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DeepSeek问世一周年 外媒预测中国将赢得"AI马拉松"去年1月20日，中国人工智能（AI）初创企业深度求索（DeepSeek）正式发布R1模型震惊全球，转眼已过去一年。中国的“AI崛起”已不再只是一句政治口号，而已转变为现实技术竞争力。过去的一年间，以中美为核心的全球AI竞赛不断升级，围绕技术、资本、算力的较量愈演愈烈。 在AI发展前景得到越来越多关注之际，有观点认为，从长期来看，具备国家主导战略发展能力的中国将在这场“马拉松式”的AI竞争中占上风。 英国《金融时报》经济专栏作家泰吉·帕里克（Tej Parikh）日前在题为《中国将赢得AI竞赛》的文章中指出，尽管美国目前在AI大语言模型（LMM）领域中保持领先，但AI竞争犹如一场旷日持久的马拉松，最终中国将占据优势。 文章称，AI竞争的胜负并不取决于模型本身，而在于能否大规模应用并深度融入实体经济，中国长期的国家主导产业战略具有相当明显的优势。中国政府自2016年将AI确立为国家战略产业后，持续在科研、人才培养和基础设施建设方面进行大规模投资。澳大利亚战略政策研究所（ASPI）的数据显示，虽然美国在民间AI投资上领先于中国，但若将中国政府的财政支援纳入考量范围，两国在实际资本投入上所差无几。 此外，随着AI应用普及，数据中心对电力的需求不断上升。美国总统特朗普对太阳能、风能等环保清洁能源产业的施压政策，被认为不利于AI基础设施的扩张。中国虽目前在数据中心总量上暂时落后美国，但凭借简化的监管体系和充足的能源供给，具备快速扩大规模的条件。 经济研究机构凯投宏观（Capital Economics）指出，在中国数据中心等资本密集型项目通常由国营通信运营商主导，科技企业承担的风险相对较低，有利于AI技术持续发展。 文章还强调，中国在先进制造和高科技产业所需的关键原材料供应链中占据主导地位，这为AI产业发展提供重要支撑。在物理AI领域，中国在机器人、电动汽车等领域中已形成领先优势，也被视为未来竞争的重要加分项。 不过文章同时指出，自DeepSeek去年1月横空出世后，先后虽进行了7次更新，但整体影响力未能持续放大，主要是由于美国对华实施先进芯片出口限制。美国财经媒体CNBC报道称，英伟达等高端芯片出口持续受限，中国虽鼓励使用国产芯片，但在开发最前沿AI模型上仍需要大量先进算力资源。 DeepSeek正式发布后一度曾引发市场震荡，英伟达、博通等芯片巨头股价短期内剧跌。但一年后的今天，这些公司股价不仅完全收复失地，甚至创下新高，显示全球AI算力需求依然强劲。
2026-01-20 20:25:41 -
魔法背后的账单：AI不是免费的人工智能（AI）如今已不仅深入企业和公共机构，更触及了学生乃至普通消费者的掌心。随着生成式AI的普及，仿佛每个人都成为了技术的受益者。然而，在此刻我们需要冷静地抛出一个问题：实际上是谁在制造和运营这个庞大的智能体？又是谁在承担这就连天文数字都难以形容的巨额成本？ 大语言模型（LLM）和生成式AI并非凭空出现的魔法，而是运行在实实在在的物理实体之上。它需要庞大的数据、高性能半导体、相当于足球场数倍大小的超大型数据中心，以及无数工程师精心设计算法所投入的劳动。虽然用户在使用时感觉像是免费服务，但其背后盘踞着巨大的成本结构。“AI是免费的”这一认知，更像是企业为了争夺用户而制造的一种体验错觉。 AI被视为免费的背景，源于过去搜索引擎和社交媒体等IT服务所采取的“先免费后付费”策略。但回顾IT产业的历史，免费向来只是为了抢占市场的初期手段，绝非可持续的商业结构。如今的AI同样处于隐瞒成本或用投资款填补亏损的阶段，账单终有一天会浮出水面。 AI的成本往往产生于肉眼不可见之处。24小时不间断运转的数据中心消耗着巨额电力，为了冷却服务器，还需要使用惊人的水资源和能源。随着数据中心向特定区域集中，电网负担和环境问题也正在累积成为社会成本。我们在智能手机屏幕上几秒钟内得到的答案，其实是建立在全球基础设施所承担的集体成本之上的结果。 严格来说，大众目前免费使用的功能仅是AI的冰山一角。企业提供的仅仅是“尝鲜”级别的功能，旨在收集数据和测试市场性。若想利用AI真正的潜力——即能够革新业务的高性能功能，就必须支付相应的代价。高度进化的推理能力、有保障的安全环境以及个性化的AI秘书功能，绝不会免费提供。 不过，在掏出钱包之前，还有一个先决课题，那就是用户的“AI应用能力”。如果不理解AI的运作原理，仅仅出于好奇或跟风按下付费按钮，无异于一种浪费。无论工具多么昂贵卓越，若不懂得驾驭便是废铁。如果不懂得如何提问，就别指望得到明晰的答案。 训练一个大规模模型需要耗资数百亿至数千亿韩元。在运营阶段，每一个提问也都会产生运算成本和电力成本。随着用户增加，成本并非线性增长，而是呈几何级数爆发。这也是随着AI大众化，“免费”概念越发难以维持的悖论所在。 AI不是魔法。它是某人的资本、资源和劳动投入的产物。现在看起来免费，并不是因为没有成本，而是因为暂时有别人在别处代为支付。技术虽然在进化，但经济的基本原理不会改变。AI也不例外。AI绝非免费。只有正视这一显而易见的事实，我们才能展开成熟的技术讨论。
2025-12-15 02:48:54
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DeepSeek问世一周年 外媒预测中国将赢得"AI马拉松"
去年1月20日，中国人工智能（AI）初创企业深度求索（DeepSeek）正式发布R1模型震惊全球，转眼已过去一年。中国的“AI崛起”已不再只是一句政治口号，而已转变为现实技术竞争力。过去的一年间，以中美为核心的全球AI竞赛不断升级，围绕技术、资本、算力的较量愈演愈烈。 在AI发展前景得到越来越多关注之际，有观点认为，从长期来看，具备国家主导战略发展能力的中国将在这场“马拉松式”的AI竞争中占上风。 英国《金融时报》经济专栏作家泰吉·帕里克（Tej Parikh）日前在题为《中国将赢得AI竞赛》的文章中指出，尽管美国目前在AI大语言模型（LMM）领域中保持领先，但AI竞争犹如一场旷日持久的马拉松，最终中国将占据优势。 文章称，AI竞争的胜负并不取决于模型本身，而在于能否大规模应用并深度融入实体经济，中国长期的国家主导产业战略具有相当明显的优势。中国政府自2016年将AI确立为国家战略产业后，持续在科研、人才培养和基础设施建设方面进行大规模投资。澳大利亚战略政策研究所（ASPI）的数据显示，虽然美国在民间AI投资上领先于中国，但若将中国政府的财政支援纳入考量范围，两国在实际资本投入上所差无几。 此外，随着AI应用普及，数据中心对电力的需求不断上升。美国总统特朗普对太阳能、风能等环保清洁能源产业的施压政策，被认为不利于AI基础设施的扩张。中国虽目前在数据中心总量上暂时落后美国，但凭借简化的监管体系和充足的能源供给，具备快速扩大规模的条件。 经济研究机构凯投宏观（Capital Economics）指出，在中国数据中心等资本密集型项目通常由国营通信运营商主导，科技企业承担的风险相对较低，有利于AI技术持续发展。 文章还强调，中国在先进制造和高科技产业所需的关键原材料供应链中占据主导地位，这为AI产业发展提供重要支撑。在物理AI领域，中国在机器人、电动汽车等领域中已形成领先优势，也被视为未来竞争的重要加分项。 不过文章同时指出，自DeepSeek去年1月横空出世后，先后虽进行了7次更新，但整体影响力未能持续放大，主要是由于美国对华实施先进芯片出口限制。美国财经媒体CNBC报道称，英伟达等高端芯片出口持续受限，中国虽鼓励使用国产芯片，但在开发最前沿AI模型上仍需要大量先进算力资源。 DeepSeek正式发布后一度曾引发市场震荡，英伟达、博通等芯片巨头股价短期内剧跌。但一年后的今天，这些公司股价不仅完全收复失地，甚至创下新高，显示全球AI算力需求依然强劲。
2026-01-20 20:25:41 -
魔法背后的账单：AI不是免费的
人工智能（AI）如今已不仅深入企业和公共机构，更触及了学生乃至普通消费者的掌心。随着生成式AI的普及，仿佛每个人都成为了技术的受益者。然而，在此刻我们需要冷静地抛出一个问题：实际上是谁在制造和运营这个庞大的智能体？又是谁在承担这就连天文数字都难以形容的巨额成本？ 大语言模型（LLM）和生成式AI并非凭空出现的魔法，而是运行在实实在在的物理实体之上。它需要庞大的数据、高性能半导体、相当于足球场数倍大小的超大型数据中心，以及无数工程师精心设计算法所投入的劳动。虽然用户在使用时感觉像是免费服务，但其背后盘踞着巨大的成本结构。“AI是免费的”这一认知，更像是企业为了争夺用户而制造的一种体验错觉。 AI被视为免费的背景，源于过去搜索引擎和社交媒体等IT服务所采取的“先免费后付费”策略。但回顾IT产业的历史，免费向来只是为了抢占市场的初期手段，绝非可持续的商业结构。如今的AI同样处于隐瞒成本或用投资款填补亏损的阶段，账单终有一天会浮出水面。 AI的成本往往产生于肉眼不可见之处。24小时不间断运转的数据中心消耗着巨额电力，为了冷却服务器，还需要使用惊人的水资源和能源。随着数据中心向特定区域集中，电网负担和环境问题也正在累积成为社会成本。我们在智能手机屏幕上几秒钟内得到的答案，其实是建立在全球基础设施所承担的集体成本之上的结果。 严格来说，大众目前免费使用的功能仅是AI的冰山一角。企业提供的仅仅是“尝鲜”级别的功能，旨在收集数据和测试市场性。若想利用AI真正的潜力——即能够革新业务的高性能功能，就必须支付相应的代价。高度进化的推理能力、有保障的安全环境以及个性化的AI秘书功能，绝不会免费提供。 不过，在掏出钱包之前，还有一个先决课题，那就是用户的“AI应用能力”。如果不理解AI的运作原理，仅仅出于好奇或跟风按下付费按钮，无异于一种浪费。无论工具多么昂贵卓越，若不懂得驾驭便是废铁。如果不懂得如何提问，就别指望得到明晰的答案。 训练一个大规模模型需要耗资数百亿至数千亿韩元。在运营阶段，每一个提问也都会产生运算成本和电力成本。随着用户增加，成本并非线性增长，而是呈几何级数爆发。这也是随着AI大众化，“免费”概念越发难以维持的悖论所在。 AI不是魔法。它是某人的资本、资源和劳动投入的产物。现在看起来免费，并不是因为没有成本，而是因为暂时有别人在别处代为支付。技术虽然在进化，但经济的基本原理不会改变。AI也不例外。AI绝非免费。只有正视这一显而易见的事实，我们才能展开成熟的技术讨论。
2025-12-15 02:48:54
