[中美博弈] 中美人工智能領域發展邏輯不同 在中國,AI只是....
但是在中國，在我的觀察當中, AI的治權是在國家。在整個更大的經濟現場當中，AI其實發揮著壹個更小的作用。在中國，AI其實是中國用來實現自身的達爾文式工業化升級的壹個工具。所以當AI成為壹個只是幫助國家產業升級的工具的時候，你會發現，國內AI從業者的地位要比美國AI從業者低很多。這個地位不僅是針對收入而言，而且是話語權、社會地位以及他們發聲的影響力。所以在中國，你能看到的是：是政策文件在詮釋AI和未來相結合、相應用的方式。比方說AI+行動方案,或者“拾伍伍”規劃，或者各地方政府——比如杭州、北京、上海政府——對於AI某個管道的比較細致的規劃。國內的AI從業者完全沒有美國AI從業者這麼高的地位。我覺得這是因為AI的治權在兩國不壹樣。
中國處在壹個"別人制定規則、我來追趕"的狀態
法廣: 如果說在中國,AI技術發展大方向的解釋權是在政府、在國家的話，那它是不是在某種意義上就比美國更多了壹種防范它失控的能力呢,還是說恰恰相反呢?
Afra Wang: 我覺得整體來說，中國尤其中國的AI領域，對於國家應對巨大災難或各種突發情況的能力更有把握，就是對這個國家機器更信任壹些。因為說實話，中國國家機器的體量、以及它雇傭的人對各行各業、各個層面的滲透程度，和美國是不能相提並論的。但是在同壹層面來說，因為中國在AI行業當中是壹個追趕者，所以它其實並沒有吸納更多美國硅谷這邊對於AI本質的對話和擔憂。這種對話和擔憂其實僅僅出現在最頂級的AI實驗室和研究人員當中。中國是在堆算力，在追趕大約美國半年到柒個月前的模型表現能力的過程當中，所以它其實追趕的並不是最最最尖端的技術。
“泡沫是國家組的，戳破泡沫也是國家允許的”
法廣：您在壹篇文章中特別提到,中國的人工智能發展模式和美國硅谷的發展模式，是兩個完全不同的模式。這種區別有什麼具體的體現嗎?
Afra Wang：廣義來說，在中國，如果你問老百姓：什麼是AI？很多老百姓會說：機器人是AI。我覺得這是壹個和美國非常不壹樣的區別。因為美國最尖端的AI模型，其實是被封鎖在和你互動的那塊小小的智能手機屏幕上；而中國的AI是壹個更加diffuse、更加具身、具象的東西。
其次，參觀中國這些機器人公司的時候，我自己很大的壹個感覺是，在中國，尤其是從人形機器人到其他各種具身智能機器人公司，都特別像2017年新能源汽車經歷的那種熱潮：國家點名之後，地方政府、產業資本、供應鏈、創始人、媒體敘事都呼啦呼啦湧了進來。中國的人形機器人從2023年開始雨後春筍壹般湧出大概幾拾家不同的公司。就和2017年電動車壹模壹樣。宇樹肯定是當之無愧的行業龍頭。但你會發現，可能再過幾年，就像2017年開始的電動車行業壹樣，很多品牌就會消失、被市場擠壓走，然後市場又趨於平靜。所以我覺得，這更像是壹個國家和地方政府、以及壹個被塑造好的市場，去層層篩選。等於說這個泡沫是國家組的，然後戳破泡沫也是國家允許的。
我覺得在這個層面，中國和美國那種完全純靠市場機制的模式非常不同。如果完全純靠市場機制，你會發現美國會出現像OpenAI、Anthropic、以及如果你把SpaceX也算作壹個AI公司(因為SpaceX裡面包含AI研發)——美國資本市場更容易湧出這種資本大鱷組出來的龐大資本局；但中國更容易湧現出這種國家允許、地方政府允許的泡沫，然後再壹個壹個被市場的迭代和競爭所戳破。我覺得這是兩個很不同的發展路徑。
中國的尖端大模型研發能力尚不能與硅谷平起平坐
法廣: 中國的生成式人工智能模型"深度求索"在2025年1月推出的時候，曾引起震驚。在那場轟動中,大家都覺得好像中國的人工智能技術正在趕超美國。但如果從您的觀點來看，情況還不是這樣……
Afra Wang: 對。我並不覺得中國和硅谷,尤其是在AI領域——我只講尖端的大模型研發——能和硅谷平起平坐。我覺得，中國比方說在應用普及方面，比方說AI在這個國家有多少滲透率、大概百分之多少的人在用這個技術等方面可能可以和美國有壹個數量上的競爭。但是我並不覺得中國的實驗室能夠和美國最尖端的AI實驗室競爭。他們仍然不是壹個平起平坐的地位。因為我自己觀察到的是，中國幾乎每壹個AI研究者都非常喜歡用Claude，或者他們經常用某種中轉站翻牆去用。每個實驗室都把AI coding的能力當成頭等大事，是因為無論是ChatGPT還是Claude，他們對coding capability都極其重視。AI寫碼能力是決定AI自我進化、自我迭代的壹個關鍵能力。而這個大方向全部都是硅谷定義的。所以談到算力，你腦海裡浮現出來的永遠是大家想要更多英偉達的GPU，而不是華為的GPU。這就讓我覺得，中國在各方面其實都處在壹個"別人制定規則、我來追趕"的狀態。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
中國處在壹個"別人制定規則、我來追趕"的狀態
法廣: 如果說在中國,AI技術發展大方向的解釋權是在政府、在國家的話，那它是不是在某種意義上就比美國更多了壹種防范它失控的能力呢,還是說恰恰相反呢?
Afra Wang: 我覺得整體來說，中國尤其中國的AI領域，對於國家應對巨大災難或各種突發情況的能力更有把握，就是對這個國家機器更信任壹些。因為說實話，中國國家機器的體量、以及它雇傭的人對各行各業、各個層面的滲透程度，和美國是不能相提並論的。但是在同壹層面來說，因為中國在AI行業當中是壹個追趕者，所以它其實並沒有吸納更多美國硅谷這邊對於AI本質的對話和擔憂。這種對話和擔憂其實僅僅出現在最頂級的AI實驗室和研究人員當中。中國是在堆算力，在追趕大約美國半年到柒個月前的模型表現能力的過程當中，所以它其實追趕的並不是最最最尖端的技術。
“泡沫是國家組的，戳破泡沫也是國家允許的”
法廣：您在壹篇文章中特別提到,中國的人工智能發展模式和美國硅谷的發展模式，是兩個完全不同的模式。這種區別有什麼具體的體現嗎?
Afra Wang：廣義來說，在中國，如果你問老百姓：什麼是AI？很多老百姓會說：機器人是AI。我覺得這是壹個和美國非常不壹樣的區別。因為美國最尖端的AI模型，其實是被封鎖在和你互動的那塊小小的智能手機屏幕上；而中國的AI是壹個更加diffuse、更加具身、具象的東西。
其次，參觀中國這些機器人公司的時候，我自己很大的壹個感覺是，在中國，尤其是從人形機器人到其他各種具身智能機器人公司，都特別像2017年新能源汽車經歷的那種熱潮：國家點名之後，地方政府、產業資本、供應鏈、創始人、媒體敘事都呼啦呼啦湧了進來。中國的人形機器人從2023年開始雨後春筍壹般湧出大概幾拾家不同的公司。就和2017年電動車壹模壹樣。宇樹肯定是當之無愧的行業龍頭。但你會發現，可能再過幾年，就像2017年開始的電動車行業壹樣，很多品牌就會消失、被市場擠壓走，然後市場又趨於平靜。所以我覺得，這更像是壹個國家和地方政府、以及壹個被塑造好的市場，去層層篩選。等於說這個泡沫是國家組的，然後戳破泡沫也是國家允許的。
我覺得在這個層面，中國和美國那種完全純靠市場機制的模式非常不同。如果完全純靠市場機制，你會發現美國會出現像OpenAI、Anthropic、以及如果你把SpaceX也算作壹個AI公司(因為SpaceX裡面包含AI研發)——美國資本市場更容易湧出這種資本大鱷組出來的龐大資本局；但中國更容易湧現出這種國家允許、地方政府允許的泡沫，然後再壹個壹個被市場的迭代和競爭所戳破。我覺得這是兩個很不同的發展路徑。
中國的尖端大模型研發能力尚不能與硅谷平起平坐
法廣: 中國的生成式人工智能模型"深度求索"在2025年1月推出的時候，曾引起震驚。在那場轟動中,大家都覺得好像中國的人工智能技術正在趕超美國。但如果從您的觀點來看，情況還不是這樣……
Afra Wang: 對。我並不覺得中國和硅谷,尤其是在AI領域——我只講尖端的大模型研發——能和硅谷平起平坐。我覺得，中國比方說在應用普及方面，比方說AI在這個國家有多少滲透率、大概百分之多少的人在用這個技術等方面可能可以和美國有壹個數量上的競爭。但是我並不覺得中國的實驗室能夠和美國最尖端的AI實驗室競爭。他們仍然不是壹個平起平坐的地位。因為我自己觀察到的是，中國幾乎每壹個AI研究者都非常喜歡用Claude，或者他們經常用某種中轉站翻牆去用。每個實驗室都把AI coding的能力當成頭等大事，是因為無論是ChatGPT還是Claude，他們對coding capability都極其重視。AI寫碼能力是決定AI自我進化、自我迭代的壹個關鍵能力。而這個大方向全部都是硅谷定義的。所以談到算力，你腦海裡浮現出來的永遠是大家想要更多英偉達的GPU，而不是華為的GPU。這就讓我覺得，中國在各方面其實都處在壹個"別人制定規則、我來追趕"的狀態。
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