No. 238·精读

30美元瘫痪一座百亿美元数据中心:美国「AI曼哈顿计划」的安全账本

Securing Superintelligence: National Security, Espionage & AI Control with Jeremie & Edouard Harris

Gladstone AI 创始人 Jeremy 与 Edouard Harris 谈美国决策者的两难:既要抢在中国之前发展先进 AI,又要防止系统失控,兼谈新书主张。

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中文精读由 AI 基于原始访谈改写,非官方翻译,可能存在偏差或错误;表述以原节目为准。

两位前特种作战人员在一座造价约100亿美元的数据中心里转了一圈,边走边问:这样动一下那个设备会怎样?那样动一下呢?转完回来,他们给出的评估是:花30美元做一两次小动作,就能让这座设施停摆大约一年。

这个故事出自最近一期Cognitive Revolution播客。主持人内森·拉本兹请来的嘉宾,是Gladstone AI的两位创始人杰瑞米·哈里斯和爱德华·哈里斯,一对兄弟。他们刚发布了一份新报告,名字很直白:《美国的超级智能项目》(America's Superintelligence Project)。整份报告只回答一个问题:如果美国真要启动AI版曼哈顿计划,在2027年前后冲向超级智能,安全上到底要做什么、要付什么代价。

杰瑞米是AI圈的老面孔,长期主持Last Week in AI播客,去年上过乔·罗根的节目;兄弟俩一年前还给美国国务院做过一份前沿AI安全报告。这次的调研做得更狠:跑数据中心,混硅谷派对,访谈情报官员和一线特种部队。内森读完报告后的评价是,他本来以为自己在读一份操作手册,读完发现更像一份警告。

一个两头堵死的困局

兄弟俩反复强调一个判断:这是个被过度约束的问题,两头都是硬事实,谁也绕不开。

第一头:超级智能可能根本控制不住。爱德华给的定义很朴素,在几乎所有事情上都远超最强人类的东西。他打了个比方,那东西超出人类的程度,至少相当于成年人超出一个三岁小孩,三岁小孩怎么可能把成年人长期关在围栏里。杰瑞米补了一个观察:定义里只要带上「所有领域超越人类」,就必然隐含一场智能爆炸,一个在自主AI研究上超过所有人类的系统会自己造出更强的下一代,时间可能是几年,也可能是几周,回头看一定是一条曲棍球杆式的曲线。超级智能本身就是终极国家安全技术,能设计生物武器,能造终极网络武器,唯一的悬念是它听不听你的。

第二头:跟中国谈不出协议。兄弟俩访谈过国务院和情报系统里真正跟中国打过交道的人,回答高度一致:当前条件下没有任何可签的协议。核领域那套「信任但验证」用不上,因为验证需要的硬件工具不存在,安全可治理的芯片造不出来,可靠的监测手段也没有,协议就是一张纸。

于是两派人马各抓一头,互不搭理。爱德华总结:AI安全圈说,系统可能失控,唯一出路是所有人一起减速,这是个协调问题;国家安全圈说,我见过中国怎么利用国际协议捆住别人手脚、自己想干嘛干嘛,跟这种政府做交易等于自杀,所以必须赢,必须抢跑。安全派默认对方夸大了中国威胁,国安派默认失控问题能在飞行途中顺手解决,两派各捏一半事实,谁也不看另一半。

连安全阵营的代表人物达里奥·阿莫迪也在向抢跑移动。他泄露的融资材料里写着,2025到2026年领先的公司可能拉开无人能追的差距;公开文章里他进一步说,可以用优势换更大的优势,最后给中国一个无法拒绝的条件。杰瑞米对这个论证表示同情:如果中国的承诺在2027年这个时间尺度上不可信,留给美国的选项,确实比安全圈愿意承认的窄。

内森在对话里做了个让步:讨论AI风险,生物武器类比可能比核类比更贴切。生物制剂有控制问题,实验室泄漏历史上发生过不止一次,而再危险的病原体,也比今天的AI蠢得多。

他还提了一个技术上的希望:模型的能力面是锯齿状的。今天的智能体单步成功率能有99%,串成100步的完整任务就掉到20%左右,如果失控的系统也这样,它可能在半路露出破绽,给人类留出刹车时间。杰瑞米认可这个希望对部分失控场景成立,但他把问题重新表述得更尖锐:真正要问的是,能不能造出「那个造系统的系统」,也就是启动递归自我改进的第一个AI,它在关键能力面上是否足够平滑。

关于超级智能长什么样,内森有个自己的猜测:类似GPT-4o图像生成那种文本与图像在同一套潜空间里打通的架构,再乘上十到二十种模态,让模型在材料、蛋白质这些领域拥有「直觉物理」。他甚至觉得这种「松软」的超级智能可能更容易控制,因为它体量太大,几万亿参数散布在多个数据中心,想把它从网络上偷走都难。爱德华指出,这个构想的雏形是DeepMind 2021年的Gato,一个模型同时看图、聊天、操控机械臂。杰瑞米则泼了盆冷水:前沿实验室的算力只会花在通往递归自我改进的关键路径上,其他模态大概率留给落后一代的开源模型去补课。

30美元的攻击,和来不及后悔的单向门

报告最有分量的部分来自实地调研。兄弟俩的方法论很特别:不找专家泛泛而谈,直接去找那个极小的圈子,海豹六队、三角洲部队里真正懂相关技术的少数人。杰瑞米形容,这是个高度信任的小圈子,他们知道一些外界根本不知道的战术、技术和程序,外行的整套假设可能就建立在不知道这些上面。聊完一轮,原以为很难的事变简单了,原以为简单的事变难了,整个认知地图要重画一遍。

30美元瘫痪数据中心就是那个圈子给出的答案。具体手法不能公开,兄弟俩被明确要求保密,因为漏洞还在,而且今天的数据中心普遍存在。

能公开讲的是另一类攻击,叫TEMPEST,电磁泄漏攻击。爱德华描述的版本像詹姆斯·邦德电影:一台完全物理隔离、没联网的电脑,只要被植入特定恶意程序,按特定模式访问内存,几米外一台无线电接收器就能捕捉内存访问产生的电磁辐射,隔空把数据读走。相关论文一年前公开发表,情报机构掌握它只会更早。防御办法也公开:机柜和机房墙壁之间留出几米物理间隔。因为隔壁访客区坐着个看起来无害的人,手机装个应用,就能隔着墙从GPU里拉数据。

问题在于,今天开工的数据中心,就是2027年那些关键训练运行的容器。机厅空间没留够,回头只能砸墙重建。兄弟俩管这类决策叫单向门:走过去之前不起眼,走过去之后改不了。数据中心的单向门已经够头疼,供应链的单向门更棘手。

供应链上全是别人家的零件

几组事实摆在一起,画面就出来了:

  • 全世界的先进AI芯片都由台积电代工,台积电在台湾。中芯国际的创始班底就出自台积电,这套挖人带走技术的打法已经跑通几十年。
  • 服务器里一个不起眼的部件,基板管理控制器(BMC),全球约80%的市场份额在台湾信骅科技手里。BMC有独立供电,还能读写固件。爱德华的原话:
这是个梦寐以求的后门,是高性能计算和AI基础设施的软肋。
  • 变压器和变电站的零部件,找不到一条完全绕开中国制造的供应链,而中方在美国基础设施的变压器里装过后门,这是公开披露过的事实。

爱德华把后果讲得很具体:如果台海出事、美方介入,中方手里有一张不用开一枪的牌,远程把美国各地的变压器「变砖」;或者更狠,在变压器断电时把它短路改接,下次通电直接像炸弹一样炸开。到时候美国面对的局面是,大片地区断电断通讯,还要在战时抢修更换散布全国的变压器。这些手法全是已知的,不需要任何黑科技。

杰瑞米补了一个战略原则:国家之间亮能力,永远只出能达到效果的最小一招,目的是「学习而不教学」。所以没人知道中国能力的上限在哪,但下限已经足够高。

供应链之外还有人。访谈里听到的一个细节:2019年前后伯克利一次停电,当地的中国留学生非常紧张,因为他们被要求定期向国内的联系人汇报。这些是普通学生,不接触任何敏感领域,不汇报的代价可能是家里的母亲断药、兄弟丢工作。而美国前沿实验室的研究团队里,华裔研究员占两位数百分比,这意味着一座曼哈顿计划要建在一大批人随时可能被施压的背景上。杰瑞米特意强调,这套针对海外族裔的施压机制最大的受害者是中国人自己,它本身令人发指;但报告必须直面现实,因为二战时的日裔集中营是这套逻辑的另一个极端,两边都是深渊。

挡不住所有攻击,就让每次攻击都留下签名

既然防御做不到万无一失,报告给出的安全思路是威慑逻辑,三步:抬高攻击成本,让攻击可见,配上可信的报复。

爱德华解释,一个嵌入国家反情报体系的项目,会主动收集对手针对它的渗透和窃取行动。防御目标随之改变:逼对手调动足够多的资源才能突破安全线,而调动这么多资源,一定会留下可观测的签名。对手当然可以干脆从海上发射一枚巡航导弹,这个真防不住,但导弹看得见,看得见就能报复。他用了个不太好听但准确的类比:今天大国之间的稳定,靠的跟芝加哥帮派划地盘是同一个机制,帮派A拦不住帮派B动手,但B动手之后,A一定报复回去。

反过来看现状,问题就大了。过去几年,美国的对手在美国本土搞动作,几乎没有付出过代价。未经许可在美境内运作的中国警察站这类事,按兄弟俩的说法已接近战争行为,但没有后果。没有后果,就是在训练对手继续加码。落到AI上就是那个噩梦剧本:训练跑突然变得又慢又满是漏洞,你以为是技术问题,实际是对方在往齿轮里撒沙子,同时窃取的权重已经在他们的服务器上跑得又快又好,而受害者全程毫不知情,也毫无还手。

还有一层不对称让局面更糟:美国对中国基础设施的可见度很差,对等报复能力基本不存在,而这个窗口还在收窄。10吉瓦级的巨型集群靠卫星图就能发现,分布式算力和流式技术会让「找到对方的训练集群」越来越难。兄弟俩认为,建立对等能力是优先级最高的事项之一;报告里对应的解决方案被主动删掉了,理由可想而知。

实验室文化:一边怕被泄露,一边敢吵架

聊到硅谷,兄弟俩的观察相当扎手。OpenAI内部是分裂的。杰瑞米说,调研中接触的OpenAI现员工和前员工,研究者的担忧和高管对外的说法对不上,很多人紧张到反复叮嘱「别透露我们聊过」。Anthropic完全是另一幅画面:员工跟领导层有分歧,但敢说,而且说过。员工敢不敢公开反对老板,是最容易被低估的文化指标。

至于山姆·奥特曼,杰瑞米的批评很直接:他对超级智能是什么、怎么实现、拿来干什么始终保持模糊,这种模糊对招聘一直是有价值的资产,就像当年非营利实体控制营利实体那张牌一样。

安全投入上,兄弟俩的说法是:相比一年前那份国务院报告披露的灾难级状态,各实验室有了一些进步,但离需要的水平差得远,行业激励决定了没人会真正投入到位。杰瑞米原话更狠:这些实验室早被渗透了,这一点几乎没有任何悬念。

宏观信号也在加速。利奥波德·阿申布伦纳的《情境感知》没怎么上过主流媒体,却在华盛顿国安圈人尽皆知,中文译本很快也在国内流传;DeepSeek的梁文锋与政治局成员同席座谈的画面传出后,中方又宣布了超过2500亿美元(按购买力平价计算)的AI基础设施投资计划。兄弟俩特别纠正了一个流传很广的误读:有分析机构说这个数字是1370亿美元,按购买力算不对,是超过四分之一万亿美元。美国政府这边,一年半前承认「AGI是个真问题」的官员还只敢私下嘀咕,现在整个办公室公开讨论的都有;副总统万斯在巴黎的AI峰会演讲,基调是不能在安全问题上畏手畏脚,但结尾也承认真实风险存在。

兄弟俩还反思了安全圈的一个自我伤害:前几年有人劝他们别在政府面前用AGI这个词,怕把话题政治化。杰瑞米认为这是安全圈犯过的最危险的错误之一,结果就是「对华鹰派」和「担心AI失控」被硬生生绑成对立阵营,而这两件事本来毫无关联。

一份罗夏墨迹测验式的报告

这份报告有个有趣的遭遇:有人读完质问他们,为什么教大家搞超级智能项目;内森读完的感想恰好相反,这是一份警告。兄弟俩自己的总结是,这文件像罗夏墨迹测验,每个人看到自己想看的东西。

但他们的核心结论很清晰:报告里大部分安全措施,不管搞不搞国家级项目,都应该立刻去做。因为不做的话,结局就是上面那个剧本,对手在你的训练跑里撒沙子,在最后一刻偷走权重,而你连发生了什么都不知道。

普通人能带走的东西,至少有三件明天就能用上:

  • 把《美国的超级智能项目》、阿申布伦纳的《情境感知》和《AI 2027》放在一起读。三份文件立场不同,对照着看,比单看任何一份都更容易形成自己的判断。
  • 做AI基础设施或企业算力采购的人,把两个问题带进下一次评审:BMC这类带固件读写权限的部件来自哪里?机房布局有没有为电磁泄漏防护留出物理间隔?这些今天改还来得及,建成之后再改就是砸墙。
  • 盯住两个信号:美国是否开始建立对基础设施攻击的对等报复能力;今天开工的数据中心是否预留了安全冗余。这两个信号,基本决定了2027年那扇单向门后面是什么。

内森在节目结尾说了句挺动人的话:我们和中国人之间的共同点,远多于我们和AI之间的共同点。真到了必须选边的那天,他愿意赌人类能找到共同点,也不愿意赌人类能驾驭一个仓促造出来的超级智能。这话天真与否,兄弟俩的报告没有回答,它只是把账本摊开了:每一行都标着价格,有些价格,现在看还付得起。

In this thought-provoking episode of The Cognitive Revolution, host Nathan Labenz speaks with Jeremy and Edouard Harris, founders of Gladstone AI and authors of "America's Superintelligence Project." The conversation explores a critical dilemma facing US policymakers: balancing the race to develop advanced AI ahead of China against the risks of losing control of increasingly powerful systems. Drawing from their extensive research with intelligence officials and technical experts, the Harris brothers detail the vulnerabilities in US critical infrastructure that would need to be addressed for a Manhattan Project-style AI initiative, while raising profound questions about the security compromises and centralization of power such a project would entail. Nathan offers his perspective that international cooperation might be preferable to an AI arms race, inviting listeners to consider whether humanity's shared interests might ultimately outweigh geopolitical rivalries in the development of superintelligent systems.

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