刚刚吴恩达老师发了一篇推文，吴老师表达了对中国人工智能发展高度认可，并且认为虽然目前美国暂时领先，但中国的AI发展具有强大的可以超越美国的路径 ，吴老师还认为AGI更像是营销而不是技术突破，AGI没有终点线，中国半导体布局和开源人工智能最终将协同发展，再加上激烈的竞争环境，会产生真正强大的AI公司
以下是吴老师推文原文转译：
如今，中国已经有了一条在人工智能领域超越美国的路径。尽管美国目前仍然领先，但中国在开放模型生态系统方面充满活力，并且在半导体设计和制造领域积极布局，已经展现出强大的发展势头。初创企业的经验告诉我们，势头至关重要：即使现在公司规模较小，只要保持高速增长，几年后就可能变成无法阻挡的力量。这就是为什么一支规模不大的团队，通过高速发展，也可以对庞然大物构成威胁。美、中两国都是巨头，但中国超强的竞争环境与迅速传播的技术知识，赋予了它巨大的增长势能。虽然美国上周发布的《AI行动计划》明确提出支持开源（及其他措施），对于美国来说是非常积极的信号，但仅靠这一计划，并不足以确保美国持续保持领先地位
人工智能并不是一个单一、统一的技术，不同国家在不同领域各有优势。例如，在生成式AI兴起之前，美国在云端AI大规模部署方面一直领先，而中国则在视觉技术方面长期处于领先位置。这种技术优势不仅体现在经济增长中，也体现在软硬实力上。虽然非技术领域的评论家经常将“通用人工智能（AGI）竞赛”描述成一项有明确终点的赛事，但事实上，AI技术会不断进步，并不存在所谓的终点线。如果一个公司或国家宣称他们实现了AGI，我认为这更像是一次营销事件，而非技术里程碑。就像在奥运百米短跑中，仅仅微小的速度优势就足以决定金牌和银牌的差别，人工智能领域的微小优势也会显著转化为经济增长和国家实力上的优势。尽管这种影响并非“赢者通吃”，但也不可忽视。
从人工智能测评平台Artificial Analysis和LMArena的排行榜来看，美国在顶级闭源模型方面领先，而顶级开源模型则来自中国。美国的Google Gemini 2.5 Pro、OpenAI o4、Anthropic Claude 4 Opus和Grok 4都是强大的闭源模型。但来自中国的开源替代品，如DeepSeek R1-0528、专注智能体推理的Kimi K2、Qwen3系列（包括擅长代码的Qwen3-Coder）和智谱AI的GLM 4.5（其后期训练软件已开源）紧随其后，甚至许多已经超过了美国最佳的开源模型，如Meta的Llama 4和Google的Gemma 3
很多美国公司采取了较为保密的基础模型研发策略，这种商业策略虽合理，但也导致顶尖公司必须花费巨额成本去从竞争对手挖角，以获取竞争对手实现某种特定能力的“秘方”。知识虽有传播，但成本高昂且速度缓慢。相比之下，中国的开放AI生态则竞争激烈，生存竞争虽然可能淘汰大批企业，但却能催生出真正强大的公司
在半导体领域，中国也在取得进展。华为的CloudMatrix 384目标是与英伟达的GB200高性能计算系统竞争。虽然中国尚未能开发出媲美英伟达顶级芯片B200性能的GPU，但华为正尝试用更多数量的中等性能芯片（384片而非72片）组合出具备竞争力的系统。中国汽车产业曾经难以在燃油汽车时代与欧美品牌竞争，但通过押注电动汽车实现了跨越式赶超。华为的替代芯片架构是否有效尚待观察
回顾历史，电力、互联网等通用技术的崛起，为很多国家创造了获益空间，并不存在此消彼长的零和博弈。数月前，我就了解到一些企业已经在规划一个“中国主导开源模型”的未来，事实上我们现在正处于这一阶段，未来的发展取决于我们的行动
