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中國正在贏得AI競賽 工業實力起決定性作用

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中國正在贏得AI競賽 工業實力起決定性作用

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中國正在贏得AI競賽 工業實力起決定性作用

在Pinterest社交網站 ， 無數創意從業者分享靈感 ， 比如類似芝士漢堡造型的眼影盤、用蔬菜搭建的姜餅屋 ， 網民不知道的是 ， 這些創意有很多是由中國AI模型支撐的 。
Pinterest CEO比爾·雷迪（Bill Ready）表示：“我們已成功將Pinterest打造成一款由AI驅動的購物助手 。 ”
誠然 ， Pinterest完全可以選擇與美國AI企業合作 ， 但自2025年1月DeepSeek R-1模型發布后 ， 中國技術開始深度融入Pinterest體系 。

雷迪稱：“DeepSeek開源模型 ， 由此掀起了一波開源模型的發展浪潮 。 ”
在隨后的一年里 ， 阿里巴巴的通義千問、月之暗面的Kimi、字節跳動開發的AI模型 ， 不斷推陳出新 ， 吸引了全球用戶的目光 。
企業可免費下載中國模型并根據自身需求定制 ， 美國模型卻無法滿足要求 。 Pinterest首席技術官馬特·馬德里加爾（Matt Madrigal）表示：“我們運用開源技術訓練自研內部模型 ， 準確率比市面上主流成品模型高出30% 。 ”
優化后的推薦引擎不僅效果提升 ， 成本也大幅降低 ， 部分場景下的成本比美國主推的專有模型低90% 。
中國開源AI模型“大殺四方”
眾多《財富》世界500強企業都開始逐步采用中國AI模型 。 AI模型開源平臺Hugging Face產品開發負責人杰夫·布迪耶（Jeff Boudier）表示 ， 成本因素是眾多初創企業選擇中國模型的核心原因 。
他還說：“如果你查看Hugging Face上的熱門模型榜單 ， 即下載量和社區認可度最高的模型 ， 中國實驗室研發的模型通常能占據前十中的多個席位 。 有些周 ， 平臺上排名前五的訓練模型中有四個都來自中國實驗室 。 如今行業格局已發生變化 ， 當下最具競爭力的模型都是開源模型 。 ”
斯坦福大學不久前發布報告指出 ， 中國AI模型無論是在功能性能上 ， 還是在實際應用規模上 ， 似乎都已追平甚至超越全球同行 。
在DeepSeek問世數月后 ， 特朗普政府發布AI行動計劃 ， 宣稱美國要爭奪AI全球主導地位 。 沒過多久 ， 中國也發布《全球AI治理行動計劃》 ， 措辭溫和 ， 呼吁打造多元、開放、創新的AI生態系統 ， 共同推動AI治理國際交流與對話 。
分析人士認為 ， 中國大模型在文本生成、翻譯、聊天領域 ， 可以和OpenAI和Gemini模型媲美 ， 但在訓練前沿AI模型所需的算力方面 ， 美國仍然占據優勢 。 簡言之 ， 中國缺乏最尖端芯片 。
雖然特朗普已經解禁英偉達H200芯片 ， 但中國禁止該芯片流入市場 。 即便面臨禁令影響 ， 中國AI模型仍在快速進化 。
來自Hugging Face的數據顯示 ， 阿里通義千問模型的下載量達到7億次 ， 遠超Meta開源模型 。 通義千問團隊透露 ， 阿里已經開源約400個通義千問模型 ， 這些模型已經衍生出18萬個變體版本 。

卡內基國際和平基金會技術與國際事務項目研究員斯科特·辛格（Scott Singer）稱：“AI普及競賽的成敗在很大程度上取決于產品化進程 。 開發者能在你的產品基礎上構建多少功能 ， 消費者對產品的喜愛程度 ， 將決定AI的普及速度 。 ”
2026年中國將推進實施“AI+”行動 ， 旨在將AI融入工業、服務業、醫療保健和治理等多個領域 ， 助力經濟現代化 。 該行動計劃提出 ， 到2035年建成“全面AI驅動”的社會 。
辛格稱：“美國企業在拓展軟件功能、實現計算機端各類任務自動化方面處于領先地位 。 而中國則在AI驅動的機器人領域投入巨資 。 ”
他進一步強調：“將AI融入物理世界是中國AI政策的核心 ， 因為中國堅信AI能夠解決當下的各類挑戰與難題 。 在AI驅動的機器人領域 ， 中國的發展步伐已領先西方同行 。 ”
中國展現“工程型國家”特質
【中國正在贏得AI競賽 工業實力起決定性作用】放眼2026年 ， 在全球AI發展格局中 ， 美國面臨電力供應、數據中心建設周期等制約 ， 而中國在構建本土生態體系時 ， 需要補齊芯片短板 。 未來的格局或將不再是一方主導全局 ， 而是兩國在不同細分領域占據優勢 。
歐亞集團研究主管盧曉萌表示：“當前趨勢已然顯現 ， 美國在AI芯片領域優勢顯著 ， 而中國正在大型語言模型領域迎頭趕上 ， 且有望在部分領域實現反超 。 ”她認為：“讓開源模型在性能上能緊緊跟上美國頂尖模型的步伐 ， 這大概將是中國采取的策略 。 ”
有人認為 ， 中國的優勢在于“工程型國家”特質 ， 以及深度積淀的“工藝知識” ， 這種能力決定了新技術的規?；涞?。 當美國還在為前沿模型爭論不休時 ， 中國的布局早已超越生成式AI實驗室 ， 滲透到工業基礎、消費市場與公共服務的各個角落 。 這些領域包括但不限于工廠車間機械臂、機器視覺、自動化軟件、自動駕駛、智能機器人、自適應可穿戴設備 ， 覆蓋物流、交通、養老、托育、家政服務等領域 。

比如海運碼頭 ， 中國已建成18個全自動化集裝箱碼頭 ， 另有27個正在建設中 。 在可再生能源領域 ， AI驅動的電網管理系統能將停電時長從10小時縮短至3秒 。
工業實力是中國的另一大優勢 ， 如果中國全力建設數據中心 ， 成本將遠低于美國 。 2024年中國年發電量突破10萬億千瓦時 ， 超過美國、歐盟與印度的總和；同年 ， 中國的新增用電需求約為6000億千瓦時 ， 而美國僅為1300億千瓦時左右 。
這些優勢結合國家戰略 ， 有望幫助中國在AI時代實現跨越式發展 。 （小刀）

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