剛剛吳恩達老師發了一篇推文，吳老師表達了對中國人工智能發展高度認可，并且認為雖然目前美國暫時領先，但中國的AI發展具有強大的可以超越美國的路徑 ，吳老師還認為AGI更像是營銷而不是技術突破，AGI沒有終點線，中國半導體布局和開源人工智能最終將協同發展，再加上激烈的競爭環境，會產生真正強大的AI公司

以下是吳老師推文原文轉譯：

如今，中國已經有了一條在人工智能領域超越美國的路徑。盡管美國目前仍然領先，但中國在開放模型生態系統方面充滿活力，并且在半導體設計和制造領域積極布局，已經展現出強大的發展勢頭。初創企業的經驗告訴我們，勢頭至關重要：即使現在公司規模較小，只要保持高速增長，幾年后就可能變成無法阻擋的力量。這就是為什么一支規模不大的團隊，通過高速發展，也可以對龐然大物構成威脅。美、中兩國都是巨頭，但中國超強的競爭環境與迅速傳播的技術知識，賦予了它巨大的增長勢能。雖然美國上周發布的《AI行動計劃》明確提出支持開源（及其他措施），對于美國來說是非常積極的信號，但僅靠這一計劃，并不足以確保美國持續保持領先地位

人工智能并不是一個單一、統一的技術，不同國家在不同領域各有優勢。例如，在生成式AI興起之前，美國在云端AI大規模部署方面一直領先，而中國則在視覺技術方面長期處于領先位置。這種技術優勢不僅體現在經濟增長中，也體現在軟硬實力上。雖然非技術領域的評論家經常將“通用人工智能（AGI）競賽”描述成一項有明確終點的賽事，但事實上，AI技術會不斷進步，并不存在所謂的終點線。如果一個公司或國家宣稱他們實現了AGI，我認為這更像是一次營銷事件，而非技術里程碑。就像在奧運百米短跑中，僅僅微小的速度優勢就足以決定金牌和銀牌的差別，人工智能領域的微小優勢也會顯著轉化為經濟增長和國家實力上的優勢。盡管這種影響并非“贏者通吃”，但也不可忽視。

從人工智能測評平臺Artificial Analysis和LMArena的排行榜來看，美國在頂級閉源模型方面領先，而頂級開源模型則來自中國。美國的Google Gemini 2.5 Pro、OpenAI o4、Anthropic Claude 4 Opus和Grok 4都是強大的閉源模型。但來自中國的開源替代品，如DeepSeek R1-0528、專注智能體推理的Kimi K2、Qwen3系列（包括擅長代碼的Qwen3-Coder）和智譜AI的GLM 4.5（其后期訓練軟件已開源）緊隨其后，甚至許多已經超過了美國最佳的開源模型，如Meta的Llama 4和Google的Gemma 3

很多美國公司采取了較為保密的基礎模型研發策略，這種商業策略雖合理，但也導致頂尖公司必須花費巨額成本去從競爭對手挖角，以獲取競爭對手實現某種特定能力的“秘方”。知識雖有傳播，但成本高昂且速度緩慢。相比之下，中國的開放AI生態則競爭激烈，生存競爭雖然可能淘汰大批企業，但卻能催生出真正強大的公司

在半導體領域，中國也在取得進展。華為的CloudMatrix 384目標是與英偉達的GB200高性能計算系統競爭。雖然中國尚未能開發出媲美英偉達頂級芯片B200性能的GPU，但華為正嘗試用更多數量的中等性能芯片（384片而非72片）組合出具備競爭力的系統。中國汽車產業曾經難以在燃油汽車時代與歐美品牌競爭，但通過押注電動汽車實現了跨越式趕超。華為的替代芯片架構是否有效尚待觀察

回顧歷史，電力、互聯網等通用技術的崛起，為很多國家創造了獲益空間，并不存在此消彼長的零和博弈。數月前，我就了解到一些企業已經在規劃一個“中國主導開源模型”的未來，事實上我們現在正處于這一階段，未來的發展取決于我們的行動