[中美博弈] 中美人工智能领域发展逻辑不同 在中国,AI只是....
但是在中国，在我的观察当中, AI的治权是在国家。在整个更大的经济现场当中，AI其实发挥着一个更小的作用。在中国，AI其实是中国用来实现自身的达尔文式工业化升级的一个工具。所以当AI成为一个只是帮助国家产业升级的工具的时候，你会发现，国内AI从业者的地位要比美国AI从业者低很多。这个地位不仅是针对收入而言，而且是话语权、社会地位以及他们发声的影响力。所以在中国，你能看到的是：是政策文件在诠释AI和未来相结合、相应用的方式。比方说AI+行动方案,或者“十五五”规划，或者各地方政府——比如杭州、北京、上海政府——对于AI某个管道的比较细致的规划。国内的AI从业者完全没有美国AI从业者这么高的地位。我觉得这是因为AI的治权在两国不一样。
中国处在一个"别人制定规则、我来追赶"的状态
法广: 如果说在中国,AI技术发展大方向的解释权是在政府、在国家的话，那它是不是在某种意义上就比美国更多了一种防范它失控的能力呢,还是说恰恰相反呢?
Afra Wang: 我觉得整体来说，中国尤其中国的AI领域，对于国家应对巨大灾难或各种突发情况的能力更有把握，就是对这个国家机器更信任一些。因为说实话，中国国家机器的体量、以及它雇佣的人对各行各业、各个层面的渗透程度，和美国是不能相提并论的。但是在同一层面来说，因为中国在AI行业当中是一个追赶者，所以它其实并没有吸纳更多美国硅谷这边对于AI本质的对话和担忧。这种对话和担忧其实仅仅出现在最顶级的AI实验室和研究人员当中。中国是在堆算力，在追赶大约美国半年到七个月前的模型表现能力的过程当中，所以它其实追赶的并不是最最最尖端的技术。
“泡沫是国家组的，戳破泡沫也是国家允许的”
法广：您在一篇文章中特别提到,中国的人工智能发展模式和美国硅谷的发展模式，是两个完全不同的模式。这种区别有什么具体的体现吗?
Afra Wang：广义来说，在中国，如果你问老百姓：什么是AI？很多老百姓会说：机器人是AI。我觉得这是一个和美国非常不一样的区别。因为美国最尖端的AI模型，其实是被封锁在和你互动的那块小小的智能手机屏幕上；而中国的AI是一个更加diffuse、更加具身、具象的东西。
其次，参观中国这些机器人公司的时候，我自己很大的一个感觉是，在中国，尤其是从人形机器人到其他各种具身智能机器人公司，都特别像2017年新能源汽车经历的那种热潮：国家点名之后，地方政府、产业资本、供应链、创始人、媒体叙事都呼啦呼啦涌了进来。中国的人形机器人从2023年开始雨后春笋一般涌出大概几十家不同的公司。就和2017年电动车一模一样。宇树肯定是当之无愧的行业龙头。但你会发现，可能再过几年，就像2017年开始的电动车行业一样，很多品牌就会消失、被市场挤压走，然后市场又趋于平静。所以我觉得，这更像是一个国家和地方政府、以及一个被塑造好的市场，去层层筛选。等于说这个泡沫是国家组的，然后戳破泡沫也是国家允许的。
我觉得在这个层面，中国和美国那种完全纯靠市场机制的模式非常不同。如果完全纯靠市场机制，你会发现美国会出现像OpenAI、Anthropic、以及如果你把SpaceX也算作一个AI公司(因为SpaceX里面包含AI研发)——美国资本市场更容易涌出这种资本大鳄组出来的庞大资本局；但中国更容易涌现出这种国家允许、地方政府允许的泡沫，然后再一个一个被市场的迭代和竞争所戳破。我觉得这是两个很不同的发展路径。
中国的尖端大模型研发能力尚不能与硅谷平起平坐
法广: 中国的生成式人工智能模型"深度求索"在2025年1月推出的时候，曾引起震惊。在那场轰动中,大家都觉得好像中国的人工智能技术正在赶超美国。但如果从您的观点来看，情况还不是这样……
Afra Wang: 对。我并不觉得中国和硅谷,尤其是在AI领域——我只讲尖端的大模型研发——能和硅谷平起平坐。我觉得，中国比方说在应用普及方面，比方说AI在这个国家有多少渗透率、大概百分之多少的人在用这个技术等方面可能可以和美国有一个数量上的竞争。但是我并不觉得中国的实验室能够和美国最尖端的AI实验室竞争。他们仍然不是一个平起平坐的地位。因为我自己观察到的是，中国几乎每一个AI研究者都非常喜欢用Claude，或者他们经常用某种中转站翻墙去用。每个实验室都把AI coding的能力当成头等大事，是因为无论是ChatGPT还是Claude，他们对coding capability都极其重视。AI写码能力是决定AI自我进化、自我迭代的一个关键能力。而这个大方向全部都是硅谷定义的。所以谈到算力，你脑海里浮现出来的永远是大家想要更多英伟达的GPU，而不是华为的GPU。这就让我觉得，中国在各方面其实都处在一个"别人制定规则、我来追赶"的状态。
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还没人说话啊，我想来说几句
中国处在一个"别人制定规则、我来追赶"的状态
法广: 如果说在中国,AI技术发展大方向的解释权是在政府、在国家的话，那它是不是在某种意义上就比美国更多了一种防范它失控的能力呢,还是说恰恰相反呢?
Afra Wang: 我觉得整体来说，中国尤其中国的AI领域，对于国家应对巨大灾难或各种突发情况的能力更有把握，就是对这个国家机器更信任一些。因为说实话，中国国家机器的体量、以及它雇佣的人对各行各业、各个层面的渗透程度，和美国是不能相提并论的。但是在同一层面来说，因为中国在AI行业当中是一个追赶者，所以它其实并没有吸纳更多美国硅谷这边对于AI本质的对话和担忧。这种对话和担忧其实仅仅出现在最顶级的AI实验室和研究人员当中。中国是在堆算力，在追赶大约美国半年到七个月前的模型表现能力的过程当中，所以它其实追赶的并不是最最最尖端的技术。
“泡沫是国家组的，戳破泡沫也是国家允许的”
法广：您在一篇文章中特别提到,中国的人工智能发展模式和美国硅谷的发展模式，是两个完全不同的模式。这种区别有什么具体的体现吗?
Afra Wang：广义来说，在中国，如果你问老百姓：什么是AI？很多老百姓会说：机器人是AI。我觉得这是一个和美国非常不一样的区别。因为美国最尖端的AI模型，其实是被封锁在和你互动的那块小小的智能手机屏幕上；而中国的AI是一个更加diffuse、更加具身、具象的东西。
其次，参观中国这些机器人公司的时候，我自己很大的一个感觉是，在中国，尤其是从人形机器人到其他各种具身智能机器人公司，都特别像2017年新能源汽车经历的那种热潮：国家点名之后，地方政府、产业资本、供应链、创始人、媒体叙事都呼啦呼啦涌了进来。中国的人形机器人从2023年开始雨后春笋一般涌出大概几十家不同的公司。就和2017年电动车一模一样。宇树肯定是当之无愧的行业龙头。但你会发现，可能再过几年，就像2017年开始的电动车行业一样，很多品牌就会消失、被市场挤压走，然后市场又趋于平静。所以我觉得，这更像是一个国家和地方政府、以及一个被塑造好的市场，去层层筛选。等于说这个泡沫是国家组的，然后戳破泡沫也是国家允许的。
我觉得在这个层面，中国和美国那种完全纯靠市场机制的模式非常不同。如果完全纯靠市场机制，你会发现美国会出现像OpenAI、Anthropic、以及如果你把SpaceX也算作一个AI公司(因为SpaceX里面包含AI研发)——美国资本市场更容易涌出这种资本大鳄组出来的庞大资本局；但中国更容易涌现出这种国家允许、地方政府允许的泡沫，然后再一个一个被市场的迭代和竞争所戳破。我觉得这是两个很不同的发展路径。
中国的尖端大模型研发能力尚不能与硅谷平起平坐
法广: 中国的生成式人工智能模型"深度求索"在2025年1月推出的时候，曾引起震惊。在那场轰动中,大家都觉得好像中国的人工智能技术正在赶超美国。但如果从您的观点来看，情况还不是这样……
Afra Wang: 对。我并不觉得中国和硅谷,尤其是在AI领域——我只讲尖端的大模型研发——能和硅谷平起平坐。我觉得，中国比方说在应用普及方面，比方说AI在这个国家有多少渗透率、大概百分之多少的人在用这个技术等方面可能可以和美国有一个数量上的竞争。但是我并不觉得中国的实验室能够和美国最尖端的AI实验室竞争。他们仍然不是一个平起平坐的地位。因为我自己观察到的是，中国几乎每一个AI研究者都非常喜欢用Claude，或者他们经常用某种中转站翻墙去用。每个实验室都把AI coding的能力当成头等大事，是因为无论是ChatGPT还是Claude，他们对coding capability都极其重视。AI写码能力是决定AI自我进化、自我迭代的一个关键能力。而这个大方向全部都是硅谷定义的。所以谈到算力，你脑海里浮现出来的永远是大家想要更多英伟达的GPU，而不是华为的GPU。这就让我觉得，中国在各方面其实都处在一个"别人制定规则、我来追赶"的状态。
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