AI背后的“权力的游戏”

图为AI生成

《诗经》有言：“周虽旧邦，其命维新。”进入生成式人工智能（AIGC/GenAI）时代，这句古老的诗意表达仍然具有鲜明的现实意味。当大模型不断突破人们对于智能边界的想象时，围绕算法、算力、资本与治理的新一轮竞争也悄然展开。毋庸讳言，人工智能早已超越单纯的技术创新，逐渐成为影响产业布局、国家竞争乃至文明演进的重要变量。从全球围绕AI治理规则的持续博弈，到OpenAI、Google、Anthropic等企业不断改写产业格局，一个问题愈发值得追问：当人工智能成为新的社会底座之后，究竟是谁拥有定义未来的权力？

正是在这样的背景下，《AI帝国：OpenAI的权力冲突与人类的未来》（以下简称《AI帝国》）为理解这一问题提供了重要视角。作者郝珂灵曾长期担任《麻省理工科技评论》人工智能领域资深记者，多年来持续追踪OpenAI的发展轨迹，并深度采访公司内部成员、投资人及相关从业者。因此本书并不像一般科技读物那样着力于介绍大模型能力，而更关注技术迅猛发展背后的权力生成逻辑。换言之，本书并未停留于技术发展的表层叙事，而是将OpenAI的发展历程置于资本扩张、权力秩序、技术伦理与全球政治经济格局交织的多重背景下重新考察。可以说，这不仅是一部关于OpenAI成长史的调查作品，更是一部试图理解AI时代算法权力生成机制的著作。

《AI帝国：OpenAI的权力冲突与人类的未来》，［美］郝珂灵 著，王 薇、旻 宏 译，浙江人民出版社2026年出版

权力何以在AI算法中汇聚

《AI帝国》最具启发性的地方，在于它没有沉迷于技术神话，而是将目光重新拉回技术背后的组织逻辑与制度变迁。在作者的叙述中，OpenAI的发展并没有被简单理解为一家科技公司的创业传奇故事，相反，它更像是观察当代AI产业演变的一个棱镜。从非营利机构的理想主义愿景，到有限盈利公司的制度转型；从倡导开放共享，到逐步强化模型闭源；从实验室文化到资本深度介入，这一系列变化共同勾勒出AI产业不断走向资源集中与权力聚合的发展轨迹。

一定程度上，OpenAI的发展史也是当代人工智能产业运行逻辑不断调整的缩影。郝珂灵在书中提到，OpenAI成立之初曾公开承诺，如果未来出现其他更有可能实现“安全AGI”的组织，OpenAI愿意停止竞争并转而协助对方完成研究。然而随着GPT系列模型不断取得突破，这种强调合作与共享的组织理念逐渐让位于竞争逻辑。模型参数、训练数据以及技术路线开始成为严格保密的信息，曾经被视为核心价值的“开放”反而逐渐退居次位。作者指出，人工智能领域看似是技术竞争，实则也是组织目标不断被资本与市场逻辑重新塑造的过程。

书中对于2023年OpenAI董事会风波的复盘尤其值得关注。当时，董事会突然宣布解除奥尔特曼首席执行官职务，这一决定很快引发员工联名声援、微软公开表态以及投资者强烈反对。短短数日之后，奥尔特曼重新回归，公司治理结构也随之发生调整。表面而言，这是一场企业内部的人事风波，实际上，却暴露出OpenAI长期存在的深层问题：一家以“确保人工智能造福全人类”为使命建立起来的组织，当其掌握全球领先的大模型技术、巨额资本支持以及庞大社会影响力之后，究竟应当由谁决定其发展方向？郝珂灵并没有将这场风波简单理解为管理层冲突，而是将其置于人工智能产业格局变化之中加以分析。在她看来，OpenAI从非营利理想到商业化扩张，并非个体意志所能决定，而是资本、技术与竞争逻辑共同作用的结果。

同样值得注意的是，书中对于微软与OpenAI合作关系的梳理，也进一步呈现出AI时代权力汇聚的现实路径。微软持续投入巨额资金与算力资源，为大模型训练提供基础设施支持，而OpenAI则借助微软的云计算体系不断扩大技术优势。两者的合作既推动了人工智能快速发展，也意味着先进模型越来越依赖少数科技巨头所掌握的资本与算力资源。

概言之，《AI帝国》一书真正启发我们的并非是OpenAI为何发生改变，而是技术创新何以一步步走向权力集中，又如何在资本逻辑、产业竞争与国家战略之间形成新的运行秩序。

当AI成为基础设施之后

长期以来，人们习惯于将人工智能理解为一种数字技术，认为其依托代码、模型与参数运行于云端，其发展更多表现为算法能力的持续提升。然而，郝珂灵提醒读者，这种理解遮蔽了人工智能赖以存在的现实基础。

大模型并非凭空生成，其背后连接着一个庞大而复杂的基础设施体系。从互联网海量数据的持续采集，到内容标注人员日复一日的重复劳动；从遍布全球的数据中心，到支撑模型训练所需的能源系统；从高性能芯片的供应链，到资本、平台与科研机构之间高度协同的资源网络，人工智能的发展始终深深嵌入现实社会之中。书中一个颇具冲击力的细节在于，作者并未将视线停留于硅谷总部和实验室内部，而是深入追踪美国亚利桑那州、智利等地的数据中心建设情况。在这些地区，当地居民和环保组织持续质疑大规模AI基础设施正在消耗大量淡水资源，并对原有生态环境与社区生活产生影响，而相关决策过程却往往缺乏充分的公众参与。通过这一案例，我们得以发现，人工智能背后高度依赖土地、能源、水资源等现实条件。随着模型规模不断扩张，技术问题也开始转化为资源分配问题和公共治理问题。

与此同时，作者将视线投向了那些常常被技术神话遮蔽的劳动者群体。为了帮助ChatGPT识别暴力、虐待、自残等有害内容，大量肯尼亚数据标注工人需要长期阅读极端文本并进行分类处理。这些工作往往报酬有限，却需要持续应对高强度心理压力。对于许多用户而言，ChatGPT所呈现出来的是流畅而自然的对话体验，但在作者看来，其背后同样凝结着大量隐形劳动。人工智能的“智能”并非完全来自机器本身，而是建立在人类劳动不断被编码和转化的基础之上。也就是说，我们今天所看到的ChatGPT、DeepSeek以及其他生成式人工智能产品，不过是这一庞大系统最终呈现于公众面前的结果。真正支撑其运行的，并非单纯的算法模型，而是一张覆盖数据、算力、能源、资本与劳动力等的全球网络。

AI时代的权力秩序之问

然而，《AI帝国》的价值不仅仅在于梳理OpenAI的发展历程，更在于借助这一案例，将讨论引向一个更具现实意义的问题：当人工智能逐渐成为现代社会新的基础设施之后，人类应当如何回应由此带来的权力重构？准确地说，每一次重大技术革命都会重塑社会的权力结构。从工业革命改变劳动关系，到互联网平台重构信息传播，技术从来不是孤立演进的，而是在改变生产方式的同时重塑制度运行的边界。生成式人工智能同样如此。当算法不断渗透教育、医疗、司法乃至公共治理，其影响便已超越技术工具本身，而延伸至资源配置、知识生产和社会秩序。正是在这一意义上，《AI帝国》更发人深省。毕竟，真正值得关注的，并非大模型是否更加智能，而是掌握算法的平台是否正在获得前所未有的社会影响力。

值得一提的是，郝珂灵始终没有陷入“技术决定论”的叙事框架。在她看来，无论是OpenAI的发展轨迹，还是全球人工智能产业的竞争格局，都不是技术自然演进的结果，而更多体现为制度选择与利益博弈的产物。在GPT-2发布期间，OpenAI曾以担心技术被恶意利用为理由暂缓公开完整模型，引发学界关于开放与安全关系的广泛争论。在郝珂灵看来，这场争论表面上围绕技术安全展开，实际上折射的是谁拥有定义风险、制定规则以及控制技术扩散边界的权力。正如清华大学陈昌凤教授在推荐语中所言：“AI不仅关乎技术创新，更关乎知识秩序、社会公平与人类未来如何被共同塑造。”当生成式人工智能开始影响知识生产、新闻传播乃至公共舆论时，平台所拥有的便不再只是市场优势，而逐渐演变为一种塑造公共价值与社会认知的新型权力。

另外，郝珂灵在书中多次指出，OpenAI的发展之所以能够不断突破规模边界，一个重要前提便是资本、算力与政策资源向少数头部机构持续集中。这意味着，未来AI的竞争不局限于技术层面，更是治理体系、制度供给与规则制定能力之间的竞争。从美国强化先进芯片出口限制，到欧洲持续完善人工智能监管框架，再到中国积极推进生成式人工智能治理体系建设，各国都在以不同方式回应同一场技术革命。由此，《AI帝国》一书的现实意义早就超越了一家科技企业的发展边界，而更具有当下与未来的问题导向性。诸如谁拥有训练模型的资源？谁决定算法运行的规则？又是谁能够参与未来人工智能治理秩序的塑造？这些问题或许不像模型参数那样引人注目，却共同构成了理解人工智能时代最值得深思的现实命题。

从第一章“天命所归”，到第十章“神与魔”，再到尾声“帝国如何陨落”，某种意义上说，《AI帝国》所揭示的“帝国”，并非传统意义上的国家疆域，也不是某一家科技企业的商业版图，而是一种由数据、算力、资本与平台共同构成的新型权力形态。当技术越来越成为社会运行的底层基础设施，人类真正需要学习的，也许不是如何创造更强大的人工智能，而是如何确保这种不断增长的技术能力始终运行于公共利益、制度规范与伦理责任的边界之内。或许，这正是《AI帝国》一书留给我们的“余音”。