与「中美AI」相关的搜索结果

黄仁勋离职，是美国主流社会对亚裔的围剿。 出轨是表相，根本原因还是黄皮肤的黄仁勋，无法在中美AI战争中，获得白人主导的美国社会的信任。 我为这个结果感到悲哀，美国社会对亚裔，似乎适用的是另一套极为严苛的道德标准。 1998年克林顿与白宫实习生莱温斯基的婚外情曝光后，克林顿就没有被免职，而是正常完成了总统任期。 是社会进步开放了，还是退后守旧了？ 黄仁勋离开英伟达，就像马斯克离开spacex，不止是英伟达的损失，也不止是美国的损失，而是人类AI进程的损失，是人类科技发展史的损失。

川普正式公布《超级智能协议》：马斯克、黄仁勋、Dario、扎克伯格当场签字！彻底消除AI末日论调，并确保中国在AI领域无法超越美国！ 四层机制，全部落地： 1️⃣内部监控模型能力与对齐，阻断非预期系统入侵 2️⃣内部专班有权核查控制是否生效，并立刻整改 3️⃣独立外部审计师核验整套风控 4️⃣董事会独立委员会盯死报告，问题必须闭环 川普的超级智能原则只有两条： 🔹绝不让美国AI减速！ 🔹绝不让中国AI有机可乘！ #超级智能# #白宫协议# #中美AI竞速# #马斯克# #黄仁勋# #Dario# #川普# #中美AI#

DeepSeek 老板梁文峰面向投资者内部的讲话实录文章，已经在网上疯传了一整天了， 下午在国内公众平台网络陆续被下架。 我看到是群友的文档，不过还是津津有味！ 42页文字稿里，谈了AGI、开源、商业化、算力、国产芯片，也谈了组织管理和人才。 信息很多，不过我觉得他反复讲的其实只有一件事：怎么提高最终把AGI做成的概率。 比如让我印象比较深的就是 DeepSeek 选择的不是四处进攻，而是不断做减法。 不急着抢用户，不做下一个超级App； 不为了收入，把C端和B端什么都吃下来； 视频生成、3D、世界模型再热，也不跟； 模型可以闭源多赚钱，仍然选择开源； 价格明明可以定得更高，也只赚自己认为合理的利润。 这不是因为他不想赚钱。 恰恰相反，是因为他知道，哪些钱可以赚，哪些钱现在赚了，反而会拖慢自己。 1️⃣克制是一种战略！ 有句话我印象很深：克制是一种战略。 很多人理解的商业竞争，是抢用户、抢入口、抢收入，凡是能拿到的，都先拿到手里。 但梁文锋的理解完全相反。 AI这件事足够大，大到没有任何一家公司可以真正独占。既然后面的西瓜足够大，就没必要为了眼前的芝麻停下来。 C端用户可以做，B端收入也可以赚，但这些都只是通往AGI路上的副产品，不应该反过来成为公司的目标。 这其实也是整场交流里最有哲思的地方： 你想要得越多，最后可能越难得到；你愿意主动少拿一点，反而更容易走到最后。 开源也是这个逻辑。 很多人认为开源就是放弃护城河，梁文锋却认为，只要DeepSeek在成本和效率上始终有优势，开源不但不会伤害商业，反而能吸引人才、建立生态、减少敌人。 他甚至判断，如果一家公司想拿走AI时代过多的利益，最终一定会被另一个愿意少拿一点的人打败。 拿得太少，公司活不下去； 拿得太多，又会被新的竞争者挑战。 最后能长期存在的，一定是那个“合理的利润”。 所以他的克制并不是佛系，更不是无欲无求。 而是一种极强的目标感： 利润可以少拿，热门业务可以不做，短期用户可以不抢，但真正不能失去的东西只有两个：AGI这条主线，以及核心团队的稳定。 这才是克制真正锋利的地方。 他不是没有欲望，而是把全部欲望压在了一件事上。 2️⃣技术路线 技术上，梁文锋给出的路线也很清晰： 语言模型之后是思维链，思维链之后是Agent，Agent之后真正需要解决的是“持续学习”。 现在的AI能力已经很强，但它仍然需要人类提供完整的上下文。它不能像一个新员工一样，进入公司学习两个月，理解这里的人、关系、规则和工作习惯，然后持续成长。 一旦AI拥有持续学习的能力，就可以开始帮助人类研究下一代AI，形成“AI加速AI”的循环。再往后，才是自我迭代和具身智能。 当然，他也非常诚实地承认： 持续学习现在还没有被真正解决，全世界都还在摸索。 这种坦诚也很难得。 一边相信AGI一定会发生，一边承认具体路径仍然充满未知。不是为了融资，硬给投资者画一个确定的时间表。 3️⃣中美差距 对于中美AI的差距，他的判断也很直接： 最大的差距不是人才，而是算力和资源。 在算力仍然存在数量级差距的情况下，中国不可能全面超越，只能靠更高的效率、更低的成本和更明确的取舍，在部分方向上追赶甚至领先。 他判断未来大模型真正的差距，也不会是什么永远无法复制的神秘技术，而是三件事： 成本、时间和用户体验。 谁能更早做出来，谁能以更低成本提供，谁的产品让人用得更舒服，谁就能留下来。 4️⃣长期主义 这场交流对我最大的启发，也不是应该去买哪一家AI公司，而是重新理解了“长期主义”这四个字。 真正的长期主义，不是嘴上说自己看得远。 而是当短期利益真的摆在面前时，你有没有能力拒绝。 投资也是一样。 每一个热点都想参与，每一段行情都想赚到，每一次上涨都害怕错过，最后资金、注意力和判断力全部被分散。 一个人真正的能力圈，可能不只是知道自己擅长什么，还要知道： 哪些钱，本来就不属于自己。 但是梁文锋的这套模式，也不能被简单浪漫化。 DeepSeek敢于克制，是因为它有技术效率、有团队、有资金，也相信后面的市场足够大。开源、不设KPI、让员工自由探索，并不是任何公司照抄都能成功。 梁文锋自己也承认，随着公司规模扩大，部分部门仍然需要更明确的组织结构；DeepSeek也必须依靠API和商业收入活下去。 所以真正值得学习的，不是表面上的“不赚钱”“不加班”和“不设KPI”。 而是先想清楚： 什么是自己绝对不能失去的，什么又是可以主动放弃的。 对DeepSeek来说，不能失去的是AGI和核心团队。 对普通人来说，可能是健康、家庭、现金流、判断力，以及那个自己真正愿意长期投入的方向。 今天所有人都在讨论怎么拥有更多，梁文锋却用了接近四个小时，讲自己为什么可以不要那么多。 我觉得这可能才是整场交流最有力量的地方： 不是抓住每一次机会才叫厉害，而是面对无数机会，仍然知道自己真正要去哪里。 很多人以为长期主义最难的是坚持。 其实更难的，可能一直都是放弃。

梁文峰胆子真大 四小时投资人会议实录流出，我发现他的预判真大胆： 1）英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2）谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3）奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4）Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能 现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5）克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6）中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7）公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8）最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9）不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10）国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11）国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12）视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13）员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14）中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15）持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。 最后，梁文峰最大胆的判断： 「拿得少的人，一定打败拿得多的人。」 他说哪怕你还没赚到钱，只要脑子里想的是“我要垄断、我要暴利”，你就已经输了。OpenAI今天的困境就源于此，当初想独占AI，所以一定会被无数人围攻。反过来，DeepSeek主动放弃暴利、最强模型开源、不抢用户、不搞垄断，反而赢面最大。这套逻辑把整个商业世界的常识都翻过来了

梁文峰四小时交流会内容： 1，英伟达那套生态一年内就废了，华为的卡一年后完全能平替英伟达，贵一倍两倍都无所谓。 2，谁想着靠AI暴利谁就死，拿得少的人一定打败拿得多的人，OpenAI就是因为想独占才被围攻。 3，奇点不是什么爆炸，是个漫长的温水煮青蛙过程，而且顺序不能乱——先解决持续学习，再到自我迭代，最后才做机器人。 4，Ai技术路线是这样：语言模型 → 思维链(CoT) → Agent → 持续学习 → 智能奇点(自我迭代) → 具身智能，现在处于Agent走一半，持续学习是下一个必须跨过去的坎，跨过去才能进入AI自己迭代自己的奇点阶段。 5，克制是核心战略，主动放弃C端流量争夺战，不做超级App，短期商业化只是保底，全部资源主线聚焦AGI。 6，中美AI差距就一年，但国内只用了人家二十分之一的算力，人才根本不缺，差的就是卡。 7，公司一半的核心研究员都在标数据，这就是现阶段最重要的事，高端数据瓶颈不是钱，是时间。 8，最坏情况技术冻结了，光卖API也够撑起一家上市公司，商业化根本不用愁。 9，不加班、没KPI、没组织架构，全靠愿景驱动，因为做研究就得松弛，逼太紧反而没用。 10，国产芯片产能问题今年明年后年都卡，但五年后肯定解决了。 11，国内几十家做基模的公司太多了，最后就剩三四家，而且谁也别想有暴利。 12，视频生成、3D、世界模型这些东西跟智能上限没关系，纯粹是商业噱头，坚决不做。 13，员工期权拿够、团队稳住，AGI（通用人工智能）就一定能成，其他全是小事，最多晚个一年半载。 14，中国AI最终拼的是“系统性便宜”，就跟制造业一样，成本优势是结构性的。 15，持续学习要是先做出来了，通用智能就很简单，让AI自己帮自己研究就行。

Anthropic国家安全政策负责人Tarun Chhabra，在昨天的Aspen安全论坛上，针对中美AI竞争，说了几个观点： 1、美国AI模型领先中国6-9个月； 2、美国AI的优势在于AI硬件，数据中心、芯片等AI硬件的生产力是中国的30-40倍；在能源和AI人才方面，美国优势没有那么大； 3、GLM 5.2是目前中国最先进的模型，而且蒸馏了Claude和GPT的数据，这应该是Anthropic首次公开指责GLM蒸馏数据，以前只提到DeepSeek和Qwen； 4、如果没有GPU硬件管制，中国AI应该现在跟美国并驾齐驱，甚至领先； 关于GLM的说法在39分40秒

中美AI竞争中，“硅谷段永平”纳瓦尔更看好中国。核心观点一句话：美国可能赢在最前沿的模型，中国可能赢在把AI变成现实世界的机器。AI大战表面上是美国公司和中国公司的竞争，本质上是美国体系里的华人技术人才，和中国本土工程人才之间的竞争。大模型很难长期封闭，软件护城河越来越薄，领先优势会被快速追平。所以真正决定胜负的，不是谁先做出最强模型，而是谁能把AI更快、更便宜、更大规模地做成硬件产品；而这一点，恰恰是中国供应链最强的地方。

纳瓦尔如何看待未来中美 AI 竞争？ 1. AI 竞争是「美国的中国人 vs 中国的中国人」 今天 AI 领域大多数学家和研究员是华人，中国的 STEM 毕业生、博士、奥赛冠军数量都全球第一，而美国实验室里也都是华人。 2. 大模型迟早会开源，软件护城河消失 模型蒸馏挡不住，算法会扩散，权重会泄露。 3. 软件被 AI 吃掉，硬件被中国锁死 深圳华强北 3000 家厂商，任何硬件都能更便宜更快地造出来，未来十年没人能在硬件上赢过中国！

前谷歌 CEO 表示，他比较反感中国的 AI，是因为它完全是开源的，不在美国控制范围内，全世界广泛传播且不受控制。 虽然市场预计，中美 AI 差距就只有 6 个月，但在他们行业，这就是一眨眼的瞬间。他承认当下能独立做到这种规模，只有中国和美国。

微软想用DeepSeek给Copilot省钱，这操作直接把我看傻了 😂 兄弟们，这个瓜的讽刺浓度，我已经无法用语言形容了。 Axios爆料：微软正在认真考虑把DeepSeek V4——中国的开源AI模型——接入企业版Copilot Cowork。 原因就一个字：便宜。 你想想这事有多炸裂： 微软的两位亲密合作伙伴OpenAI和Anthropic，都公开警告过"中国模型有安全隐患"。 微软自己呢？4月份刚跟OpenAI、Anthropic、Google一起成立了"前沿模型论坛"，专门防范中国AI实体的"对抗性蒸馏"。 转头就想用DeepSeek省钱。 说一套做一套的教科书级演示 🤡 但这背后藏着一个更深的逻辑： 1️⃣ OpenAI和Anthropic的推理成本太高了，企业版Copilot一直在烧钱 2️⃣ DeepSeek V4是开源的，推理成本低到离谱 3️⃣ 微软在中国通过卖OpenAI模型赚了几十亿美元 4️⃣ 美国政府正在全力限制中国获取AI技术 也就是说——微软一边帮美国制裁中国AI，一边想用中国AI模型来省自己的成本。 这是一个价值十亿美元的矛盾体。 核心认知：当"政治正确"和"商业利益"正面相撞的时候，每家公司都会选后者。没有例外。 OpenAI说要防中国AI，微软转头就想用中国AI。为什么？因为算力成本是真实的，政治立场是表演的。 这事接下来怎么演变，值得盯紧——如果微软真的接了DeepSeek，整个"中美AI对抗"的叙事就彻底崩了 🌚