00:00:15今天咱们要来探讨一下中美两国在人工智能领域各自的优势和短板，以及为什么说这两个国家在这场科技竞赛当中其实谁都没有绝对的胜算？00:00:27没错。00:00:28咱们先来看看第一个话题，就是谷歌前CEO施密特。他对中国AI的最新看法，他之前不是刚从中国回去吗？那他回去之后，对于中国在AI领域的表现有什么新的评价。00:00:41他是在南加州大学的一场对话当中说到的。他说，其实他在来中国之前是认为,中国会在AI领域试图去击败美国，但是他在中国实地考察了之后，他发现这个情况比他想象的要复杂很多，中国在很多方面已经是领先的了。00:01:00下面我们来谈谈中国到底在哪些AI的相关领域已经取得了决定性的优势。美国为什么会在这些领域落后？00:01:08比如说在电动车和电池系统这两个方面，中国已经是毫无疑问的领先了。施密特他也直接说，美国公司已经没有办法在这个运营规模上面去跟中国竞争了，这其实是美国自己的失误。00:01:21那这个差距听起来就不像是可以轻易追回来的。00:01:25对，而且人形机器人领域中国也很有可能会后来居上，因为施密特去参观过中国的工厂，他说那个规模大的惊人工人们都非常的勤奋，这并不是在说客套话，这是一个竞争对手的冷静判断。00:01:40原来是这样，那我们来看看美国在AI领域还有哪些独门绝技吧，美国到底有什么东西是中国目前没有办法模仿，或者说很难追赶的。00:01:50虽然中国的AI发展的很快，比如说像DeepSeek这种研究团队，他们也发明了很多根本性的更好的算法，但是中国在金融市场的深度上面还是有明显的短板。00:02:02听起来好像中国的这些AI公司在融资和扩张的时候会受到一些限制。00:02:08是的，因为你没有办法说在中国随随便便就可以融资500亿美元去建数据中心，可能政府最后会去推动这件事情，但这是指令性经济，而美国的创业的生态，它是可以为了一个疯狂的想法，就可以筹集到大量的资金。这个是中国的体制下很难做到的。00:02:25明白了，紧接着我们就来谈一下。施密特对美国的警告，以及他怎么看中国的AI能力。00:02:32他怎么评价现在中国的AI研究水平？00:02:34他其实直接就说，如果你现在还在怀疑中国的研究质量，那你就错了。就15年前的那种中国落后的这种偏见，已经完全不符合事实了。00:02:44看来他的态度非常鲜明。00:02:46没错，他还说了一句很重的话，中国已经站在门口了，中国的AI能力已经非常非常接近美国的顶尖水平了。00:02:54下面咱们展开讲一讲这个DeepSeek, 这个团队以及中国在推理算法上面的一些突破。这个团队到底在国际上是一个什么样的水平？00:03:03DeepSeek, 其实是让硅谷都非常紧张的一个中国的AI团队。史密特专门提到了他们在推理算法上面的这个DeepSeek-R1的创新，是处于国际领先的。00:03:14能让施密特专门提到那确实不简单。00:03:16是的，但是中国的这些AI团队虽然技术很强，但是他们在算力的规模上面还是没有办法跟美国相比的。施密特说的是，至少目前我们还可以，但是他用了一个词叫目前就说明美国的这个优势可能随时会被追上。00:03:33中国在开源的AI上面到底采取了哪些跟美国截然不同的策略？00:03:38最有意思的地方就是美国的这些顶尖的AI模型，像OpenAI、Anthropic、Google,他们几乎都是闭源的，几乎都是闭源的，因为训练的成本实在是太高了。他们不可能说免费的让大家去使用，但是中国的这些AI模型几乎都是开源的，任何人都可以免费的去使用。00:03:56那这样的话，是不是就意味着全球的开发者都可以很轻松的用上中国的这些大模型？00:04:01是这样的，就像施密特说的，他认识的很多高质量的，非常聪明的中国的创业者，他们都直接用中国的开源大语言模型。这些不是什么政治性的创业公司实用的工具，而且免费。他说，当然可以用，对吧？00:04:17所以说这种开源的模式对于整个生态系统的建设会带来哪些长远的好处？00:04:24长远来看的话，中国是通过开源把自己的模型推到了全世界的开发者的手里。这其实是一个非常聪明的抢占生态位的一个做法。因为美国的公司为了收回巨额的成本，他们只能闭源收费，但是中国是通过开源直接让更多的人来使用，来贡献，可能会慢慢的主导这个行业的标准。00:04:44那紧接着我们要谈的就是中国留学生对美国的AI和科研的贡献。为什么这部分人才会成为美国创新体系当中不可或缺的一部分？00:04:53施密特不是在美国国会的AI委员会里面专门研究过这个事情吗？他发现美国所有最顶尖的论文在五到十个作者当中，经常会有一两个是出生在中国。并且在中国接受早期教育的科学家，他们几乎已经成为了美国的研究基础设施的一部分。00:05:10这么看来的话，中国的留学生在美国的科研圈里面真的是撑起了半壁江山。00:05:16是的，所以施密特才会说，美国不想让这些人毕业之后回到中国，他甚至还开玩笑说，应该直接在他们的毕业证上面订一张绿卡，就不要让世界上最顶尖的学生去别的地方，而不是留在美国。00:05:30说到这个中美关系，施密特，他怎么看待这两个国家在AI和科技领域的合作和竞争？00:05:37他其实说的很直白，就是中国和美国永远都不会成为最好的朋友，但是他们是可以学会合作的。虽然他们的体质是完全不一样的，但是他们在一些方面是有共同的利益的，比如说国内的稳定，大家都不希望有恐怖主义。另外经济的增长，中国虽然说自己是共产主义，但是在施密特资本家看来，他们看起来可真像资本家，工作非常努力，非常聪明。00:06:02确实在知识产权这种容易产生矛盾的问题上面。他有什么具体的建议吗？00:06:08他其实是说应该通过接触和交流去解决，而不是说去封闭自己，因为封闭自己不仅不会让美国变得更强，反而会让双方都失去互相学习的机会。00:06:20好的，然后咱们下一个话题要聊的是美国大学在算力资源上面遇到的瓶颈。现在美国的大学在算力上面到底有哪些难题？00:06:30他其实说的非常直接，没有一所大学是有足够的算力的，就哪怕是这些最有钱的私立大学，像南加州大学，它的资金很充足，运营的也很好，但依然还是不够用。00:06:43听起来算力不足，已经成了一个阻碍美国学术进步的一个大问题了。00:06:48没错，所以施密特才会建议，大学应该要去建设自己的数据中心，要选在电力资源丰富的地方。另外，可以去寻求捐赠者，捐芯片。他还半开玩笑的说，可以把数据中心建在共和党州拉根大网线回来，大家要去想办法解决这个问题。00:07:07因为没有算力，大学就没有办法发明未来。00:07:11那我们下一个要聊的话题，就是技术竞争的本质，以及施密特他对于竞争的理解，他是怎么来看待中美之间的这种AI的竞赛的？00:07:20他其实是多次在公开场合讲过，就是他个他竞争是好事。他很高兴看到google现在可以在芯片领域跟Nvidia进行竞争，因为这样的竞争会让大学和整个行业都受益。他说，应对科技界疯狂局面的答案，硬核竞争照这么说的话。00:07:37他应该不主张美国去一味的封锁中国的技术吧？00:07:41对他的观点不要去试图封杀对手，而是要通过竞争让自己变得更强。就中国在某些领域领先，那就承认，然后想办法在自己强的地方做得更好。美国在金融和创新生态上有优势，那就最大化这个优势。00:07:57那他对于现在的大学生投身AI和科技领域有什么具体的建议吗？00:08:02他说，他其实很嫉妒现在的大学生，因为他们可以见证一个全新的智能形态的诞生，这是一个非常激动人心的时刻。00:08:10那他有没有说，在学习或者说在创业的时候要注意什么？00:08:14他就建议，大学生要像计算机科学家一样去思考，你要考虑规模化，你不要想着说，我就做一个小生意。他说，你要去想怎么能够服务成千上万人。另外就是要找到一个可扩展的商业模式，这样你才能发财。00:08:29毕竟你在商学院。00:08:31我们下面就来总结一下中美在AI以及相关的领域，上面各自的强项和弱项。00:08:38能不能用几个简单的关键词来概括一下两国的核心的优势和短板。00:08:43当然可以，中国的话，在电动车和电池这两个领域是绝对的领先，人形机器人，也很有可能后来居上。在AI的研究上面也是非常非常接近美国的，包括开源的策略也很有前瞻性，但是在金融的深度上面，还是美国更厉害。00:08:59所以美国主要还是靠创新和融资能力领先。00:09:04没错，美国的创新生态和融资能力确实非常强，但是美国在大学的算力投入上面是明显不足的，对中国的人才也是很多限制，比如说绿卡政策就很不友好。00:09:16我们从这次的讨论当中可以得到哪些？对于普通人来说比较实用的启发呢。00:09:22首先不能再用老眼光去小看任何一个竞争对手。对15年前的那些偏见早就已经过时了。第二个竞争是好事，封闭自己只会让自己越来越落后。00:09:34这些观点确实让人耳目一新。00:09:36是的，还有就是要重视人才，就谁能够留住全球最聪明的人，谁才有可能笑到最后。然后算力是所有的一切的基础，没有算力就没有未来，最后就是一定要保持一个开放的心态，向强者学习，不丢人。对。00:09:53今天我们其实聊了很多关于中美两个国家在人工智能这个赛道上面的你追我赶，也看到了其实两个国家都有自己的杀手锏，也都有自己的短板。00:10:04好了。这期节目咱们就到这里了，感谢大家的收听，咱们下次再见，拜拜。

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“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

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