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DeepSeek 刷屏後，阿里大佬潑冷水：中國 AI 3-5 年內趕超美國？只有 20%。
這兩天，DeepSeek 新版將在春節前發佈的消息，讓整個網路又沸騰了，全網都在等著再次見證奇蹟。
但昨天的一場 AI 高端局，卻給這股熱浪狠狠澆了一盆冷水。
阿里通義千問的大佬在會上直言：中國 AI 三到五年內超越美國的機率，樂觀地說，也只有 20%。
這番“暴論”，跟我們熟知的“差距僅剩三個月”簡直大相逕庭。
這到底是怎麼回事兒？
01｜一場全明星的閉門會
事情的起因，是昨天舉辦的一場名為 AGI-NEXT 的閉門峰會。
這場局的含金量簡直高得嚇人，堪稱中國 AI 界的“全明星陣容”。
智譜 AI 的創始人 唐傑、Kimi 的創始人楊植麟、阿里通義千問的技術負責人林俊暘。
以及最近的“當紅炸子雞”——騰訊 AI 科學家姚順雨，全都到齊了。
峰會具體聊了什麼“乾貨”，外界鮮有報導。
但最後流出的圓桌對話環節，卻在圈子裡引發了熱議。
而真正讓這件事出圈的，是主持人拋出的最後一個、也是最犀利的問題：
“未來 3 到 5 年，中國任何一家公司在 AI 方面超越美國的機率，到底有多大？”
面對這個直擊靈魂的提問，現場並沒有出現預想中的“豪言壯語”。
相反，阿里通義千問的林俊暘略作沉思，給了一個極其誠實、甚至聽起來有點刺耳的回答：
“我覺得是 20% 吧，這已經非常樂觀了。”
這…意思是不能說希望全無吧，至少也是希望渺茫。果真如此嗎？
02 ｜一場“富二代”和“窮小子”的遊戲
首先，咱們得認清一個現實：在這一輪 AI 競賽裡，我們在核心硬體上確實比對手“窮”。
這個“窮”，指的是算力。
林俊暘在會上打了一個讓我破防的比喻：美國的實驗室就像是“富哥”。
人家的算力比我們大 1-2 個數量級，那是真的“家裡有礦”。
即便有些實驗是浪費的，他們也有資本投入海量的資源去試錯，去做下一代的前沿研究。
而我們的實驗室呢？真的叫“捉襟見肘”。
國內的大模型團隊，光是滿足當下的產品交付，可能就已經把手頭所有的顯示卡佔滿了。（阿里都如此？)
當然，現場討論也擔憂光刻機等能否攻破的問題。
不過也有很對反對的聲音認為，正是這種“匱乏”，逼出了中國公司的極致效率。
DeepSeek 就是一個例子：當矽谷還在迷信“大力出奇蹟”時，它硬是靠著架構創新，用僅有的一點算力，把模型訓練成本打到了令人髮指的“白菜價”。
也難怪黃仁勳在 CES 上直言：中國開源模型已是全球第一梯隊，推理效率甚至吊打美國。
（他甚至首次在他的 PPT 裡面直接用了大量中國模型）
他警告同行：“封鎖反而逼出了一個可怕的對手。”
窮有窮的打法，這恰恰是我們的韌性。
03｜馬斯克的“神預言”：真正的瓶頸是“電”，不是“芯”
如果說晶片是現在的短板，那馬斯克最近的一個判斷，可能指出了我們未來的“隱藏大招”。
不同於大家死盯著顯示卡看，馬斯克在最新的訪談中拋出了一個觀點：AI 競賽的下半場，瓶頸根本不是晶片，而是電力。
他在播客裡直言：“中國的 AI 算力將遠超世界其他地方。”
為什麼？因為雖然美國晶片強，但美國的電網太老舊了！
建一個資料中心，光等排隊接電就得好幾年。
而中國？“基建狂魔”不是白叫的。
馬斯克預測，到 2026 年，中國的發電增量可能是美國的 3 倍。
拼到最後，這可能是一場能源戰。而這，恰恰是“基建狂魔”的主場。
04｜學術界“補位”：正在批次製造“牛頓”
除了工業界的死磕，這場對話還讓我看到了另一股最容易被忽視的力量：學術界。
以前我們總覺得，學術界是不是落後了？大家都在搞大模型，教授們還沒卡，能研究出啥？
但香港科技大學榮休教授楊強給出了一個非常精彩的觀點：
工業界就像當年的伽利略，先發明瞭望遠鏡（大模型），看到星星在轉；但接下來，我們需要牛頓（學術界）來總結定律。
工業界忙著賺錢，誰來研究“智能的上限在那裡”？誰來把大模型從“黑盒”變成科學？
你可能覺得中國學術界不行，但最新的資料狠狠打了我一巴掌。
就在近日，電腦科學領域的權威榜單 2026 CSRankings 正式發佈。在人工智慧（AI）學科的全球排名中，發生了一件極其恐怖的事情：
中國高校直接包攬了全球前 10 名！
南京大學以 23.7 分的絕對優勢，力壓全球名校，位居世界第一！
這意味著當“富二代”在前面狂奔時，我們的“科學家”正在後面默默鋪路。
05｜ 別慌，這其實是一場“華人的內戰”
最後，如果你還在擔心因為技術封鎖，中國人的腦子會輸給美國人，那看看最近矽谷瘋傳的一條消息吧，保證讓你心態炸裂。
有確鑿的內部消息稱：馬斯克最近為了追求極致的效率，對 Grok 團隊進行了大換血，甚至辭退了團隊中“最後一個白人成員”。
在他眼裡，沒有膚色之分，只有程式碼寫得好不好之分。
不管你願不願意承認，現在的 Grok 團隊，幾乎已經成了名副其實的“全華班”。
這不是個例。
就在前不久，Meta 豪擲幾十億美元收購了那個紅遍全球的 AI Agent 產品——Manus。
而 Manus 背後的核心團隊，正是地地道道的中國團隊。
圈內一直有個段子：所謂的中美 AI 競爭，歸根結底，已經演變成了“在大洋彼岸的華人工程師”和“在中國本土的華人工程師”之間的賽跑。
硬核資料早就擺在那了：
中國佔據了全球 AI 人才的 48.68%，將近一半！而美國是 35.47%。
在“人腦”這個核心要素上，我們不僅不窮，反而是在“富礦”上。
即使在 OpenAI 這種“AI 聖殿”，員工來源高校的前 20 名榜單中，除了美國本土名校，僅有的兩所入圍高校，正是中國的清華和北大。
寫在最後
聽完大佬的“20% 論”，我反而更樂觀了。
因為科技史有一個鐵律：技術代差最容易被時間抹平，但應用的壁壘卻難以踰越。
前段時間我去了趟新加坡，按理說夠發達了吧？
但在那兒的幾天，我真有一種“回到上個世紀”的錯覺——沒有隨掃隨走的單車，沒有絲滑的支付，幹啥都不如國內方便。
這恰恰證明了：決定勝負的，往往不是底層的“黑科技”，而是誰能把技術變成最親民的“日子”。
技術決定下限，但應用生態決定上限。在這方面，還沒人捲得過中國。
一旦戰場轉移到應用層，把這些“中國優勢”加進去，這 20% 的勝算，我看至少得翻倍。
你怎麼看？未來 AI 的決勝點，是“技術參數”還是“落地應用”？ (AI范兒)