2025年4月29日，美國國家科學基金會網絡和信息技術研究與開發局(NITRD)和國家協調辦公室(NCO)代表美國白宮科技政策辦公室(OSTP)，就《2025年國家人工智能研究與發展戰略計劃》（2025 National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan）徵詢公眾意見，徵求意見截止日期為5月29日，對此RFI的回復可能會發布在美國NITRD官網上。該計劃以便美國能夠通過開展研發來加速人工智能驅動的創新，鞏固其在人工智能領域無與倫比的世界領先地位，增強美國經濟和國家安全，促進人類繁榮，保持美國在人工智能領域的主導地位，同時關注聯邦政府在未來3至5年內在人工智能研究與開發(R&D)中的獨特作用，將為OSTP和NITRD NCO制定2025年國家人工智能研究與發展戰略計劃提供信息。
RFI指出，人工智能領域的許多基礎性突破，例如神經網絡和強化學習，都起源於政府資助的研究，之後才實現商業化。產業界往往專註於短期應用，這些應用有望帶來立竿見影的回報，而諸如國家安全、公共基礎設施韌性和科學發現等關鍵領域的人工智能往往需要長期投資，且商業回報不確定。通過優先考慮基礎研究領域，政府在維護美國技術領先地位以及確保人工智能發展服務於廣泛的公共利益而非僅僅受短期市場力量驅動方面發揮着至關重要的作用。
RFI提到，聯邦人工智能研發投資未來可優先考慮的領域包括但不限於：（1）人工智能算法、架構、數學基礎和計算範式的根本性進展；（2）與對美國未來競爭力至關重要的領域相關的高風險、高回報的人工智能研究，包括人機交互；（3）深度學習以外的下一代人工智能硬件和架構研究；（4）在私營企業投資不足的領域加速基礎科學發現和技術突破的人工智能研究；（5）在動態環境中具有推理能力、適應性和魯棒性的人工智能系統的進展；（6）人工智能標準、安全性和可靠性研究；（7）面向國家安全和關鍵基礎設施的人工智能研究；（8）具有戰略競爭力影響的代理人工智能和物理體現人工智能的進展；（9）對人工智能研究和開發社區的基礎設施支持；（10）人工智能在網絡安全和網絡空間作戰中超出商業用途的應用進展；（11）人工智能在公共部門和政府應用方面的進展；（12）美國工人和提高勞動力生產率的人工智能系統和教育研究；（13）其他具有相關性的研究領域。
該信息徵詢書專門尋求專業公眾成員，包括人工智能研究人員、行業領袖和其他直接參与或受人工智能研發影響的利益相關者。它還徵求了有關具體研發重點的意見，並提供了諸如“人工智能算法和架構的根本性進步”、“高風險、高回報的人工智能研究”、“下一代人工智能硬件”和“代理和物理體現的人工智能”等例子。
目前，美國在該領域似乎略微領先於中國。2025年5月6日，Nvidia首席執行官黃仁勛在接受CNBC的“Power Lunch”採訪時表示，中國的能力“非常接近”，而且人工智能競賽是“長期且無止境的”。他表示中國人工智能市場規模可能在未來兩到三年內達到約500億美元，錯失這一市場將是“巨大的損失”。
上個月，特朗普政府禁止英偉達未經許可向中國出口H20芯片。受特朗普政府打擊對華AI芯片出口以及美國產能過剩擔憂的雙重打擊，英偉達股價今年迄今已下跌15%。英偉達表示，由於該限制，公司將計入55億美元的季度費用，這是迄今為止該公司歷史性增長可能因中美貿易緊張局勢而放緩的最強烈信號。4月下旬，黃仁勛在華盛頓特區舉行的一次科技會議上表示，中國在人工智能領域“並不落後”，華為是“全球最強大的科技公司之一”。
黃仁勛稱，如果美國出口限制繼續收緊，市場對於華為AI GPU的需求將飆升，將為華為AI芯片創造一個全球市場。華為大力加速AI芯片和AI芯片集群的建設，比如據外媒報道已經向客戶交付搭載“昇騰910C”Al芯片的AI集群“CloudMatrix 384”（超過10套），還有傳言中的下一代“昇騰910D”。NVIDIA擔心，如果限制持續收緊，市場對華為AI GPU的需求會大幅上升，甚至可能為華為AI芯片創造一個全球市場，這意味着NVIDIA擔心華為將在全球範圍內和NVIDIA形成強有力的競爭。
美國一份最新報告指出，全球約有10家汽車製造商已開始自主研發機器人，其中就有4家中國汽車製造商。過去，機器人的研發往往無法實現量產，但在電動汽車時代，汽車製造商研發的機器人卻能夠快速實現商業化。機器人的商業化需要電池技術和自動駕駛技術的進步，因為汽車製造商在製造先進電動汽車的同時，已經將這些技術發展到一定水平。
而華爾街日報認為，中美是僅有的兩個在智能人形機器人領域處於前沿的國家；誰能製造出真正有用的人形機器人，誰就能主導無數勞動密集型產業。有美國機器人行業從業者更是直言，人形機器人競賽已經到了“關鍵時刻”。摩根士丹利數據顯示：2024年，全球範圍內共發布人形機器人超過50個型號，其中35個來自中國。業內人士表示，決定人形機器人智能程度的關鍵因素是數據，而中國龐大的製造業可以為機器人訓練和升級提供海量數據，這是這場競賽的關鍵。
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