吴恩达与黄仁勋直言：中国AI正凭借开源生态与半导体自研展现强劲势能，有望超越美国。AI竞赛不断演进，开放竞争将助推全球进步。
原文标题：中国在AI领域超越美国已是板上钉钉？吴恩达：美国无法保持领先
原文作者：机器之心
冷月清谈：
然而，人工智能著名学者吴恩达在一封长信中分析指出，中国在AI领域具备超越美国的潜在路径。他强调，尽管美国目前仍有优势，但中国凭借其活跃的开源模型生态以及在半导体设计与制造领域的积极进取，正展现出强劲的发展势头。吴恩达认为，创业世界中的“势能”至关重要，而中国高度竞争的商业环境和知识的快速扩散机制，赋予了其巨大的发展动能。他指出，AI并非单一技术，不同国家在不同领域各有所长，且技术优势会转化为经济增长和国家竞争力。
文章提到，顶尖闭源大模型多由美国开发，而领先的开源模型则越来越多地来自中国，如DeepSeek、Kimi K2、Qwen3系列和智谱AI的GLM 4.5等。这些中国开源模型的综合能力已逼近甚至超越一些美国主流开源产品。相比美国公司在基础模型开发上的高度保密，中国的AI开源生态展现出截然不同的活力，先进模型公司之间激烈竞价、高调发布、频繁挖角，促使知识高速流动。在半导体领域，华为通过“堆叠更多芯片”的架构尝试竞争英伟达，尽管具体效果待观察，但这表明美国出口限制已刺激中国企业加大自主研发投入。
吴恩达和英伟达CEO黄仁勋均认为，中国创新的步伐不可阻挡，即便存在供应链限制，中国企业仍能实现世界级创新。他们共同的观点揭示了中美在大模型发展理念上的差异：中国倾向于通过开放开源的高速知识流动将AI领域的蛋糕做大，而美国则更注重闭源保密以保持个体领先、独享蛋糕。文章期待一个良好的竞争态势能够持续驱动行业发展，并展望中国在AI领域真正实现领先的那一刻。
怜星夜思：
2、华为尝试通过“堆叠更多数量性能稍低的芯片”来与英伟达的顶级GPU系统竞争，你觉得这种“以量取胜”的策略真的能让中国在高端AI芯片上实现真正的“弯道超车”吗？这其中最大的挑战和机遇分别是什么？
3、吴恩达提到，未来有人声称实现了AGI可能更多是营销事件，而非真正的技术里程碑。你同意他的看法吗？我们应该如何客观、理智地看待“通用人工智能”这个概念以及它对人类社会未来的影响？
原文内容
机器之心编辑部
中国在人工智能领域已经成为全球竞争的重要力量。根据斯坦福 2025 年 AI 指数报告，美国虽然仍领先于顶级模型数量，但中国正在迅速缩小差距 —— 在 MMLU、HumanEval 等基准测试中的差距已从几乎双位数下降到几乎持平。
而最近召开的 WAIC 大会，AI 应用，智能体，新模型不断更新迭代，显示了中国在人工智能方面的迅猛发展。
在目前的情势下，特朗普也意识到需要给美国人工智能的行业发展加加速了。
近期，特朗普阐述了一项新的「人工智能行动计划」（AI Action Plan），其中包含鼓励美国 AI 产业发展的政策指南。详细信息可以参考。
「美国是人工智能竞赛的发起国，」特朗普在演讲中说道，「作为美国总统，我今天在这里宣布，美国将赢得这场竞赛。」
在这种近乎「自由放任」的产业政策下，特朗普期望能够允许人工智能在最少的监管下发展，刺激美国在人工智能领域保持领先。
但事实是否真如特朗普期待的那样发展尚未可知，但对中国在人工智能领域的飞速发展，业界确实也是有目共睹的。
在 30 日，斯坦福大学教授，人工智能著名学者 吴恩达就写了一封长信，从各个角度分析了中美人工智能竞争的态势，也表达了中国势必在人工智能领域超越美国的发展预期。
如今，中国在人工智能领域已经具备了超越美国的潜在路径。尽管美国目前仍处于领先地位，但中国凭借活跃的开源模型生态以及在半导体设计与制造领域的积极进取，正展现出强劲的发展势头。
在创业世界里，我们都知道「势能」至关重要：即便一家企业当前规模尚小，只要保持高增长率，几年后便可能形成无法阻挡的力量。这也是为何一个小而灵活、增长迅猛的团队，往往能对巨头构成实质威胁。
吴教授认为，中美虽然都是科技巨头，但中国高度竞争的商业环境和知识的快速扩散机制，赋予了它巨大的动能。
上周，美国白宫发布的《AI 行动计划》明确提出支持开源等方向，这无疑是一个积极信号，对维持美国的领先地位具有正面作用。但仅凭这一项举措，仍不足以确保美国在 AI 领域的长期领先优势。
吴教授认为，人工智能并不是一项单一的、整块的技术，不同国家在不同领域各有优势。这些技术优势各自转化为不同形式的经济增长动能，以及软实力与硬实力上的竞争力。
尽管一些非技术背景的评论人士将「通用人工智能（AGI）竞赛」描述为一种等待被发明的具体技术，但现实是：
AI 技术将持续渐进式演进，根本不存在某个单一的「终点线」。
未来如果某家公司或某个国家宣布已经实现了 AGI，吴教授更倾向于将其视为一次营销事件，而非真正的技术里程碑。
在奥运会的百米赛跑中，即便只是略快一丝，最终也可能意味着金牌与银牌的巨大差别。同样地，在 AI 实力上的领先，虽然不会导致「赢家通吃」的极端结果，但确实会带来成比例的经济增长与国家实力优势 —— 而这种差距，将越来越重要。
从 Artificial Analysis 和 LMArena 等排行榜来看，顶尖的闭源大模型主要由美国开发，而领先的开源模型则越来越多地来自中国。
美国方面，Google 的 Gemini 2.5 Pro、OpenAI 的 o4、Anthropic 的 Claude 4 Opus 以及 Elon Musk 支持的 Grok 4 都是表现强劲的专有模型。
与此同时，中国的开源替代方案也毫不逊色，甚至在部分维度上已经超越美国的主流开源产品。例如：
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DeepSeek R1-0528
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Kimi K2（专为智能体式推理设计）
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Qwen3 系列（包括在编程任务上表现优异的 Qwen3-Coder）
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智谱 AI 的 GLM 4.5（其后训练软件已开源发布）
这些模型的综合能力已经逼近甚至领先于美国当前最好的开源模型 —— 如 Google 的 Gemma 3 和 Meta 的 LLaMA 4。
由于许多美国公司在基础模型的开发上采取了高度保密的策略 —— 这在商业上无可厚非 —— 所以领先企业往往投入巨资相互挖角，希望从竞争对手的核心成员那里获取某些「独门秘籍」，即使只是部分信息，也有可能解释其关键能力的来源。
因此，知识在美国也确实在流动，但这种流动是高成本且缓慢的。
相比之下，中国的 AI 开源生态则呈现出截然不同的动态：许多先进的基础模型公司之间激烈竞价、高调发布成果、频繁挖角彼此的员工与客户。这种达尔文式的生死竞逐，虽然注定会淘汰掉大量现有玩家，但也将催生出一批真正强大的公司。
在半导体领域，中国也正在不断取得进展。华为推出的 CloudMatrix 384 系统，意在与英伟达的高性能计算系统 GB200 竞争。尽管中国在开发可与英伟达顶级 B200 相媲美的 GPU 方面仍面临挑战，但华为正试图通过堆叠更多数量（384 个而非 72 个）性能稍低的芯片，构建具有竞争力的系统架构。
这与中国汽车行业的经验颇为类似 —— 当年中国在内燃机汽车方面落后于美欧，但却通过押注电动汽车实现了「弯道超车」。
目前华为的这一替代架构究竟能达到何种效果仍有待观察，但可以肯定的是，美国的出口限制政策，已经促使华为及其他中国企业加大自主技术研发投入的动力。
历史上，无论是电力、互联网还是其他通用技术的兴起，都为多个国家带来了发展机会，而且一个国家的受益并不意味着另一个国家的损失。
吴恩达表示，他认识的一些企业，早在数月前就已为一个由中国主导开源大模型的未来格局做好了战略准备 —— 事实上，当下已处于这一阶段，尽管未来仍取决于今天所做的选择与行动。
吴恩达说「真诚希望所有国家 —— 尤其是那些尊重人权与法治的民主国家 —— 能够扫除阻碍 AI 进步的障碍，加大对开放科学与技术的投资，以提升这种技术服务于民主、并最大程度造福人类社会的可能性。」
当然不只是吴恩达有类似的感触，被特朗普称为在 AI 领域「市场份额为 100%」的英伟达 CEO 黄仁勋也是这么认为的。
尽管当前中国市场受到一些供应链限制，但黄仁勋盛赞包括深度求索、阿里巴巴、月之暗面在内的中国企业「在受限条件下依然实现世界级创新」。
黄仁勋在接受央视面对面采访时表示：「中国创新的步伐是不可能被阻挡的，英伟达能做出重要贡献，AI 是一个极其复杂的系统，就像多层蛋糕一样复杂。我们的芯片只是底层，上面还有系统、网络技术，AI 基础设施、软件、AI 算法以及最上层的应用服务，整个系统异常复杂。」
吴恩达在文章中的观点表现了中美在大模型发展上的理念差别：
中国开放开源的高速知识流动能够把人工智能领域的蛋糕做大；美国闭源保密的商业竞争逻辑能够保持个体的领先，独享蛋糕。
我们认为一个良好的竞争态势才是行业发展的驱动力，期望能够尽快看到中国在人工智能领域真正转为领先的那一刻。
参考链接：
https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
https://x.com/AndrewYNg/status/1950941108000964654
https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-312/
https://mp.weixin.qq.com/s/7ZcFG6R9u7bMGxnPzoKqcA
https://tv.cctv.com/2025/07/20/VIDE9OWCon6rhQmPtH3xwXJu250720.shtml
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