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【文/觀察者網專欄作者 余鵬鯤】

自從ChatGPT面世以來，大部分AI相關新聞的熱點版面都被美國企業和它們的技術突破霸占了。通過世界各國媒體的介紹，美國企業的“文生文”以及“文生視頻”的AI模型已然是家喻戶曉。農歷新年之后，美國AI的熱度依然居高不下。

2月12日，英偉達CEO黃仁勛在迪拜舉行的世界政府峰會中呼吁世界各國構建自己的主權AI基礎設施。在與阿聯酋人工智能大臣奧馬爾·奧拉馬的公開談話中，黃仁勛認為：每個國家都需要擁有自己的AI基礎設施，以便在保護自己文化的同時利用其經濟潛力。

迪拜作為本屆世界政府峰會的主辦方，認為“塑造未來政府”的主題與人工智能息息相關。而目前世界上大部分的AI算力，都是由英偉達的顯卡提供的，黃仁勛雖然不是國家和非政府組織的領導人，也受邀參加了此次峰會。

當地時間2月15日，舊金山的科技企業OpenAI發布了“文生視頻”模型Sora。通過Sora生成的視頻不僅真實感強，而且支持多視角，時間成本也有所減少。這樣的效果極大地震撼了對AI所知不多的普通人，甚至讓一些人產生了工作即將被AI代替的焦慮。

Sora生成的視頻中的一幀（圖自OpenAI官網）

與百花齊放的AI模型相比，AI硬件基本上是英偉達一家獨大，AI的編程模型也十分依賴英偉達的CUDA作為應用程序的開發接口（API）。因此，很多AI應用的開發者十分期待出現一個能與英偉達分庭抗禮的AI硬件廠商。

英偉達構建的顯卡計算生態

近期，多家媒體報道了一家名為Groq的加州AI企業。據稱該企業研發的加大語言處理單元（LPU）芯片，在與英偉達H100顯卡同樣進行生成式AI推理時，推理速度快了10倍，消耗電能卻只有1/10。

經過筆者的查證，其實該公司在去年11月底就發布了這一成果。重新引發關注的原因，可能是該公司宣稱LPU的提出受到了中國正在研發的“神威·海洋之光”超級計算機的啟發。

不過當時就有媒體指出：AI領域的初創公司“都聲稱性能比英偉達好10倍”。曾任阿里技術副總裁的賈揚清算了一筆賬，Groq的LPU在大部分情況下的擁有成本和采購成本，還是明顯高于H100顯卡。

因此目前看來，英偉達和CUDA生態是難以撼動的。這一點也體現在英偉達的財報上。

2月22日，英偉達發布了2024財年第四季度及全年財務業績，全年凈利潤增長近6倍。除了利潤增長高得嚇人，2024財年的毛利率也達到了72.7%，充分體現了高科技行業的高收益。

英偉達財務摘要

受“完美財報”影響，2月22日英偉達股票暴漲16%，市值增加了2733億美元，約合人民幣2萬多億。按市值算，相當于1天就創造了1個貴州茅臺或3個寧德時代。

美國AI大模型頻頻登上熱搜，美國的AI芯片廠商又是如此強勢。于是自然有人提問：為什么人工智能的突破進展總是出現在美國？還有這樣一種擔心：Sora等模型產品出現在美國，中國AI的發展變被動了么？

針對這些問題，《環球時報》對話了全國政協委員、360創始人周鴻祎，他認為中美AI的差距主要在“確定技術方向”上，中國的優勢是學習能力很快，中美在AI上的差距應該能在一兩年內追上。

但周鴻祎的說法畢竟只是一家之言，美國AI企業在確定技術方向上的能力到底強不強？如果確實強，那又是強在哪里呢？

確定技術方向，確有過人之處

與周鴻祎相反，部分網民出于樸素的民族感情，認為以ChatGPT為代表的“文生文”模型，以及Sora等“文生視頻”模型缺乏明確地工業適用場景，是一種屠龍術式的技術突破。盡管顯得技術高超，實際作用卻很小。甚至有人明確提出：美國AI務虛，中國AI務實，并認為中國AI發展路線遠較美國為強。

從細節上講，這樣的說法是有道理的。在AI產業中，熱門的研究問題通常具有兩個特征：

1.人類不擅長，而計算機擅長；

2.人類由于定勢思維和文化傳統，錯誤地認為這些問題集中體現了人類的“高級智慧”，是人類擅長的問題。

從AlphaGo開始，到最近的ChatGPT和Sora，都體現了這一規律。

例如，圍棋從來都不是人類擅長的，普通人早就下不過AI了。只是圍棋在東亞社會文化上具有較高的社會影響力，吸引了一大批記憶力遠超于常人的天才投身到這項運動中，使得AI需要發展這么多年，才能追上人類最高水平選手。

圍棋在中日韓具有崇高的文化地位

同時，幾乎所有國家的傳統都認為在棋類運動中領先，需要較強的把握局面的能力以及深謀遠慮。并衍生出“入界必緩”、“攻彼顧我”、“勢孤取和”、“棋品如人品”等等文化諺語。但實際上，棋類比賽往往需要的是記憶和檢索大量信息的能力，而這顯然是計算機擅長的。

對于ChatGPT，網民有這樣一個玩笑：“除了用于工作的時候，ChatGPT還挺智能的”。雖然是玩笑，但精準反應了目前“文生文”模型的缺點。對內容相對固定的上傳下達等工作，這些技術還十分有用。一旦對內容的正確性和風格有要求，相關技術的效率就直線下降。

因此，這些模型只是基礎，還需要大量的標記和重新訓練，才能應用到實際的工業場景。

但若是據此得出結論：美國AI務虛，中國AI務實，筆者就很難茍同了。因為這正是美國AI廠商希望看到的。

黃仁勛呼吁各國建立主權AI基礎設施，他說：“它編纂了你的文化、你的社會智慧、你的常識、你的歷史——你擁有你自己的數據”。

從表面上看，這沒錯，ChatGPT也好，Sora也罷。如果能用各國本地語言重新進行標記和訓練，當然比依賴翻譯輸入的方式更好。

如果按黃仁勛的提議，各國都建立了主權AI。人們難免會好奇美國的主權AI和其他國家的主權AI有什么區別。

顯然，美國主權AI是擴張性的，在這里投入的每一分錢，都能從國際上賺來多得多的錢。美國的主權AI具有最強的基礎功能性和技術擴散性，各國的主權AI能達到什么水平和效率，深度依賴美國主權AI提供的工具。

很多國家即使主權AI建設成功，也是防御性的、自保性的、甚至面子性的，很多投入最后僅僅變成了一種消費，購買的還是美國的AI商品。同時，如果各個發展中國家把AI主權化，互不共享市場，必然造成大量的重復建設，美國AI芯片廠商則在這個過程中賺的盆滿缽滿，這才是真正的關鍵！

隨著一些媒體，尤其是美國媒體對AI可能侵犯隱私權、AI應用存在倫理風險、AI威脅人類、AI應用收益巨大等方面的過度渲染。AI應用獲取必要數據的法律門檻和實際成本正在上升，這也為AI應用企業的未來發展蒙上了陰影。

同時，如果中國AI局限于應用，那就只能賺一點辛苦錢。AI的落地需要海量數據以及冗繁復雜的數據標記。在目前AI應用的模式下，數據訓練的通用性不強。換一個行業甚至應用場景，就意味著基本需要重頭開始。因此AI應用企業做的再大，也還是勞動密集型的，這與產業轉型的方向背道而馳。

而只有做AI模型和做AI硬件的，因其技術擴散性強，才有可能實現72.7%的毛利率。中國產業鏈的“由大到強”，從資本指標的角度上說，就是要把利潤率和產業規模都提高上去，因此中國AI的未來也要做關鍵技術（如“文生文”模型）和關鍵硬件。

因此，正如周鴻祎所說：“我一直堅持這么說，看到差距才知道怎么迎頭趕上。承認差距不是壞事，認為我們所有都遙遙領先了，那就（不行了）”。中美AI企業的差距，尤其是在確定關鍵技術上的差距，是客觀存在的，不是宣傳出來的，更不是憑空造出來的。