2024年11月19日，美中經濟暨安全檢討委員會（United States-China Economic and Security Review Commission, USCC）發布了一篇長達781頁的年度報告，呼籲在人工智慧（AI）領域啟動一項類似「曼哈頓計畫」的專案，為擊敗中國並取得AGI[1]技術的飛躍式成長提供資金支持。與此同時，該委員會還建議賦予行政部門多年度合約的簽署權限，大力扶持AI、雲端計算以及資料中心的建設與發展，以確保美國在AGI領域的領導地位。考慮到新任總統當選人唐納·川普（Donald Trump）過去對AI和中國議題的公開表態，此計畫具有高機率成為美國未來得施政綱領之一。[2]
一、計畫背景與內容提要
USCC的建議具有濃厚的地緣競爭背景。自2023年起，USCC對AI的關注與日俱增。若針對其年度報告中特定關鍵字的出現頻率進行分析，即可發現「半導體」、「供應鏈」和「人工智慧」等議題各自呈現出明顯的變化趨勢。隨著美中之間的科技競爭越演越烈，2020至2024年間，「人工智慧」相關關鍵字的出現頻率大幅上升，從60次迅速增長到655次；同樣地，「半導體」的關注度也穩步攀升，從2020年的81次增加到2024年的475次，這與其兩者作為科技競爭核心領域的地位一致。相比之下，「供應鏈」的關注度在2022年達到高峰，出現574次，但隨後顯著下降到2023年的129次和2024年的233次，可能反映出供應鏈議題雖然仍然重要，但隨著焦點轉向更具技術性的領域，其戰略地位的突出性有所降低。整體而言，這些數據顯示出USCC的議題重心逐漸從基礎的經濟議題（如供應鏈）轉向科技競爭的尖端領域（如人工智慧和半導體），這與美中競爭日益聚焦於科技主導權的背景高度契合（見附圖1）。
資料來源：本研究整理[3]。
圖1 歷年USCC關鍵字出現頻率比較（2020-2024）[4]
早在USCC發布該建議報告之前，川普的競選團隊便已經開始規劃類似的方案，並對政策框架做出粗略的前期設計。據《華盛頓郵報》披露，川普的智囊團曾在選舉期間試圖起草一份涵蓋廣泛的AI行政命令，預計啟動多個「曼哈頓計畫」式的專案，用於開發軍事AI技術。該命令草案要求立即審視「不必要且繁瑣的法規」，以減輕科技公司和投資者的負擔，促進AI技術的發展，並進一步提升國防相關的技術能力。[5]此外，川普的團隊還特別提出要建立「由產業主導」的管理機構，為AI的安全與應用提供技術支持與管理框架。這種模式將特別有利於目前已與美國國防部合作的科技公司，如Palantir、Anduril和Scale AI等，進一步鞏固其在AI軍事應用領域的領導地位。[6]
目前，拜登政府已採取一系列措施應對美國在AI領域所面臨的挑戰，例如對中國實施AI晶片出口管制，以限制其競爭對手的科技實力。11月美國大選落幕後，不少專家預測川普可能會在前任執政團隊的基礎上加碼，通過擴大出口限制、施加關稅，以及正式啟動「AI曼哈頓計畫」等方式維護美國的科技優勢。[7]因此，儘管USCC的提案缺少細節，卻可視為美國未來AI投資方向的政府前瞻指引，後續動態值得密切注意（見表1）。
表1 USCC「AI曼哈頓計畫」提案簡介
資料來源：U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2024, November). 2024 report to Congress of the U.S.-China Economic and Security Review Commission. U.S. Government Publishing Office. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2024-11/2024_Annual_Report_to_Congress.pdf; U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2024, November). 2024 report to Congress: Executive summary and recommendations. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2024-11/2024_Executive_Summary.pdf.
二、計畫經費與執行方向
當然，這並不是美國第一次宣稱要在AI領域設法複製「曼哈頓計畫」。近年來，產官學界已有不少支持者期待白宮能夠提出野心更加龐大的方案，並提升某些AI議題的優先級，譬如啟動一個強調資訊安全的AI曼哈頓計畫[8]，或者建立一套與軍事科技應用高度相關的AI曼哈頓計畫。[9]其中，亦有先行者的看法與USCC相同，早在2023年便開始探討為AGI量身打造曼哈頓計畫的可能性。[10]
若無意外，AI曼哈頓計畫的預估可動用經費總額將會十分可觀。據估計，當年的曼哈頓計畫耗資約22億美元，相當於1942年美國GDP的1.3%。若以相同比例套用至2024年美國的GDP預估值，AI曼哈頓計畫的總經費可能高達3800億美元（約合新台幣12.3兆元），相當於台灣超過四年的政府總預算。作為對比，美國近年最大規模的產業補助方案《晶片與科學法案》僅規劃了520億美元的經費額度。若美國決心以二戰曼哈頓計畫的規模投入AI研發，該項計畫的總資金規模將有望超過原版七倍，成為有史以來政府投入規模最大的科研計畫。[11]
至於此計畫的經費應當運用於何處，按照USCC委員兼Palantir高級顧問雅各布·赫爾伯格（Jacob Helberg）的說法，加速資料中心的建置或將成為核心目標之一[12]。像是Microsoft和OpenAI在北達科他州（North Dakota）高達1000億美元的投資計畫，可能就會需要政府部門的鼎力協助。[13]因此，如同《商業週刊》的分析報導，「今日的AI版曼哈頓計畫，極可能是美國科技巨頭與政府力量的集結。」[14]有鑑於此，USCC提議聯邦行政機構釋放長期承包權，提供企業研發機會，為民間領先的AI公司提供充足資金。
三、各方反應與評論
儘管不少專家對AI曼哈頓計畫的後續發展抱持期待，認為該計畫有助於推動美國在AI領域的全球領導地位，但各界對此仍存在三大主要質疑，包括（1）計畫本身的可行性、（2）川普行政團隊內部的協調能力，以及（3）白宮與科技巨頭之間的合作關係。
首先，AI曼哈頓計畫在可行性上的挑戰相當顯著。與美國如今的AI發展背景和條件十分不同，原計畫是在戰爭的緊急情況下，以高度集中的政府控制、極端保密的模式推進研發工作，並有明確的技術目標（開發核武器）（見表2）。然而，當前世界的AI發展規律，尤其是針對AGI的研發，則需面對更大的技術不確定性。具體而言，對於AGI在什麼情況下可以被認為其智力已經達到「人類水準」，目前學界與產業界並無統一定義。專家究竟應該通過標準化測試來衡量，還是憑藉其創造藝術作品的天賦，抑或是解決複雜問題與理解細膩情感的綜合能力來判斷？即便像ChatGPT和Gemini這樣已展現部分潛力的生成式AI，亦距離真正的AGI仍有漫長的技術路程。[15]
此外，當前的AI技術生態系統與曼哈頓計畫時期有著根本差異。目前美國的AI發展主要由私營企業推動，跨國合作頻繁，並涉及複雜的智慧財產權問題。這意味著政府已不再擁有對AI發展的單方面控制力，尤其是在資金與技術方面，私營部門的競爭力遠超公共部門。[16]舉例而言，曼哈頓計畫的成本經過通膨調整後約為300億美元，但僅Google過去十年的AI研究預算已超過2000億美元。若以上文預估的3800億美元的經費規模，美國政府實難做到雨露均霑，甚至很難有所建樹，遑論取得技術突破。此外，由於許多關鍵科學發現具有高度的不確定性，因此技術問題無法單靠投注海量資金解決。正如核時代從1933年的連鎖反應理論到1938年發現鈾核裂變，再到1944年的鈽危機，科技的發展往往是不可預測的。同樣地，在AI領域，從2000年深度神經網路的「梯度爆炸問題」到2015年的Transformer模型出現，這些技術進展往往無法事先準確預測。正因如此，有些專家坦言，任何試圖以政府主導的集中式計畫推進AGI的發展，不僅可能面臨技術與資金的雙重挑戰，還可能因無法適應技術演進的不可預測性而導致事倍功半。[17]
表2 二戰曼哈頓計畫研發模式簡介
資料來源：Rhodes, R. (1986). The Making of the Atomic Bomb. New York: Simon and Schuster.; U.S. Department of
Energy. (n.d.). The Manhattan Project: An Interactive History. Retrieved December 17, 2024, from https://www.osti.gov/opennet/manhattan-project-history/; Los Alamos National Laboratory. (2022). Manhattan Project
Memories. Retrieved December 17, 2024, from https://www.lanl.gov/media/publications/the-vault/the-vault-2022/manhattan-project-memories.
再來，外界對川普行政團隊是否有能力協力完成這項龐大計畫也持保留態度。川普的科技政策團隊成員在AI議題上的立場各不相同，潛藏內部矛盾。比如，川普的企業家密友馬克·安德里森（Marc Andreessen）主張全速推進AI發展，而時事評論員塔克·卡森（Tucker Carlson）則強調應審慎行事，以避免科技失控帶來的風險。副總統J·D·范斯（JD Vance）的觀點較為務實，他認為AI與加密貨幣是削弱科技巨頭壟斷的重要契機；而商界大亨伊隆·馬斯克（Elon Musk）則一方面支持加速科技進步，另一方面對AI的潛在風險抱有強烈警惕。雖然這些人物在反對「政治正確」的問題上立場一致，但對於如何應對AI的實際風險及制定積極的政策議程卻缺乏共識。這種內部意見分歧恐將削弱計畫執行的效率與一致性。[18]
最後，川普及其團隊能否與科技巨頭攜手合作，一同實現AI曼哈頓計畫的目標，也備受不少質疑。在川普第一任期內，他的政府曾對Google及Facebook提起反壟斷訴訟，且與亞馬遜創辦人傑夫·貝佐斯（Jeff Bezos）存在廣為人知的政治緊張關係。這些事件使得聯邦政府與大型科技公司之間的合作關係一度陷入低谷。再者，鑒於新科副總統J·D·范斯與被提名為司法部長的美國眾議院議員馬特·蓋茲（Matt Gaetz）皆已公開支持目前由聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）主席琳娜·可汗（Lina Khan）所領導的反壟斷政策，並表示同意分拆大型科技公司，這讓川普的團隊不但必須面對內部分歧，還出現了白宮與矽谷相處不睦的傳言與隱憂。儘管Palantir、Anduril及Scale AI等科技企業可能在川普的AI計畫中受益，但白宮與科技巨頭間的緊張關係可能導致合作裂痕，進一步阻礙私營部門專業知識的有效利用，進而影響未來美國政府整體計畫的推進與落實。[19]
總體而言，USCC的AI曼哈頓計畫在現階段仍然處於草創規劃期。不僅USCC的報告本身沒有詳細說明美國政府應當如何實現該政策，川普的接班團隊亦尚未提供更多資訊。若直接照搬二戰原版計畫加以對比，則美國目前仍存在不少行政適配問題需要釐清，例如政府與科技巨頭各自將扮演甚麼的角色（是否主導計畫執行）、計畫投入的資金規模以及保密層級如何[20]，甚至如何應對跨國產業競爭與外部壓力等等，這些問題仍有待後續追蹤。
[1] 人工通用智慧（Artificial General Intelligence, AGI）指的是一種能夠在所有認知領域中匹敵甚至超越人類能力的人工智慧，這與當前專注於特定任務的狹義人工智慧（Narrow AI）不同。AGI的目標是建立一種通用性智慧，能夠在多種複雜任務中展現學習、推理、解決問題和適應新環境的能力。
[2] Mann, J. (2024, November 20). Trump sees China as the biggest AI threat. He has bipartisan support to win the race for powerful human-like AI. Business Insider. Retrieved December 23, 2024, from https://www.businessinsider.com/trump-us-china-race-ai-manhattan-project-2024-11.
[3] 見USCC官網，U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2020, November). 2020 report to
Congress: Executive summary and recommendations. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2020-12/2020_Annual_Report_to_Congress.pdf.; U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2021, November). 2021
report to Congress: Executive summary and recommendations. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2021-11/2021_Annual_Report_to_Congress.pdf.; U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2022, November). 2022 report to Congress: Executive summary and recommendations. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2022-11/2022_Annual_Report_to_Congress.pdf.; U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2023, November). 2023 report to Congress: Executive summary and recommendations. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2023-11/2023_Annual_Report_to_Congress.pdf.; U.S.-China Economic and Security Review Commission. (2024,
November). 2024 report to Congress: Executive summary and recommendations. https://www.uscc.gov/sites/default/files/2024-11/2024_Executive_Summary.pdf.
[4] 統計方法為關鍵字搜尋，於各年度報告中輸入「chip」、「semiconductor」、「Supply Chain」、「Artificial Intelligence」以及「AI」，並開啟全字拼寫需相符選項，「AI」一詞另開啟區分大小寫。
[5] Zakrzewski, C. (2024, July 16). Trump allies draft AI order to launch ‘Manhattan Projects’ for defense. The Washington Post. Retrieved December 23, 2024, from https://www.washingtonpost.com/technology/2024/07/16/trump-ai-executive-order-regulations-military/
[6] Edwards, B. (2024, July 17). Trump allies want to “Make America First in AI” with sweeping executive
order: After repealing Biden's AI order, draft would create "Manhattan Projects" for military AI. Ars Technica. Retrieved July 17, 2024, from https://arstechnica.com/information-technology/2024/07/trump-allies-want-to-make-america-first-in-ai-with-sweeping-executive-order/.
[7] Sokler, B. D., Hecht, A., Fjeld, C. T., & Tikhonovsky, M. (2024, November 14). AI under a second Trump administration — AI: The Washington report. Mintz. Retrieved December 17, 2024, from https://www.mintz.com/insights-center/viewpoints/54731/2024-11-14-ai-under-second-trump-administration-ai-washington.
[8] Hammond, S. (2023, May 8). We need a Manhattan Project for AI safety. Politico. Retrieved December 17, 2024, from https://www.politico.com/news/magazine/2023/05/08/manhattan-project-for-ai-safety-00095779.
[9] Matei, S. A. (2023, July 1). Military AI needs its Manhattan Project. The Hill. Retrieved December 17, 2024, from https://thehill.com/opinion/congress-blog/4076919-military-ai-needs-its-manhattan-project/.
[10] Toscano, J. (2023, April 3). We should consider ChatGPT signal for Manhattan Project 2.0. Forbes.
Retrieved December 17, 2024, from https://www.forbes.com/sites/joetoscano1/2023/04/03/we-should-consider-chatgpt-signal-for-manhattan-project-20/?sh=6250e9d4234b
[11] 曹博凱（2024年12月12日）。昔日造原子彈、今日拚「通用型AI」，AI版曼哈頓計畫解析。《商業周刊》第
1935期。取自2024年12月23日，https://www.businessweekly.com.tw/archive/Article?StrId=7011466。
[12] Tong, A., & Martina, M. (2024, November 20). US government commission pushes Manhattan Project-style AI initiative. Reuters. Retrieved December 17, 2024, from https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/us-government-commission-pushes-manhattan-project-style-ai-initiative-2024-11-19/
[13] Gardizy, A. (2024, September 3). Two AI developers are plotting $125 billion supercomputers. The
Information. Retrieved December 23, 2024, from https://www.theinformation.com/articles/two-ai-developers-are-plotting-125-billion-supercomputers?rc=zwdxis.
[14] 侯良儒、何佩珊、曹博凱（2024年12月12日）。美中新熱戰 AI曼哈頓計畫。《商業周刊》第1935期。取自
2024年12月23日，https://www.businessweekly.com.tw/Archive/Article?StrId=7011463&utm_source=seriesArticles&utm_medium=txtlink&utm_content=%20bwArticles&utm_campaign=content&Ftag=seriesArticles&utm_term=seriesArticles-click。
[15] Bordoloi, S. K. (2024, December 9). A Manhattan Project for AI? Here’s why that’s missing the point. Sify.Retrieved December 17, 2024, from https://www.sify.com/ai-analytics/a-manhattan-project-for-ai-heres-why-thats-missing-the-point/.
[16] Ignatius, D. (2024, September 6). No Manhattan Project for AI, but maybe a Los Alamos. The Washington Post. Retrieved December 17, 2024, from https://www.washingtonpost.com/opinions/2024/09/06/general-artificial-intelligence-biden-administration-technology-strategy/?_pml=1.; Baek, J. (2024, January 31). The Manhattan Project
for AI is a bad idea. Observer Research Foundation. Retrieved December 17, 2024, from https://www.orfonline.org/expert-speak/the-manhattan-project-for-ai-is-a-bad-idea.
[17] Stich, S. (2023, August 9). The most valuable takeaways for AI from the Manhattan Project are often
overlooked. Bain Capital Ventures. Retrieved December 17, 2024, from https://baincapitalventures.com/insight/what-we-can-actually-learn-about-ai-from-the-manhattan-project/
[18] Piper, K. (2024, November 8). AI is powerful, dangerous, and controversial. What will Donald Trump do
with it? Vox. Retrieved November 8, 2024, from https://www.vox.com/future-perfect/383532/election-2024-donald-trump-elon-musk-tech-industry-artificial-intelligence.
[19] Friedland, A. (2024, November 21). What Donald Trump’s victory means for AI policy, chips, and AI
development. Center for Security and Emerging Technology. CSET. Retrieved December 17, 2024, from https://cset.georgetown.edu/article/what-donald-trumps-victory-means-for-ai-policy-chips-and-ai-development/.
[20] 與二戰時期的曼哈頓計畫不同，當前AGI的研發更多依賴於私營企業，這些企業的保密措施遠未達到應對國家級間諜活動的標準。這使得包括中國在內的對手國家能夠輕易滲透美國的AI實驗室，甚至在未來12至24個月內取得關鍵的AGI突破技術。具體而言，AGI模型的核心是一個包含大量數字的文件，這些文件儲存在伺服器上，極易被竊取。一旦美國的競爭對手獲得這些模型權重，就相當於用「零成本」複製美國數兆美元的投資成果，直接取得超級智慧的能力。這種情況類似於納粹德國在二戰期間獲得了洛斯阿拉莫斯實驗室內的原子彈的完整藍圖，後果不堪設想。然而，如果要提升保密等級，美國很有可能不可避免的需要將最頂尖的AGI科學家「關」在一起，日以繼夜的研究AGI技術，如同上世紀40年代的做法。然而，這樣就產生了邏輯上的吊詭，與「公私協力」的精神背道而馳。見Tabarrok, M. (2024, July 7). An AI Manhattan Project is not inevitable. Maximum Progress. Retrieved December 24, 2024, from https://www.lesswrong.com/posts/QffwXEExuGZadwqBK/an-ai-manhattan-project-is-not-inevitable.