人工智能竞赛中的国家战略意义
各位朋友，大家好！
当前，中国在人工智能领域的发展路径正逐渐显现超越美国的潜力。尽管美国目前仍保持领先地位，但中国凭借其充满活力的开源模型生态系统，以及在半导体设计和制造领域的积极进取，正展现出强大的发展势头。在创业领域，我们深知发展势头的重要性。即使一家公司规模较小，但若能保持高速增长，几年后便可能成为一股不可阻挡的力量。这解释了为何一支精干且快速成长的团队能够对行业巨头构成威胁。虽然美国和中国都堪称巨头，但中国极具竞争力的商业环境和知识的快速传播赋予了它强大的发展动力。上周白宫发布的人工智能行动计划明确支持开源，这对美国来说是一个非常积极的信号，但这还不足以维持美国的领先地位。
人工智能并非单一的整体技术，各国在不同领域各有所长。例如，即使在生成式人工智能出现之前，美国在大型云人工智能应用方面长期领先，而中国在监控技术方面则长期领先。这些优势转化为不同的经济增长以及软硬实力。尽管非技术评论员常把“通用人工智能竞赛”说成是等待发明的独立技术，但现实是人工智能技术将持续进步，并且没有单一的终点线。如果某公司或国家宣布已实现通用人工智能，我认为这更多的是营销上的里程碑，而非技术上的突破。在奥运会100米短跑中，速度上的微小优势可能意味着金牌和银牌的巨大差别。同样，人工智能领域的优势也会转化为经济增长和国家实力上的相应优势。虽然其影响不是全赢或全输的二元对立，但这些优势仍然至关重要。
观察Artificial Analysis和LMArena的排行榜，我们发现顶级的专有模型由美国开发，但顶级的开源模型则来自中国。谷歌的Gemini 2.5 Pro、OpenAI的o4、Anthropic的Claude 4 Opus和Grok 4都是强大的模型。但来自中国的开源替代方案，如DeepSeek R1-0528、Kimi K2（专为代理推理而设计）、Qwen3变体（包括擅长编码的Qwen3-Coder）和智谱的GLM 4.5（其训练后软件已开源），紧随其后，并且许多模型领先于美国的最佳开源产品——谷歌的Gemma 3和Meta的Llama 4。
由于许多美国公司对基础模型的开发采取保密策略，这是一种合理的商业策略，因此这些领先公司花费巨资从竞争对手那里招募关键团队成员，希望他们了解竞争对手开发某些能力的“秘诀”。因此，知识确实在传播，但成本高昂且速度缓慢。相比之下，在中国开放的人工智能生态系统中，许多先进的基础模型公司在定价上相互压价，发布大胆的公关声明，并相互挖角员工和客户。这种达尔文式的生死竞争将导致许多现有参与者的消亡，但激烈的竞争孕育了强大的公司。
在半导体领域，中国也在取得进展。华为的CloudMatrix 384旨在与英伟达的GB200高性能计算系统竞争。尽管中国在开发与英伟达顶级B200类似功能的GPU方面遇到了困难，但华为正试图通过组合更多（384个而非72个）低性能芯片来构建一个有竞争力的系统。中国汽车行业曾经难以与美国和欧洲的内燃机汽车竞争，但通过押注电动汽车实现了飞跃。华为的替代架构效果如何还有待观察，但美国的出口限制已大大刺激了华为和其他中国企业大力投资开发自己的技术。此外，如果中国发展了国内半导体制造能力，而美国仍然依赖台湾的台积电，那么美国的人工智能发展路线图将更容易受到台湾供应链中断的影响（可能是由于封锁，或更糟的情况——热战）。
随着电力、互联网和其他通用技术的兴起，许多国家都有机会从中受益，而且一个国家的利益并非以牺牲另一个国家为代价。我知道有些企业早在几个月前就计划在未来中国主导开源模型的情况下发展（事实上，我们目前正处于这个阶段，尽管未来取决于我们的行动）。鉴于人工智能的变革性影响，我希望所有国家——特别是那些尊重人权和法治的民主国家——清除人工智能发展道路上的障碍，并投资于开放科学和技术，以增加这项技术支持民主并使尽可能多的人受益的可能性。
继续努力！
Andrew
