gọi rõ ràng sự cạnh tranh về AI với Trung Quốc là một "cuộc chạy đua vũ trang" và chính quyền Trump đã nhiều lần đe dọa các công ty công nghệ Hoa Kỳ bằng thuế quan để buộc họ phải di dời chuỗi cung ứng từ Trung Quốc sang đất Mỹ. Nhưng để Hoa Kỳ duy trì khả năng cạnh tranh, họ phải dựa vào sự đổi mới của khu vực tư nhân, mặc dù các công ty công nghệ khổng lồ dẫn đầu đã nỗ lực rời rạc, nhưng cuối cùng sẽ cung cấp các khả năng tiên tiến về phần mềm, ứng dụng và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, "tam giác nghiên cứu" giữa học viện, ngành công nghiệp và chính phủ, mà học giả Ryan Hass của Brookings đã trích dẫn là trụ cột cho sự lãnh đạo của Hoa Kỳ về AI trong chính quyền Trump đầu tiên, đang bị phá bỏ do cắt giảm tài trợ cho các phòng thí nghiệm của chính phủ và các trường đại học nghiên cứu hàng đầu. Việc chính quyền cắt giảm ngân sách của Quỹ Khoa học Quốc gia đã làm giảm 31% nguồn tài trợ cho khoa học máy tính và một số nhà nghiên cứu ước tính mức tăng trong tài trợ AI và lượng tử là không đáng kể so với tỷ lệ lạm phát.
Chính sách nhân tài bất lợi của Hoa Kỳ có nguy cơ phá hoại vị thế dẫn đầu về AI trong năm năm tới. Với số lượng sinh viên quốc tế theo đuổi các bằng cấp liên quan đến AI, việc Trump đột ngột thu hồi và gia hạn 1.800 thị thực sinh viên vào tháng 4 có thể sẽ ảnh hưởng đến những người có thể thúc đẩy đổi mới AI. Hơn nữa, những nỗ lực của Trump nhằm "thu hồi mạnh mẽ" thị thực của sinh viên quốc tế Trung Quốc đang làm việc trong các lĩnh vực quan trọng sẽ ngăn cản sinh viên nước ngoài hiện tại và tương lai theo đuổi các cơ hội tại Hoa Kỳ.
Trái ngược với động thái thúc đẩy thị thực sinh viên bị hoãn lại, các trường đại học Trung Quốc đang nhanh chóng hành động để thu hút những tài năng hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới đến các cơ sở giáo dục của họ, nâng tầm họ thành trung tâm nghiên cứu AI toàn cầu. Sự đảo ngược trong việc thu hút nhân tài giữa hai quốc gia cho thấy những khác biệt rõ rệt sẽ có tác động lớn hơn đến nguồn nhân tài của Hoa Kỳ. Việc mất đi nhân tài sẽ làm suy yếu vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ trong STEM và làm chệch hướng nghiên cứu AI quan trọng, trao lợi thế cạnh tranh cho Trung Quốc với chính sách nhân tài thuận lợi và chiến lược tập trung do nhà nước lãnh đạo về đổi mới và triển khai AI.
Để đảm bảo vị thế dẫn đầu trong AI trong năm năm tới, Hoa Kỳ phải thiết lập lại và tái đầu tư vào các quan hệ đối tác giữa ngành công nghiệp, học viện và chính phủ đã tạo điều kiện cho sự phát triển công nghệ của Hoa Kỳ. Chính sách liên bang có thể định hình sự hồi sinh công nghệ này bằng cách cung cấp kinh phí nghiên cứu trong AI và các lĩnh vực liên quan để đảm bảo các tổ chức đã đóng góp lâu dài vào vị thế dẫn đầu của Hoa Kỳ được trao không gian để phát triển các ý tưởng mới, thu hút nhân tài hàng đầu và phát triển trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.
https://www.brookings.edu/articles/how-will-ai-influence-us-china-relations-in-the-next-5-years/
How will AI influence US-China relations in the next 5 years?
There is a lot of discussion in Washington and Beijing about the implications of the artificial intelligence (AI) revolution, but no clear consensus on how AI advances will impact how the world’s two leading powers relate to each other. In the following collection of short essays, Brookings scholars from different disciplines offer their forecasts on how AI will influence U.S.-China relations over the next five years. The collection of short essays spans security issues, export controls, education, disinformation, risk reduction, public-private partnerships, and shared threats from AI in the hands of rogue actors.
Michael E. O'Hanlon
AI and near-term military modernization
Having already written on questions like whether AI will make the chances of a U.S.-China war higher or lower overall, I would like to answer this question more narrowly and specifically.
With an eye toward military matters, I believe that over the next five years, AI will enter into the military picture primarily in three areas: intelligence, data processing and battle management, and coordination of robotic swarms (be they offensive or defensive in mission). Since five years is a relatively short time horizon for military planners, it is in such specific yet quite important domains where significant progress is possible on the proposed time horizon.
Begin with intelligence. This may be the most obvious area where raw processing power helps enormously with huge amounts of data. Given that we are now collectively imaging the entire surface of the Earth multiple times a day, any organization bent on tracking the movements and locations of another organization (in this case, the People’s Liberation Army and the American armed forces vis-à-vis each other) will benefit greatly from automatic data processing. Humans simply can’t do the job by traditional means. And machine-learning methods are very well-suited to this task (better than old-fashioned software with algorithms for distinguishing military systems from other types of objects, the main alternative means of automating this task).
Then there is data processing and battle management in the intense period of a future fight. Consider, for example, figuring out how to defend against a barrage attack involving missiles and drones of the type that Iran launched at Israel last year—and of a type that China might in the future launch at Taiwan (or Okinawa or Guam) with at least 10 times the ferocity and sheer mass should it wish to. The United States could bring comparable firepower to bear against China. AI may not be essential for small, limited attacks. But it is indispensable for figuring out, in real-time, how to handle salvos that could have hundreds or even thousands (or someday even tens of thousands) of objects nearing their targets almost simultaneously. Coordinating defenses and allocating interceptors against such incoming attacks would likely be beyond the capacities of human battle managers.
Finally, there are robotic swarms. Soon, we may learn more about America’s “Replicator” initiative, designed to field large numbers of uninhabited systems (on or under the sea, in the air, or on the ground) for the U.S. Department of Defense starting this summer. There are many missions one could imagine for such capabilities. The Ukraine war already hints at some. Much more will happen in this regard by 2030.
It will be a fraught yet fascinating time.
Melanie W. Sisson
The limits of hindering China’s high-technology sector
In October 2022, the Biden administration introduced the first of what would be successive rounds of controls on the export to China of semiconductors and placed restrictions on China’s access to related technologies. The administration was clear that the purpose of these measures was to impede China’s ability to advance its AI capabilities.
If the bilateral relationship to that point had been a boulder rolling slowly downhill, these technology policies pushed it over a cliff. Continuation of these measures, or even the addition of new ones should the Trump administration choose to do so, will therefore have a substantially less dramatic effect on the relationship, either as a signal of U.S. intent or as a means of hindering China’s ability to develop and apply AI-enabled technologies. China has factored in the former and made adjustments for the latter.
The release of DeepSeek’s R1 large language model in early 2025, however, hints at other possibilities for AI’s role in the U.S.-China relationship. DeepSeek developed and trained its first model under the constraints of U.S. technology restrictions. Its success, therefore, is a canary in the coal mine, warning that there is a limit to what trying to stymie China’s high-technology sector can achieve. Necessity, after all, breeds invention.
If U.S. policymakers are alert to this message, then they might consider reorienting U.S. policy to focus on making America strong rather than on trying to make China weak. The United States has an encouraging history of achieving technological success through wise investments in industry, infrastructure, and talent.
Pursuing such a course faces non-trivial domestic impediments—a gridlocked and generally hawkish Congress primary among them. But a less outwardly confrontational and more inwardly constructive approach offers considerable domestic benefits. It might also have the salutary effect of creating space for the two nations to try to mutually manage the risks of AI. This would be especially useful if it were to intensify mutual engagement on the uses of AI in the military domain. There are multiple unofficial but regular convenings among think tank and academic specialists—so-called Track 2 dialogues—and high-level intergovernmental summits and commissions that might prove useful. Such efforts will require patience and persistence. But replacing possibly fruitless attempts to slow China’s industry with an effort to make progress on reducing the likelihood that AI will cause, complicate, or accelerate armed crises seems a tradespace worth exploring.
Elham Tabassi
A technology development perspective
The AI revolution is reshaping U.S.-China relations, with technological development likely to be a primary driver of bilateral dynamics over the next five years.
Semiconductor controls
The United States has imposed export controls to limit China’s access to advanced semiconductors, including restrictions in January 2025 on AI chips and model weights which were rescinded by the Trump administration in May 2025. While aimed at preserving U.S. technological leadership, some analysts, including figures such as Alvin Wang Graylin, argue these measures may unintentionally accelerate Chinese innovation by forcing efficiency improvements. For example, Huawei has introduced chips achieving approximately 60% of Nvidia’s H100 performance, while offering cost advantages for specific applications. Others, including senior officials responsible for export control in the Biden administration, contend that export controls remain essential for safeguarding national security, though they require better coordination and refinement.
Open-source AI strategy
The release of DeepSeek’s R1 model under an MIT License has catalyzed a broader shift toward open-source AI development, with major Chinese firms such as Baidu, Alibaba, and Tencent embracing open-source approaches. While U.S. companies like Meta have also released open models (e.g., Llama), China’s adoption appears more coordinated and perhaps strategically driven.
AI model transparency varies: fully open-source models provide training data, code, and weights; open-weight models share only trained parameters; closed models (e.g., from OpenAI or Anthropic) remain entirely proprietary. Open-weight models allow users to independently deploy and modify AI systems, making it easier to integrate models into infrastructure, which may create lasting dependencies—offering not just technical benefits but also long-term strategic influence.
Open-weight models can present security and misuse risks. Unlike closed models with built-in safety guardrails, open-weight models can be modified to remove safety constraints, potentially enabling harmful applications such as automated cyberattacks through developing malicious codes.
The case for cooperation
Over the next five years, the U.S.-China AI relationship will be shaped by tensions between strategic competition and the potential for collaboration. While controls may slow China’s access to frontier technologies, they can also incentivize domestic innovation. China’s gains in efficiency show that progress can come from constraint.
Cooperation in AI need not be zero-sum. Transparency and international standards could help mitigate risk, prevent miscalculation, and support global innovation. Shared technical benchmarks and governance frameworks would build trust and enable responsible development that benefits both national interests and global technological advancement.
However, national security concerns remain central. A more nuanced policy—restricting military applications while allowing for open collaboration in non-military research—could better balance competition with cooperation. The key question is whether managed competition and selective cooperation, grounded in transparency and standards, can better advance both national interests and global AI progress than continued technological decoupling.
Nicol Turner Lee
The AI race will depend on how the U.S. supports the private tech sector
The often-repeated recommendation that the United States and China cooperate on AI seems to now be far out of reach. Vice President JD Vance has explicitly called competition on AI with China an “arms race” and the Trump administration has repeatedly threatened U.S. tech companies with tariffs to get them to relocate supply chains from China to American soil. But for the United States to remain competitive, it must rely on the innovation of the private sector, which despite the fragmented efforts led by the tech giants, will ultimately deliver advanced capabilities in software, applications, and compute power. Yet, the “research triangle” between academia, industry, and government, which Brookings scholar Ryan Hass cited as a pillar to American leadership in AI in the first Trump administration, is being dismantled due to slashed funding of government labs and top research universities. The administration’s cuts to the National Science Foundation’s budget have shrunk funding in computer science by 31%, and some researchers estimate increases in AI and quantum funding are marginal compared to inflation rates.
The United States’ unfavorable talent policy risks sabotaging AI leadership in the next five years. Given the number of international students pursuing AI-related degrees, Trump’s sudden revocation and reinstalment of 1,800 student visas in April will likely impact those who may accelerate AI innovation. Further, Trump’s efforts toward “aggressively revoking” the visas of Chinese international students working in critical fields will deter current and future foreign students from pursuing opportunities in the United States.
In contrast to the push toward deferred student visas, Chinese universities are moving quickly to divert top talent from around the world to their educational institutions, elevating them as global hubs of AI research. The reversal in talent attraction between the two countries demonstrates stark differences that will have greater impacts on the U.S. talent pipeline. The loss of talent will undermine American leadership in STEM and derail critical AI research, handing the competitive edge to China with its favorable talent policy and centralized, state-led strategy for AI innovation and deployment.
To secure leadership in AI in the next five years, the United States must reestablish and reinvest in the partnerships between industry, academia, and government that have facilitated American growth in technology. Federal policy can frame this technological revival by supplying research funding in AI and related fields to ensure the institutions that have long contributed to U.S. leadership are given the space to develop new ideas, attract top talent, and thrive amid global competition.
https://www.brookings.edu/articles/how-will-ai-influence-us-china-relations-in-the-next-5-years/
Nhận xét
Đăng nhận xét