中国顶尖AI人物表示美国领导地位依然稳固

来源：Coindoo 原标题：Top Chinese AI Figures Say US Lead Remains Intact 原始链接： 仅在本周，中国大型语言模型开发商通过公开市场上市筹集了超过$1 亿，重新点燃了对国家人工智能雄心的乐观情绪。

然而，在资金头条背后，行业内部人士表示，现实更为复杂：中国在应用和部署方面发展迅速，但在最深层次的AI研究方面仍然落后于美国。

主要要点

• 中国AI领军人物警告，快速融资和模型发布并不等同于在基础AI研究中的领导地位
• 有限的计算资源和出口管制仍然限制中国追求长远突破的能力
• 许多公司优先考虑应用AI和平台集成，而非前沿模型开发
• 行业内部人士呼吁协调与务实，助力中国构建长期AI能力

在北京举行的一场关于人工通用智能的闭门峰会中，阿里巴巴、腾讯及多家领先创业公司高管警告称，基础性突破仍然主要集中在美国。他们的讯息直白——势头不应被误解为统治。

资本流动，但资源仍不均衡

过去一年里，中国AI企业取得了显著进展，尤其是在一波开源发布帮助缩小与西方模型性能差距之后。然而，高级工程师认为，为下一代研究所需的投资规模造成了结构性失衡。

高管们指出，像OpenAI和Anthropic这样的美国公司可以投入大量计算能力进行长远试验。相比之下，许多中国团队被迫优先考虑产品交付和满足商业需求，留给探索性研究的空间较少，而这些研究并不能立即带来回报。

一位行业领袖估计，在未来数年内，中国企业在核心模型架构方面超越美国竞争对手的可能性远低于甚至的概率，主要瓶颈是计算能力的限制。

差距可能在转变，而非缩小

虽然近期中国模型令开发者印象深刻，但内部人士警告，表面指标并不能反映AI最难领域的进展。诸如持续记忆、自主自我提升和长期推理等能力，仍在全球范围内处于发展不足的状态，尤其对硬件资源受限的团队来说更具挑战。

美国对先进芯片和制造工具的出口管制持续影响中国AI生态系统的战略决策。许多公司不再试图复制前沿研究路径，而是将努力转向效率、专业化和应用场景。

例如，腾讯正专注于将AI更深层次地嵌入其现有平台，以从庞大的用户基础中获取增量价值。阿里巴巴则倾向于多模态系统和面向实际环境的任务导向型智能体。创业公司也同样强调部署优先于理论突破。

合作胜于竞争

中国AI领军人物中另一个反复出现的主题是对碎片化的担忧。高管们警告说，内部竞争可能稀释人才和资本，而此时协调合作尤为关键。有几位呼吁采取更统一的方法，优先考虑长期能力建设，而非短期胜利。

他们建议，不应将AI竞赛简单视为与美国的二元对抗，而应看到中国的机遇在于在基础设施、工具和大规模部署等领域建立持久优势——这些领域的进步即使没有轰动性的突破，也能实现叠加效应。

更为理性的评估逐渐形成

北京此次聚会的基调与中国AI叙事中常见的乐观情绪形成鲜明对比。与其预测即将领先，不如强调务实和耐心，承认前沿AI发展仍然高度偏向少数几家美国企业。

行业内部人士认为，这种认知最终可能增强中国的地位，通过将预期与实际限制对齐——并将焦点转向那些可以持续获得竞争优势的领域。

在一个由规模和时间定义的行业中，中国的AI领军人物似乎越来越意识到，追赶不仅仅是速度的问题，更是结构性能力的问题。