近期，关于“中国大模型技术落后”的讨论甚嚣尘上。然而，从算力、数据和开源生态来看，中美差距或许被过度放大。 算力与数据：并非绝对壁垒 算力可通过多卡堆叠提升，国内智驾公司已能高效利用算力集群；数据方面，尽管NLP领域存在差异，但CV（计算机视觉）领域如Sora与国产可灵的生成效果已接近，差距更多体现在产品交互层面。 开源与技术共享：缩小差距的关键 全球AI尚未形成垄断，开源社区持续赋能。例如，字节跳动团队斩获NIPS 2023最佳论文，Deepseek大模型快速迭代，均证明国内技术突破速度不输海外。 市场动态：英伟达暴跌的启示 英伟达市值一周蒸发超5000亿美元，侧面反映技术竞争格局的瞬息万变。中国AI企业如百度、科大讯飞正加速商业化探索，开源框架与垂直应用逐步落地。 AI竞赛是长跑，而非短距冲刺。技术迭代以月为单位，所谓“差距”可能一年即被颠覆。ChatGPT问世仅两年，行业已历多次洗牌。 欢迎友友在评论区留言讨论，分享看法，点赞收藏加关注支持一下，你们的支持是我更新的最大动力，谢谢啦！
