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美国 AI 研究员的中国之旅：年轻人，追赶者，算力焦虑与“AGI 展示厅” ｜专访 Nathan Lambert
美国知名AI研究员Nathan Lambert在2026年4月走访中国多家AI实验室后，分享其关键观察：中国AI界拥有极其年轻且专注的人才梯队，产业与学术界融合紧密；中国公司通过高频发布开源模型获取全球存在感和客户，这是一种务实的追赶策略；算力瓶颈普遍存在，且生态缺少中间层云服务商，更倾向垂直整合。Lambert明确判断，自2025年夏天起，美国已输掉开源模型领导权，英伟达可能是夺回该地位的最大变量。这篇近三万字的长篇专访，适合关注中美AI竞争格局、开源生态演化及中国AI产业实况的深度读者，作者以外部视角补充了许多国内报道中不常强调的结构性差异。原文 ↗
核心观点
- ▍美国自2025年夏天起已输掉开源模型的领导权，而英伟达是夺回该地位的最大希望。
- ▍中国AI公司普遍持有「技术所有权心态」，倾向于自研而非购买外部服务，这构成了与美国截然不同的产业路径。
- 01Nathan Lambert在2026年4月走访了北京和杭州的阿里巴巴（千问）、月之暗面（Kimi）、智谱AI、美团、小米、蚂蚁集团及清华大学等AI机构。
- 02中国AI研究员普遍非常年轻，20岁出头便深度参与核心工作；产业与学术界交融紧密，学生能更专注地吸收庞大知识体系。
- 03中国实验室通过快速发布开源模型来获取「存在感」和客户，以此弥补与前沿闭源模型的性能差距，这是一种务实的市场策略。
- 04算力是中国AI实验室当前最大的瓶颈，华为芯片主要用于推理而非训练；中国缺乏类似CoreWeave、Together AI的繁荣中间层云服务商，生态更倾向垂直整合。
- 05Meta等美国巨头因商业考量放缓了开源步伐；英伟达出于财务利益（不希望AI被单一公司垄断），最有可能通过发布强大开源模型来改变局面。
- 06从美团到小米，许多非传统AI公司也选择自研大模型，因为他们认为AI是未来产品的核心，自己做可能更便宜且能掌握长期走向。
- 07月之暗面（Kimi）团队展现出极强的凝聚力；智谱AI则有一个被访者称为「AGI展示厅」的文化，让研究人员展示最新的、尚未产品化的技术。
- 08零一万物的ToB转型面临挑战，其创始团队经历了一些变动。
反方 / 局限
- — Nathan指出，中美模型在基准测试上的差距可能比实际应用体验的差距更大，因为「用户真正能用的模型」之间的差距更小；但这可能掩盖中国在基础研究和创新能力上的根本性不足。
- — 文章虽强调中国人才的年轻化优势，但也隐含了一个前提：这种「追赶式」的高强度学习和工作模式，是否能持续催生颠覆性的原创创新，尚有待观察。
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