然而，同样的限制也迫使中国企业 走向不同的剧本：汇集计算、优化效率并发布开放权重模型。例如，DeepSeek-V3 的训练运行仅使用了 260 万个 GPU 小时，远低于美国同行的规模。但阿里巴巴的 Qwen 模型现已跻身全球下载量最大的开放权重模型之列，而诸如智普和 MiniMax 之类的公司正在构建有竞争力的多模式和视频模型。
中国的产业政策意味着新模式可以快速从实验室走向实施。地方政府和大型企业已经在行政、物流和金融领域推出推理模型。
教育是另一个优势。中国主要大学 正在实施人工智能扫盲计划 在他们的课程中，在劳动力市场需要技能之前就嵌入了技能。教育部还宣布计划整合各学龄儿童的人工智能培训。我不确定“工程国家”这个词是否完全体现了中国与新技术的关系，但数十年的基础设施建设和自上而下的协调已经使该系统在推动大规模采用方面异常有效，而且社会阻力往往比其他地方少得多。大规模使用自然可以实现更快的迭代改进。
与此同时，斯坦福 HAI 的 2025年人工智能指数 发现中国受访者对人工智能的未来是世界上最乐观的——远比美国或英国的民众乐观。鉴于中国经济自疫情大流行以来二十多年来首次放缓，这一结果令人震惊。许多政府和工业界人士现在将人工智能视为急需的火花。乐观情绪可以成为强大的燃料，但它能否在增长放缓中持续存在仍然是一个悬而未决的问题。
社会控制仍然是其中的一部分，但另一种不同的野心正在形成。新一代的中国人工智能创始人是我所见过的最具全球视野的人，他们在硅谷的黑客马拉松和迪拜的推介会议之间流畅地穿梭。许多人英语流利，了解全球风险投资的节奏。目睹了上一代人与中国品牌的负担作斗争后，他们现在从一开始就悄然建立了跨国公司。
美国可能在速度和实验方面仍处于领先地位，但中国可以塑造人工智能如何成为国内外日常生活的一部分。速度很重要，但速度并不等同于霸权。
约翰·桑希尔 回复：
采薇，你说得对，速度并不等同于霸权（而且“谋杀”这个词可能太重了）。您还正确地强调了中国在开放权重模型方面的实力以及美国对专有模型的偏好。这不仅是两个不同国家经济模式之间的斗争，也是两种不同技术部署方式之间的斗争。
