國際關係的專家都會想說，大國之所以是大國，也許是他們發展出了某種關鍵科技，使得國力變強。也許是生產力變高了，也許是軍事能力變厲害了，可以到處征討。 所以要維持大國的國力，需要能夠要在新科技領先。那要怎麼在科技領先呢？
政治經濟學專家可能會說要保障財產權、言論自由之類的，民間比較容易發展科技。
軍事決定論的專家會說，一個國家身邊有些不穩定的鄰居，會比較因為恐懼而創新。既得利益者比較不會阻擋創新來維持自己的利益。
現在 AI 科技出來了，美中在競爭誰能在 AI 科技取得優勢。要聽哪種專家的呢？
《科技與大國崛起》 的作者傑佛瑞丁提出了另外一種觀點：發展哪種科技很重要。前面的觀點都沒有在乎實際上要發展哪種科技，對晶片與洋芋片一視同仁。
人們在看科技的時候有個盲點，就是只看那些最新最潮的關鍵突破。那些科技搶佔媒體版面和人們的注意力。作者稱之為領頭羊產業。
那些關鍵突破要能夠發揮影響力，改善生產力，必須要深化到各個行業。所以作者認為，必須去額外辨識出所謂「通用科技」（General purpose technology 縮寫也是 GPT）的東西。
取得領頭羊沒辦法幫你變成大國，通用科技發展成熟才行。
通用科技要怎麼定義呢？要符合三個要件：
- 要有能持續改進的潛力
- 能夠找到很多不同的用途，能用在各種產業
- 要有強烈互補效應，其他產業的技術需要配合他改進能大幅提升生產力
因為這三個條件，所以通用科技「擴散」到各個產業，並反映到生產力數字的提升，需要長遠的時間（通常是數十年）。
作者怎麼論證通用科技比領頭羊重要呢？要去看歷史上的三大工業革命：
第一次工業革命
- 國際關係主流敘事：領頭羊產業創新：棉紡織、製鐵、蒸汽動力
- 通用技術：製鐵、蒸汽機、工廠制
領頭羊的問題在於 1815 年以前，那些科技都沒影響總體生產力。英國崛起的關鍵在迅速把機械化推廣到各個角落，然後機械化的效果推動生產力成長。
蒸汽機改變了工序，催生機械工程。製程從手工變成機械。對煤礦的影響促進製鐵業，助長機械化。
第一次工業革命同樣的時間點為什麼法國和荷蘭沒贏英國？知識與應用脫節。發展通用科技要有很多動手做，無法明說的內涵知識（tacit knowledge）。19 世紀，英國有一千多個產業協會，有 20 萬會員。法國雖然有一堆有名的科學家，但拿破崙以有限的政治與軍事目的培養專家，限制了受訓者與產業結合的能力。荷蘭也是科學界和產業界沒有結合。
第二次工業革命 1870~1914
- 領頭羊：化學品、電氣設備、汽車、鋼鐵產業
- 通用技術：化學化、電氣化、內燃機、可互換製造
- 化學化：化學製程在陶瓷、食品加工、玻璃、冶金、石油及其他產業的普及
- 電氣化：中央蒸汽機皮帶驅動 -> 電動機驅動個別機器單元
原先德國在化學上取得重要突破。但卻是美國贏得了化學上生產的優勢。
原因是美國的化學家有和機械專家合作。發展出了化工系和單元操作（把化學程序分解為一系列基本操作）。
機械上，美國發展出了機械工程課程，也做了螺紋標準化。
第三次工業革命
- 領頭羊：電腦業、消費電子業、半導體業
- 通用技術：電腦化（把生產資訊用電腦記錄）
很多領頭羊關鍵技術是日本先做出來，美國的國際關係專家一度擔心日本在電腦科技的領先。但最後仍然是美國變成電腦大國。
- 美國：變出電腦科學系。1968 ACM 課程大綱，幫助各院校組織電腦教育
- 日本：1991 報告，日本仰賴外派外包。公司沒辦法養正職
通用科技對人力資本的要求很高，既要能對單一領域有深入的手感，又要能夠跨領域的結合。作者舉例展示兩種 AI 人才：前者是人們想像中的 AI 人才，後者是人們常常忽略的 AI 人才。
2014 年，百度從谷歌高調挖走深度學習明星學者吳恩達。2019 年阿里巴巴上市時的照片中有位袁文凱，他是一位理貨員，有專業的自動化管理知識，把物流倉庫的分揀能力提升到每小時兩萬張訂單。
要發展通用科技，也需要把學科訂定出來。原來那些會卡同學畢業的科目，和同學念的科系，都是歷史上關鍵國力的來源 🤯
不過作者也說，去看過去的幾場工業革命有點是後見之明。人們很難去預測下一個通用科技是什麼。作者說如果他在 20 年前寫這本書，就可能會整本都在講奈米科技。
對我來說，我其實不太關心 AI ，也不太關心誰會變成大國，只要不是獨裁國家就好。我比較關心我過往參與過的技術：區塊鏈、密碼學怎麼變成一樣有用的技術。
電腦科學上有另一種「通用」的定義：人們可以透過程式去命令電腦完成想要達成的業務邏輯。以太坊、可程式化密碼學具備這些性質。
但同時這些「通用」看起來也是一種很沒用的「通用」。往往你想要在某種應用使用區塊鏈，人們就會說怎麼不用資料庫就好。到現在除了數位皮夾（基於可程式化密碼學）外，我也真的很難推薦人們使用某種區塊鏈或太新密碼學的科技，除非你真的是為了使用區塊鏈而需要相應的工具。
這很難說是那些科技還沒準備好，區塊鏈也發展十幾年了。AI 畫一張圖，講一句話，人們就能感受到其用途。區塊鏈帶來的價值非常抽象，他比較像個安全產品。安全產品需要有相應的威脅，人們才會取採用。 Signal 在烏克蘭戰爭前沒什麼人裝，開戰後下載量急劇攀升。
安全產品理想上應該要像 HTTPS ，在使用者不知不覺的情況下已經採用。使用者不用擔心自己受到什麼威脅，但已經受到保護。
顯然要想像區塊鏈是什麼領頭羊大概有點難，但他有辦法變成什麼「區塊鏈化」之類的通用科技嗎？我們拿著通用科技的錘子來敲敲看區塊鏈釘子：
- 有沒有持續改善的潛力：好像有！架構可以隨著單一電腦的性能提升或密碼學性能提升而改善。
- 能不能廣泛使用在各個產業：如果去問人們對網路平台的期待，大家會想要社群網站的演算法、外賣平台的定價機制不要被平台單方面掌握。我是認為應該每種我們用的線上服務，都要有一部分影響利益分配的運算是鎖定在區塊鏈上。
- 有沒有強烈互補性：可能有。很多「為什麼不用資料庫」的理由是系統裡最弱的一環會抵銷區塊鏈帶來的所有好處。例如：因為欲記載的資料也要人為輸入，區塊鏈帶來的公正透明效果，在惡意輸入的可能情況下毫無意義。因此所有區塊鏈有效的應用會遷就區塊鏈去設計，輸入的部分要換成某種經濟或密碼學機制。
我也希望通用科技的定義不要變成一種事後的認定，而是可以提供事前發展科技的指引。