在各类通用智能体、脑机接口人形机器人以及低空无人飞行器等前沿科技应用领域，美国和中国展现出各自独特的优势。美国在植入（ 融合 ）软件，包括芯片技术和大模型算法等方面，凭借强大的科研实力和长期的技术积累，或许暂时处于领先地位。其顶尖的科技企业和科研机构投入了大量资源，在人工智能算法优化、芯片设计创新等方面成果斐然。例如，美国研发的一些先进芯片，在数据处理速度和运算能力上表现卓越，为智能设备的高效运行提供了有力支撑；同时，其开发的大型语言模型，在自然语言处理和语义理解方面也达到了较高水平，广泛应用于智能客服、智能写作等领域。
然而，在硬件制造应用方面，中国凭借完整配套的工业体系脱颖而出。从基础原材料的生产，到零部件的精细加工，再到最终产品的组装，中国拥有全产业链的制造能力。以人形机器人为例，中国能够高效生产机器人所需的各类精密机械部件，且具备规模化生产的成本优势。在低空无人飞行器（ 含飞行汽车 ）领域，中国可以自主制造从飞行器外壳到动力系统的所有关键硬件。这种完整的工业体系不仅确保了产品的稳定供应，还使得中国在硬件创新和产品迭代上具备强大的韧性......
相信在不久的将来，当软件技术不断发展时，中国能够迅速将新的设计理念转化为实际产品，实现硬件与软件的协同进步，为智能科技的全面发展奠定坚实的基础。对此，您的看法是什么呢？自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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34.美国最赚钱的公司，都是厚积薄发的高科技公司。35.中国AI和美国真实的gap是原创和模仿的差距。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。36.英伟达的领先，不只是一个公司的努力，而是整个西方技术社区和产业共同努力的结果。他们能看到下一代的技术趋势，手里有路线图。中国AI的发展，同样需要这样的生态。很多国产芯片发展不起来，是因为缺乏配套的技术社区，只有第二手消息，所以中国必然需要有人站到技术的前沿。37.我们不会闭源，我们认为先有一个强大的技术生态更重要。作者 | 梁文锋
(0)想想，在美国看来，这真的是太美妙了！美国拿着全球的资金来投资自己的人工智能产业，从而让美国的人工智能全球遥遥领先。美国用的是全球的钱，上来就是数钱亿美元，你中国敢不敢跟？不跟，你就彻底落后了，人工智能领域美国领先；跟，中国在人工智能芯片落后美国，大模型方面落后美国，也跟着美国投那么多钱，恐怕还是赶不上美国，最终还是落后。而在人工智能芯片领域，中国客观上的确与美国有较大差距，在资本市场的能力方面差距更大，这使得美国拥有了一种看起来“必胜”的局面。这样的局面看起来对美国是那么美好，特朗普洋洋得意！然而，特朗普还没高兴三天，中国就给他来了个山崩地裂式反击，并且直接让人工智能的竞争破局了，把中美之间直接拉到了一个竞争水平线上，甚至说中国在大模型方面还取得了对美国的遥遥领先。 什么情况呢？因为大家发现，中国出来个DeepSeek！DeepSeek有多牛？请看占豪让它根据占豪的互联网画像3秒钟写的一首词。这样的效率和效果，人力所不能为也！这也是为什么占豪说大家必须学起来的原因，AI将改变我们的一切，将优胜劣汰！先行，就能吃到红利！
(0)主持人：请描述中美之间的AI竞赛，以及其中的利害关系。Aravind Srinivas: 首先，中国在与美国的竞争中存在很多劣势。第一，他们无法获得我们这里能够使用的所有硬件资源。他们基本上在使用比我们低端的GPU，几乎像是上一代的GPU。由于更大的模型往往更智能，这自然让他们处于劣势。但另一方面，需求是发明之母。因为他们不得不寻找变通方案，最终他们实际上构建了更高效的解决方案。这就像说：“嘿，你们必须构建一个顶级模型，但我不会给你们资源，你们得自己想办法。”除非数学上证明这是不可能的，否则你总能尝试找到更高效的解决方案。这可能会让他们比美国找到更高效的解决方案。当然，他们有开源模型，我们也可以在这里采用类似的东西。但他们培养的这种人才将逐渐成为他们的优势。目前，美国领先的开源模型是Meta的Llama系列，它非常出色，几乎可以在你的电脑上运行。尽管它在发布时接近GPT-4的水平，但最接近质量的模型是巨大的405B参数模型，而不是你可以在电脑上运行的70B模型。因此，仍然没有一个既小又便宜、快速且开源的模型能够与最强大的闭源模型相媲美。然后，这些中国团队推出了一个疯狂的模型，API价格比GPT-4便宜10倍，甚至比Claude便宜15倍，速度极快，并且在某些基准测试中与GPT-4相当，甚至更好。他们只用了大约2048个H800 GPU，相当于1500到2000个H100 GPU，这比GPT-4通常训练的GPU数量少了20到30倍。他们总共只花了500万美元的计算机预算，就做出了如此惊人的模型，并且免费公开了技术论文。
(0)目前，全球 AI 领域的权力格局似乎正在围绕两个关键维度发生变化：一是中美之间的竞争，二是封闭与开源模式的较量。支持闭源模型的企业押注于通过保护模型权重和训练方法来保持技术领先优势。而开源支持者则认为，透明度可以让更多人基于现有成果进行创新，从而加速系统的发展，使其迅速赶上甚至超越封闭模型。如果这一理论成立，AI 生态系统将被彻底颠覆。开源模型通常使用成本更低，因此，当市场上存在两个能力相当的模型时（一个开源，一个封闭），开源模型更可能被广泛采用，从而形成战略优势。目前，美国已经拥有全球最好的封闭 AI 模型。要保持竞争力，美国还必须支持强大的开源生态发展。中美在 AI 领域的竞争尚未分出胜负。然而，DeepSeek 能够以远少于美国科技巨头的资源与其竞争，这给美国大厂带来了巨大压力。美国针对中国的出口管制政策旨在切断其获得最先进计算芯片的渠道，以遏制中国在 AI 领域的发展。然而，事实可能恰恰相反——芯片短缺反而迫使中国企业提高计算效率，并探索降低训练成本的新方法。例如，DeepSeek 发现了一种新的大模型训练方式，可以绕过传统的监督微调阶段，从而大幅降低训练成本。他们甚至推出了R1-Zero，一种完全跳过微调步骤的模型，以挑战研究界对微调必要性的固有认知。DeepSeek 的成功还引发了人们对预训练重要性的重新思考。
(0)从深邃的历史长河与宏大的文明演进视角审视，美西方在人工智能领域，从本质上便难以企及与中国并肩竞争的高度，遑论在更为广袤的人类智慧疆域。追根溯源，这一差距的根源深植于语言文字这一文明基石的差异之中。 美国在训练AI时成本居高不下，症结在于其语言体系底层架构的先天性缺失。面对层出不穷的新事物，它不得不创造一个个全新单词予以表述，恰似不断堆砌的积木，随着时间推移，整个语言体系愈发臃肿繁杂。与之形成鲜明对比的是汉语，寥寥数字巧妙组合，便可诞生意蕴丰富的新名词，宛如灵动的音符，仅需简单排列，就能奏响时代的新旋律，训练成本之低不言而喻。曾几何时，英语被奉为高级语言系统，因其看似能为世间万物量身定制专属单词。然而，细究之下，众多新词不过是人为创造的生僻表达，许多人面对这些词汇，往往只能凭借模糊感觉去揣摩其义。长此以往，英语语言系统犹如过度负重的老者，在臃肿的泥沼中愈发举步维艰。汉语则截然不同，它宛如一位智慧深邃的长者，能够自动优化底层逻辑。当新生词句涌现，人们可依据字词本身的含义，反向推导其用途与本质。这种独特的语言智慧，不仅是信息传递的工具，更是一种思维方式与文化传承的密码。如今，美西方若妄图在人工智能领域超越诸如DeepSeek这类以汉语智慧为潜在支撑的成果，势必要引入汉语架构作为模型基础。但这一举措，无异于推倒重建他们赖以生存的标准大厦。一旦如此，美西方不仅将失去其长期主导的行业标准话语权，更可能导致其最根本的文化根基遭受全方位的渗透与重塑。这并非危言耸听，而是文明演进过程中不可忽视的严峻现实，它警示着我们，语言文字所承载的，远不止是交流的功能，更是一个民族智慧与文明的核心命脉，不容轻视与荒废。
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