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中國在AI領域超越美國已是板上釘釘？吳恩達：美國無法保持領先

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中國在AI領域超越美國已是板上釘釘？吳恩達：美國無法保持領先

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中國在AI領域超越美國已是板上釘釘？吳恩達：美國無法保持領先

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機器之心報道
機器之心編輯部
中國在人工智能領域已經成為全球競爭的重要力量 。 根據斯坦福 2025 年 AI 指數報告 ， 美國雖然仍領先于頂級模型數量 ， 但中國正在迅速縮小差距 —— 在 MMLU、HumanEval 等基準測試中的差距已從幾乎雙位數下降到幾乎持平 。
而最近召開的 WAIC 大會 ， AI 應用 ， 智能體 ， 新模型不斷更新迭代 ， 顯示了中國在人工智能方面的迅猛發展 。
在目前的情勢下 ， 特朗普也意識到需要給美國人工智能的行業發展加加速了 。
近期 ， 特朗普闡述了一項新的「人工智能行動計劃」（AI Action Plan） ， 其中包含鼓勵美國 AI 產業發展的政策指南 。 詳細信息可以參考機器之心之前的報道 。

「美國是人工智能競賽的發起國 ， 」特朗普在演講中說道 ， 「作為美國總統 ， 我今天在這里宣布 ， 美國將贏得這場競賽 。 」
在這種近乎「自由放任」的產業政策下 ， 特朗普期望能夠允許人工智能在最少的監管下發展 ， 刺激美國在人工智能領域保持領先 。
但事實是否真如特朗普期待的那樣發展尚未可知 ， 但對中國在人工智能領域的飛速發展 ， 業界確實也是有目共睹的 。
在 30 日 ， 斯坦福大學教授 ， 人工智能著名學者 吳恩達就寫了一封長信 ， 從各個角度分析了中美人工智能競爭的態勢 ， 也表達了中國勢必在人工智能領域超越美國的發展預期 。

如今 ， 中國在人工智能領域已經具備了超越美國的潛在路徑 。 盡管美國目前仍處于領先地位 ， 但中國憑借活躍的開源模型生態以及在半導體設計與制造領域的積極進取 ， 正展現出強勁的發展勢頭 。
在創業世界里 ， 我們都知道「勢能」至關重要：即便一家企業當前規模尚小 ， 只要保持高增長率 ， 幾年后便可能形成無法阻擋的力量 。 這也是為何一個小而靈活、增長迅猛的團隊 ， 往往能對巨頭構成實質威脅 。
吳教授認為 ， 中美雖然都是科技巨頭 ， 但中國高度競爭的商業環境和知識的快速擴散機制 ， 賦予了它巨大的動能 。
上周 ， 美國白宮發布的《AI 行動計劃》明確提出支持開源等方向 ， 這無疑是一個積極信號 ， 對維持美國的領先地位具有正面作用 。 但僅憑這一項舉措 ， 仍不足以確保美國在 AI 領域的長期領先優勢 。
吳教授認為 ， 人工智能并不是一項單一的、整塊的技術 ， 不同國家在不同領域各有優勢 。 這些技術優勢各自轉化為不同形式的經濟增長動能 ， 以及軟實力與硬實力上的競爭力 。
盡管一些非技術背景的評論人士將「通用人工智能（AGI）競賽」描述為一種等待被發明的具體技術 ， 但現實是：
AI 技術將持續漸進式演進 ， 根本不存在某個單一的「終點線」 。
未來如果某家公司或某個國家宣布已經實現了 AGI ， 吳教授更傾向于將其視為一次營銷事件 ， 而非真正的技術里程碑 。
在奧運會的百米賽跑中 ， 即便只是略快一絲 ， 最終也可能意味著金牌與銀牌的巨大差別 。 同樣地 ， 在 AI 實力上的領先 ， 雖然不會導致「贏家通吃」的極端結果 ， 但確實會帶來成比例的經濟增長與國家實力優勢 —— 而這種差距 ， 將越來越重要 。
從 Artificial Analysis 和 LMArena 等排行榜來看 ， 頂尖的閉源大模型主要由美國開發 ， 而領先的開源模型則越來越多地來自中國 。
美國方面 ， Google 的 Gemini 2.5 Pro、OpenAI 的 o4、Anthropic 的 Claude 4 Opus 以及 Elon Musk 支持的 Grok 4 都是表現強勁的專有模型 。
與此同時 ， 中國的開源替代方案也毫不遜色 ， 甚至在部分維度上已經超越美國的主流開源產品 。 例如：
DeepSeek R1-0528 Kimi K2（專為智能體式推理設計） Qwen3 系列（包括在編程任務上表現優異的 Qwen3-Coder） 智譜 AI 的 GLM 4.5（其后訓練軟件已開源發布）這些模型的綜合能力已經逼近甚至領先于美國當前最好的開源模型 —— 如 Google 的 Gemma 3 和 Meta 的 LLaMA 4 。

由于許多美國公司在基礎模型的開發上采取了高度保密的策略 —— 這在商業上無可厚非 —— 所以領先企業往往投入巨資相互挖角 ， 希望從競爭對手的核心成員那里獲取某些「獨門秘籍」 ， 即使只是部分信息 ， 也有可能解釋其關鍵能力的來源 。
因此 ， 知識在美國也確實在流動 ， 但這種流動是高成本且緩慢的 。
相比之下 ， 中國的 AI 開源生態則呈現出截然不同的動態：許多先進的基礎模型公司之間激烈競價、高調發布成果、頻繁挖角彼此的員工與客戶 。 這種達爾文式的生死競逐 ， 雖然注定會淘汰掉大量現有玩家 ， 但也將催生出一批真正強大的公司 。
在半導體領域 ， 中國也正在不斷取得進展 。 華為推出的 CloudMatrix 384 系統 ， 意在與英偉達的高性能計算系統 GB200 競爭 。 盡管中國在開發可與英偉達頂級 B200 相媲美的 GPU 方面仍面臨挑戰 ， 但華為正試圖通過堆疊更多數量（384 個而非 72 個）性能稍低的芯片 ， 構建具有競爭力的系統架構 。
這與中國汽車行業的經驗頗為類似 —— 當年中國在內燃機汽車方面落后于美歐 ， 但卻通過押注電動汽車實現了「彎道超車」 。
目前華為的這一替代架構究竟能達到何種效果仍有待觀察 ， 但可以肯定的是 ， 美國的出口限制政策 ， 已經促使華為及其他中國企業加大自主技術研發投入的動力 。
歷史上 ， 無論是電力、互聯網還是其他通用技術的興起 ， 都為多個國家帶來了發展機會 ， 而且一個國家的受益并不意味著另一個國家的損失 。
吳恩達表示 ， 他認識的一些企業 ， 早在數月前就已為一個由中國主導開源大模型的未來格局做好了戰略準備 —— 事實上 ， 當下已處于這一階段 ， 盡管未來仍取決于今天所做的選擇與行動 。
吳恩達說「真誠希望所有國家 —— 尤其是那些尊重人權與法治的民主國家 —— 能夠掃除阻礙 AI 進步的障礙 ， 加大對開放科學與技術的投資 ， 以提升這種技術服務于民主、并最大程度造福人類社會的可能性 。 」
當然不只是吳恩達有類似的感觸 ， 被特朗普稱為在 AI 領域「市場份額為 100%」的英偉達 CEO 黃仁勛也是這么認為的 。

盡管當前中國市場受到一些供應鏈限制 ， 但黃仁勛盛贊包括深度求索、阿里巴巴、月之暗面在內的中國企業「在受限條件下依然實現世界級創新」 。
黃仁勛在接受央視面對面采訪時表示：「中國創新的步伐是不可能被阻擋的 ， 英偉達能做出重要貢獻 ， AI 是一個極其復雜的系統 ， 就像多層蛋糕一樣復雜 。 我們的芯片只是底層 ， 上面還有系統、網絡技術 ， AI 基礎設施、軟件、AI 算法以及最上層的應用服務 ， 整個系統異常復雜 。 」
吳恩達在文章中的觀點表現了中美在大模型發展上的理念差別：
中國開放開源的高速知識流動能夠把人工智能領域的蛋糕做大；美國閉源保密的商業競爭邏輯能夠保持個體的領先 ， 獨享蛋糕 。
我們認為一個良好的競爭態勢才是行業發展的驅動力 ， 期望能夠盡快看到中國在人工智能領域真正轉為領先的那一刻 。
參考鏈接：
https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
https://x.com/AndrewYNg/status/1950941108000964654
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-312/
https://mp.weixin.qq.com/s/7ZcFG6R9u7bMGxnPzoKqcA
【中國在AI領域超越美國已是板上釘釘？吳恩達：美國無法保持領先】https://tv.cctv.com/2025/07/20/VIDE9OWCon6rhQmPtH3xwXJu250720.shtml

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