文｜沈联涛香港大学亚洲全球研究所杰出研究员人工智能（AI）和机器人技术不仅是新技术，更是对全球经济价值创造、工作执行、资源分配的革命性重组。在中美两大巨头的竞争中，小公司和像马来西亚这样的小型经济体如何生存下来？

顶尖思想家预测，生成式AI有望在未来十年提高全球产出3%至7%，增加数万亿美元的全球经济规模。

但这一前景并非没有风险，AI领域的意见领袖已经发出警告，AI进程可能失控，包括幻觉、黑客攻击或网络崩溃。智能体有望带来广泛的效率提升，但权力、资本和专业知识正在向少数人集中，大多数人则可能被裁员，大规模再培训现有劳动力，将成为未来社会稳定的关键。

在宏观金融层面，AI行业正在通过前所未有的债务扩张来增加资本开支，并增加对能源、水资源和稀有矿产的消耗，系统性杠杆和金融不稳定性正在上升。

在地缘政治上，中美两国选择了不同的AI、机器人技术路径和科技操作系统。

对中型或小型开放经济体而言，挑战不仅是采用AI，更是选择哪种系统。

各大智库都认为AI将显著提升生产力，但对如何分配收益与损失仍存在争议。中小企业、新兴市场和发展中经济体等小型参与者，将面临“实施滞后”。他们往往缺乏资本、专业知识和资金来重组工作流程、再培训工人并建设基础设施、新规则和标准。数字鸿沟将扩大，并带来巨大的政治和社会影响。

如果估算成真，全球12%—30%的工作岗位或被替代，尤其是行政、常规知识和入门级岗位。尽管债务水平已处于历史高位，政府仍需要有针对性的政策并增加支出，否则AI将加剧不公平。

此外，AI还存在财务风险。到2030年，数据中心、半导体制造、大模型训练和基础设施的全球AI建设成本，预计达到1万亿至1.3万亿美元。此前科技巨头多通过内部现金流和高股票估值来融资；随着资本支出与企业收入间的缺口扩大，在全球利率上升背景下，如今AI投资者正在增加债务。仅超大规模云服务商未来几年就或增逾1万亿美元债务，私募信贷基金现已成为中型AI公司的主要贷款方。

如此大规模的借贷，建立在AI将带来巨额收入和生产力提升的假设上。如果AI的普及放缓，或新技术压低利润，或实际收益低于定价预期，企业再融资将失败，资产减记将接连发生。

对中小型企业而言，利率上升增加了偿债负担；若选择错误的技术路径或资本支出过高，或会被边缘化，依赖主要超大规模平台，成为被动消费者，而非受益者。

因此，小型参与者面临不可避免的抉择，要么采用一个主导系统，要么选择互操作性的双系统解决方案。

历史上的解决方案不是挑选赢家，而是走向互操作性。例如，安卓开放源代码项目，为安卓构建的应用程序可在Windows兼容环境、鸿蒙系统以及独立的本地平台上运行。基于开源系统，本地开发者可实现一次开发、触达多个市场。

马来西亚或东盟可将这一理念转为可行的韧性战略。国家数字基础设施建立在开放、可互操作的基础上，而非锁定在特有技术体系中。马来西亚的MyInvois电子发票平台、伊斯兰金融数字工具等，可以设计为在所有主要环境中使用的通用服务。设备和系统可同时支持多种全球生态系统，并在数据、隐私和关键功能上保留本地主权。这种多中心韧性，不允许单一机构或系统成为惟一的失败点。

互操作性可以降低中小企业采用数字技术的成本。如果软件被证明是高效且有韧性的，将为本地创新创造空间，并可以出售给不同系统的其他企业、新兴市场和发展中经济体。

简而言之，尽管存在风险，AI仍是一种能推动生产率提高的工具。对小型参与者而言，双系统互操作性不仅是技术选择，更是生存战略。只有当政府、企业、大学和公民社会等当地利益相关者共同努力设计和开发开放、互联、主权性的数字基础设施，并连接平行全球生态系统时，这一切才能实现。先实现本地各环节、系统的连接，最终才能实现全球连接。历史表明，不仅巨头能茁壮成长，小型、灵活、适应性强的参与者也能生存。■