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西方专家也很纳闷:一年时间,全世界已经开始看不懂中国了!

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曾经被视作“世界研发车头”的西方,如今频频在评估报告里加上一行注释──“需重新理解中国变量”。它们的错愕不是因为中国突然出现某个天才,而是因为一套更快、更廉、更大规模的生产与创新链条已被悄悄搭建完毕。

几乎所有震动都能追溯到成本与效率这两个字。DeepSeek 的 R1 模型只花 600 万美元,就逼近 OpenAI 同级产品性能,让硅谷算力咨询圈集体加夜班。有人后台偷偷试中文推理,发现模型会把嵌套歇后语、谐音梗全部拆开,得分高得离谱。



为什么偏偏是中文?一位语言学家给出粗暴却有效的解释:汉字平均每字信息量约为英语 1。5 倍,训练时等于“浓缩糖浆”喂给模型。深度学习习惯找统计捷径,汉字逼它走多步推理——于是能力溢出。控制变量实验里,同样参数量,用中文预训练的权重迁移到英语任务也有惊喜增益,这才让外国工程师真正紧张。

硬件侧故事更直白。国产 Unitree G1 人形机只卖 1。6 万美元,能翻滚还能举负重。对照表里,波士顿动力 Atlas 依旧以“价格面议”躺在实验室。量产与迭代把神奇动作从 YouTube 炫技视频拉到流水线,甚至有跨国物流公司直接下单做夜间安保。

海外高校更现身说法。卡内基梅隆机械系把 G1 拆了重装,把关节电机参数上传 GitHub,学生发现驱动板竟支持 Python 调用,一周内就完成“科比投篮”仿真。工程教育突然便宜了,这让预算吃紧的美国公立大学叫苦:要么跟进采购,要么让学生去 B 站看教学。



文化市场同样换挡。《哪吒:魔童闹海》狂收 22 亿美元,大多数来自中国本土,北美院线却出现“小镇青年字幕场”自发包场的奇景。关键不是情怀,而是 “离子水墨” 这种混合特效让观众真切感到新鲜。138 家小公司拼装生产线,两个月里迭代四版渲染流程,实打实把“人海战术”升级为“算力战术”。

工业与网络底座提供了底气。到 2025 年底,中国 5G 基站接近 484 万座,等于美国相近面积的 40 倍。港口堆场换上国产无人集卡,船坞的自动焊接臂几乎不休假。一条集装箱船出坞,甲板上就装着本土造的工业机器人,速度和成本把同行逼到只剩“口碑优势”可以强调。



资本界向来冷血。全球制造产值中国份额升至 32%,机构从“是否进场”切换到“选赛道”。去年还主推墨西哥东欧新故事的基金经理,开始在季报里解释自己为何增配中国机器人 ETF,因为“现金流真实”。用他们的行话:国别风险挡不住 EBIT 数字。

政策层的防火墙却越砌越高。美国推动《对华 AI 脱钩法案》,最高可判 20 年,但参议员卢比奥在萨尔瓦多工厂接受采访时,胸前挂的却是大疆麦克风;照片一出,社交媒体集体调侃“真人版买家秀”。口号与日常操作割裂,成了最尴尬的公共喜剧。

TikTok 国会听证会则暴露另一码事——技术恐慌往往伴随知识真空。议员问“App 离线能不能偷数据?”、“镜头是否扫描瞳孔复制 DNA?”,现场专家面面相觑。质疑本该基于风险模型,却被情绪主导,结果连科技记者都看不下去。

中长期看,封堵不太可能奏效。因为产品既便宜又好用,前线人员会自发绕过禁令。澳军买无人机、加拿大消防改装机载红外,大同小异。越是实际执行任务的人,越清楚工具比政治正确更值钱。



对西方而言,更现实的问题是:如何在丧失单向技术溢价后重建比较优势?一种思路是下沉到标准与安全验证,让全球设备都要在欧盟、美国拿许可证;另一种是放弃独占心态,用开放生态换时间。无论哪条路,前提都是先补齐对中国技术现状的认知差距,否则谈判桌上只能被动挨打。

中国这边则需要警惕“规模幻觉”。大船吨位再大,也可能因为缺芯片停航;大模型跑分再高,如果应用场景被封堵,投资回报就会缩水。真正的长期胜利不是把对手逼退,而是让全球供应链主动把中国当作默认选项——这需要持续的制度可靠性,而不只是一次性秀肌肉。

结尾留个未必舒适的判断:技术的比较优势会像水一样流向成本最低、组织效率最高的地方。今天它流向中国,明天也可能因为其他国家的政策、人口或能源红利而转向。看得更远一些,与其焦虑“谁在被超越”,不如思考“怎样构建开放且自洽的生态”,这或许才是下一轮剧本的真正主线。

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