曼哈顿计划和阿波罗计划是美国历史上最为成功的科技创新实践，二者都是大规模的政府措施，每年投入约占美国GDP的0.4%。美国国会美中经济与安全审查委员会曾于2024年11月建议政府设立一项类似曼哈顿计划的超级工程支持通用人工智能（AGI）发展。但兰德公司于2025年4月发表评论文章指出，曼哈顿计划是仅服务于单一目标的军用计划，利用其发展AGI可能会构成战略失误，美国应借鉴阿波罗计划模式，采用全社会广泛参与的开放创新模式和军民两用技术共同研发模式发展AGI，并为决策者提出了设立AGI“登月”计划的参考框架。相关建议对我国布局AGI发展具有一定的参考和借鉴意义。

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一

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曼哈顿计划是服务于单一目标的军用计划，借鉴其发展AGI或将带来一系列风险

曼哈顿计划是一项机密的、由军方主导的计划，服务于单一目标，即制造原子弹。曼哈顿计划的成功确保了美国的超级大国地位，加速了二战的结束，但同时也伴随着恐怖和毁灭。兰德公司认为，在美国联邦政府财政紧缩的背景下，利用该模式发展AGI不切实际，并可能引发一系列问题。

破坏公众信任。曼哈顿计划对美国核能行业发展带来深远的负面影响。由于曼哈顿计划专注于制造原子弹，其巨大的破坏性导致公众将核能与核武器高度关联，并对其产生的无形辐射存在恐惧，对核电行业失去信任，大大减缓了核能在美国的采用速度。如果利用曼哈顿计划模式采用秘密、军事化、集中的方式开发AGI，会将AGI权力集中于少数人手中，这会进一步放大公众对AI的怀疑。

助长与中国的技术竞赛，美国或将无法取胜。当前的AI发展遵循“规模法则”，需要在计算能力、数据中心和能源基础设施方面进行大量投资，这正是中国所擅长的。近年来，中国积极建设能源基础设施，计划在2020—2035年间新建150座核反应堆，年发电量增长速度将是美国的5倍，表明中国具备迅速扩展AI资源的能力。虽然美国对先进半导体实施出口管制，会提高中国AI发展的成本，但中国可通过大量部署旧芯片、提高GPU使用效率、利用丰富的数据资源等弥补。但由于核能部署不被公众接受，美国将在提供AI发展所需的能源方面面临更艰巨挑战。

造成对AGI的错误认知。兰德提出，认为“AGI是一种‘神奇武器’，其存在本身就能带来决定性战略优势”的观点既危险又错误。这种观点是利用曼哈顿计划模式会引发的重大风险之一，即不能认识到AGI更应被视为一种“通用技术”，在诸多领域和应用场景中都具有价值。AGI对国家安全和防御至关重要，但美国的安危兴衰不仅仅取决于能够发明变革性AI，更取决于能否成将变革性AI最有效地应用于解决社会问题并创造价值。自2017年Transformer架构问世以来，相关技术已在全球范围内迅速且不可逆转地扩散。试图垄断AGI知识很可能会失败，并阻碍美国自身的进步。真正的制胜策略在于在全社会推广AGI，提升公众信任、提高生产力并解决具体问题。这需要类似阿波罗计划模式的全社会广泛参与的超级工程，而非曼哈顿计划模式的封闭秘密模式。

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二

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阿波罗计划是全社会广泛参与的军民两用计划，借鉴其发展AGI能使国家安全、经济发展和社会民生各领域受益

阿波罗计划是一项政产学研各界广泛参与的科技创新计划，透明开放，旨在开发军民两用技术（如先进的制导和推进技术），推动美国在太空领域取得统治地位，并最终使军用和民用领域都能够受益。基于阿波罗计划的成果，美国还创造出众多技术衍生品，并培育出充满活力的商业航天发射产业。同时，阿波罗计划的主导机构美国国家航空航天局通过开展各类教育推广活动，将太空探索的热情带到全国学校，让学生从小接触真实的工程挑战，并通过设立奖学金为数千人开辟了STEM职业道路。美国要在AGI领域保持领先，必须集聚全社会的努力，并引领广泛的应用场景，采用类似阿波罗计划模式设立AGI“登月”计划或将实现以下关键目标。

加速AI在美国社会的扩散。虽然有针对性的单一目标举措短期内更具成本效益，但其很难实现真正的技术领导地位所需的生态系统全方位转型。一国的技术力量主要取决于其在整个经济和社会中扩散技术的能力。在发明尖端AI的基础上，美国还需将其广泛应用至经济和国防领域，这要求国民能够理解人工智能的益处，能够有效使用人工智能工具，能够理解减轻相关风险，并实质性地参与AI治理。为加快AI扩散，美国需要在全社会广泛开展人工智能教育，设立类似“AI推广办公室”的机构帮助小企业采用AI解决方案，并为特定行业构建共享基础设施和工具。

关注切实可行、可量化、有效的民生应用，改善美国国民生活。虽然当前美国各州和私营部门在应用AI解决方面发挥至关重要的作用，但借鉴阿波罗计划模式设立AGI“登月”计划将能够提供必要的战略协调、基础性资金和基础设施，使各利益相关方能够最大限度地发挥其影响。同时，该计划不应仅将AGI作为一个抽象的成就或竞争性的里程碑目标，而应由特定应用驱动，如个性化教育、AI赋能的医疗服务、先进的网络防御等，为公民带来切实利益。

资助更多多元化的研究计划。当前，私营部门对基于Transformer架构的AI解决方案投入大量资金，严重偏向于生成式AI应用场景。基于阿波罗计划模式的AI相关政府投入应支持可能催生更有效AGI的多种替代性技术方案。多元化的投资能够防止过度依赖当前技术范式，并避免中国如果选择其他技术路线并最终取得成功时的战略意外。

大力投资AI安全研究。随着模型的训练成本急剧上升（预计到2027年将达1000亿美元），AI模型将成为关键的国家资产，需要对其加以保护，防止被盗或操控。同时，通过强化安全措施预防重大事故能够维护公众信任并促进技术应用。另外，政府还需与私营部门合作，对AI模型进行严格的测试评估并解决国家安全威胁。

构建全面的国家数据基础设施，充分释放AGI潜力。虽然当前大语言模型在从大量文本数据中学习方面表现出色，但真正具有变革性的AGI需要更广泛的基础，包括与物理世界交互的具身AI系统相关数据、能够捕捉人类专家如何在现实世界场景中解决复杂问题的关键结构化信息等。构建这种复杂的数据层将能够创造出既支持基础AGI研究又支持国防和民用应用的关键国家资产。美国应借鉴阿波罗计划在协调测量和仪器一致性与互操作性方面的经验，制定出一种在联邦层面收集、处理和管理数据的新方法，为下一代AI系统提供动力。

大幅提升美国能源产出能力。基于阿波罗计划模式，美国应重点提升能源产出能力，特别是核裂变等清洁、高能量密度能源，以确保美国拥有引领AGI所需的能源，并利用AI创新（如预测建模、实时负荷管理等）优化从电厂设计到电网传输和分配的各个环节。

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三

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启示与建议

AGI是具有高效学习和泛化能力、能够根据所处的复杂动态环境自主产生并完成任务的通用AI智能体，尽管近年来AI技术取得了显著进展，但AGI发展仍面临诸多挑战，并面临伦理、法律和安全方面的一系列问题。阿波罗计划是美国集全社会之力进行重大项目攻关的成功尝试，其开辟的“登月”模式也是科技创新政策领域的重要议题，在美国其他领域（如癌症攻关）和其他国家（如日本）推广应用。兰德公司建议借鉴阿波罗模式设立AGI“登月”研发计划对我国同样具有启示和借鉴意义。

一是充分发挥新型举国体制优势，集聚相关国家实验室、国家科研机构、高水平研究型大学、领军企业、区域科技创新中心等全社会力量，推进多元化AGI技术路线开发。二是突出应用导向，确保使全社会都能从AGI中获益，并产出可持续的商业模式。三是支持构建国家级AGI开发应用相关数据基础设施，特别是与人类认知与决策、具身AI系统与物理世界互动等相关的复杂数据，并确保数据的一致性、互操作性和共享共用。四是全面提升公民AI素养，借由推动AGI发展的契机，加强科普教育，一方面提升全社会对AI技术的认知和接受度，另一方面提升青少年和大学生的理工科素养和AI素养，为社会造就能够理解AI并应用AI的新一代公民。