谷歌前CEO嘲笑：中國AI最大的弱點(diǎn)，就是不可能拿到500億美元投資建數(shù)據(jù)中心！美式創(chuàng)新更有生態(tài)優(yōu)勢

“中國AI拿不到500億美元建數(shù)據(jù)中心，就是最大弱點(diǎn)？”最近谷歌前CEO施密特的采訪，把“燒錢規(guī)模”當(dāng)成了AI強(qiáng)弱的標(biāo)尺——但這話里的偏見，怕是連“中國AI在干嘛”都沒搞明白。

施密特的“錢本位”吐槽：中國沒500億，所以AI不行？

11月19日南加州大學(xué)的采訪里，施密特的話很直白：“我以為中國要在AI超過我們，但你們的金融市場撐不起美國這種‘瘋狂項(xiàng)目’——誰能在中國籌500億美元建數(shù)據(jù)中心？”

他甚至把這上升到“創(chuàng)新生態(tài)”：“美國的技術(shù)創(chuàng)新是‘例外’，歐洲有聰明人也沒用，經(jīng)濟(jì)體系不行。”言下之意：燒錢能力=創(chuàng)新能力，中國燒不起，所以AI有“致命弱點(diǎn)”。

現(xiàn)實(shí)：中國AI不是“沒錢燒”，是“不想瞎燒”

先看數(shù)據(jù)：2024年美國AI私人投資1091億美元，中國93億美元——數(shù)字差得遠(yuǎn)，但錢的花法完全是兩回事。

美國的錢，大多砸在了“前置成本”里：OpenAI燒100億美元訓(xùn)GPT-4，Meta砸200億美元建AI基礎(chǔ)設(shè)施，先堆出“最頂尖的模型”，再找場景；而中國的錢，基本都扎在“解決具體問題”上：

?某農(nóng)業(yè)AI公司花2000萬元，做了個(gè)病蟲害識別系統(tǒng)，覆蓋了12個(gè)省的200萬畝農(nóng)田，農(nóng)民用手機(jī)就能查蟲害；?某物流企業(yè)投5000萬元搭的AI調(diào)度系統(tǒng)，讓貨車空駛率降了25%，一年省出3個(gè)億的成本；?即便是大模型，國內(nèi)頭部公司的訓(xùn)練成本也控制在同級別美國模型的1/3，靠的是自主硬件和場景復(fù)用——不是拿不出更多錢，是“燒10億能解決的事，沒必要砸100億”。

最近的討論：施密特怕是沒見過“問題導(dǎo)向”的創(chuàng)新

這話一出，科技圈的反駁基本是“精準(zhǔn)吐槽”：

?某AI算法工程師說：“美國燒500億建的數(shù)據(jù)中心，一半算力在‘空跑’測試模型；我們用中小算力集群，把AI裝到了工廠的機(jī)床、農(nóng)村的無人機(jī)上——誰的錢花得值？”?財(cái)經(jīng)博主補(bǔ)了個(gè)例子：“國內(nèi)某車企的AI質(zhì)檢系統(tǒng)，成本不到1000萬，次品率降了30%；美國某AI公司燒20億做的同款系統(tǒng)，至今還在實(shí)驗(yàn)室里‘優(yōu)化精度’。”?還有人直接點(diǎn)破：“施密特說的‘瘋狂項(xiàng)目’，不少是‘燒錢吹泡沫’——去年美國某AI醫(yī)療公司燒了80億，結(jié)果產(chǎn)品連FDA認(rèn)證都沒過；中國的AI項(xiàng)目，基本是‘解決一個(gè)問題，拿到一筆錢’，泡沫少多了。”

本質(zhì)：不是中國缺500億，是兩邊的“創(chuàng)新邏輯”不一樣

施密特的偏見，是把“美國式資本密集型創(chuàng)新”當(dāng)成了唯一標(biāo)準(zhǔn)——但中國AI的邏輯，從來不是“先砸錢造技術(shù)，再找問題”，而是“先有問題，再用技術(shù)解決”。

比如工業(yè)領(lǐng)域：美國AI公司先做“通用工業(yè)模型”，再找工廠適配；中國是工廠先提出“質(zhì)檢效率低”“能耗高”的問題，AI團(tuán)隊(duì)直接針對性開發(fā)系統(tǒng)，成本低、落地快。

再看應(yīng)用規(guī)模：中國AI的用戶數(shù)是美國的2倍，支付、物流、農(nóng)業(yè)這些場景里的AI滲透率，已經(jīng)超過了美國——這些不是靠“500億數(shù)據(jù)中心”堆出來的，是靠“解決一個(gè)個(gè)具體問題”攢出來的。

說到底，施密特嘲笑中國“拿不出500億”，就像嘲笑“廚師不用巨型烤箱”——他沒搞懂：烤箱是工具，菜做得好吃才是目的。中國AI不是缺燒錢的能力，是沒選“燒錢換概念”的路。

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