中美是AI领域的第一梯队，各有千秋，不存在美国技术碾压

来源：微博@格竹熊

简直受不了那些傻缺了，中美是AI领域的第一梯队，各有千秋，不存在什么美国技术碾压的情况。

一、中美AI算力基础设施比较。

在总算力上，美国占全球的34%，中国占33%，差距很小，两者构成绝对的第一梯队。在智能算力上，中国占全球的45%，美国占28%，中国在规模上绝对领先，目前智算中心20个，在建智算中心20个，是美国的一倍多。

中国总算力略低的主要原因就是芯片有差距，单位算力低于美国。随着今年芯片陆续突破，中国有望在算力和规模上均大幅超过美国。

英伟达老黄之所以着急，千方百计要绕过制裁，主要是因为：一是中国规模实在太大了，二是华为昇腾和寒武纪为代表的AISC芯片有望取代英伟达的强项GPU实现弯道超车。

二、中美AIGC大模型比较。

AIGC就是生成式人工智能，包括现在很热门的NLP模型（神经语言）和CV模型（图像视觉模型）。这类大模型很多，但各有侧重，应用场景也不同，捡几个典型的来比较。

1.ChatGPT——百度文心。

这两都属于典型的LLM语言大模型。LLM是NLP的重要一环，主要是针对自然语言的理解、贯通、补齐。ChatGPT领先百度文心一个半身位。GPT3.0是1750亿参数量，最新的文心参数量是2600亿，大概处于GPT4.0的水平。

不过百度文心能同时满足C端和B端且更偏向B端。ChatGPT目前来看更偏向C端。

2.华为盘古大模型——无

盘古大模型主要面向B端行业端。谷歌和微软也有做同类的，但与盘古比基本属于打酱油的。举个例子：你问AI识别一列火车的型号，GPT会给你个教科书的标准答案，但你要问它通过图片视频来预测和判断火车的故障类别，它能提供的回答就很有限，因为美国的铁路已经无法提供足够的参数和样本训练了。同样，你要是问它高铁在时速350公里下轮轨的磨损检测，它根本无法回答，因为它连高铁什么样都没见过。

3.阿里通义千问大模型——微软

通义千问也与ChatGPT类似可以对话生产内容，但更侧重办公和助手。大概是因为阿里自己有搞钉钉吧。但是与微软的大模型相比就差得比较远。前者参数量是1500亿，而后者参数量达到5000亿。这主要是微软有GPT加持，自己又是长期搞办公助手的。不过阿里开源，也很符合阿里的风格——自己搭台，吆喝大家一起干。

4.腾讯混元大模型——Open AI Text和谷歌Switch

混元大模型也与ChatGPT类似可以对话生产内容，但更侧重创新创意。这是因为腾讯独一无二的生态，微信社交媒体属性下交易、公众号、小程序、游戏等等商业应用，让腾讯极为重视庞大客户群体AI应用的可扩展性。其参数设置达到万亿级别。相比下，GPT4只有两千多亿，能与之匹敌的是谷歌Switch大模型，后者参数量1.6万亿。

所以，虽然大家都是AIGC模型，但是每家的侧重点和应用场景是不同的，中国的模型更偏向B端的行业应用。而美国因为产业空心化，更偏向C端（个人）方面的虚拟应用。这就导致普通公众对中国的AI比较陌生，而容易被美国的喧闹所吸引。

现在很多人把AI简单理解为问答、写作、做点图片视频。然后做一些简单比较就忙着瞎吹神吹。

普通公众跟风就算了，你们那些号称搞投资、财经的“专家”也是人云亦云，跟风炒作，甚至生些莫名其妙感叹反思，连行业应用都不知道，你们平时都在忙着研究什么呢？研究给哪个老板提裤子？研究怎么忽悠散户买你们的理财产品？