汉语的层次比英语多得多，这是汉语的优势

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• 天意弄人

• 汉语用最少的文字，传递最精准的逻辑，这份能力，与 AI 追求的高效、精准、低冗余完美契合。

  首先，汉字的信息密度是英文的 2.5 倍以上，就像《三体》翻译成英文后，单词量近乎翻倍，三部曲实体书增厚 200-400 页；而在 AI 有限的上下文窗口（脑容量）里，中文能塞进的信息量远超英文，这就是语言自带的带宽红利。

  在英语里，river 和 wash 单看字形毫无关联，AI 必须经过海量数据训练，靠统计概率才能发现二者的水属性关联；但汉语里，“河” 与 “洗” 共享三点水偏旁，视觉模型能瞬间捕捉到二者的语义关联，顶级期刊论文早已证实，这份视觉语义嵌入的特性，会成为 AI 时代的屠龙技。

  AI 商业化时代，Token 就是真金白银，所有 API 调用都按 Token 计费。随着中文大模型的崛起，单个汉字的 Token 转换率已低至 0.6，别看英文字母只有 0.3Token，但英文单词平均长度 5-6 个字符，孰优孰劣，一算便知。

  更炸裂的是一项实测结果：前几个月有技术大神用国产千问模型做数学题，发现让 AI 用中文推理，比用英文节省整整 40% 的 Token！这意味着，同等智商、同等难题，中文思考让大模型少走 40% 的弯路。原因很直白：英文的逻辑表达太过啰嗦，AI 用英文推理时，会堆砌大量 let me check、implies that、therefore 等连接词；而中文简洁至极，“即、故、解得” 三字就能串联逻辑，正如测试者的评价：Chinese is direct and confident。

汉语的层次比英语多得多，这是汉语的优势。汉语从笔画、偏旁到字、词，英语只有字母、前后缀、词，缺了字这个环节。

汉字的信息密度则是另一个问题。对于“原生”内容，汉字的密度很高，例子不用多举。对于外来的内容，比如说，科技文献翻译，汉语版未必密度更高，因为有些说法是英语原生的，汉语里没有，于是要么造词，这要看场合了，要么多费笔墨才能说清楚。别的领域我不敢乱说，在化工和自控方面，这一点我有体会。但这一点或许会随时间而改变，越来越多的技术和概念在汉语环境里原生之后，又会逆转了。

用到水的事物，英文里常有hydroxxx的说法，hydroforming，hydroblasting，hydroelectricity，等等，都也水或者液有关。

英文深入下去，也有非常简洁的表述的。比如You suck！Let's roll！