四川
中美两国在 AI 方面的竞争，现在确实有点像当年的美苏太空争霸，就是双方的资源投入都很大，而且在 AI 方面，现在所谋划的一个远景，也是同样的，是可以争霸未来，掌握人类发展的核心竞争力。
至少人工智能现在所展现出来的愿景，是类似的，所以谁都不想在 AI 相关的竞争中，被对手甩在后面。这也就出现了现在中美两国在算力和大模型方面的竞争，出现了白热化的局面。
但是中美两国基于各自不同的优势，在人工智能大模型的发展上，现在展现出来了不一样的特征和发展方向。
具体来说，有 3 个方面的区别。
第一个区别，美国更倾向于构建所谓的通用人工智能大模型，而中国则更倾向于服务于具体的工业生产，服务于实体产业，有具体应用落地的人工智能大模型。
之所以会有这样的区别，是跟中美两国现在在工业生产和人工智能相关产业的芯片、模型、生态各自所具有的不同优势有关。我们的优势在实体产业上，肯定是希望人工智能大模型更多的为实际的生产服务。
而美国的优势更多的是集中在芯片的设计和生产，产业链的相关控制上。所以他们对于算力的构建，总体成本上面，因为生态上形成了闭环，所以整体成本控制上面更加占有优势。
同时美国还希望利用在芯片和相关的算力生态构建方面，对我们进行一定程度的限制。这其实是在战略方向上面，企图把我们引入 AI 军备竞赛的一种尝试，由此也引来了中美之间在 AI 发展方面的另外一个区别。
第二个区别，就是在 AI 大模型的构建上，美国是采用了算力的堆叠策略，就是主要靠增加算力芯片的数量来实现算力的不断升级。而我们则采用了另一种模式，以 Deepseek 为代表的大模型，是通过技术层面的优化，以更少的芯片来达到接近于同级别的算力。
Deepseek 刚推出来的时候，之所以会在全球引起极大的轰动和关注，就是因为它的大模型所采购的芯片和算力，相对于美国同级别的大模型而言，可能只占用了其 20% 不到的芯片和算力需求，就可以实现其 80% 左右的性能表现。
所以在这个方面，本质上是中国的大模型企业采用了另一种突围的方式，把美国的大模型企业，通过芯片和算力所构建的护城河，给彻底的绕过去了。
除此之外，这还带来了另外一个结果，就是关于芯片和算力的这种堆叠，不可能无限制的增加。因为美国在这方面有一个天花板，就是电力的供应是有一个上限的。在电力供应的天花板之下，决定了美国靠堆芯片和算力的形式去增强大模型性能的路径，也必然会有一个性能上的天花板。
这也就决定了，中美两种路径，最后的差距不会无限扩大。美国虽然有芯片和算力方面的优势，但是电力的供应决定了这种优势的上限是有限的。而我们可以不用达到美国那个数量级的芯片和算力投入，就可以实现差不多的结果。
第三个区别，就是美国现在还是在探索通过闭源模型进行收费来实现盈利的模式。而中国企业普遍采用的是开源模型。
这个区别直接终结了美国企图通过获取垄断地位，在全球赚取垄断暴利，来抹平因为巨额资本开支带来的 AI 建设成本的企图。换句话说，就全世界而言，只要有中国的开源大模型可以用，就绝不会为美国的闭源模型支付高额的价格。美国的人工智能大模型也绝无可能获取垄断地位。
而现在在中国的开源大模型的紧逼之下，导致他们未来获取垄断地位和垄断暴利的希望，其实已经破灭。这带来的一个结果，就是他们的巨额融资，有可能会变成坏账。
所以现在美国真的是有点急了。
这本身就会限制人工智能的进一步发展。
所以人工智能要真正的迎来爆发式的发展，必须让这些科技巨头的投资全部爆雷，让现在所有的 AI 基建变成接近于可以零成本使用的基础设施。在这个基础上，才有可能让人工智能迎来真正的大发展。
在此之前，我们要做的，就是从各个角度都不能让美国形成垄断优势，进而获取垄断地位。
我们可以不赚钱，但绝对不能让美国赚钱。只要可以一直跟跑美国，就可以拖垮美国。
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