中國AI與美國的差距還在擴大,北大教授悲觀
張池說，我們大模型差距擴大的壹個關鍵問題是速度。他說，美國頂級公司可以更快地迭代大模型。
可以確定的是，谷歌可以在叁個月內培訓或完成壹整輪LLM培訓，包括培訓前和培訓後。但字節跳動和其他幾乎所有的模型迭代，周期幾乎在半年甚至壹年。
我們的大模型迭代較慢，與投入有關，也與用戶有關。
此外，更強的用戶反饋對大模型的優化大有裨益。美國的人工智能企業也受益於更強的用戶反饋循環。像ChatGPT、Claude和Gemini這樣的產品，他們通過與用戶的持續互動而不斷更新、不斷提升，有助於隨著時間推移優化模型。
相比之下，中國的大模型有陷入負循環的風險。往往中國大模型起初表現不佳，但較少有人真正用它們做重要的事情，所以大模型的優化和更新很難依賴於用戶的反饋，導致起點不錯的模型難以在後續中繼續提高。而缺少用戶反饋的主要原因在於大模型使用對象中的中國企業用戶和個人用戶的現有收入水平，難以負擔大模型的收費，比如社交媒體中的專業創作者，他們從平台獲得的收入越來越少，使用付費的大模型大幅增加成本而難以同步增加收入。
肆、不要沉迷於我們正在縮小與美國人工智能差距的幻覺中。
張池的觀點可能與我們媒體上壹些最知名的聲音形成鮮明對比，許多人認為我們正在迅速縮小與美國的差距，甚至可能領先。
我們的媒體經常援引英偉達首席執行官黃仁勳和特斯拉與space創始人馬斯克的觀點來證明我們在人工智能方面可以與美國並駕齊驅甚至超越美國。
黃仁勳曾警告稱，美國的人工智能有落後風險；而埃隆·馬斯克則表示，中國在能源和計算領域的優勢可能幫助其超越競爭對手。人工智能先驅傑弗裡·辛頓也表示，美國的領先優勢可能比表面看起來更小，並警告其可能隨著時間推移而縮小。但人們往往忽略了，這些美國的企業家和技術大拿，其表達的背後，並非對我們人工智能發展水平的認可和蓋章，指出壹個假想敵，制造危機感，吸引更多的投資和政府的支持，才是他們發表這壹觀點的唯壹目的，也壹直是美國企業家和官員吸引社會關注某壹領域的基本手段。
張池的觀點反映了我們人工智能生態系統內部更為悲觀的觀點——暗示與美國的差距可能正在擴大。但持有這壹觀點的人可能更多，只是表達更委婉。比如阿裡巴巴董事長蔡崇信認為，人工智能競賽的勝負將更多取決於AI部署的速度，而非模型的評分實力。
叁郎自2024年初開始，也壹直在使用大模型快速獲得全球和壹些特定國家的經濟數據，生成文章的內容提要，自動校對文章的錯字和錯詞。從初期同時使用國內、國外六個模型，到現在主要依賴ChatGPT和Google Gemini，也是因為國內大模型在實際應用中太壹言難盡。
叁郎也持有與張池壹樣的觀點：“公平地說，我認為沒有哪個中國人工智能公司能很快趕上美國的同類企業”。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
可以確定的是，谷歌可以在叁個月內培訓或完成壹整輪LLM培訓，包括培訓前和培訓後。但字節跳動和其他幾乎所有的模型迭代，周期幾乎在半年甚至壹年。
我們的大模型迭代較慢，與投入有關，也與用戶有關。
此外，更強的用戶反饋對大模型的優化大有裨益。美國的人工智能企業也受益於更強的用戶反饋循環。像ChatGPT、Claude和Gemini這樣的產品，他們通過與用戶的持續互動而不斷更新、不斷提升，有助於隨著時間推移優化模型。
相比之下，中國的大模型有陷入負循環的風險。往往中國大模型起初表現不佳，但較少有人真正用它們做重要的事情，所以大模型的優化和更新很難依賴於用戶的反饋，導致起點不錯的模型難以在後續中繼續提高。而缺少用戶反饋的主要原因在於大模型使用對象中的中國企業用戶和個人用戶的現有收入水平，難以負擔大模型的收費，比如社交媒體中的專業創作者，他們從平台獲得的收入越來越少，使用付費的大模型大幅增加成本而難以同步增加收入。
肆、不要沉迷於我們正在縮小與美國人工智能差距的幻覺中。
張池的觀點可能與我們媒體上壹些最知名的聲音形成鮮明對比，許多人認為我們正在迅速縮小與美國的差距，甚至可能領先。
我們的媒體經常援引英偉達首席執行官黃仁勳和特斯拉與space創始人馬斯克的觀點來證明我們在人工智能方面可以與美國並駕齊驅甚至超越美國。
黃仁勳曾警告稱，美國的人工智能有落後風險；而埃隆·馬斯克則表示，中國在能源和計算領域的優勢可能幫助其超越競爭對手。人工智能先驅傑弗裡·辛頓也表示，美國的領先優勢可能比表面看起來更小，並警告其可能隨著時間推移而縮小。但人們往往忽略了，這些美國的企業家和技術大拿，其表達的背後，並非對我們人工智能發展水平的認可和蓋章，指出壹個假想敵，制造危機感，吸引更多的投資和政府的支持，才是他們發表這壹觀點的唯壹目的，也壹直是美國企業家和官員吸引社會關注某壹領域的基本手段。
張池的觀點反映了我們人工智能生態系統內部更為悲觀的觀點——暗示與美國的差距可能正在擴大。但持有這壹觀點的人可能更多，只是表達更委婉。比如阿裡巴巴董事長蔡崇信認為，人工智能競賽的勝負將更多取決於AI部署的速度，而非模型的評分實力。
叁郎自2024年初開始，也壹直在使用大模型快速獲得全球和壹些特定國家的經濟數據，生成文章的內容提要，自動校對文章的錯字和錯詞。從初期同時使用國內、國外六個模型，到現在主要依賴ChatGPT和Google Gemini，也是因為國內大模型在實際應用中太壹言難盡。
叁郎也持有與張池壹樣的觀點：“公平地說，我認為沒有哪個中國人工智能公司能很快趕上美國的同類企業”。
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