香港新闻网5月23日电　人工智能（AI）正成为全球科技竞争的焦点领域，而中美两国无疑是这一领域的两大主导力量。中国依托庞大的数据量、政策支持和快速发展的科技生态环境迅速崛起；美国则凭借强大的基础研究能力、顶尖人才储备和领先的科技企业保持长期领先。两国在AI领域的竞争和差距究竟如何？广东省人工智能产业协会会长、科大讯飞股份有限公司原高级副总裁杜兰表示，大家不要总盯著 GDP这样的通大模型，这只是中美 AI竞技场的一个角落。人工智能的下半场比的不是 AI，而是 “AI+”，在“+”号的后面，中国的主场优势才刚刚开始显现。

未来科技的较量就是人工智能的较量。

就在美国商务部网站不久前发布对华为升腾910B/C/D等AI芯片的管制后，中美在人工智能领域的较量再次成为焦点。中美人工智能的差距现在有多大，中国能够追赶并超越吗？杜兰说，在chatgpt 之前，我们一直都说，人工智能国际竞争是中美领先的双头格局。但是自从 chatgpt问世火爆之后，国内的科技公司虽然都在奋起直追，但说实话也更焦虑了。金沙江创投的董事总经理朱啸虎就说，中国的大模型一看就知道肯定没戏，一是训练成本过高，二是担心砸钱研发的速度还赶不上别人开源的速度。

广东省人工智能产业协会会长、科大讯飞股份有限公司原高级副总裁杜兰

那我们到底应该怎么待当下中美在大模型领域的呢？

杜立认为，首先，我们还是要理性地看待，中国和美国在数据、算力、算法这三大要素上的差距。在数据方面，美国的优势是，能够方便地获取到来自世界各地的庞大的互联网数据，特别是英文数据的总数远远大于中文数据，还有像维基百科、最前沿的学术期刊这样更高质量的数据，但我们要看到，中国在互联网、大数据方面非常成熟。更重要的是，我们有强大的实体经济，通信、基建、轻工业、重工业等等，每个企业都有自己的私有数据。这些数据是不公开不联网的，不能用于训练 GDP这样通用打模型。但是随著越来越的企业打造自己的私有大模型，这些数据正能发挥巨大的作用，真正地把 AI转化为生产力。而美国则面临著实体产业空心化的问题。这类数据美国是弱势；

杜兰表示，第二要看算力，美国严格控制英伟达等企业向中国出售GPU芯片，黄仁勋想把芯片卖给中国，可以，但只能卖特供版的，性能也只有美国的20%，也就是说我们的算力被美国卡脖子了，这直接影响到我们训练大模型的进度。但是另一方面美国人卡脖子其实是件好事。因为这会加速我们产替代的进程。今年头2个月中国芯片的产量猛增59%，而进口的芯片增长只有16.8。说明国产替代率在加速的提升。比如科大讯飞的星大模型，就采用了华为的芯片，性能可以对标英伟达A100芯片，而且在智能算力上，中国占全球的45%、美国占20%，我们在规模上绝对领先。同时国家也在大力地推动“东数西算”建设，把主要的资源集中投入到最需要、最有优势的领域，加速布局人工智能发展所需要的智算中心；

AI2000学者统计。

杜兰说，第三看算法。许多开创性的工作都是美国人完成的，包括过去的卷积神经网络，今天的大模型，当然这里面有至少三分之一的成果，来自华人科学家，我们也聊过这个问题，算法的背后是人才，在著名的“AI2000”学者的榜单上，人工智能全球最具影响力的学者，美国占了54.4%。而中国只有14%。美国对全球人才的虹吸效应还是很明显。坦白说，我们要在理论创新、基础算法上赶上美国还是有难度的。但是好在我们跟得很紧。前不久国内著名的开源团队Colossal- AI就根据公开的资料,复现了 sora的模型,并且将其开源成本降低了46%.中国 AI公司月至暗面的 kimi大模型,能支持200万字的输入也很有竞争力。

“中国很擅长通过应用场景，来推动算法的迭代升级、在各个特定的领域建立算法的优势，” 杜兰强调，所以大家不要总盯著 GDP这样的通用大模型。“这只是中美 AI竞技场的一个角落而已，真正的较量是在广阔的实体经济中。”

中国有完善的实体产业门类、完整的上下游产业链，实体产业的信息化、数字化已经走在世界前列。　　

杜兰认为，当这些行业把自己的私有数据、行业经验、应用场景和 AI相结合起来，就会给生产效率带来巨大的提升。反过来也会对 AI技术形成巨大的牵引力。人工智能的下半场我们比的不是 AI，而是 AI加在加号的后面，我们的主场优势才刚刚开始显现。　　（完）