2025年11月23日·1 分钟
埃里克·施密特：从谷歌搜索到国家人工智能战略的转向
追溯埃里克·施密特如何从塑造谷歌搜索转向影响国家 AI 战略，涵盖他的政策角色、核心观点与相关争论。
追溯埃里克·施密特如何从塑造谷歌搜索转向影响国家 AI 战略，涵盖他的政策角色、核心观点与相关争论。
人们常把埃里克·施密特介绍为谷歌前首席执行官——但他今天的重要性不再仅仅关乎搜索框，而是关乎各国如何思考人工智能。本文目标是解释这种转变：一位帮助把世界上最大互联网公司之一规模化的科技高管，是如何成为国家 AI 优先事项、公共报告以及把创新转化为国家能力的实操讨论中的重要声音。
国家人工智能战略是一国关于如何以服务公共目标的方式开发、采用和规范 AI 的规划。它通常涵盖科研资助、对初创企业和产业采纳的支持、负责任使用的规则、劳动力与教育规划，以及政府机构如何采购和部署 AI 系统。
它还涉及“硬”的问题：如何保护关键基础设施、如何管理敏感数据，以及当同一类 AI 工具既可用于民用利益又可用于军事优势时该如何应对。
施密特之所以重要，是因为他位于影响政策选择的四个辩论交叉点：
这不是一本传记，也不是施密特发表过的所有观点的评分表。重点在于他的公开角色（如咨询工作和广泛报道的倡议）以及这些里程碑揭示的 AI 政策影响是如何发生的——通过报告、资金优先级、采购思路，以及把技术现实翻译成政府行动的过程。
埃里克·施密特的公众形象常与谷歌相关，但他迈向科技领导力的道路远早于搜索成为日常习惯的时候。
施密特受训为计算机科学家，职业生涯早期在工程与管理交叉的岗位上工作。随着时间推移，他进入大型科技公司担任高级职位，包括 Sun Microsystems 和后来的 Novell。这些工作重要之处在于它们教会了一种特定的领导力：如何运营复杂组织、以全球尺度交付产品，并在市场、竞争者与监管压力下做出技术决策。
施密特于 2001 年作为 CEO 加入谷歌，当时公司仍处于早期——快速增长、有使命感，创始人希望有一位经验丰富的高管来帮助专业化运作。他的职责不是去“发明搜索”，而是构建能让创新可靠重复发生的结构：更清晰的决策机制、更强的人才录用渠道和能跟上高速增长的运营节奏。
谷歌的增长时代不仅关乎更好的结果；更重要的是处理大量查询、网页和广告决策——做到一致且快速。“大规模搜索”也带来了超越工程的问题：用户数据如何处理、排序决策如何影响人们所见内容、以及当错误曝光时平台如何回应。
在那段时期，有几个模式很突出：偏好招聘强技术人才、强调聚焦（优先做重要的事）以及系统思维——把产品、基础设施和政策约束视为一个操作系统的不同部分。这些习惯帮助解释了为什么施密特后来会倾向于国家层面的技术问题，在那里协调与权衡与发明同等重要。
搜索看起来很简单——输入查询，得到答案——但背后的系统是一个有纪律的信息收集、假设测试与在规模上赢得用户信任的循环。
在高层上，搜索有三项任务。
首先，爬行（crawling）：自动程序通过跟随链接并重访站点来发现页面并检测变化。
其次，索引与排序：系统组织所发现内容，然后用估计质量与有用性的信号对结果排序。
第三，相关性：排序不是“互联网上最好的页面”，而是“对这个人、对于此查询、在此刻最合适的页面”。这意味着要解释意图、语言与上下文——而不仅仅是匹配关键词。
搜索时代强化了一个务实的真相：好结果通常来自度量、迭代与可扩展的基础设施。
搜索团队依赖数据——点击模式、查询重写、页面性能、垃圾信息报告——因为这些能揭示改变是否真正帮助了用户。小的排序调整常通过对照实验（如 A/B 测试）来评估，以避免凭直觉决策。
没有基础设施，这一切都行不通。大规模分布式系统、低延迟服务、监控和快速回滚机制把“新想法”变成安全发布。能够同时运行许多实验并快速学习成为了竞争优势。
这些主题与现代 AI 政策思路吻合：
最重要的是，面向用户的系统成败取决于信任。如果结果感觉被操纵、不安全或持续出错，采用度与合法性就会下降——对会生成答案（而不仅仅是链接）的 AI 系统这一点更为显著。
当 AI 被视为国家优先事项时，讨论从“这个产品应该做什么？”转向“这种能力可能对社会、经济与安全产生什么影响？”这是一种不同类型的决策。赌注扩大：赢家与输家不再只是公司与客户，而是产业、机构，甚至国家。
产品决策通常优化用户价值、收入与声誉。国家优先级的 AI 要求在速度与谨慎、开放与控制、创新与韧性之间进行权衡。关于模型访问、数据共享与部署时间表的决定会影响错误信息风险、劳动力冲击和防御准备程度。
政府关注 AI 的原因与它们当年关注电力、航空与互联网类似：它能提高国家生产力并重塑权力格局。
AI 系统也常具“双用途”特性——在医疗和物流等领域有益，但也可用于网络行动、监控或武器开发。即使是民用突破也能改变军事规划、供应链与情报工作流程。
大多数前沿 AI 能力存在于私营公司和顶级研究实验室。政府需要接触专业知识、算力与部署经验；公司需要关于规则、采购通路与责任的明确性。
但合作很少顺利。企业担心知识产权、竞争劣势以及被要求承担执法工作。政府担心被俘获、问责不均以及对少数供应商在战略基础设施上的依赖。
国家 AI 战略不仅仅是一份备忘录。它通常涵盖：
一旦这些部分被视为国家优先事项，它们就成为政策工具——而不仅是商业决策。
施密特对 AI 策略的影响不在于制定法律，而在于塑造政策制定者在行动时默认采用的叙事。离开谷歌之后，他成为美国 AI 咨询圈的重要声音——尤其是担任国家人工智能安全委员会（NSCAI）主席，以及参与其他把产业专业知识与政府优先事项连接起来的董事会、咨询与研究工作。
委员会与工作组通常在紧迫时间表下工作，从各机构、学术界、公司与民间社会收集意见。产出往往实用且易于传播：
这些文件重要之处在于它们成为参考点。工作人员会引用它们，机构会模仿其结构，记者也会用它们来解释为什么某个议题值得关注。
咨询组无法支配资金、发布法规或指挥机构。它们提出建议；由民选官员和行政机构决定采纳与否。即便一份报告影响力很大，它也要与预算、政治限制、法律权限与不断变化的国家优先事项竞争。
话虽如此，当一份报告提供了可立即实施的步骤时——尤其是围绕采购、标准或劳动力项目——“想法”到“行动”的距离可能很短。
如果你想判断一位顾问的工作是否改变了结果，寻找超出头条新闻的证据：
当想法变成可重复的政策机制时，影响力就是可以衡量的——而不仅仅是令人难忘的言论。
国家 AI 战略不是某一项法律或一次性资金包。它是一组协调的选择：建什么、谁来建、如何判断其是否有效。
公共研究资金有助于产生私人市场可能不足以投资的突破性工作——尤其是那些需要多年、回报不确定或聚焦于安全的工作。强有力的战略把基础研究（大学、实验室）和应用项目（健康、能源、政府服务）连接起来，以免发现止步在到达真实用户之前。
AI 进展依赖熟练的研究人员、工程师与产品团队——也依赖能够评估系统的政策人员和能明智采购的采购团队。国家计划通常把教育、职业培训与移民通道混合起来，因为短缺不是简单用钱就能解决的。
“计算”是训练与运行 AI 模型所需的算力——主要在大型数据中心中运行。先进芯片（如 GPU 与专用加速器）是提供该算力的“引擎”。
因此，芯片与数据中心有点像电网与港口：不够光鲜，但至关重要。如果一个国家无法获取足够的高端芯片或无法可靠地为数据中心供电与降温，它可能难以构建有竞争力的模型或在规模上部署它们。
策略只有在 AI 在优先领域改善结果时才算数：国防、情报、医疗、教育与公共服务。这需要采购规则、网络安全标准以及系统出错时的明确问责。也意味着帮助中小企业采用 AI，使收益不局限于少数巨头。
在实践中，许多机构也需要更快的方式在承诺多年合同之前安全地原型迭代。像 Koder.ai（一个从聊天构建网页、后端和移动应用的 vibe-coding 平台，带有规划模式、快照与回滚）这样的工具说明了采购正在走向的方向：更短的反馈回路、更清晰的变更文档以及更可衡量的试点。
更多数据能提升 AI，但“收集一切”带来真实风险：监视、泄露与歧视。务实的策略采用有针对性的数据共享、保护隐私的方法与明确界限——尤其是对敏感领域——而不是把隐私当成无关紧要或绝对的存在。
没有测量，策略就会沦为口号。政府可以要求统一的性能基准、为安全进行红队测试、高风险使用的第三方审计以及部署后的持续评估——这样成功是可见的，问题能被及早发现。
国防与情报机构关心 AI 的原因很简单：它能改变决策的速度和质量。模型能更快地筛选卫星影像、翻译拦截通信、发现网络异常，并帮助分析员在大规模数据中连接微弱信号。用得好，这意味着更早的预警、更好地配置稀缺资源以及减少人力在重复性工作上的消耗。
许多最有价值的 AI 能力也是最容易被滥用的。能写代码、规划任务或生成可信文本的通用模型可以支持合法任务——比如自动化报告或加速漏洞发现——但也可以：
国家安全挑战不是关于单一的“武器化 AI”，而是关于广泛可用的工具同时升级防御与攻击能力。
政府难以采用快速演进的 AI，因为传统采购假定需求稳定、测试周期长且责任界线清晰。对于频繁更新的模型，机构需要验证他们所购买的内容（训练数据声明、性能限制、安全态势）以及发生问题时谁负责——供应商、集成商还是机构。
可行的方法在创新与可执行检查之间取得平衡：
做对了，护栏不会阻碍一切。它们把审查优先放在利害最重的地方——情报分析、网络防御与与生死相关的系统。
地缘政治塑造 AI 策略，因为最有能力的系统依赖可衡量并可竞争的要素：顶尖研究人才、大规模算力、高质量数据以及能整合它们的公司。在这种语境下，美中动态常被描述为“竞赛”，但这种表述可能掩盖一个重要区别：竞速式的能力竞争与追求安全与稳定的竞争并不相同。
纯粹的能力竞赛奖励速度——先部署、最快扩展、占领最多用户。注重安全与稳定的方法奖励克制——测试、监控与共享规则以减少事故与滥用。
大多数政策制定者试图在两者之间取得平衡。权衡是真实存在的：更严格的护栏可能放慢部署，但不投资安全会带来系统性风险并侵蚀公众信任，这也会拖慢进展。
竞争不仅仅是“谁有最好的模型”。它还关乎一个国家是否能持续培养与吸引研究人员、工程师与产品构建者。
在美国，领先的大学、风险投资与密集的实验室与初创网络增强了研究生态系统。与此同时，AI 能力越来越集中于少数几家拥有训练前沿模型所需算力与数据访问的公司。集中能加速突破，但也可能限制竞争、收窄学术开放并复杂化政府合作关系。
出口管制最好被理解为一种工具，用来减缓关键投入的扩散——尤其是先进芯片与专用制造设备——而不是完全切断贸易。
联盟重要，因为供应链是国际化的。与伙伴协调可以统一标准、分担安全负担并减少受限技术经第三国走漏的情形。谨慎做法下，联盟还能促进互操作性与共同的安全期望，而不是把 AI 变成区域化割裂的堆栈。
对任何国家战略的实际问题是：它是否在加强长期创新能力的同时，防止竞争激励鲁莽部署。
当 AI 系统影响招聘、信贷、医疗分诊或治安时，“治理”不再是一个时髦词，而是一个实际问题：当系统失败时谁负责——以及我们如何在事发前防止伤害？
多数国家混合使用多种杠杆，而非依赖单一法律：
三个问题几乎在每一次政策辩论中都会出现：
AI 系统千差万别：聊天机器人、医疗诊断工具与目标识别系统并不承担相同风险。这就是为什么治理越来越强调模型评估（部署前测试、红队与持续监控）并与具体情境挂钩。
一刀切的规则比如“披露训练数据”对某些产品可能可行，但对另一些则因安全、知识产权或安全考虑不可行。相反，单一安全基准如果不能反映真实世界条件或受影响群体，也可能产生误导。
政府与产业不能是唯一的仲裁者。民间社会组织、学术研究者与独立测试实验室有助于及早发现危害、验证评估方法并代表承担风险的人群。为其提供计算、数据与安全测试通路的资助，通常与制定新规则一样重要。
当 AI 成为公共优先事项时，政府不能单独建造一切——产业也不能单独制定规则。最好的结果通常来自明确说明要解决的问题以及必须遵守的约束条件的伙伴关系。
可行的合作以明确目标开始（例如：为研究加快安全计算资源采购、改进网络防御工具或为高风险模型建立更好的审计方法）并同时设定清晰护栏。护栏通常包括隐私设计、安控、可记录的评估标准与独立监督。没有这些，合作容易变成难以衡量且易被政治化的模糊“创新”项目。
政府带来合法性、授权与资助长期项目的能力；这些项目可能短期内难以产生回报。产业带来实操工程经验、关于现实失败的运行数据与迭代能力。大学与非营利组织通常通过贡献开放研究、基准与人才培养来完善三角关系。
最大张力在于激励。公司可能推动与其优势相匹配的标准；机构可能偏好最低成本或短时间表，从而削弱安全与测试。另一个反复出现的问题是“黑箱采购”，机构在不了解训练数据、模型限制或更新政策的情况下采购系统。
利益冲突是真实的担忧，尤其是当知名人物在保有与公司、基金或董事会的联系同时为政府提供咨询时。披露很重要，因为它帮助公众与决策者区分专业性与私利，也能保护可信的顾问免受指控干扰有用工作的风险。
合作最有效时通常很具体：
这些机制不能消除分歧，但能使进展可衡量——并让问责更容易执行。
埃里克·施密特从规模化消费级搜索走向为国家 AI 优先事项提供建议，突出了一个简单转变：产品不再只是服务本身——而是能力、安全与公众信任。这使得笼统承诺容易被宣传，但难以验证。
在听到新的计划、白皮书或演讲时，用以下问题快速筛查：
搜索时代教会我们的核心是规模会放大一切：收益、错误与激励。应用到国家 AI 战略，这意味着：
国家 AI 战略能释放真正的机会：更好的公共服务、更强的防御准备与更有竞争力的研究。但同一双用途力量也提高了赌注。最可信的主张会把雄心与你能指出的护栏配对。
进一步阅读：在 /blog 探索更多观点，在 /resources/ai-governance 与 /resources/ai-safety 找到实用入门材料。
国家人工智能战略是一个协调一致的计划，说明一国将如何开发、采用并治理人工智能以服务公共目标。实际内容通常包括：
因为他如今的影响力已不再仅限于消费科技，而是体现在政府如何把 AI 能力转化为国家能力上。他在公共职务（尤其是担任国家人工智能安全委员会（NSCAI）等咨询与委员会工作）中，处于创新、安全、治理与地缘竞争四个政策关键辩论的交汇点，能够向政策制定者提供可信且具操作性的关于 AI 能力及其局限的解释。
咨询机构通常不制定法律也不拨款，但它们能塑造决策者常用的行动剧本。它们常会产出：
看想法是否变成可重复实施的机制，而不仅仅是头条：
在大规模环境中，罕见故障会变成常见事件。所以策略需要以运营为核心的测量手段，而不仅是原则：
“双用途”意味着同一项能力既能带来民用收益，也能被用于有害用途。例如，能编写代码、规划任务或生成文本的模型既可用于加速研发，也可能：
政策通常侧重于风险管理式的访问、测试与监控，而不是假定“民用”与“军用”之间存在清晰界限。
传统采购假定需求稳定、产品变化慢。而 AI 系统频繁更新，所以机构需要验证：
“计算”——数据中心——和先进芯片（GPU/加速器）是训练与运行模型的容量。策略中把它们视为关键基础设施是因为短缺或供应链受限会成为瓶颈，影响：
常见治理工具包括：
实践上通常采用分级风险方法：风险越高，检查越严格。
伙伴关系可以加速部署并提升安全性，但必须有护栏：
良好设计的合作在创新与问责之间取得平衡，而不是把任一方完全外包。