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中国 AI 为什么追得这么快？美媒找到一批关键人物_我的网站

一 |     （联合早报） 作者 红蚂蚁团队新加坡人喜欢霸位并不是新闻。

二 | 但如今这种霸位文化似乎被新加坡居民赋予了新的功能——代为排队。    8 月 25 日，据《华尔街日报》报道，中国 AI 模型近年来快速缩小与美国头部模型的差距，其背后并非短期突然出现的技术突破，而是清华大学等高校长期形成的人才网络，以及开源技术、人才回流和更高算力效率等因素共同推动的结果。报道认为，以智谱 AI 联合创始人唐杰、月之暗面创始人杨植麟以及 DeepSeek 创始人梁文锋等人为代表的一批研究者，构成了中国这一轮 AI 追赶的重要力量。简单说就是，为了不傻傻站着排队等待，干脆就找一个没有生命的物件摆在地上，作为自己正在“默默排队”的标记。《华尔街日报》称，中美两国多名行业人士认为，中国最好的 AI 模型目前与美国最先进模型的能力差距已经缩小至数月。今年 6 月，马斯克曾预测中国要到 2027 年第一季度才能追上 Anthropic 的顶级模型，唐杰随后回应称，“不会需要那么久”。报道将中国 AI 人才体系的形成追溯至 20 多年前。这么做，只为了领取居民委员会派发的免费食物。碧山东第一分区居民委员会8月23日深夜在脸书上载两张照片，一张显示了贩卖机前的水泥地板上出现一排“布阵用品”；另一张则显示“摆阵”的人井然有序排队的情景。（碧山东第一分区居民委员会脸书）“布阵用品”都有些什么？不外就是一个个折叠起来的小袋子和环保袋，上面用一个或两个小石子压着，以免被风吹走。

三 | 2005 年，图灵奖得主姚期智在清华大学创办“姚班”，培养计算机领域的顶尖人才。与此同时，唐杰长期在清华从事数据挖掘和机器学习研究，其实验室后来成为中国 AI 人才的重要来源之一。（碧山东第一分区居民委员会脸书） （碧山东第一分区居民委员会脸书）用这种无人监管的方式来排队，难免会出现剪不清理还乱的情形。据报道，有些Auntie就声称地上的袋子是自己的，与其他排队的人吵得面红耳赤。杨植麟曾师从唐杰，在清华研究机器学习算法，随后赴卡内基梅隆大学攻读博士，回国后创办月之暗面。这种高校与创业公司的人员流动逐渐形成了一张 AI 人才网络。2018 年，中国进一步放宽科研人员创业及科研成果商业化限制，次年唐杰从清华实验室孵化出后来发展为智谱 AI 的公司。

四 | 早在 OpenAI 于 2020 年发布 GPT-3 后，智谱就将开发同等级模型作为目标。不过，相比美国 AI 企业，中国公司长期面对资金和先进芯片不足的问题。杰富瑞测算，在相关时期内，中国科技公司的投入规模不到美国同行的五分之一。居委会每个星期五傍晚派发免费食物的活动已经持续了三年，深受居民欢迎，每次都吸引到很多人前去领取。在这一背景下，提高算力利用效率成为中国 AI 企业追赶的重要路径。

五 | （碧山东第一分区居民委员会脸书）由于捐赠的食物种类不定，所以很多居民为了能选到好料，都会提前霸位以免落于人后。DeepSeek 是其中的代表。（碧山东第一分区居民委员会脸书）这就迫使碧山东第一分区居民委员会不得不与大家约法三章。报道提到，DeepSeek 通过多头潜在注意力机制（MLA）降低模型运行中的内存消耗，并较早在中国采用混合专家模型（MoE），以减少对芯片算力的需求。只允许一个家庭派一个成员亲自排队领取食物。这些技术成为 2025 年初“DeepSeek 冲击”的重要基础，当时其推出的低成本开源模型引发美国科技股震荡，也迫使中国同行重新审视技术路线。中国 AI 企业之间的技术交流也进一步加快了迭代速度。月之暗面后续模型采用了 DeepSeek 使用或验证过的 MoE 及 MLA 变体，而 DeepSeek 也采用了月之暗面优化过的训练技术。不同团队通过论文、开源模型和技术实践相互借鉴，形成了与封闭模型路线不同的技术扩散机制。 严禁用物件来霸位，所有摆在地上的物品将一律视为垃圾清理掉。

六 | 果真应验了那句老话： 生活素质的提升可以依靠他人的善心，但个人素质的提升就无法假手于人。在一个相对慷慨友善的大环境中，我们可以试着多体谅彼此。与此同时，人才回流也成为另一条技术路径。腾讯招募了曾在 OpenAI 工作的两名清华毕业生，字节跳动则引入曾供职于谷歌的中国研究人员。报道认为，美国 AI 公司的技术进展、海外人才回流以及中国本土研究网络，共同加快了中国 AI 公司的追赶速度。但算力仍是中国 AI 企业面临的主要制约。

七 | 梁文锋今年 5 月表示，芯片而非人才，是中美 AI 公司之间最关键的差距。

八 | 阿里巴巴、智谱等头部实验室研究人员称，他们获得的高端芯片数量往往只有 OpenAI、谷歌同行的五分之一。

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Published on:21:47:08