上海
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這兩天，DeepSeek 新版將在春節前發布的消息，讓整個網絡又沸騰了，全網都在等著再次見證奇跡。
但昨天的一場 AI 高端局，卻給這股熱浪狠狠澆了一盆冷水。
阿里通義千問的大佬在會上直言：中國 AI 三到五年內超越美國的概率，樂觀地說，也只有 20%。
這番“暴論”，跟我們熟知的“差距僅剩三個月”簡直大相徑庭。
這到底是怎么回事兒？
01｜一場全明星的閉門會
事情的起因，是昨天舉辦的一場名為 AGI-NEXT 的閉門峰會。
這場局的含金量簡直高得嚇人，堪稱中國 AI 界的“全明星陣容”。
智譜 AI 的創始人 唐杰、Kimi 的創始人楊植麟、阿里通義千問的技術負責人林俊旸。
以及最近的“當紅炸子雞”——騰訊 AI 科學家姚順雨，全都到齊了。
峰會具體聊了什么“干貨”，外界鮮有報道。
但最后流出的圓桌對話環節，卻在圈子里引發了熱議。
而真正讓這件事出圈的，是主持人拋出的最后一個、也是最犀利的問題：
“未來 3 到 5 年，中國任何一家公司在 AI 方面超越美國的概率，到底有多大？”
面對這個直擊靈魂的提問，現場并沒有出現預想中的“豪言壯語”。
相反，阿里通義千問的林俊旸略作沉思，給了一個極其誠實、甚至聽起來有點刺耳的回答：
“我覺得是 20% 吧，這已經非常樂觀了?！?/strong>
這...果真如此嗎？還是我們被嚴重低估了？
02 ｜一場“富二代”和“窮小子”的游戲
首先，咱們得認清一個現實：在這一輪 AI 競賽里，我們在核心硬件上確實比對手“窮”。
這個“窮”，指的是算力。
林俊旸在會上打了一個讓我破防的比喻：美國的實驗室就像是“富哥”。
人家的算力比我們大 1-2 個數量級，那是真的“家里有礦”。
即便有些實驗是浪費的，他們也有資本投入海量的資源去試錯，去做下一代的前沿研究。
而我們的實驗室呢？真的叫“捉襟見肘”。
國內的大模型團隊，光是滿足當下的產品交付，可能就已經把手頭所有的顯卡占滿了。（阿里都如此？）
當然，現場討論也擔憂光刻機等能否攻破的問題。
不過也有很對反對的聲音認為，正是這種“匱乏”，逼出了中國公司的極致效率。
DeepSeek 就是一個例子：當硅谷還在迷信“大力出奇跡”時，它硬是靠著架構創新，用僅有的一點算力，把模型訓練成本打到了令人發指的“白菜價”。
也難怪黃仁勛在 CES 上直言：中國開源模型已是全球第一梯隊，推理效率甚至吊打美國。
（他甚至首次在他的 PPT 里面直接用了大量中國模型）
圖：英偉達 CEO 黃仁勛在 CES 2026 上以中國模型為例
他警告同行：“封鎖反而逼出了一個可怕的對手。”
窮有窮的打法，這恰恰是我們的韌性。
03｜馬斯克的“神預言”：真正的瓶頸是“電”，不是“芯”
如果說芯片是現在的短板，那馬斯克最近的一個判斷，可能指出了我們未來的“隱藏大招”。
不同于大家死盯著顯卡看，馬斯克在最新的訪談中拋出了一個觀點：AI 競賽的下半場，瓶頸根本不是芯片，而是電力。
他在播客里直言：“中國的 AI 算力將遠超世界其他地方。”
為什么？因為雖然美國芯片強，但美國的電網太老舊了！
建一個數據中心，光等排隊接電就得好幾年。
而中國？“基建狂魔”不是白叫的。
馬斯克預測，到 2026 年，中國的發電增量可能是美國的 3 倍。
拼到最后，這可能是一場能源戰。而這，恰恰是“基建狂魔”的主場。
04｜學術界“補位”：正在批量制造“牛頓”
除了工業界的死磕，這場對話還讓我看到了另一股最容易被忽視的力量：學術界。
以前我們總覺得，學術界是不是落后了？大家都在搞大模型，教授們還沒卡，能研究出啥？
但香港科技大學榮休教授楊強給出了一個非常精彩的觀點：
工業界就像當年的伽利略，先發明了望遠鏡（大模型），看到星星在轉；但接下來，我們需要牛頓（學術界）來總結定律。
工業界忙著賺錢，誰來研究“智能的上限在哪里”？誰來把大模型從“黑盒”變成科學？
你可能覺得中國學術界不行，但最新的數據狠狠打了我一巴掌。
就在近日，計算機科學領域的權威榜單 2026 CSRankings 正式發布。在人工智能（AI）學科的全球排名中，發生了一件極其恐怖的事情：
中國高校直接包攬了全球前 10 名！
圖：中國大學包攬人工智能學科排名前十
南京大學以 23.7 分的絕對優勢，力壓全球名校，位居世界第一！
這意味著當“富二代”在前面狂奔時，我們的“科學家”正在后面默默鋪路。
05｜ 別慌，這其實是一場“華人的內戰”
最后，如果你還在擔心因為技術封鎖，中國人的腦子會輸給美國人，那看看最近硅谷瘋傳的一條消息吧，保證讓你心態炸裂。
有確鑿的內部消息稱：馬斯克最近為了追求極致的效率，對 Grok 團隊進行了大換血，甚至辭退了團隊中“最后一個白人成員”。
在他眼里，沒有膚色之分，只有代碼寫得好不好之分。
不管你愿不愿意承認，現在的 Grok 團隊，幾乎已經成了名副其實的“全華班”。
圖：馬斯克的 xAI 團隊
這不是個例。
就在前不久，Meta 豪擲幾十億美元收購了那個紅遍全球的 AI Agent 產品——Manus。
而 Manus 背后的核心團隊，正是地地道道的中國團隊。
圈內一直有個段子：所謂的中美 AI 競爭，歸根結底，已經演變成了“在大洋彼岸的華人工程師”和“在中國本土的華人工程師”之間的賽跑。
硬核數據早就擺在那了：
圖：AI 人才分布，來自@@bookwormengr
中國占據了全球 AI 人才的 48.68%，將近一半！而美國是 35.47%。
在“人腦”這個核心要素上，我們不僅不窮，反而是在“富礦”上。
即使在 OpenAI 這種“AI 圣殿”，員工來源高校的前 20 名榜單中，除了美國本土名校，僅有的兩所入圍高校，正是中國的清華和北大。
圖：OpenAI 員工高校來源
聽完大佬的“20% 論”，我反而更樂觀了。
因為科技史有一個鐵律：技術代差最容易被時間抹平，但應用的壁壘卻難以逾越。
前段時間我去了趟新加坡，按理說夠發達了吧？
但在那兒的幾天，我真有一種“回到上個世紀”的錯覺——沒有隨掃隨走的單車，沒有絲滑的支付，干啥都不如國內方便。
這恰恰證明了：決定勝負的，往往不是底層的“黑科技”，而是誰能把技術變成最接地氣的“日子”。
技術決定下限，但應用生態決定上限。在這方面，還沒人卷得過中國。
一旦戰場轉移到應用層，把這些“中國優勢”加進去，這 20% 的勝算，我看至少得翻倍。
你怎么看？未來 AI 的決勝點，是“技術參數”還是“落地應用”？
歡迎在評論區留下你的神預言。
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