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      AI里的明爭暗斗:馬斯克的甜言蜜語,和我們20%的勝率

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      最近我發現一個挺有意思的現象:中國和美國的科技大咖,對中國AI的發展有兩種完全相反的聲音。

      上周末,清華大學AGI峰會邀請了國內AI圈的技術大咖——騰訊“CEO/總裁辦公室”首席AI科學家姚順雨、月之暗面創始人楊植麟、阿里Qwen技術負責人林俊旸和智譜創始人唐杰。



      他們沒有畫餅、沒有吹噓,聊的全是扎心實話。尤其是林俊旸那句:“中國AI未來超過美國的概率,大概只有20%。”

      這讓不少網友感到破防:中國AI不是快要趕上美國了嗎?怎么還有這么大的差距?

      而且就在不久前,馬斯克和黃仁勛說的完全是另一套。

      馬斯克預言,按現在趨勢中國在AI算力上會遠遠領先世界。黃仁勛更斷言“中國將贏得AI競賽”,甚至預測到2027年,中國的AI算力會超過全球其他地區的總和。

      一邊是海外商業巨頭的“情緒拉滿”,一邊是國內技術大咖的“冷靜當頭”,到底該相信誰的話?

      其實答案藏在兩重競爭里:明面上,是必須追上的技術差距。暗地里,是同樣值得警惕的資本暗戰。最近,中國團隊打造的AI應用Manus被美國科技巨頭Meta收購,隨后中國商務部對此開展評估調查的事件,正是最直接的信號。

      今天,我們就來聊聊這場明爭與暗斗。



      明局:算力差距下的理性審視

      馬斯克和黃仁勛一向贊賞中國AI,但他們的話聽聽就行,別全信。商業吹捧背后,全是生意。

      馬斯克的特斯拉,中國市場銷量占全球三分之一以上,他不敢輕易得罪中國市場。黃仁勛的英偉達,一直盼著美國政府對華芯片出口松綁。他夸中國,是想跟中國搞好關系,把芯片賣過來掙錢。1月13日,美國就批準了英偉達向中國出口高端AI芯片。

      回頭再看前面提到的那四位技術大咖,他們是中國AI最前線的人,天天和算力、算法、數據打交道。他們說的話,恐怕更貼近中國AI的現實。

      林俊旸說20%勝率,核心依據是算力差距。他認為,美國的算力比中國高出一個甚至兩個數量級(10到100倍)。

      這意味著,美國開發者在完成公司任務后,還有大量多余的算力去自由探索、試錯創新,失敗了也無所謂。但一些中國開發者的算力不夠用,大部分都必須投入到能立刻賺錢的產品上,比如AI客服、內容生成工具,沒有多余的算力去搞突破性研究。

      如今,中國在全球開源模型領域已經很有影響力,智譜、阿里的模型在國際上收獲不少認可,但唐杰的判斷很冷靜:“中美在大模型上的差距未必在縮小,甚至可能在擴大。”

      為什么?他認為美國靠著算力優勢,一直在探索新的技術路線,而我們還在沿著別人走過的路追趕。想縮小差距,光靠堆數據、堆算力已經不夠了。真正的挑戰在于提升“智能效率”——怎么用更少的錢、更少的算力,做出更智能的東西。



      這需要兩樣:一是沿著已知路線繼續加碼,二是敢于探索完全未知的新路徑。說白了,中國AI現在能穩穩跟著跑,但想領跑還缺兩樣關鍵東西:足夠的算力余量和敢冒險的創新文化。

      算力比拼,拼的不只是芯片和電力,更是資源分配的優先級——是把算力用在短期賺錢上,還是長期探索上?也拼對失敗的包容度——能不能接受探索項目失敗,能不能支持敢冒險的團隊。

      姚順雨也講得很直白:中國不缺AI人才,執行力很強,但愿意從事高風險探索的人太少,過度追逐可量化指標。說白了,很多人更愿意做穩妥,能馬上見效的事。

      這些大佬不是給中國AI潑冷水,而是讓我們冷靜看待中國AI發展,要彌補不足之處。

      但比算力差距更讓人擔心的是,我們明面上在追趕算力,暗地里的外國資本已經開始用更隱蔽的方式,來挖我們的根了。



      暗線:外資布局中的隱形風險

      技術封鎖同時,外國資本換了個更直接的玩法:不僅攔你的技術,還用錢買走你的核心資產。

      去年,中國團隊做的AI智能體Manus火了,內測邀請碼炒作到10萬元一個。根據天眼查公開的工商信息,Manus的國內主體“北京蝴蝶效應科技有限公司”成立于2022年4月,注冊資本僅為125萬元人民幣。 技術不錯,市場也看好,美國風投Benchmark立刻砸了7500萬美元當上了大股東。

      錢一到,Manus馬上大變樣,先是“洗白”中國身份,最近直接被美國科技巨頭Meta以20億美元收購。

      就在大家以為買賣已成的時候,商務部出手了——全面評估這起收購,是否違反技術出口規定。

      這背后,其實藏著一條外國資本的暗線。玩法分三步,步步穩準狠。

      第一步,看準就買,買了就控。

      Benchmark、紅杉美國這些大資本,整天盯著中國市場上那些剛冒頭、有技術但還沒長大的AI團隊。這些團隊急著擴張要錢,國內融資有時慢、估值低,正好給了他們機會。

      打法很簡單:開個你無法拒絕的高價,錢馬上到位,條件藏在合同里——我要當大股東,關鍵事我說了算。Manus就是典型,去年3月產品剛火,4月Benchmark的錢就來了,成了背后拍板的人。

      第二步,徹底切割,洗白身份。

      美國現在為了跟中國AI競爭,打壓咱們的發展,對美元基金投中國AI管的非常嚴格,而且通常有個硬規定:要和中國背景撇清關系。沒商量,不切割不給錢。

      所以錢一進來,Manus馬上啟動“去中國化”:裁掉大半中國員工、清空社媒、停止國內的一些合作和服務、搬總部到新加坡。這不是全球化,這是換戶口。另一家有中國背景的AI視頻應用HeyGen也一樣,先是注銷了中國公司主體,拿了Benchmark的錢后,總部直接從深圳搬到洛杉磯。

      第三步,高價轉賣,套現走人。

      等中國公司“洗”得干干凈凈,美國科技巨頭就來接盤了。對他們來說,這比自己做又快又省,還能少個對手。Meta愿意花20億美金買Manus,算的就是這筆賬。Manus創始人則成功套現,而且能去Meta當高管,而風投Benchmark則賺夠離場。

      這種操作看著是正常商業交易,其實是在搬走中國 AI 的核心資產,比技術封鎖更陰狠,傷的是根本。

      首先,技術變得不可控了。

      Manus的核心技術是中國團隊搞出來的,一旦被Meta收購,技術可能會被拆開融入Meta的體系。自己種的苗,果子讓別人摘了。

      而且很多AI技術屬于限制出口范疇,想賣給外國公司必須拿許可證,Manus搬去新加坡也繞不開這個規定,商務部出手就是這個原因。

      其次,人才被打包帶走。

      AI拼到最后就是拼人,培養一個頂尖AI工程師要好幾年。Manus、HeyGen的核心團隊成員很多都是國內培養的。公司被收購或搬家,這些人就成了美國公司的員工,以后干活都是給別人做嫁衣。

      要是這種情況多了,國內AI行業會缺人,人力成本漲,研發能力也會掉檔。

      最后,數據安全沒保障。

      Manus有大量華人用戶數據,HeyGen有國內企業、機構的相關數據,這些數據能反映市場需求、甚至可能涉及商業秘密。公司一搬走,這些數據就不歸中國管了,等于把后門敞開了,可能影響國家安全。

      商務部出手是看到了風險,但光靠監管不夠,企業自己也得清醒。

      現在國內錢其實不少。政府基金、產業資本、人民幣基金都在投AI。像智譜、MiniMax同樣面向全球市場,不用被外資控制也能在港股上市,說明這條路能走通。

      行業也別再把“被外資收購”當最高成就。大公司和成功的創業者得帶頭證明:不丟中國根,也能做出世界級的東西。



      破局:守正與突圍的兩條腿走路

      搞AI,兩件事最關鍵:算力和錢。

      如果兩樣都缺,還互相拖后腿,就比較麻煩——沒算力就難出大成果,沒成果就難找錢,沒錢就更搞不起算力研發。急著用錢的企業,就容易讓外資鉆空子,核心資產被買走,算力短板永遠補不上。

      破局,就得同時補算力短板、守資本底線,讓兩者往一處使勁。

      先說算力。短板怎么補?不能光指望進口,需要兩條腿走路。

      第一條腿是自己做芯片。華為昇騰、寒武紀這些企業已經在做了。跟英偉達比有差距,但一直在追。國家可以再多給點實在支持,比如減稅、給研發補貼,讓他們能沉下心攻克關鍵技術,而不是急著賺錢。



      第二條腿是把現有算力用得更好。不是芯片越多越好,是把好鋼用在刀刃上。國內開源模型生態不錯,可以讓大家共享算力、復用技術,別總重復造輪子。現在有很多AI算力平臺,能幫中小企業降低研發門檻。讓更多團隊有機會去試錯、去創新,這才是提升效率的正道。

      再說資本。底線怎么守?得讓本土資本頂上來。

      政府引導基金可以當“帶頭大哥”,拉動更多人民幣基金和產業資本,把錢重點投到芯片、算力平臺、核心算法這些關鍵地方。讓好企業不缺錢,不用動不動就找外資。

      同時,給AI企業多開幾條上市的路。讓那些技術硬、前景好的公司,能在A股、港股更容易上市,獲得長期穩定的資金。

      當然了,外資不是不能用,但得立規矩。比如,涉及核心技術的公司,外資持股不能超過多少;數據出境必須嚴格審查;公司股權變更、搬家,只要涉及限制出口的技術,都必須經過審批,不能由著外國資本隨便搬運咱們得核心資產。

      最關鍵的是,算力和資本得聯動起來。

      可以搞“AI創新聯合體”:高校出人才,研究所出技術,企業出場景,資本出錢。大家綁在一起,集中攻關節能芯片、大模型算法這些難題。這樣,算力研發有錢支持,資本投入也有技術回報,形成良性循環。

      說到底,20%的勝率不是唱衰,是提醒我們看清現實。算力不夠,就一點一點補;資本有風險,就一點一點防范。只要核心資產守住了,算力和資本兩條腿協調走路,中國AI就能一步步追上去。

      從跟著跑,到并排跑,總有一天,能自己領跑。路不好走,但方向對了,就不怕遠。

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