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      英國《金融時報》丨中國會贏得人工智能競賽嗎?

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      The State of AI: is China about to win the race?

      世界關注美國的領先地位,但中國有辦法、有動機、有機會迎頭趕上。


      John Thornhill and Caiwei Chen ? FT / MIT Technology Review Adobe Stock

      本周,英國《金融時報》科技專欄作家兼創新編輯約翰·桑希爾和《麻省理工科技評論》中國記者陳彩薇探討中國是否能在技術霸權之爭中擊敗美國。

      約翰·桑希爾寫道:

      從國外看,中國成為21世紀的人工智能超級大國似乎只是時間問題。

      在西方,我們最初的本能是關注美國在半導體專業知識、前沿人工智能研究以及對數據中心的巨額投資方面的顯著領先地位。傳奇投資者沃倫·巴菲特曾警告說:“永遠不要與美國作對?!彼f得對,兩個多世紀以來,沒有其他“釋放人類潛力的孵化器”能與美國匹敵。

      然而,如今中國有辦法、有動機、有機會進行相當于技術謀殺的行動。在調動全社會資源以最大限度地開發和部署人工智能方面,與中國作對可能同樣魯莽。

      數據突顯了這些趨勢。在人工智能論文發表和專利方面,中國處于領先地位。根據斯坦福大學2025年人工智能指數報告,到2023年,中國占所有引用量的22.6%,而歐洲為20.9%,美國為13%。截至2023年,中國還占所有人工智能專利的69.7%。誠然,美國在被引用次數最多的前100篇論文中保持著強大的領先地位(2023年為50篇對34篇),但其份額一直在穩步下降。

      美國在頂尖人工智能研究人才方面也超過中國,但差距正在縮小。根據美國總統經濟顧問委員會的一份報告,2019年,世界上59%的頂尖人工智能研究人員在美國工作,而中國為11%。但到2022年,這一比例變為42%對28%。

      特朗普政府收緊對外國H-1B簽證持有者的限制,很可能導致更多在美國的中國人工智能研究人員回國。人才比例可能會進一步向中國傾斜。

      就技術本身而言,2024年,美國機構開發出了40個世界上最著名的人工智能模型,而中國為15個。但中國研究人員已經學會了用更少的資源做更多的事情,他們最強大的大型語言模型,包括開源的DeepSeek-V3和阿里巴巴的Qwen 2.5-Max,在算法效率方面超過了美國最好的模型。


      中國未來真正可能擅長的是應用這些開源模型。Air Street Capital的最新報告顯示,中國在人工智能模型的月下載量方面已經超過了美國。在人工智能賦能的金融科技、電子商務和物流領域,中國已經超過了美國。

      也許人工智能最有趣、潛在生產力最高的應用可能還在硬件領域,特別是無人機和工業機器人。隨著研究領域向具身人工智能發展,中國在先進制造業方面的優勢將凸顯出來。

      科技分析師、《極速:中國打造未來的追求》一書的作者DanWang正確地強調了中國工程國家在制造業方面的優勢,盡管他也展示了在社會領域應用這種工程思維的破壞性影響。“中國在技術上越來越強大,在經濟上也在各種方面變得更有活力,”他告訴我。

      我很想聽聽你,彩薇,對中國人工智能夢想的優勢和劣勢的看法。中國的工程化社會控制在多大程度上會阻礙其技術雄心?

      陳彩薇回復

      嗨,約翰!

      你說得對,美國在前沿研究和基礎設施方面仍然占據明顯領先地位。但“贏得”人工智能可能有很多不同的含義。丁學良在他的《技術與大國崛起》一書中提出了一個違反直覺的觀點:對于像人工智能這樣的通用技術,長期優勢往往取決于技術在社會中傳播的廣度和深度。而中國在這場競賽中處于有利地位(盡管“謀殺”這個詞可能有點過分了!)。

      芯片仍將是中國最大的瓶頸。出口限制阻礙了對頂級GPU的獲取,迫使買家進入灰色市場,并迫使實驗室回收或維修被禁的英偉達產品。即使國內芯片項目在擴大,頂級芯片的性能差距仍然存在。

      然而,這些同樣的限制也促使中國公司采取了不同的策略:集中計算資源、優化效率并發布開放權重模型。例如,DeepSeek-V3的訓練僅使用了260萬個GPU小時,遠遠低于美國同行的規模。但阿里巴巴的Qwen模型現在是全球下載量最高的開放權重之一,而智譜和MiniMax等公司正在構建有競爭力的多模態和視頻模型。

      中國的產業政策意味著新模型可以快速從實驗室走向應用。地方政府和大企業已經在行政、物流和金融領域推出推理模型。

      教育是另一個跡象。中國主要大學正在其課程中實施人工智能素養計劃,在勞動力市場有需求之前就主動植入相關技能。教育部也宣布了對所有學齡兒童進行人工智能培訓的計劃。我不確定“工程國家”是否完全概括了中國與新技術的關系,但幾十年的基礎設施建設和自上而下的協調使這個系統在推動大規模應用方面異常有效,而且往往比其他地方遇到的社會阻力要小得多。大規模的應用自然允許更快的迭代改進。

      中國公眾也有同樣的感受。斯坦福大學人工智能研究所2025年的人工智能指數發現,中國受訪者對人工智能的樂觀程度在世界上最高,遠遠超過美國或英國?,F在,政府和行業的許多人都將人工智能視為急需的火花。樂觀情緒可以是一種強大的動力,但它能否在增長放緩的情況下持續下去仍是一個懸而未決的問題。

      新一代中國人工智能創業者是我見過的最具全球視野的,他們在硅谷黑客馬拉松和迪拜的推介會之間自由穿梭,許多人精通英語,熟悉全球風險投資的節奏??粗弦淮吮池撝袊鴺撕灥呢摀?,他們現在創建的公司從一開始就悄然具有跨國性質。

      美國可能仍然在速度和實驗方面領先,但中國可以塑造人工智能如何成為國內外日常生活的一部分。速度很重要,但速度并不等同于霸權。

      約翰·桑希爾回復

      的確,彩薇,速度并不等同于霸權(“謀殺”這個詞可能太強烈了)。你強調中國在開放權重模型方面的優勢以及美國對專有模型的偏好也是正確的。這不僅是兩種不同國家經濟模式之間的斗爭,也是兩種不同技術部署方式之間的斗爭。

      就連OpenAI的首席執行官山姆·奧特曼今年早些時候也承認:“我們在歷史的這一邊站錯了隊,需要想出不同的開源策略?!边@將是一個非常有趣的后續情節。誰會是正確的一方呢?

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