[馬斯克] AI裡的暗斗:馬斯克的甜言蜜語,和我們20%的勝率
其次，人才被打包帶走。
AI拼到最後就是拼人，培養壹個頂尖AI工程師要好幾年。Manus、HeyGen的核心團隊成員很多都是國內培養的。公司被收購或搬家，這些人就成了美國公司的員工，以後幹活都是給別人做嫁衣。
要是這種情況多了，國內AI行業會缺人，人力成本漲，研發能力也會掉檔。
最後，數據安全沒保障。
Manus有大量華人(专题)用戶數據，HeyGen有國內企業、機構的相關數據，這些數據能反映市場需求、甚至可能涉及商業秘密。公司壹搬走，這些數據就不歸中國管了，等於把後門敞開了，可能影響國家安全。
商務部出手是看到了風險，但光靠監管不夠，企業自己也得清醒。
現在國內錢其實不少。政府基金、產業資本、人民幣基金都在投AI。像智譜、MiniMax同樣面向全球市場，不用被外資控制也能在港股上市，說明這條路能走通。
行業也別再把“被外資收購”當最高成就。大公司和成功的創業者得帶頭證明：不丟中國根，也能做出世界級的東西。
破局：守正與突圍的兩條腿走路
搞AI，兩件事最關鍵：算力和錢。
如果兩樣都缺，還互相拖後腿，就比較麻煩——沒算力就難出大成果，沒成果就難找錢，沒錢就更搞不起算力研發。急著用錢的企業，就容易讓外資鑽空子，核心資產被買走，算力短板永遠補不上。
破局，就得同時補算力短板、守資本底線，讓兩者往壹處使勁。
先說算力。短板怎麼補？不能光指望進口，需要兩條腿走路。
第壹條腿是自己做芯片。華為(专题)昇騰、寒武紀這些企業已經在做了。跟英偉達比有差距，但壹直在追。國家可以再多給點實在支持，比如減稅、給研發補貼，讓他們能沉下心攻克關鍵技術，而不是急著賺錢。
第贰條腿是把現有算力用得更好。不是芯片越多越好，是把好鋼用在刀刃上。國內開源模型生態不錯，可以讓大家共享算力、復用技術，別總重復造輪子。現在有很多AI算力平台，能幫中小企業降低研發門檻。讓更多團隊有機會去試錯、去創新，這才是提升效率的正道。
再說資本。底線怎麼守？得讓本土資本頂上來。
政府引導基金可以當“帶頭大哥”，拉動更多人民幣基金和產業資本，把錢重點投到芯片、算力平台、核心算法這些關鍵地方。讓好企業不缺錢，不用動不動就找外資。
同時，給AI企業多開幾條上市的路。讓那些技術硬、前景好的公司，能在A股、港股更容易上市，獲得長期穩定的資金。
當然了，外資不是不能用，但得立規矩。比如，涉及核心技術的公司，外資持股不能超過多少；數據出境必須嚴格審查；公司股權變更、搬家，只要涉及限制出口的技術，都必須經過審批，不能由著外國資本隨便搬運咱們得核心資產。
最關鍵的是，算力和資本得聯動起來。
可以搞“AI創新聯合體”：高校出人才，研究所出技術，企業出場景，資本出錢。大家綁在壹起，集中攻關節能芯片、大模型算法這些難題。這樣，算力研發有錢支持，資本投入也有技術回報，形成良性循環。
說到底，20%的勝率不是唱衰，是提醒我們看清現實。算力不夠，就壹點壹點補；資本有風險，就壹點壹點防范。只要核心資產守住了，算力和資本兩條腿協調走路，中國AI就能壹步步追上去。
從跟著跑，到並排跑，總有壹天，能自己領跑。路不好走，但方向對了，就不怕遠。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
AI拼到最後就是拼人，培養壹個頂尖AI工程師要好幾年。Manus、HeyGen的核心團隊成員很多都是國內培養的。公司被收購或搬家，這些人就成了美國公司的員工，以後幹活都是給別人做嫁衣。
要是這種情況多了，國內AI行業會缺人，人力成本漲，研發能力也會掉檔。
最後，數據安全沒保障。
Manus有大量華人(专题)用戶數據，HeyGen有國內企業、機構的相關數據，這些數據能反映市場需求、甚至可能涉及商業秘密。公司壹搬走，這些數據就不歸中國管了，等於把後門敞開了，可能影響國家安全。
商務部出手是看到了風險，但光靠監管不夠，企業自己也得清醒。
現在國內錢其實不少。政府基金、產業資本、人民幣基金都在投AI。像智譜、MiniMax同樣面向全球市場，不用被外資控制也能在港股上市，說明這條路能走通。
行業也別再把“被外資收購”當最高成就。大公司和成功的創業者得帶頭證明：不丟中國根，也能做出世界級的東西。
破局：守正與突圍的兩條腿走路
搞AI，兩件事最關鍵：算力和錢。
如果兩樣都缺，還互相拖後腿，就比較麻煩——沒算力就難出大成果，沒成果就難找錢，沒錢就更搞不起算力研發。急著用錢的企業，就容易讓外資鑽空子，核心資產被買走，算力短板永遠補不上。
破局，就得同時補算力短板、守資本底線，讓兩者往壹處使勁。
先說算力。短板怎麼補？不能光指望進口，需要兩條腿走路。
第壹條腿是自己做芯片。華為(专题)昇騰、寒武紀這些企業已經在做了。跟英偉達比有差距，但壹直在追。國家可以再多給點實在支持，比如減稅、給研發補貼，讓他們能沉下心攻克關鍵技術，而不是急著賺錢。
第贰條腿是把現有算力用得更好。不是芯片越多越好，是把好鋼用在刀刃上。國內開源模型生態不錯，可以讓大家共享算力、復用技術，別總重復造輪子。現在有很多AI算力平台，能幫中小企業降低研發門檻。讓更多團隊有機會去試錯、去創新，這才是提升效率的正道。
再說資本。底線怎麼守？得讓本土資本頂上來。
政府引導基金可以當“帶頭大哥”，拉動更多人民幣基金和產業資本，把錢重點投到芯片、算力平台、核心算法這些關鍵地方。讓好企業不缺錢，不用動不動就找外資。
同時，給AI企業多開幾條上市的路。讓那些技術硬、前景好的公司，能在A股、港股更容易上市，獲得長期穩定的資金。
當然了，外資不是不能用，但得立規矩。比如，涉及核心技術的公司，外資持股不能超過多少；數據出境必須嚴格審查；公司股權變更、搬家，只要涉及限制出口的技術，都必須經過審批，不能由著外國資本隨便搬運咱們得核心資產。
最關鍵的是，算力和資本得聯動起來。
可以搞“AI創新聯合體”：高校出人才，研究所出技術，企業出場景，資本出錢。大家綁在壹起，集中攻關節能芯片、大模型算法這些難題。這樣，算力研發有錢支持，資本投入也有技術回報，形成良性循環。
說到底，20%的勝率不是唱衰，是提醒我們看清現實。算力不夠，就壹點壹點補；資本有風險，就壹點壹點防范。只要核心資產守住了，算力和資本兩條腿協調走路，中國AI就能壹步步追上去。
從跟著跑，到並排跑，總有壹天，能自己領跑。路不好走，但方向對了，就不怕遠。
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