中國 AI 為什麼追得這麼快？美媒找到一批關鍵人物
首頁 > 智能時代>人工智能 中國 AI 為什麼追得這麼快？美媒找到一批關鍵人物 2026/8/25 12:46:15 來源：鳳凰科技 作者：於雷 責編：遠洋 評論： 8 月 25 日，據《華爾街日報》報道，中國 AI 模型近年來快速縮小與美國頭部模型的差距，其背後並非短期突然出現的技術突破，而是清華大學等高校長期形成的人才網絡，以及開源技術、人才迴流和更高算力效率等因素共同推動的結果。報道認為，以智譜 AI 聯合創始人唐傑、月之暗面創始人楊植麟以及 DeepSeek 創始人梁文鋒等人為代表的一批研究者，構成了中國這一輪 AI 追趕的重要力量。
《華爾街日報》稱，中美兩國多名行業人士認為，中國最好的 AI 模型目前與美國最先進模型的能力差距已經縮小至數月。今年 6 月，馬斯克曾預測中國要到 2027 年第一季度才能追上 Anthropic 的頂級模型，唐傑隨後回應稱，“不會需要那麼久”。報道將中國 AI 人才體系的形成追溯至 20 多年前。2005 年，圖靈獎得主姚期智在清華大學創辦“姚班”，培養計算機領域的頂尖人才。與此同時，唐傑長期在清華從事數據挖掘和機器學習研究，其實驗室後來成為中國 AI 人才的重要來源之一。楊植麟曾師從唐傑，在清華研究機器學習算法，隨後赴卡內基梅隆大學攻讀博士，回國後創辦月之暗面。
這種高校與創業公司的人員流動逐漸形成了一張 AI 人才網絡。2018 年，中國進一步放寬科研人員創業及科研成果商業化限制，次年唐傑從清華實驗室孵化出後來發展為智譜 AI 的公司。早在 OpenAI 於 2020 年發佈 GPT-3 後，智譜就將開發同等級模型作為目標。不過，相比美國 AI 企業，中國公司長期面對資金和先進芯片不足的問題。傑富瑞測算，在相關時期內，中國科技公司的投入規模不到美國同行的五分之一。在這一背景下，提高算力利用效率成為中國 AI 企業追趕的重要路徑。DeepSeek 是其中的代表。
報道提到，DeepSeek 通過多頭潛在注意力機制（MLA）降低模型運行中的內存消耗，並較早在中國採用混合專家模型（MoE），以減少對芯片算力的需求。這些技術成為 2025 年初“DeepSeek 衝擊”的重要基礎，當時其推出的低成本開源模型引發美國科技股震盪，也迫使中國同行重新審視技術路線。中國 AI 企業之間的技術交流也進一步加快了迭代速度。月之暗面後續模型採用了 DeepSeek 使用或驗證過的 MoE 及 MLA 變體，而 DeepSeek 也採用了月之暗面優化過的訓練技術。不同團隊通過論文、開源模型和技術實踐相互借鑑，形成了與封閉模型路線不同的技術擴散機制。
與此同時，人才迴流也成為另一條技術路徑。騰訊招募了曾在 OpenAI 工作的兩名清華畢業生，字節跳動則引入曾供職於谷歌的中國研究人員。報道認為，美國 AI 公司的技術進展、海外人才迴流以及中國本土研究網絡，共同加快了中國 AI 公司的追趕速度。但算力仍是中國 AI 企業面臨的主要制約。梁文鋒今年 5 月表示，芯片而非人才，是中美 AI 公司之間最關鍵的差距。阿里巴巴、智譜等頭部實驗室研究人員稱，他們獲得的高端芯片數量往往只有 OpenAI、谷歌同行的五分之一。
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