自从ChatGPT面世以来，大部分AI干系新闻的热点版面都被美国企业和它们的技能打破霸占了。
通过天下各国媒体的先容，美国企业的“文生文”以及“文生视频”的AI模型已然是家喻户晓。
农历新年之后，美国AI的热度依然居高不下。

2月12日，英伟达CEO黄仁勋在迪拜举行的天下政府峰会中呼吁天下各国构建自己的主权AI根本举动步伐。
在与阿联酋人工智能大臣奥马尔·奥拉马的公开发言中，黄仁勋认为：每个国家都须要拥有自己的AI根本举动步伐，以便在保护自己文化的同时利用其经济潜力。

迪拜作为本届天下政府峰会的主理方，认为“塑造未来政府”的主题与人工智能息息相关。
而目前天下上大部分的AI算力，都是由英伟达的显卡供应的，黄仁勋虽然不是国家和非政府组织的领导人，也受邀参加了这次峰会。

当地韶光2月15日，旧金山的科技企业OpenAI发布了“文生视频”模型Sora。
通过Sora天生的视频不仅真实感强，而且支持多视角，韶光本钱也有所减少。
这样的效果极大地震撼了对AI所知不多的普通人，乃至让一些人产生了事情即将被AI代替的焦虑。

Sora天生的视频中的一帧（图自OpenAI官网）

与百花齐放的AI模型比较，AI硬件基本上是英伟达一家独大，AI的编程模型也十分依赖英伟达的CUDA作为运用程序的开拓接口（API）。
因此，很多AI运用的开拓者十分期待涌现一个能与英伟达分庭抗礼的AI硬件厂商。

英伟达构建的显卡打算生态

近期，多家媒体宣布了一家名为Groq的加州AI企业。
据称该企业研发的加大措辞处理单元（LPU）芯片，在与英伟达H100显卡同样进行天生式AI推理时，推理速率快了10倍，花费电能却只有1/10。

经由笔者的查证，实在该公司在去年11月尾就发布了这一成果。
重新引发关注的缘故原由，可能是该公司流传宣传LPU的提出受到了中国正在研发的“神威·海洋之光”超级打算机的启示。

不过当时就有媒体指出：AI领域的初创公司“都声称性能比英伟达好10倍”。
曾任阿里技能副总裁的贾扬清算了一笔账，Groq的LPU在大部分情形下的拥有本钱和采购本钱，还是明显高于H100显卡。

因此目前看来，英伟达和CUDA生态是难以撼动的。
这一点也表示在英伟达的财报上。

2月22日，英伟达发布了2024财年第四季度及整年财务古迹，整年净利润增长近6倍。
除了利润增长高得吓人，2024财年的毛利率也达到了72.7%，充分表示了高科技行业的高收益。

英伟达财务择要

受“完美财报”影响，2月22日英伟达股票暴涨16%，市值增加了2733亿美元，约合公民币2万多亿。
按市值算，相称于1天就创造了1个贵州茅台或3个宁德时期。

美国AI大模型频频登上热搜，美国的AI芯片厂商又是如此强势。
于是自然有人提问：为什么人工智能的打破进展总是涌如今美国？还有这样一种担心：Sora等模型产品涌如今美国，中国AI的发展变被动了么？

针对这些问题，《环球时报》采访了全国政协委员、360创始人周鸿祎，他认为中美AI的差距紧张在“确定技能方向”上，中国的上风是学习能力很快，中美在AI上的差距该当能在一两年内追上。

但周鸿祎的说法毕竟只是一家之言，美国AI企业在确定技能方向上的能力到底强不强？如果确实强，那又是强在哪里呢？

确定技能方向，确有过人之处

与周鸿祎相反，部分网民出于朴素的民族感情，认为以ChatGPT为代表的“文生文”模型，以及Sora等“文生视频”模型缺少明确地工业适用场景，是一种屠龙术式的技能打破。
只管显得技能高超，实际浸染却很小。
乃至有人明确提出：美国AI务虚，中国AI务实，并认为中国AI发展路线远较美国为强。

从细节上讲，这样的说法是有道理的。
在AI家傍边，热门的研究问题常日具有两个特色：

1.人类不善于，而打算机善于；

2.人类由于定势思维和文化传统，缺点地认为这些问题集中表示了人类的“高等聪慧”，是人类善于的问题。

从AlphaGo开始，到最近的ChatGPT和Sora，都表示了这一规律。

例如，围棋从来都不是人类善于的，普通人早就下不过AI了。
只是围棋在东亚社会文化上具有较高的社会影响力，吸引了一大批影象力远超于凡人的天才投身到这项运动中，使得AI须要发展这么多年，才能追上人类最高水平选手。

围棋在中日韩具有崇高的文化地位

同时，险些所有国家的传统都认为在棋类运动中领先，须要较强的把握局势的能力以及深谋远虑。
并衍生出“入界必缓”、“攻彼顾我”、“势孤取和”、“棋品如人品”等等文化谚语。
但实际上，棋类比赛每每须要的是影象和检索大量信息的能力，而这显然是打算机善于的。

对付ChatGPT，网民有这样一个玩笑：“除了用于事情的时候，ChatGPT还挺智能的”。
虽然是玩笑，但精准反应了目前“文生文”模型的缺陷。
对内容相对固定的上传下达等事情，这些技能还十分有用。
一旦对内容的精确性和风格有哀求，干系技能的效率就直线低落。

因此，这些模型只是根本，还须要大量的标记和重新演习，才能运用到实际的工业场景。

但若是据此得出结论：美国AI务虚，中国AI务实，笔者就很难苟同了。
由于这正是美国AI厂商希望看到的。

黄仁勋呼吁各国建立主权AI根本举动步伐，他说：“它编纂了你的文化、你的社会聪慧、你的知识、你的历史——你拥有你自己的数据”。

从表面上看，这没错，ChatGPT也好，Sora也罢。
如果能用各国本地措辞重新进行标记和演习，当然比依赖翻译输入的办法更好。

如果按黄仁勋的发起，各国都建立了主权AI。
人们难免会好奇美国的主权AI和其他国家的主权AI有什么差异。

显然，美国主权AI是扩展性的，在这里投入的每一分钱，都能从国际上赚来多得多的钱。
美国的主权AI具有最强的根本功能性和技能扩散性，各国的主权AI能达到什么水平和效率，深度依赖美国主权AI供应的工具。

很多国家纵然主权AI培植成功，也是防御性的、自保性的、乃至面子性的，很多投入末了仅仅变成了一莳花费，购买的还是美国的AI商品。
同时，如果各个发展中国家把AI主权化，互不共享市场，一定造成大量的重复培植，美国AI芯片厂商则在这个过程中赚的盆满钵满，这才是真正的关键！

随着一些媒体，尤其是美国媒体对AI可能陵犯隐私权、AI运用存在伦理风险、AI威胁人类、AI运用收益巨大等方面的过度渲染。
AI运用获取必要数据的法律门槛和实际本钱正在上升，这也为AI运用企业的未来发展蒙上了阴影。

同时，如果中国AI局限于运用，那就只能赚一点辛劳钱。
AI的落地须要海量数据以及冗繁繁芜的数据标记。
在目前AI运用的模式下，数据演习的通用性不强。
换一个行业乃至运用处景，就意味着基本须要重头开始。
因此AI运用企业做的再大，也还是劳动密集型的，这与家当转型的方向背道而驰。

而只有做AI模型和做AI硬件的，因其技能扩散性强，才有可能实现72.7%的毛利率。
中国度当链的“由大到强”，从成本指标的角度上说，便是要把利润率和家当规模都提高上去，因此中国AI的未来也要做关键技能（如“文生文”模型）和关键硬件。

因此，正如周鸿祎所说：“我一贯坚持这么说，看到差距才知道怎么奋起直追。
承认差距不是坏事，认为我们所有都遥遥领先了，那就（弗成了）”。
中美AI企业的差距，尤其是在确定关键技能上的差距，是客不雅观存在的，不是宣扬出来的，更不是凭空造出来的。

前置技能起步早，是美国AI硬件强的最紧张缘故原由

与很多芯片比较，显卡和大部分AI软件利用的GPU芯片很晚才步入高速发展期。
现在如日中天的英伟达，实在直到1993年才创立，1997年才第一次推出高性能的GPU芯片，而CPU的巨子英特尔早在1968年就创立了。
纵然是2008年前的英伟达，为AMD生产PC主板也是其主要业务，并不是一家纯粹的GPU设计企业。

因此在一些人看来，中国是有可能遇上GPU时期的，他们快要况大略地归结为“管得太宽”和“道德审判”影响了中国游戏的发展，进而拖累了GPU芯片和AI。

这种说法是不客不雅观的。
美国打算机发展很早，人才储备相对充分。
20年前中国打算机人才相称匮乏，因此首先要布局门槛较低、运用性较强的领域，先把规模做大。
然后便是要对家当的“制高点”集中精力进行打破，避免被先发国家卡脖子。
既不可能盲目追求“高精尖”，也不可能只布局新技能。

冯诺依曼的打算机构造体系决定了CPU和内存是打算机硬件的核心。
个中内存领域竞争相对充分，其技能分散在多个国家，通过内存“卡脖子”难度较大。
而高性能的CPU基本上被美国垄断了，也常常成为美国技能禁运的工具。

因此在新世纪之初，中国不得不首先集中精力，占领高性能CPU的问题。
龙芯、申威、飞腾等项目都是为了这一目的而生的。
纵不雅观天下，不管是有发达游戏家当的日本，还是没有发达游戏家当的俄罗斯均遵照了这一思路。
纵然有发达的游戏家当，日本过去仍旧将自主CPU作为日本信息家当重点攻关的项目，中国没有在上世纪90年代和本世纪初重点发展GPU也就不足为奇了。

乃至美国的另一个芯片巨子AMD，也是在CPU有了较强的竞争力后，才收购ATI进入GPU芯片设计领域，并在本日成为一个虽与英伟达有较大差距，却稳居综合实力第二的GPU巨子。

而且做GPU芯片的难度紧张表示在软件生态和商业运作上，把性能做到与目前顶尖水平差距不超过10倍，难度并没有那么大。
正如龙芯总裁胡伟武所说：有了高性能CPU，再做GPU就不难了。
中国很早就办理了军用GPU芯片的问题，乃至都没引起多大的关注。

2022年10月，英特尔时隔多年再次涉足游戏独立显卡，其最高真个A770的理论性能险些达到了英伟达当时中高端游戏显卡的水平。
海内的摩尔线程也紧随其后发布了国产显卡天花板MTT S80（售价1199元，少量发售），理论性能达到了当时英伟达的甜品卡水平。

国产显卡天花板MTT S80

当然在实际游戏中，A770表示不出理论性能，驱动也不足完善。
而海内的MTT S80则间隔理论性能更远，驱动更不稳定。
但值得一提的是，通过一年多坚持完善驱动，MTT S80在许多游戏中的性能有了成倍的提高，发展势头令人欣喜。

定量地说，前文提到的H100单精度性能为66.91TFlops。
但这是英伟达专为AI设计的芯片，价格高达2.4万美元，功耗达到700W，十分夸年夜。
当时英伟达最强的游戏显卡RTX 3090 Ti的单精度性能为40.00TFlops，而英特尔的A770为17.20TFlops，摩尔线程的MTT S80为14.40TFlops。

可以说中国的显卡与国际前辈水平已不存在代差，而中国也成为美国之外唯一同时具备高性能自主CPU和自主GPU的国家。
同时也解释了，中国在当时条件下的信息家当决策是没有太大问题的。

至于美国AI芯片强一些，紧张是由于先发上风较大造成的。
而中国的相对掉队，紧张是历史上“缺课”太多，“补课”的影响太大造成的，对游戏监管较严的影响被高估了。

监管弹性大，“助攻”英伟达的发展

不过站在英伟达的角度，它能发展为本日的巨子，与美国对游戏灵巧的监管态度是密不可分的。

黄仁勋决定做英伟达时，已经在一家芯片设计企业LSI Logic做到了主管，并且有一儿一女，家庭也须要照顾。
在做决定前，作为华裔，黄仁勋与父母有过一番沟通。
当知道图像芯片的紧张功能是玩游戏时，他母亲不禁发问：“为什么不找一份事情呢？”

黄仁勋回顾创业时与家人的发言（字幕由Web3天空之城制作）

显然，如果黄仁勋母亲的不雅观点在社会上霸占了压倒性的地位，美国的GPU芯片和游戏家当是无论如何发展不到本日的程度的。

事实上，为了阻挡孩子沉迷游戏，美国家长采纳过包括公开宣扬、游说立法、抗议示威、哀求通过干系法律、起诉游戏开拓商等等手段。
作为教诲的一种办法，部分家长采纳了逼迫孩子参加夏令营等办法，希望他们能够阔别“不良诱惑”和“电子垃圾”。

伴随着对游戏的抵制，美国社会同样存在着反对过分限定游戏的声音。
德州大学的经济学家迈克尔·沃德以坚持用数据衡量游戏的影响而有名一时，根据他的研究，暴力游戏从总体上与犯罪率无关。

终极美国对游戏采纳了灵巧管控策略，像《Manhunt》这样的游戏，不仅血腥暴力，而且推崇通过猎奇的办法杀害游戏中其他工具，还会勾引玩家肃清痕迹，就被严格禁止。
如果一款游戏，已经涌现了高度明确的模拟作案，也很有可能被禁止。

一些性子类似，但程度较轻的游戏，则会被哀求整改。
为了避嫌，美国游戏行业创造了ESRB等游戏分级制度，通过相互监督的办法评级，对可能打仗暴力情节的玩家年事进行了限定。
未经分级的游戏，则险些难以流利和购买。

此外，中国对游戏限定也引得不少美国家长热议：应该限定未成年人逐日电子游戏的韶光。

目前对AI也有很多质疑乃至阴谋论的身分。
AI的缺陷和弱点被淡化了，而优点则被不合常理的浮夸了。
影响最大的是险些不提目前AI运用的弘大本钱，而无限拔高对产值的刺激浸染。
这种误解深入民气，就很可能制约传统企业与AI运用开拓公司达成互助。

高效的投资孵化环境使新技能难被埋没

对付美国AI企业而言，学术界和家当界的差异很小，乃至可以说先天便是高度联合的。
但这种联合不是平等的联合，创造商业代价的主要性明显更突出一些。

Sora模型的提出者OpenAI旗下的很多研究员揭橥过不少高水平的论文，但紧张是写作韶光较短的会议论文，更耗韶光的期刊论文则险些没有检索到。
OpenAI团队曾将构建Sora模型的技能根本投稿到有名会议CVPR 2023，结果被以“缺少创新”为由谢绝了，但终极被ICCV 2023吸收。

论文首图过于跳脱和行文不足学术的风格，可能是被拒的主要缘故原由

我想纵然所有有名的学术会议都认为这项事情缺少创新，OpenAI的团队也不会气馁，由于他们已经在商业上证明了自己。
全体Sora研发中烧掉的经费可能达到数亿美元，大部分团队没有这样的机会。

重仓Sora这样一个还存在许多未被办理的重大寻衅的模型，而且商业前景尚不明朗，每个投资人恐怕都须要慎重地思考。
但没有这样的风险投资，科技进步的速率就不会这么快。

市场和高校两条腿走路，有利于促进科技创新。
如果市场对技能前景的甄别浸染不强，或者干脆放弃投资古人没有做过的东西。
那么纵然涌现一些家当化特色强的研究，也每每是“功夫在诗外”——强调家当运用特色是为了得到更好的论文揭橥机会，终极还是难免科研与家当两张皮的问题。

英伟达当时也是被孵化的幸运儿，作为第一家明确提出以开拓3D图像处理芯片为己任的公司，险些没有投资者知道这样的芯片有什么用。
当时的2D图像处理芯片已经比较完善了，而且2D图像处理芯片的市场潜力彷佛已经不大了。
根据亲历者的回顾，很多投资人是在不理解的情形下，通过过去风险掌握评估履历，并基于对黄仁勋等创业者的信赖进行了投资。

这样的投资一定是有风险的，可是有相称一部分成功了，而且回报巨大。
不难想象，在这样的环境中一种具备家当前景的新技能是很有可能得到大规模运用的。

坦白地说，目前我们的高技能投资环境与这样的目标还存在着差异。
但笔者对未来充满着信心。

如果说过去没有首先发展GPU芯片，是“补课”的须要和时期的局限，那么投资环境也不是一成不变的。
随着高档教诲率的提高，以及成熟领域的商业竞争愈发白热化，海内投资的品味和风险偏好也一定向科技驱动转变，而且可能很快就会发生。

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