一次美国自驾，看清中美AI的差异性

吕老师在旧金山时，前往了特斯拉和英伟达参访考察。在特斯拉体验了最新的自动驾驶。在英伟达，他和英伟达的工程师和其他参访人员对谈时，提了一个备受所有人关注的问题：“中国和美国AI竞争，谁会更胜一筹？”有人说是美国，“因为环境很开放，AI限制太多，就很难创新。同时由于美国的虹吸效应，吸引了包括中国在内的很多人才加入。”

但有趣的是，英伟达工程师却说，“我觉得中国胜算更大一些，因为是举国之力，而且中国的数学等方面的优秀人才，足够多，现在硅谷各大巨头的AI人才，70%都是中国人和华人。之前也积累了足够多的数据，现在芯片等技术也发展很快。”

中美 AI产品的对决

在吕老师看来，和移动互联网时代类似，美国擅长的是从 0到1 的原创性，而中国厉害的地方，是从 1到100 巨大的创造性。

洛杉矶豪宅经纪人告诉我，今年加州房地产市场不是很景气，现在依然能购买 1000万美元豪宅的人，主要来自两个行业，要么是做数字货币的，要么是AI 行业的。包括地产行业，也开始结合AI技术，提升交易效率。

这次旅行的全程，我们使用了ChatGPT、豆包、 时空壶AI耳机、MasterAgent、可灵AI、腾讯元宝、deepseek等一系列产品，来帮助旅行路线规划，外国人语言交流，相关历史文化信息的展示和解答等，无处不AI。

（底特律的废墟地带）

有一次，我们在铁锈地带核心城市——底特律的历史博物馆。随机做一个中美AI产品的评测。在博物馆的墙上，有一个拉塞尔·亚历山大·阿尔杰（Russell Alexander Alger）的雕像，他曾担任第 20 任密歇根州州长、美国参议员和美国战争部长。

我们用ChatGPT和豆包AI做了一个现场测试。我拍了一张铜像清晰的照片，发给ChatGPT，问这是谁？它的回复是，“这可能是一个名人，雕像是为了纪念他，但没法确认是谁。”于是我第二次提醒它，“我现在在底特律历史博物馆，这个雕像就在墙上。”于是它思索之后，准确的报出了拉塞尔·亚历山大·阿尔杰的名字和生平。

但在使用豆包AI时，它有一个很有趣且实用的功能，就是类似微信视频通话的功能，打开摄像头，直接对着雕像，它立刻并准确识出是拉塞尔·亚历山大·阿尔杰，并详细说明了这个人的生平和故事。

在现在这个阶段，中国AI产品在应用层面，包括易用性和反应速度，使用体验，确实在很多方面超出了美国的产品。但不可否认，ChatGPT的会员版确实强悍，特别是处理复杂任务，比如专业性的学术研究的海量数据分析，编程生成调试优化代码。涉及深度分析时，整体上还是ChatGPT Plus更流畅。

这种“中美 AI 对决”在旅行中反复上演，让我越来越感受到两国AI发展路径的差异性。

中美AI谁会赢到最后？

Mark（化名）来自上海，他在斯坦福念完本科，在硅谷一家公司工作了6个月后，就和自己同学，3个人创立了自己的AI公司，是健身和社交有关的项目，最后以数千万美元，卖给了硅谷大厂，根据收购协议要求，自己也进入该公司工作一段时间，他说还会自己出去创业。硅谷类似这样的案例不胜枚举，几个 95 后甚至 00 后的年轻人，一起做个新的AI项目，动辄出售或估值上亿甚至数十亿美元，几乎每个核心团队都有华人或中国人。

Mark说自己最关心的问题之一，就是中美AI领域的竞争。

在他看来，美国优势在能够汇集全球的人和钱，还有之前的理论和技术积累。现任政府刚刚颁布的“美国人工智能计划”第一部分，要“消除繁琐的手续和繁琐的监管”，促进行业发展。但现任政府“对科学研究和高等教育的打压，以及日益增长的反全球心态”，长期来看，负面影响很大。根据美国科学促进会最近发布的一份详细的研发评估报告，政府用于基础研究的资金持续削减，资金量可能回落至2002年的水平。

而中国的AI行业，在这种风云变化的大背景下，从技术模型到硬件芯片，开始一系列的自主创新。

美国顶级金融顾问机构伯恩斯坦(Bernstein Research)研究报告称：“美国的出口管制为中国人工智能芯片供应商，创造了独特的机会。到2027年，中国国产芯片将占据中国人工智能加速器市场55%的份额，较2023年的17%大幅增长。”这种增长的背后，是包括华为在内的中国企业，虽然在整体的计算能力上有一定的限制，在自我研发上的持续提升。

深圳伊莱克，为智慧城市管理提供整体的AI软硬件解决方案。创始人鲁礼源，是华为早期员工，后来离职创业。在他看来，国产芯片性能确实提升很快，目前他们很多项目都是采用国产芯片。他也在持续关注这块的投资机会。

中国AI创新方面，不断取得新的成就。美国的ChatGPT开创了新赛道，但中国的DeepSeek年初的R1大型语言模型，低成本+高效率，让行业和世界震惊。今年，中国初创公司深元人工智能，发布了全球首个 L4 级智能体母体系统MasterAgent。通过 Master Builder 和 Agent Group 两大核心架构，实现了智能体从 “中心化控制” 向 “多智能体自治协作” 的范式转变。本质上是一个用来开发 Agent 的 “母体”，相当于 AI Agent 开发引擎。通过一键式生成多智能体集群，成为AI时代的“基础设施”。

深元人工智能董事长周家豪说：“我们的每一行代码、每一组数据、每一个算法模块都牢牢掌握在自己手中。”

2024 年以后，全球 AI 格局慢慢开始变得清晰。美国在大模型技术上一路狂奔，中国经历了一轮大战后，逐渐回归场景落地，强调实用主义。中美 AI，已经走上了两条完全不同的路。

美国公司的目的是定义底层技术和全球标准。OpenAI CEO 山姆·奥特曼说：“我们不是在训练一个聊天机器人，而是在训练一个通用智能系统，ChatGPT 只是它的第一个版本。”这背后是一整套“技术闭环”，从大模型到 API 开放 、 商业集成 ，最后形成垄断标准，最后形成一整套底层的操作系统。

而中国的选择则务实得多，强调 AI 的 应用价值与商业闭环。面对新一轮的生产力革命，无论是字节跳动的豆包、阿里的通义千问，还是MasterAgent，几乎都围绕着具体场景展开，比如政务办公、教育、电商、金融等等。围绕“更懂中国业务”的理念，MasterAgent计划推出金融、医疗等行业垂直版本。