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和“非AI经济”
。硅谷的巨头们在山顶建高塔,永远不下山;而普通行业和普通人觉得AI跟自己没关系,这就导致AI无法赋能整个社会,只能在小圈子里自嗨。就像一个人只练上半身,下半身瘫痪,怎么能长久?
和蔼教授:一针见血!吴恩达早就预警过,美国AI的预训练领域已经出现泡沫,推理层需要持续投资,但应用层严重投资不足。资本都扎堆在基建,却忽略了AI的最终价值是解决实际问题。周游,你从哲学角度想想,这种模式违背了什么基本原理?
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周游沉思片刻,回答道:违背了哲学的“实践论”
。实践是认识的目的和归宿,AI技术作为一种认识成果,最终要服务于实践。美国把AI当成了资本炒作的工具,而不是解决实际问题的手段,脱离了实践的技术,再先进也只是空中楼阁。而且这也违背了“普遍联系”
的原理,AI和各个行业是相互联系的,割裂开来就失去了发展的根基。
和蔼教授:说得太对了!再看中国的“AIinall”
,完全是另一种景象。九牧的AI马桶,能在用户使用时顺便做尿检,把健康监测融入日常;煤矿企业用AI远程操控机械,让矿工在地面就能挖到地下几百米的煤,既安全又高效;亚朵酒店的保洁阿姨,遇到“衣柜该放几个衣架”
的问题,不用层层上报,问AI就能得到答案。吴劫,你觉得这些看似“土味儿”
的应用,背后藏着什么深意?
吴劫笑着回答:我觉得这就是“从群众中来,到群众中去”
!这些应用看似简单,却解决了各个行业的实际痛点。AI不是高高在上的技术,而是能帮普通人提高效率、解决问题的工具。就像教授之前说的,应用层的价值才是AI的核心,这些“土味儿应用”
正是中国AI的底气所在。
和蔼教授:没错!但大家有没有想过,中国为什么会走出这样一条路?其实是“走投无路”
后的突围。宋朝诗人杨万里有句诗:“万山不许一溪奔,拦得溪声日夜喧。到得前头山脚尽,堂堂溪水出前村。”
中国AI一开始想追随美国,但受到技术封锁,算力受限,不得不另辟蹊径,把“算力的有效利用”
当成核心目标。叶寒,你知道中国企业是怎么实现突破的吗?
叶寒立刻翻出笔记,兴奋地说:我知道!2025年横空出世的DeepSeek就是典型。它用了两个绝招:一是低成本创新,用百分之几的成本就实现了顶尖模型的性能,还用量化交易的PTX指令提高芯片效率;二是开源策略,把模型开放给全球开发者,不像美国巨头那样搞闭源垄断。阿里的通义千问也是开源的,连Meta训练新模型都用它来优化,Airbnb都说它比OpenAI更好用、更便宜!
和蔼教授:说得非常详细!这就是中国AI的智慧——“穷则变,变则通,通则久”
。易经的“革卦”
说“革之时义大矣哉”
,在被封锁的困境中,中国AI没有硬拼算力,而是通过模式创新实现了“革故鼎新”
。许黑,你从资本角度看,开源策略为什么能成功?
许黑摸了摸下巴,分析道:开源看似“免费送技术”
,其实是最高明的商业智慧。闭源是“独食”
,只能靠技术垄断赚钱;开源是“众乐乐”
,先培养生态,让全球开发者都用你的模型,然后从生态里赚钱。现在韩国、泰国、越南这些国家的企业都在用通义千问开发应用,中国AI的生态越来越大,市场份额自然就上去了。那些花几十亿美元搞闭源模型的美国公司,迟早会面临“收不回本”
的困境。
和蔼教授:太对了!这背后还有一个深层逻辑:技术的性格要和市场的性格匹配。美国把AI当成“贵族技术”
,觉得只有少数巨头能玩;中国把AI当成“平民技术”
,相信每个行业、每个人都能用上。这两种不同的认知,源于中美不同的文化土壤。蒋尘,你能不能从心理学角度分析下这种认知差异?
蒋尘点头道:这是群体认知的差异。美国人对AI的认知带有“恐惧情绪”
,觉得AI像外星人,会毁灭人类,所以更倾向于让少数巨头掌控,觉得这样更安全;而中国人对AI的认知是“乐观自信”
,不信邪、敢尝试,觉得技术就是用来改善生活的,所以愿意让AI走进各行各业。这种群体情绪影响了两国的发展策略,也导致了完全不同的发展景象。
和蔼教授:说得很有道理!咱们再对比下两种策略的可持续性。美国的“AllinAI”
,优点是能集中力量搞技术突破,短期内能催生巨头;但缺点也很明显,泡沫风险高,应用层薄弱,一旦基建投资回报不及预期,整个体系就会崩塌。吴恩达就警告过,如果预训练领域崩盘,恐慌情绪会传染到整个行业,连健康的推理层和应用层都会受影响。
周游补充道:这就是哲学里的“矛盾论”
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