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人工智能企业Cohere首席执行官艾丹·戈麦斯日前在路透社NEXT大会上表达了与英伟达首席执行官黄仁勋截然不同的观点。他认为，尽管中国在人工智能技术研发层面取得了显著进展，但美国和加拿大在全球AI竞赛中凭借商业化能力和地缘政治优势仍占据领先地位。这一表态在人工智能产业引发了关于技术领先与市场主导孰轻孰重的新一轮讨论。
戈麦斯承认，中国已经推出了性能卓越的AI模型，这些模型正在缩小与OpenAI等顶尖闭源大型语言模型之间的技术差距。今年一月，中国人工智能初创公司DeepSeek推出的R1模型在全球范围内引起轰动，其以极低的训练成本实现了与主流商业模型相当的性能水平。
此后，阿里巴巴和百度等中国科技巨头纷纷加快了AI产品的迭代速度，推出的新模型和升级版本频率明显提升。阿里巴巴最新发布的Qwen 3系列模型在推理能力方面取得了突破，而百度则通过其Ernie系列模型持续巩固在国内市场的地位。更值得注意的是，这两家公司已经开始使用自主设计的芯片来训练AI模型，部分替代了英伟达的产品，这标志着中国在摆脱对美国先进芯片依赖方面取得了实质性进展。
然而，戈麦斯强调，技术本身并非决定AI竞赛胜负的唯一因素。他指出："真正重要的不是谁先获得这项技术，而是谁能将其大规模商业化。美国和加拿大拥有得天独厚的优势，可以成为全球采用这项技术的合作伙伴。"这一观点的核心在于，全球众多西方发达国家在选择关键基础设施技术供应商时，往往对中国技术持谨慎态度。出于数据安全、理念观契合以及地缘政治考量，这些国家更倾向于与美国和加拿大等西方发达国家建立深度合作关系。
基础设施投资与回报率争议
为了巩固在人工智能领域的领导地位，美国科技巨头正在进行前所未有的资本投入。根据最新的市场分析数据，四大超级云服务提供商——亚马逊、谷歌、微软和Meta预计在2025年的资本支出将超过3500亿美元，这一数字较前一年大幅增长。微软宣布在全球范围内投入800亿美元建设数据中心，创下单一AI基础设施投资的最高纪录。摩根大通预测，2025年全球AI基础设施投资将达到3750亿美元，2026年这一数字可能进一步攀升至5000亿美元。
然而，这种大规模投资正面临着越来越多的质疑。戈麦斯在接受采访时表示："每年额外投入100亿美元来改进模型并不能带来足够的投资回报，因此这项技术本身的价值是有限的。过去几年，随着规模的扩大，我们看到模型改进的速度已经放缓。"这一观点与投资者对科技公司的担忧不谋而合。麻省理工学院发布的一份报告显示，尽管企业在生成式人工智能上已经投入了300至400亿美元，但95%的公司迄今未能获得可观的商业回报。IBM商业价值研究院的数据更为直接，企业级AI项目的平均投资回报率仅为5.9%，远低于预期。
芯片出口管制成为焦点
中国能否获得先进的人工智能芯片，特别是英伟达生产的高端GPU，一直是中美科技竞争的核心议题。美国政府对华实施的严格出口管制旨在限制中国在AI领域的发展速度，但这一政策的有效性正受到挑战。英伟达首席执行官黄仁勋此前曾警告，中国在人工智能领域"落后美国仅几纳秒"，并预测"中国终将赢得人工智能竞赛"。尽管黄仁勋随后澄清了这一表态，但其对中国AI发展速度的评估引发了广泛讨论。
据报道，特朗普政府正在考虑允许英伟达向中国出售H200人工智能芯片，这一可能性立即引发了美国国会的强烈反应。两党参议员迅速提出法案，要求商务部拒绝任何向中国出售先进AI芯片的许可申请。与此同时，中国科技企业正在加速推进芯片自主化进程。百度公布了其昆仑AI芯片的五年路线图，计划在2026年推出M100型号，2027年推出M300型号。阿里巴巴和百度已经开始使用自主设计的芯片训练较小规模的AI模型，这表明中国在应对美国出口管制方面取得了一定成效。
开源策略与技术扩散
DeepSeek等中国AI企业采取的开源策略正在改变全球人工智能生态。通过免费开放其高性能模型的技术细节和代码，DeepSeek降低了AI开发的准入门槛，使更多研究人员、初创公司和开发者能够参与到人工智能创新中。这一策略不仅提升了中国在全球AI社区的影响力，也促使硅谷越来越多的初创公司开始在中国免费或低成本AI模型的基础上构建应用。
戈麦斯对于人工智能可能带来的风险持相对乐观的态度。他表示："我个人不太相信那些关于'终结者'、世界末日以及这类科幻故事。人们已经面对了人工智能技术的现实，这些末日论变得不再流行。"这一立场与一些AI安全研究人员和政策制定者的担忧形成对比，后者认为随着AI能力的不断提升，必须建立更严格的监管框架来防范潜在风险。
从更广阔的视角来看，中美在人工智能领域的竞争已经超越了单纯的技术比拼配资推荐网，演变为涉及商业模式、地缘政治联盟、产业链控制和理念观输出的多维度竞赛。美国和加拿大确实在构建全球AI生态系统方面拥有独特优势，但中国在技术创新、成本控制和市场规模方面的进展同样不容小觑。这场竞赛的最终结果将取决于哪一方能够更有效地将技术突破转化为实际应用价值，并赢得全球市场的信任和采用。
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