北京
本周，估值超万亿加元的人工智能公司Anthropic宣布，将向加拿大研究界投入1000万加元。但这个数字需要拆开看——用加拿大智库“加拿大之盾研究所”执行董事瓦斯·贝德纳的话说，“如果你把Claude的积分也算作投资的话”。
这家美国AI巨头解释，选择向加拿大学术机构发放Claude模型的使用额度，是因为加拿大在早期AI研究中扮演了领军角色，他们押注这种领导力会延续到未来突破。另一层不言自明的盘算是：当机构用Claude来酝酿这些突破，它们也就被锁进了Anthropic的产品生态里。
贝德纳并非唯一质疑这种“投资”性质的人。健康科技公司Klick的高管西蒙·史密斯就追问：既然Claude禁止用户开发与之竞争的模型，那么发给前沿研究人员的积分到底有多大用处？Hugging Face的数据显示，研究趋势正从前沿闭源模型转向开源，因为后者让研究者真正拥有工具，不必为积分支付高昂费用。
史密斯提出了一个更“有用”的设想：Anthropic不如直接在加拿大设立自己的研究实验室。巧的是，本周确实传出了新实验室成立的消息，但它不是来自硅谷巨头，而是出自加拿大本土的人才——理查德·萨顿，正是Anthropic所引述的那批早期先驱之一。他的新实验室目标很高：创造出只需几个灯泡的电量就能运行的人工通用智能。加拿大的投资环境究竟是在催生更多萨顿这样的开拓者，还是只培育出一批超级用户，这仍是一个待解的题目。
与此相关，一份关于德国监管的报道引出了另一个层面的责任问题。德国一州的监管机构称，谷歌的AI概述和Perplexity AI都受媒体法律管辖，一家地方法院裁定AI公司须为错误信息负责。随着越来越多加拿大人阅读AI摘要而跳过原文，这一先例的份量不容忽视。
在制造业端，技术创新同样正在被重新界定。制造商每天都在解决棘手的工程难题——改进流程、测试新材料、构建原型、推进自动化生产——这些活动中的一部分，可能符合科学研究和实验开发（SR&ED）税收抵免的申报条件。Boast这类服务商正帮助加拿大制造企业识别符合条件的研发活动，整理技术文档，并结合税务专业知识和专门工具，让企业更清晰地看见创新能够释放的价值。对此类项目，通常会建议从一次免费的资格评估起步，摸清自家创新到底能撬动多少回报。
而当一家硅谷公司着手把模型训练得礼貌周全、普适包容、高度信任时——引用截断的消息——其背后的“加拿大式”色彩又一次浮现。这让人回想起一个不太安分的问题：哪些大语言模型，骨子里其实藏着加拿大基因？
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