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科技虎嗅·脑极体··AI 生成
佛得角奇迹，救不了中国AI
文章以世界杯弱旅佛得角凭借「逼平」战术创造奇迹为引，类比批评中国AI行业长期奉行的「跟热点、做增量」追赶策略。作者认为，这种全力模仿、避免超前、只为「逼平」美国AI的弱者思维，虽在短期内缩小了代差，但导致了基础技术依赖、创新飞轮失速和战略焦虑。文章列举了飞桨、盘古大模型、DeepSeek-MoE等本土独创案例未能持续领先的教训，并指出当前模型代差可能重新拉大，从而论证中国AI必须从「佛得角战术」转向构建「强队思维」，发挥新型举国体制、行业智能化和工程化等优势。适合关心中国AI产业战略、技术自主性及中美AI竞争格局的从业者和决策者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍中国AI长期奉行「跟热点、做增量」的追赶策略，本质是弱者思维的「佛得角战术」，其目标是「逼平」美国而非自主引领，这导致基础技术依赖、创新失速并面临被切断供给的风险。
- ▍中国AI必须从弱者思维转向「强队思维」，在模仿的同时发挥新型举国体制、行业智能化、硬件和工程化优势，构建适合自身的战术与战略，目标是「人有我有，我有人无」。
- 01国内主流AI开发框架（PyTorch、TensorFlow）和基础模型（LLaMA系列）均由美国主导，中国AI主要在其上进行微调和增量开发。
- 022025年底到2026年，美国企业加大基础模型更迭力度，而中国大模型市场陷入「重营销、轻研发」阶段，模型代差被认为重新拉大。
- 03Anthropic的网络安全模型「Mthos」仅对美国本土开放，印证了AI领域「封闭主义」策略的趋势，增加了对中国AI依赖海外技术栈的可持续性风险。
- 04由于长期跟随，已获市场份额的企业不认为有必要主导下一轮创新，在技术上变得保守和封闭，导致行业核心创新减少。
- 05百度飞桨曾提出「把框架做厚」的创新构想，但大模型热潮后其获得的资源倾斜减少，发展陷入停滞。
- 06华为盘古大模型坚持行业AI方向，但经历争议后一度消沉，为「行业是出路」的共识蒙上阴影。
- 07DeepSeek对MoE模型进行了系统性优化，在2023年爆火，但该方案在推理阶段存在算力浪费的核心短板，最终未能持续领先。
反方 / 局限
- — 文章承认中国在基础理论、底层软硬件生态、颠覆性创新范式上与美国的差距「必然长期追赶」，并指出部分本土独创（如飞桨、DeepSeek MoE）未能持续成功，为「强队思维」的实施设定了现实约束。
- — 文章引用了行业观点，即「模型代差重新拉大」，这暗示了即使在全力追赶期，模仿策略也可能失效，这一反例与主线中「逼平可能失败」的风险是一致的。
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