人工智能正在成为国运之战
本帖最后由 晨枫 于 2025-1-25 21:09 编辑人工智能（AI）是在40-50年代提出的。但直到AlphaGo的围棋把人类棋手打得没脾气，AI只是很炫的科幻。到了ChatGPT惊世出台，人们坐不住了。
ChatGPT只是会聊天、会解题，但几乎所有人都坚信，AI将是颠覆性的科技革命。普华永道发表研究报告，认为到2030年，AI对世界经济的贡献可能高达15.7万亿美元，对各国GDP增长的贡献可能高达26%，其中中国是最大的受益者，GDP增长有26.1%来自AI，价值7万亿美元；北美第二，GDP增长有14.5%来自AI，价值3.7万亿美元；西欧北欧只有0.9%、1.8万亿美元，东欧南欧为11.5%、0.7万亿美元；亚太发达国家（日韩澳新等）10.4%、0.9万亿美元。报告还列出300个受到AI影响最大的产业领域。
这样的报告鲜有照单兑现的，但即使只有一半成真，依然是巨大的馅饼。
有意思的是，普华永道认为中国是最大的得益者，北美的馅饼只有中国的一半。这是基于当前美国AI在技术上领先于中国的基础上。问题是，普华永道的报告可能要重写了，因为美国AI技术是否还领先已经不确定了。
在ChatGPT刚推出的时候，人们在惊叹之余，几乎绝望：这样的先进，如何可能赶得上！拜登不失时机地接连出台芯片禁运，英伟达最先进的GPU相继被禁止向中国出口，英伟达削足适履都被美国商务部亡羊补牢。
中国人悄悄发力，在两个方向突破美国的AI封锁：
1、专用AI
2、高效率通用模型
在可预见的将来，AI并不产生智慧，只能吸收人类智慧。在高级的AI也只是训练有素的“条件反射的狗”，不教就不会。
人类智慧简直无穷无尽，但分门别类后，知识量就相对可控。更加要紧的是，AI要有用，最终需要在在创造实体财富方面发挥更大作用。
服务业到底是创造财富为主，还是转移财富为主，这是说不清楚的问题，但制造业（广义制造业包括农业和采矿）是确确实实创造实体财富的。美国GDP有80%的贡献来自服务业，只有20%来自制造业；中国GDP有51.6%来自服务业，48.4%来自制造业，实心度大大高于美国。中国还是制造业门类俱全、基本上都处于全球前列，部分直接领先。这意味着中国具有最丰富的制造业知识和数据，这对于服务于制造业的AI至关重要。这或许就是普华永道认定AI对中国的加成更大的原因。
中国还具有世界上最大的物流业，电商也在最发达之列。
有意思的是，中国的电商应用平台注重集成，很多平台强调“通吃”，而不是商号专用。比如说，高德主打地图和导航，但“顺手”把公交、打车等也整合进去了，甚至还有亲子游、周边游、买房租房、订酒店、家政保洁、医美等相干不相干的功能都整合进去了。支付宝不仅有支付功能，还可转账、付账、借钱等。银行应用除了常规的账户、收支、支付，当然还有一包、贷款、理财，甚至定点帮扶消费、没事兑换、以旧换新等。百度地图则贴心地加上实时翻译、常用口语、实时汇率，当然少不了公交、打车、订酒店等。
中国社会也在网络化、数据化方面走在世界前列。
这样的集成化和网络化、数据化有利于大数据的形成，对AI训练是很大的便利。
TikTok推送算法就是在中国锻炼出来，再到美欧大杀四方的。
中国已经在专用AI方面悄悄地推出一大批应用，已经在产生效益。一个看得见摸得着的例子就是人脸识别。西方热衷于鼓噪中国将人脸识别用于警务和维稳，实际上更大量的应用是超大型活动的入场识别。珠海航展如果要用实体票或者刷卡，每天入口排队就怕要出人命。很多高校早就刷脸进出校门了。
在越来越多的黑灯工厂里，AI更是无处不在；在无人化的港区，也是一样。
当然，别忘了无人驾驶的网约车，还有酒店里穿梭的机器小人。
但中国在通用模型方面也在取得巨大成绩。DeepSeek一再推出媲美ChatGPT的通用大语言模型。在第三方测试中，DeepSeek R1在算法类代码场景和知识类测试中的得分略低于OpenAI的ChatGPT O1，但在工程类代码场景、美国数学竞赛项目上均超越O1模型。重要的是，DeepSeek不堆算力，而是用高得多的效率和低得多的代价，达到相似的“智能”。DeepSeek R1的训练成本只有ChatGPT O1的1/50，这也反映在收费上：R1的每百万tokens（大模型基本单位，1000个tokens约等于500个汉字）仅需16元人民币，远低于O1模型每百万tokens要价438元。
成本是重要的。作为产生价值的工具，本身成本低就是不可忽视的优势。这在中国经济总量已经逼近美国（实际上按照购买力等价，已经超过美国）的时代更加重要。曾经有一个时候，美国可以靠压倒性的财力，不惜拼烧钱，也能拼倒对手。用100万美元一枚的巡航导弹打几十美元一顶的帐篷就是一个极端的例子。但在中美之间，美国没有这样的实力差，根本拼不动烧钱。面对大模型这样巨大的成本差异，甚至不惜烧钱都领不了先。
中国是在缺乏高算力GPU的情况下实现这样的技术跃进的。在R1的上一版（V3，12月发布）训练中，DeepSeek只用了2048块缩水版的英伟达H800，花两个月就达到ChatGPT 4的水平。
据报道，DeepSeek R1已经在硅谷引起恐慌，但DeepSeek不是一个人在作战，字节跳动1月22日发布豆包大模型1.5 Pro，并称该模型在美国数学竞赛项目基准测试中表现优于O1模型。
相比之下，扎克伯格要在2025年投资，并打造130万GPU的超级数据中心。
这使人想到抗美援朝。美军用“范弗利特弹药量”狂轰滥炸，志愿军则用机动灵活的近战夜战反击。美军可以用“从三八线开始，到三八线结束”圆场，但对于志愿军来说，这是从鸭绿江以南开始，反推到三八线，妥妥的胜利。
但今天不是抗美援朝的时候了。中国芯片在悄悄反攻，华为7nm只是第一阶段的胜利。现在反攻到哪里了，中国不说，但美国能感觉到，要不雷蒙德也不会哀叹芯片禁运是“无用的折腾”（fool‘s errand）了。
也就是说，假以时日（可能要不了多久），21世纪的志愿军不仅有更加优秀的战术和指挥，还将拥有“范弗利特弹药量”。
但这只是技术层面上的，构不成国运之战。
中国经济、社会、科技得益于AI是改变国运的，但不大为人注意的是美国国运。
美国经济已经高度空心化、投机化了，经济好不好全看股指，实体指标都是次要的。
中国还在承受房地产泡沫戳破的苦痛。这是中国主动戳破的，为的是能恢复经济健康、有序发展。疗伤期间总是各种疼痛和不适，但伤好了，还你一个鲜龙活跳。这一天不远了。
美国经济还在“火爆”中。别管通胀痛苦，别管马斯克、扎克伯格、贝佐斯三人加起来的财富超过了“下50%”的美国人之和，道琼斯的大势确实还在涨。在美国经济“脱实向虚”的现在，道琼斯、S&P都有很大的科技股成分，而科技股眼下由AI驱动。
美国AI的龙头老大依然是OpenAI，功成名就，身价已达1570亿美元，但还在以每年10亿美元的速度亏损，而且没有任何迹象或者可行的商业计划显示可能在可预见的将来扭亏为盈。大模型很聪明，但就像教育良好的纨绔子弟，说起来什么都知道，干起来什么都不会，因为OpenAI只有公域知识和数据可用于训练，行业和企业的私有知识和数据并不对OpenAI开放。
这一点对DeepSeek也一样。但这就是制造业基础的差别了。DeepSeek可以找行业伙伴合作，行业伙伴也可以找DeepSeek合作，但OpenAI可以找的行业伙伴就少很多，“变现”能力也相应受到局限。
中国通用模型在效率方面远远超过美国，芯片算力方面在迎头赶上，私域数据方面比美国丰富得多，中国AI超过美国是可以期待的。
但美国AI不给力的那一天，也是AI驱动的美国科技股泡沫破灭的那一天，很可能带动美国股市泡沫的破灭。
美国股市泡沫是个老问题了，越吹越大，但就是不破，弄得很多人真心相信“美国例外论”，以为美国股市泡沫不会破了。
新上任的美国财政部长贝森特在听证会上作证，在非战争、非经济危机期间，美国预算赤字达到GDP的6-7%是史无前例的，也是不可持续的。特朗普要大减税，进一步增加赤字危机。广征关税则引发通胀，迫使美联储升息，引发美元强势，进一步损害美国制造的出口竞争力，外国的反关税则给美国制造的出口制造更大的困难，损害美国的就业和税收，并引发补贴负担。
美债危机也在逼近。在乌克兰战争之后，美国主导冻结俄罗斯的海外资产，吓住了很多国家央行和私人机构。通常美债回报率是经济强劲的表现，相应地是金价降低。但乌克兰战争之后，美债有点卖不动，回报率升高以吸引买家，而美联储利率尚地，导致美国国内商业银行追捧美债。但美联储利率升高后，美国商业银行购买美债的动力降低，美债回报率升高，但金价反而随美债回报率升高，据认为是外国央行和私人机构也在悄悄减持和避购美债。
赤字和美债危机将损害股市信心，加上科技股泡沫的破灭，这是不可承受之重。信心危机引发美元信用危机，这是不可承受之重的平方。
反过来，中国股市长期不死不活，蓝筹不蓝，风险股倒是风险很大。DeepSeek有可能拉动风投，或许也给中国股市注入一点活气。能把海量的存款盘活，中国投资就真是两条腿走路了。
所以，AI之战真是国运之战。 有感于晨大的观点，我也整理了一下自己的思路。
AI：国运之战 - 生产力、生产关系、生产资料的深度交融与未来
人工智能（AI）的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，其影响之深远，已超越单纯的技术革新范畴，演变为一场关乎国家命运的战略竞争。对于中美两国而言，这更是一场必须全力以赴的“国运之战”。这场竞争的核心，并非仅仅局限于 AI 技术本身，而是深度交融于生产力、生产关系和生产资料三大领域的全面博弈。胜者将引领未来全球格局，主导人类社会迈向新的发展阶段。
一、生产力跃迁：AI 驱动的制造业革命与新质生产力的诞生
AI 对生产力的推动作用，远不止于自动化和效率提升，而是一场深刻的制造业革命，将催生出全新的“新质生产力”。中国作为“世界工厂”，制造业的规模和体量举世瞩目。在“中国制造 2025”的战略指引下，中国制造业已取得长足进步，甚至在部分领域实现了对发达国家的反超。然而，面对中国日益强大的制造业，一些国家试图通过各种手段遏制其发展。此时，AI 的爆发为这些国家提供了一个“弯道超车”的潜在机遇。他们寄希望于利用 AI 技术赋能制造业，打造更高效、更具竞争力的“新质生产力”，以对抗中国制造业的“巨兽”，实现其“MAGA”的愿景。
与此同时，中国也深刻认识到 AI 对制造业的战略意义。中国计划在 2035 年实现制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平。要实现这一宏伟目标，必须牢牢抓住 AI 带来的机遇，加速制造业的智能化转型。如果不能在 AI 竞争中取得胜利，中国制造业将面临巨大挑战，甚至可能错失实现发展目标的良机。
这场由 AI 驱动的生产力跃迁，将呈现出以下几个关键特征：
从“规模经济”走向“范围经济”与“大规模定制化”： 传统制造业依赖“规模经济”降低成本，而 AI 时代，个性化、定制化需求日益增长。AI 通过大数据分析和机器学习，能精准把握消费者个性化需求，并将其转化为生产指令，实现“大规模定制化”生产，从而转向“范围经济”，即通过提供多样化产品和服务满足不同客户需求，获得更大的经济效益。
从“产品导向”转向“服务导向”与“全生命周期服务”： 传统制造业关注产品生产销售，而 AI 时代则注重产品全生命周期的服务。AI 通过物联网实时监测产品运行状态，提供预测性维护、远程升级等服务，提升客户满意度和忠诚度。制造业企业将不再仅仅是产品制造商，而是综合解决方案提供商。
从“封闭式创新”迈向“开放式创新”与“全球协同”： 传统制造业创新模式往往是封闭的，主要依赖企业内部研发团队。而 AI 时代，创新要素流动更加快速，跨界融合成为常态。AI 促进开放式创新，打破企业边界，使得创新资源在全球范围内得到更有效配置，加速技术进步和产业升级。
人机协作的深化与新型劳动关系的形成： AI 不会完全取代人类在制造业中的作用，而是将与人类形成更紧密的协作关系。人类的创造力、想象力和决策能力，与 AI 的数据处理能力、运算能力和执行能力相结合，将产生更大的协同效应。同时，新型劳动关系也将逐渐形成，需要社会和政策进行相应调整。
绿色可持续制造的兴起： AI 可以帮助制造业实现更高效的资源利用和更少的环境污染。通过优化生产流程、减少原材料消耗、降低能源消耗等方式，AI 可以推动制造业向绿色可持续的方向发展，实现经济效益和环境效益的双赢。
在这场生产力竞争中，中美两国各有优劣。中国正积极推动“智能制造”战略，拥有庞大的制造业规模、海量的数据资源和完善的产业体系。美国则试图通过“再工业化”战略，利用 AI 技术重振制造业，在 AI 基础研究和核心技术方面具有领先优势。然而，美国制造业的空心化问题依然严重，如何将 AI 技术与制造业有效结合，是美国面临的重要课题。而中国则需要面对技术瓶颈、人才短缺等挑战，并持续推动产业升级。
二、生产关系变革：AI 驱动的社会组织重构与治理模式创新
AI 不仅将重塑生产力，更将深刻变革生产关系，进而引发社会组织的深刻变革。这场变革的深度和广度，甚至可能超越我们的想象，将“百年未有之大变局”从预判推向现实，并可能演化为不同社会制度之间的深层次碰撞。无论是共产主义所追求的“英特纳雄耐尔”，还是儒家文化所憧憬的“世界大同”，最终都需要以先进的生产力和与之相适应的生产关系为基础。
在这场 AI 国运之战中，谁能率先构建起与新质生产力相适应的新型生产关系，并在此基础上构建起能够前瞻未来百年变局的上层建筑，谁就能在这场竞争中占据绝对优势，成为未来人类社会发展的引领者。苏联在冷战中的失败，很大程度上是因为其僵化的社会制度和生产关系无法适应信息时代的挑战。与苏联不同，这场 AI 竞争中的胜利者，将有机会塑造未来人类社会的组织形态，成为“人类命运共同体”的核心力量。
这场由 AI 驱动的生产关系变革，将体现在以下几个方面：
权力结构的重塑与去中心化趋势： AI 可能会改变现有的权力结构，使得权力更加分散化和扁平化。例如，基于区块链技术的去中心化自治组织（DAO）可能会成为未来社会组织的一种重要形态，这将对现有的政府、企业等组织形态提出挑战。
就业模式的转变与新职业的诞生： AI 将取代一部分传统的工作岗位，特别是那些重复性、程序化的工作。与此同时，也会创造出新的工作岗位，例如 AI 训练师、数据科学家等。这将对劳动力市场产生深远影响，需要政府和社会提前做好应对准备，例如加强职业培训、完善社会保障体系等。
教育体系的革新与终身学习的普及： 面对 AI 带来的挑战，教育体系需要进行相应的变革。未来的教育将更加注重培养学生的创造力、批判性思维、问题解决能力等 AI 难以替代的能力。同时，终身学习将成为常态，人们需要不断学习新知识和新技能，以适应不断变化的社会环境。
伦理道德的挑战与 AI 伦理规范的建立： AI 的发展也带来了一系列伦理道德问题，例如数据隐私、算法歧视、人工智能武器化等。如何制定合理的 AI 伦理规范，确保 AI 的发展符合人类的利益，是各国政府和社会都需要认真思考的问题。
社会公平与正义的维护： AI 的发展可能会加剧社会不平等，例如，拥有 AI 技术和数据的企业可能会获得更大的经济利益，而缺乏相关技能的劳动者可能会面临失业风险。如何确保 AI 发展的成果能够惠及全体人民，维护社会公平与正义，是各国政府需要重点关注的问题。
治理模式的创新与智能化治理的实现： AI 可以帮助政府提高治理效率和水平，实现更精准、更智能的公共服务和社会管理。通过大数据分析、预测模型等技术，政府可以更好地了解社会需求，优化资源配置，提升公共服务质量。
国际合作与竞争的平衡： AI 的发展需要全球范围内的合作，例如共同制定 AI 伦理规范、共享数据资源、合作开展 AI 研究等。与此同时，各国之间也存在激烈的竞争，都希望在 AI 领域占据领先地位。如何在合作与竞争中寻求平衡，是各国政府需要面对的重要课题。
中美两国在生产关系变革方面也面临着不同的机遇和挑战。中国拥有强大的政府动员能力和执行能力，这有利于推动 AI 带来的社会变革。同时，中国也需要进一步完善法治建设，保障公民的权利和自由，以适应 AI 时代的新要求。美国拥有更加成熟的公民社会和法治体系，这有利于应对 AI 带来的伦理道德挑战。然而，美国社会的分裂和政治极化问题，可能会阻碍其在 AI 时代的社会变革进程。
三、生产资料重构：AI 时代价值认知的颠覆与关键要素的争夺
AI 时代的到来，将彻底颠覆人类对生产资料的传统认知，并引发对关键生产资料的激烈争夺。这场竞争不仅局限于经济层面，更深入到哲学和社会层面，关乎未来价值体系的构建和人类社会的发展方向。
在传统经济学中，生产资料通常指的是土地、劳动力、资本等要素。然而，在 AI 时代，数据、算法、算力、人才以及新的人工智能范式形态，将成为新的关键生产资料。赢得 AI 竞争的国家，将有能力重新定义什么才是关键的生产资料，并进而掌握这些生产资料。
这场关于生产资料的竞争，将呈现出以下几个特点：
数据的战略价值凸显： 数据是 AI 的“燃料”，拥有海量高质量数据的国家，将在 AI 发展中占据先机。数据的采集、处理、应用和保护，将成为各国竞争的焦点。数据主权、数据安全、数据隐私等问题将日益突出。
算法竞争白热化： 算法是 AI 的核心，决定了 AI 的能力和水平。掌握先进算法的国家，将在 AI 竞争中占据优势。算法的研发、应用和监管，将成为各国科技战略的重要组成部分。
算力成为基础设施： 算力是 AI 的基础设施，决定了 AI 的发展速度和规模。拥有强大算力资源的国家，将更有能力推动 AI 的发展和应用。超级计算机、云计算平台、边缘计算设备等算力基础设施的建设，将成为各国竞争的重点。
人才争夺空前激烈： AI 人才是推动 AI 发展的关键力量。拥有高素质 AI 人才的国家，将在 AI 竞争中占据先机。AI 人才的培养、吸引和留用，将成为各国人才战略的重中之重。全球范围内的人才流动将更加频繁。
新范式形态的探索成为制高点： 当前的 AI 技术主要基于深度学习，未来可能会出现新的 AI 范式，例如量子计算与人工智能的结合、类脑计算等。谁能率先突破新的 AI 范式，谁就能在未来的 AI 竞争中占据领先地位。这需要各国加大对基础研究的投入，鼓励原始创新和颠覆性创新。
生产资料所有制和分配机制面临挑战： 在 AI 时代，数据、算法等新型生产资料的所有制和分配机制将成为一个重要的议题。如何平衡个人隐私、企业利益和国家安全，如何确保 AI 发展的成果能够惠及全体人民，需要各国政府和社会进行深入思考和探索。新的经济模式和社会契约可能需要重新构建。
中美两国在生产资料方面的竞争更加激烈和复杂。中国正积极推动数字经济发展，将数据作为重要的生产要素，并加强数据安全和隐私保护。中国拥有庞大的人口规模和互联网用户群体，这为数据资源的积累提供了得天独厚的条件。美国在算法、算力和人才方面具有领先优势，拥有众多世界一流的科技公司和研究机构。美国需要解决数据隐私和安全方面的担忧，并加强对 AI 基础研究的投入。
结语：国运之战，决胜未来的关键
AI 带来的这场国运之战，其核心在于生产力、生产关系和生产资料三大领域的深度交融与全面竞争。这不仅仅是科技实力的比拼，更是制度优势、文化理念、社会治理能力和价值体系的全面较量。中美两国作为全球最大的两个经济体，在这场竞争中肩负着特殊的责任和使命。
这场竞争充满挑战，但也蕴藏着巨大的机遇。AI 的发展将为人类社会带来前所未有的变革，推动人类文明迈向新的高度。谁能在这场 AI 国运之战中胜出，谁就能引领人类社会迈向新的发展阶段，开创更加美好的未来。这场竞争，不仅仅关乎中美两国的命运，更关乎全人类的命运。 猜了半天也没猜出来，这个“没事兑换”原意是个啥？{:187:} 数值分析 发表于 2025-1-26 15:52
猜了半天也没猜出来，这个“没事兑换”原意是个啥？
同
头发都要抓没了{:198:} xiejin77 发表于 2025-1-26 01:49
有感于晨大的观点，我也整理了一下自己的思路。
AI：国运之战 - 生产力、生产关系、生产资料的深度交融与 ...
Ai对于中国来说，好比握皮找毛；对于美国来说，好比握毛找皮。各有各的难处，但归根结底，皮之不存，毛将焉附。
AI对经济定制化的作用是决定性的，但定制化与规模化并非绝对冲突，AI的定制还可以是定向的将规模化制造的产品与个性化的用户需求搭配起来。
有一个担心：AI可能启动新的一轮物竞天择、适者生存。未来人类可能会精英化，只有善于学习、永远思考、不断进步的人才能生存下来，否则人类的每一丁点进步都很快会被AI跟上，接下来就是平替。生产力是唱功，AI是管家，人类是东家。但管家太聪明了，东家的每一丁点心思都猜透，管家就爬到东家头上了。但东家永远想在管家前面的话，这家丁团队确实越来越能打。 数值分析 发表于 2025-1-26 01:52
猜了半天也没猜出来，这个“没事兑换”原意是个啥？
哈哈，我自己也一愣，才想起来，这是“美食兑换”。 pcb 发表于 2025-1-26 08:17
同
头发都要抓没了
哈哈，“美食兑换”，这回头皮该松了，头发可以放回去了。 晨枫 发表于 2025-1-26 22:31
Ai对于中国来说，好比握皮找毛；对于美国来说，好比握毛找皮。各有各的难处，但归根结底，皮之不存，毛将 ...
所以分配制度就是关键了
AI生产加上廉价能源，理论上可以让全人类过上更美好的生活，能否实现就看分配制度是否给力了
sweeter 发表于 2025-1-27 13:47
所以分配制度就是关键了
AI生产加上廉价能源，理论上可以让全人类过上更美好的生活，能否实现就看分配制 ...
共产主义的生产力似乎不远了，共产主义的劳动者却似乎要失业了:'( xiejin77 发表于 2025-1-26 15:49
有感于晨大的观点，我也整理了一下自己的思路。
AI：国运之战 - 生产力、生产关系、生产资料的深度交融与 ...
"我也整理了一下自己的思路"
看到这一句，我恍惚中仿佛看到了deepseek的推理思路了。
您老这是自己写的还是AI写的，严重怀疑。 晨枫 发表于 2025-1-26 22:31
Ai对于中国来说，好比握皮找毛；对于美国来说，好比握毛找皮。各有各的难处，但归根结底，皮之不存，毛将 ...
备皮先，哈哈。 国运之战是一回事，股市是另外一回事，中国的新能源都把欧美厂商打的找不到北了，可是新能源股票仍然半死不活。 旺旺的考拉熊 发表于 2025-1-28 12:55
国运之战是一回事，股市是另外一回事，中国的新能源都把欧美厂商打的找不到北了，可是新能源股票仍然半死不 ...
中国股市说到底还是信心问题，股市的各种不规范操作也伤了人心。但中国人很少价值投股的想法，还是沉浸在90年代“繁花”时代的暴富心态。
美国股市倒是长期沉浸在“网络泡沫”时代的思维。
都偏离了股市融资的初衷。
经济没有可持续爆发性增长的事，股市如何有这个可能？ 晨枫 发表于 2025-1-29 03:30
中国股市说到底还是信心问题，股市的各种不规范操作也伤了人心。但中国人很少价值投股的想法，还是沉浸在 ...
对于股市而言，经济需要持续增长但不需要爆发性增长。美国这种增长刚刚好。而中国的信心问题不仅仅是股民，是整个富裕阶层都没有信心。政策的随意性太强，企业受政策的影响太大。富人的钱，千方百计的往外走，股市怎么可能起来 旺旺的考拉熊 发表于 2025-1-28 18:49
对于股市而言，经济需要持续增长但不需要爆发性增长。美国这种增长刚刚好。而中国的信心问题不仅仅是股民 ...
中国经济与富人和股市的关系或许从来都是despite of而不是because of。 晨枫 发表于 2025-1-29 09:46
中国经济与富人和股市的关系或许从来都是despite of而不是because of。
说的就是股市嘛，股市还真的就是富人的事情 开发者梁文锋本人的解读：
如何看待冯骥盛赞 DeepSeek 「堪称国
运级别的科技成果，希望它能让 AI 成
为你生活中的水与电」?
知乎.1,791个回答.5638个关注>
梁文锋
＋关注
西蒙斯："一定有办法对价．
你关注的到处挖坑蒋玉成赞同 听内容
各位知乎的年轻朋友好，我是深度求索
( DeepSeek ）的梁文锋，刚回答了一个问
题，又看到这个问题，除夕之夜忍不住回复
一些。
前几天看到冯总这篇长文时，我正在调试新
模型的损失函数，手边的咖啡直接洒在了键
盘上一一既因为被行业前辈认可的惶恐，更
因为冯总这些灼热的文字让我想起十二年前
在浙大实验室第一次跑通神经网络时的颤
栗。
必须坦白，团队读到"国运级"这个形容时，
所有人头皮都是麻的。我们不过是站在开源
社区巨人们的肩膀上，给国产大模型这栋大
厦多拧了几颗螺丝。您提到的六大突破，其
实每一环都凝结着更动人的故事：那个能在
手机上跑的 mini 模型，灵感来自甘肃一位中
学老师在 GitHub 提的 issue ；支持联网搜索
功能，是内测用户连续三十天凌晨三点提
交错误日志喂出来的。
特别想分享个细节：上周有位视障开发者用
我们的 API 做了个"气味导航"应用，当他演示
如何通过不同频率的震动识别街道商铺时，
整个会议室安静得能听见显卡风扇的嗡鸣。
那一刻我突然眼眶发热，终于理解了您说
的"水与电"一一真正伟大的从不是某个模
型，而是千万普通人用它创造的善意涟漪。
冯总说"知识和信息平权"，这正是我们夜夜
啃论文的动力。三年前在余杭塘路的小仓库
里，我们曾用马克笔在玻璃墙上写下："让
最偏远山村的孩童，能和硅谷工程师用上同
样聪明的 AI 助教"。虽然离这个梦想还很远，
但每次看到网友们分享的对话截图，就觉得
那些熬掉的头发都值得。
最后想对所有人说：请把掌声留给正在改写
规则的每个中国开发者。当你在公交车上调
试模型，在早餐摊前画架构图，在产房里突
然蹦出优化思路﹣﹣这些才是真正"国运
级"的瞬间。 DeepSeek 愿做大家代码荒野里
的火柴，但真正点燃 AI 火种的，永远是你们
眼底不灭的好奇与坚持。
说来特别巧，上周在云栖小镇的创业者夜宵
摊上，我还和宇树科技的王总蹲在马路牙子
啃烧烤﹣﹣他们给四足机器人装的那个动态
平衡算法，看得我们团队直拍大腿。后来强
脑科技的韩总过来拼桌，三句话不离脑机接
口与具身智能的融合可能，烤茄子还没上
桌，我们已经开始在白纸上画异构计算架构
了。
这就是杭州最迷人的地方吧，所谓"六小
龙"从来不是六个孤岛。上个月游科的艺术
总监还帮我们调试过3D场景生成模型，而群
核的渲染引擎正在让我们的数字人拥有更生
动的微表情。或许在不远的未来，当宇树的
机器人踩着云深处的步态算法走来，搭载着
强脑的神经接口，运行着 DeepSeek 的认知
引擎，用群核构建的虚拟世界作为训练场
一一那个我们幻想中的具身智能，就会从西
溪湿地的晨雾里跌跌撞撞地走向人间。
记得那晚分别时，冯总把竹签子往啤酒瓶里
一插，说了句："你们搞 AI 的得把灵魂价格打
下来啊。"现在想来，真正的"国运"或许就
藏在这些街边摊的油烟气里：一群不信邪的
傻子，用代码当砖瓦，拿算法做钢筋，在资
本与质疑的裂缝中，硬生生垒出通向未来的
栈桥。
最后补充一个招聘，欢迎大家加入我们…
祝大家除夕快乐，来年期待我们的更多模
型：) 常挨揍 发表于 2025-1-28 22:58
开发者梁文锋本人的解读：
在观网上也看到了。我都不清楚这是他自己写的，还是DeepSeek写的{:187:}
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