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前Google執行長Eric Schmidt近日在哈佛的一場論壇上談到中美歐在AI發展上的結構性差異,他點出了很有趣的一點 Schmidt表示,中國雖然採取「開源模型」策略,讓DeepSeek、Qwen、Yi等大模型幾乎免費開放,大幅降低全球新創公司取得頂尖AI的門檻,但真要追上美國的「前沿模型」,例如GPT-4、Grok 4、Claude 3.5等,它需要的不是模型本身,而是背後動輒500億美元級別的超大規模數據中心與算力集群 所謂的「前沿模型」,失敗率極高、燒錢極兇猛,只有美國成熟的創投生態願意長期下注這類高風險遊戲。Schmidt表示目前中國的金融市場深度不足,無法像美國矽谷這樣輕鬆募集到這種天文數字的風險資本。同樣的問題亦發生在歐洲,因此它們在生成式AI領域明顯落後於美國 Schmidt的看法確是事實,但他忽略了中國經濟最獨特的一點——國家隊 雖然中國的民間創投市場不如美國,但有國家隊直接出手(不論是真項目或騙補貼)。根據CB Insights的數據,2023年至今中國政府及國企對AI領域的投資已超過150億美元,而且多數是不計短期回報的長期戰略布局 中國的獨特優勢在於它的人口,以及不用顧及人權與隱私地大量在各種場地使用與測試AI。中國的應用端落地極快商業化與海量場景,一旦開源模型夠用,就能迅速在教育、醫療、製造、電商等領域大規模部署,反而可能後來居上 最好的例子就是晶片。先進製程玩不過美國,中國就拼成熟製程,把成熟製程晶片的價格做到爛為止,還逐漸主導國際市場 Schmidt認為中國缺的是燒錢追「前沿模型」的金融土壤,但中國根本不打算跟美國拼最貴的那條賽道,而是用開源+國家隊資金+超快應用落地,走出完全不同的道路 論創新,我從不高估中國。但論「改良」別人的創新,我從不低估中國
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