中國頂尖AI人物表示美國領先地位依然穩固

來源：Coindoo 原標題：Top Chinese AI Figures Say US Lead Remains Intact 原連結： 僅在本週，中國大型語言模型開發商通過公開市場上市籌集了超過$1 十億，重新點燃了對該國人工智慧雄心的樂觀情緒。

然而，在資金新聞的背後，行業內部人士表示，現實情況更為複雜：中國在應用和部署方面進展迅速，但在最深層次的AI研究方面仍然落後於美國。

主要要點

• 中國AI領導者警告，快速的資金投入和模型發布並不等同於在基礎AI研究中的領導地位
• 有限的計算資源和出口管制仍然限制中國追求長遠突破的能力
• 許多公司優先專注於應用AI和平台整合，而非前沿模型開發
• 行業內部人士呼籲協調與務實，助力中國建立長期AI能力

在北京舉行的一場閉門峰會上，專注於人工通用智能（AGI）的高層會議中，阿里巴巴、騰訊及多家領先初創企業的高管警告說，基礎性突破仍然主要集中在美國。他們的訊息直白——動能不應被誤認為是主導。

資金流入，但資源仍不均衡

過去一年，中國AI企業取得了顯著進展，尤其是在一波開源發布幫助縮小與西方模型性能差距之後。然而，高級工程師認為，為下一代研究所需的投資規模造成了結構性失衡。

高管指出，美國公司如OpenAI和Anthropic可以投入大量計算能力進行長期實驗。相比之下，許多中國團隊被迫優先交付產品和滿足商業需求，留給探索性研究的空間較少，這些研究不會立即產生回報。

一位行業領袖估計，在未來幾年內，中國公司在核心模型架構方面超越美國競爭對手的可能性遠低於甚至機率，主要瓶頸是計算能力的限制。

差距可能在轉變，而非縮小

儘管近期中國模型令開發者印象深刻，但內部人士警告，表面上的基準測試並未反映AI最困難領域的進展。如持久記憶、自主自我提升和長期推理等能力，仍在全球範圍內處於發展不足的狀態，尤其對於硬件資源受限的團隊來說更具挑戰。

美國對先進芯片和製造工具的出口管制，持續影響中國AI生態系統的戰略決策。許多公司不再試圖複製前沿研究路徑，而是將努力轉向效率、專業化和應用場景。

例如，騰訊專注於將AI更深層次地嵌入其現有平台，以從其龐大的用戶基礎中獲取增量價值。阿里巴巴則專注於多模態系統和面向現實環境的任務導向代理。初創企業也同樣重視部署而非理論突破。

合作勝於競爭

中國AI領導者中另一個反覆出現的主題是對碎片化的擔憂。高管警告說，內部競爭可能稀釋人才和資金，當協調變得至關重要時。他們呼籲採取更統一的方法，優先建立長期能力，而非追求短期勝利。

與其將AI競賽視為與美國的二元對抗，發言人建議，中國的機會在於在基礎設施、工具和大規模部署等領域建立持久優勢——這些領域的進展即使沒有轟動一時的突破，也能逐步累積。

更為理性的評估浮現

北京會議的氛圍與中國AI敘事中常見的樂觀情緒形成鮮明對比。高管們並未預測即將到來的領導地位，而是強調務實與耐心，承認前沿AI發展仍然高度偏向少數美國企業。

行業內部人士認為，這種認知最終可能會通過將期望與限制對齊來鞏固中國的地位——並將焦點轉向那些能夠持續保持競爭優勢的領域。

在一個由規模和時間定義的行業中，中國的AI領導者似乎越來越清楚，追趕不僅僅是速度問題，更是結構性能力的較量。