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Ai发展的最大受益者，一定是中国

文化 2024-10-16 21:55 北京

前天聊了特斯拉，有读者留言，认为在人工智能等前沿技术上，中国已经落后了，非常担心美国会出现爆发式发展，拉开代差。

在基础创新、原创上，美国确实领先，这是事实，没啥避讳的。美国成为世界第一工业国、第一经济体，已经超过一个世纪，而成为人类前所未有的霸主国，也近半个世纪了。

中国竟然只在前沿创新上跟美国有差距，这算什么利空？这反而说明，其他领域，中国已经跟美国并驾齐驱，甚至超越美国，不知不觉间，已经很少有人拿日本、德国跟中国比较，能够跟中国比较的，基本只剩美国。

就说AI，目前人类的AI研究方向，真的是正确的吗？

未必，因为前沿创新的不确定性、风险性极大，AI作为前沿科技，没有任何人敢担保目前的技术方向一定能通向最终的未来，说不定哪一天突然发现这是一条死胡同，而曾经漠视的小路才是康庄大道。

这事一点都不稀奇，比如新能源汽车，欧洲最开始选择以燃油作为基础，增加电动，结果起了大早赶了晚集，中国的实践证明，电动化才是新能源汽车的核心，虽然欧洲选错路有既得利益的影响，但也说明在方向判断上出现了重大问题。至于日本，错的就更多了。

就算现在的技术方向是对的，起码足够人类继续探索10年以上。技术方向就暂且不论。

那么到底什么是AI？

或者说AI的基石到底是什么？关键瓶颈又是什么？

之前小镇说得最多的是实际生产的产业基础，任何新技术，最终一定要落实到推动生产力提升，也就是具体的应用。美国目前AI炒的很火热，但就是缺乏实际应用，目前最能拿得出手的就是特斯拉的智能驾驶，结果还一竿子推到两年后了，至于英伟达，当然厉害，但这是卖铲子的，并不是应用。

英伟达的芯片再厉害，单独一个芯片也毫无价值，必须整合进实际的商品或服务中，任何最终消费者也绝不仅仅消费一块芯片，因此终端商品的制造者也掌握选择权，这就是国产替代的威力所在。

应用、大规模生产本身也有大量创新，难度并不亚于原创，而这种大规模生产的创新，很难被复制，就算是中国电动汽车等产业的所有技术细节全部泄密，其他国家也很难跟中国竞争，因为大量的创新细节，并不存在于图纸上，而是存在于生产一线的技术工人手中。

这一点主要是中国的主张，可能不足以说服很多担忧美国领先的人。

从美国的角度，AI的核心是算力和模型量，这一点没有质疑吧。

那么美国真的能够无限叠加吗？

未必，经过几年的快速发展，目前英文语料库大多数已经被用于模型训练了，而现代数据更多来自于公共服务，未来将更多来自于生产数据。比如中国的数据超过八成来自于公共部门，上周两办刚印发了《关于加快公共数据资源开发利用的意见》，拟构建“1+3”的公共数据利用规则体系。

美国尖端创新很强，但是公共数据、生产数据积累方面远落后于中国，未来美国大模型继续突破，迫切需要英文语料库以外的数据资源，正因此，中国基于中文语料库的生成式大模型，在美国很有优势，就是因为数据源不一样。

这是模型量。

算力方面，美国当然有芯片优势，但问题是算力的本质是电力。

根据斯坦福大学人工智能研究所年度发布的“AI指数”，2020年数据中心能源消耗仅占全球电力需求的不到0.9%，然而预计到2026年，消耗占比将高达10%-15%，这还是考虑到电力增长需要时间进行的保守预测。

从2006年到2023年，美国发电量已经16年几乎毫无变化，落后的电网系统，也很难继续支持算力对能源的巨大需求，而在可再生能源领域搞小院高墙，无法充分利用中国强大的风电光伏，导致美国可再生能源建设进展缓慢。

利用传统化石能源和核能，这不符合人类能源利用的大趋势，而且以美国目前日益衰弱的生产和基建能力，缓不应急。

更何况，环境也已经成为制约AI发展的关键瓶颈。

短短6年时间，AI能源消耗量增加十几倍，未来还要高速增加，目前AI算力已经成为人类能源消耗增长最大的领域，算力对能源的消耗会不会进一步恶化地球气候？

今年诺贝尔物理、化学奖都给了AI相关，这当然说明美国的领先优势，也可能说明为了炒作AI已经到了不惜一切的地步，但同样说明AI已经进行全面应用阶段，辅助科研也属于应用。

未来对算力、数据、电力的需求，将会增长的更快、更多，哪一个国家能够提供更多、更绿色的数据和能源，才是算力发展的根本。至于算力芯片，这并不是不可逾越的高峰，只要有足够的需求，以中国的迭代速度，需要的时间比最理想的预期还要短。

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