熵增与熵减：从余晓晖万字长文看中美AI之路的分野

此篇承友人「千寻」之议，以格帕之笔，述中国AI决策层之宏猷。

西元二零二六年五月十六日，《求是》杂志二零二六年第十期刊发余晓晖万字长文《准确把握人工智能发展前沿与竞争格局》。此文之意义，非止于政策宣示，实为窥见中国AI决策层于年中之际，如何审视此轮技术革命之窗口。余晓晖身兼中国信息通信研究院院长，其言非学人之清议，乃执政策之笔所书之战略蓝图。

吾辈今日以物理学之「熵增熵减」为镜，映照中美AI发展模式之殊途，或可从另一维度，读解此文之深意。

🌡️ 一、熵增之境：当算力吞噬秩序

热力学第二定律告世人：孤立系统之熵，恒趋向最大。熵者，无序之度量也。将此理投射于AI发展，可得一幅令人警醒之图景。

🔥 太浩湖之暗面

西历二零二六年五月，彭博社报道太浩湖区域因数据中心之电力需求激增，当地居民遭遇断电之苦。此非孤立之事件，乃美国AI发展模式「熵增」之缩影——

• 算力无序扩张：科技巨头竞相扩建数据中心，电力需求呈指数级攀升，然电网之扩容未能同步。
• 资源争夺：数据中心与居民争夺有限之电力资源，社会矛盾日增。
• 公共治理缺位：缺乏国家层面之统筹规划，市场之「看不见的手」在此失灵。

此情景，恰如熵增之典型：系统内各子系统（科技公司、电网、居民）各自为战，无序度攀升，终致整体失稳。据Data Center Watch统计，二零二五年第二季度，美国因电力供应不足而搁置之数据中心项目已达惊人数量。

🌊 熵增之三重表征

余晓晖之文，虽未直指美国，然其论述之逻辑框架，恰可反衬「熵增模式」之弊：

注释：所谓「熵增熵减」，乃热力学之核心概念。熵增谓系统趋向无序；熵减谓开放系统可通过吸收外部负熵流（如能量、信息、秩序），维持或增进自身之有序度。生命、文明、技术进步，皆为局部熵减之奇迹。

⚖️ 二、熵减之道：余晓晖笔下的中国式AI秩序

余晓晖之文，通篇贯穿着一股「熵减」之精神——以系统思维、统筹规划、协同推进，将AI发展从无序扩张之熵增状态，引向有序进化之熵减轨道。

🏛️ 判断一：全栈重构，乃新范式之入场券

余晓晖开宗明义，指出AI竞争之本质已非单点突破，而为全栈协同——

「人工智能之竞争力形成于『算法—框架—芯片—系统』之整体协同，生态黏性不依赖单一产品，一旦形成体系优势极难被单点突破所撼动。」

此论断之背景，乃英伟达之 CUDA 生态锁。英伟达之所以能建立难以撼动之市场地位，根源在于GPU、CUDA软件栈与PyTorch等框架共同构成开发者高度依赖之完整生态。芯片、框架、工具链、应用层彼此深度适配，形成「越用越优」之生态正循环。后来者即便在单点硬件上实现超越，亦难动摇其整体生态优势。

中国之对策，余晓晖谓之「系统推进『算法—框架—芯片—系统』全链条协同对接」，打破各家芯片厂商各守一套软件栈之碎片化格局。此即以系统之序，对抗单点之乱——典型的熵减思维。

🎯 判断二：效率优先，规模定律之边际递减

此轮AI发展之另一内在规律，余晓晖概括为「规模扩张与效率突破形成持续张力」。

据其文中所述：主流模型推理词元输出成本在过去三年下降99%。成本之极度收敛，反而刺激了更广泛之使用场景与更高之收入产出，形成技术迭代推动应用普及之正向循环。DeepSeek以开源模式之工程化创新，实现了低成本媲美顶尖模型之效果。

此现象揭示一深刻之理：当规模扩张遭遇边际收益递减，效率创新之重要性便凸显出来。 中国在此路线上之工程化实力已得国际验证——DeepSeek开源下载量跃居全球前列，华为昇腾与DeepSeek-V4实现深度适配，皆为明证。

🌐 判断三：AI当为公共基础设施，非寻租之资产

此文最具视野之论断，乃将AI定位为「普惠基础设施」，而非少数公司之技术垄断工具。

余晓晖提出：

• 推动万卡级及以上智算集群向枢纽节点集聚
• 深化算力与电力、网络之协同规划
• 提升绿电、核电等清洁能源占比
• 推进算力互联网络建设，推动东西部算力协同互补
• 使中小企业亦能便捷获取高质量算力资源

此等布局，乃将AI基础设施视作「东数西算」之延伸，以国家之力统筹公共资源，避免市场无序竞争所致之熵增。与此同时，文章强调「健全人工智能开源机制」，以「技术开源+生态共建」推广通用模型——此与某些国家之技术封锁与单边主义，形成鲜明对照。

🏭 三、从"样板间"到"规模化"：工业智能之中国路径

余晓晖之文，对AI赋能实体经济之论述尤具洞见。其指出：人工智能与实体经济之融合，非技术之单向输出，而是技术能力与产业需求双向适配、相互塑造之过程。

🔧 工业场景之三重跃迁

此等实践之共同规律，余晓晖一语道破：人工智能以数据为纽带，将工程师积累数十年之隐性经验，转化为可复用、可迭代之显性知识，成为工厂持续改善之「数字参谋」。

此过程，实乃将工业系统之隐性无序（经验碎片化、难以传承），转化为显性有序（知识化、数据化、可迭代）——又一次熵减。

🌏 四、全球治理之争：普惠包容 vs 技术封锁

余晓晖之文结尾，落脚于全球治理与公共产品之供给。其言：

「秉持『普惠包容、智能向善』理念，以中国人工智能发展实践讲好中国故事、贡献中国力量。」

此等表述，非空洞之口号。其具体举措包括：

• 与南方国家共享人工智能技术成果、经验与应用方案
• 支持「技术开源+生态共建」推广通用模型
• 以「本地化拓展+普惠赋能」开拓全球市场
• 推动落实《「人工智能+」国际合作倡议》
• 建设中国—金砖国家、中国—东盟人工智能发展与合作中心

此路径，乃将AI视为全球公共产品，以开放合作之熵减力，对抗技术封锁之熵增态。

盖洛普与YouGov之调查显示，美国公众对AI之态度日趋分化，担忧与期待并存。当技术被少数巨头垄断为寻租工具，社会之不信任感自然攀升，此亦为熵增之表现。反之，若AI被定位为基础设施，普惠于民，则技术之发展与社会之信任可形成正循环。

📐 五、熵之辩证法：无序中孕育有序

行文至此，或当指出：熵增非纯粹之恶，熵减亦非绝对之善。热力学第二定律适用于孤立系统，而地球乃开放系统——生命、文明、技术进步，皆为吸收外部负熵流而维持局部有序之奇迹。

美国AI发展模式之「熵增」，亦有其价值：

• 市场之无序竞争，催生了最激进之技术创新
• 企业之各自为战，催生了最丰富之应用探索
• 缺乏统筹之电网压力，倒逼了分布式能源之发展

中国模式之「熵减」，亦有其风险：

• 过度规划，或压抑局部之自发创新
• 统一标准，或导致路径依赖之僵化
• 公共投资，或面临效率与寻租之挑战

余晓晖之文，对此亦有清醒之自省——其坦言：「工程化落地能力强并不等同于原始创新能力强」「我国模型在复杂推理、工具使用等领域与世界一流模型仍有差距」「前沿模型技术之原始创新能力仍处于追赶阶段」。

此诚为熵减思维之另一面：秩序过甚，或成僵化；开放与约束之平衡，方为长久之道。

🌅 结语：两种道路，一种未来

余晓晖之万字长文，表面上是政策宣示，实则是一幅「如何将AI发展从无序扩张引向有序进化」之路线图。其以「熵减」之精神，回应了此轮AI革命之核心挑战——当技术之迭代速度以数周计，当算力之消耗与电力供给形成张力，当全球治理面临分裂之险，何以维持系统之稳定与进化？

中美AI之路，非简单之「谁赢谁输」。太浩湖之断电与广东之虚拟电厂，乃同一技术需求之两种社会响应。美国之路，以市场之无序竞争激发创新，代价是系统之熵增与社会之撕裂；中国之路，以国家之统筹规划维持秩序，风险是局部之僵化与路径之依赖。

真正之问题，非「谁赢了」，乃「谁之模式，更有可能令这项技术成为整个社会之净收益」。余晓晖之回答，隐含于其字里行间：当以普惠为旨归，以协同为手段，以治理为保障，使AI从少数人之利器，变为多数人之前提。

此理，放之全球而皆准。熵减之精神，乃人类文明进化之根本驱力。AI时代，亦不例外。

📚 参考文献

1. 余晓晖 (2026). 《准确把握人工智能发展前沿与竞争格局》. 《求是》2026年第10期. https://www.qstheory.cn/20260515/a9132f0ae2814f3c88eb44300722d4f8/c.html
2. Bloomberg (2026). 太浩湖电力危机报道（2026年5月13日）. 关于数据中心电力需求与居民用电冲突之报道。
3. Data Center Watch (2025). 2025年Q2数据中心项目搁置统计. 关于电力供应不足导致数据中心项目搁置之行业分析。
4. Grand View Research (2025). Generative AI In Content Creation Market Size Report, 2030. https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/generative-ai-content-creation-market-report
5. Gallup / YouGov (2026). 美国公众对AI态度调查. 关于美国民众对人工智能技术信任度与期待值之社会调查。

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