最近国内AI大模型比较安静，国外大模型在狂欢，何故？

最近OpenAI发布了几百篇高难度的数学论文，震惊了很多人，很多顶尖数学家坐不住了，甚至有的菲尔兹奖得主难受到哭，当然了，我觉得这个说法有点夸张。

其实不仅仅OpenAI动作不断，Anthropic公司也动作不断，这两个公司可能是在为上市做准备，所以需要一些大的动静，但是国内大模型公司最近比较安静也是真的。

可能有人会问，为什么国内AI大模型在数学上没有作为，一直这么安静呢？

我觉得，这一方面是中美两国AI大模型发展方向不同，侧重点不一样，更重要的一方面是国内AI大模型在两个方面非常吃亏，分别是数据标注和算力。

国内的数据标注一直比较差，国内的AI公司请不起也请不到顶尖的数学家去做标注员，这也才有最近丘成桐在清华牵头8家机构上千名数学家一起搞数学专用大模型。

比数据标注差更难的是算力，这归根到底还是芯片弱，而芯片弱归根到底又是光刻机等生产装备弱，一环套着一环。

现在的问题是美国AI大模型借助算力优势，迭代很快，国内AI大模型好像遇到了硬件瓶颈，而硬件追赶会很慢，真正追上大概还需要10年，只是AI大模型会给10年时间让我国追赶吗？

国内大模型的发展策略，或者说国家的发展战略，应该还是希望适配国内的算力芯片，希望实现国内软硬件一体，毕竟AI对美国实在太重要了，美国也一直努力围剿和断链我国的AI发展，我国不能也不敢把AI发展依赖在美国的善心上。

国内AI大模型的发展路径应该还是需要软硬件同步走，软件有几家代表公司产品，比如DeepSeek，智谱、Kimi，硬件比如华为昇腾，短期困难点，安静一些，但长期看是给全面突破打基础。

安静不可怕，就怕不作为，还是期待一下算力和数据标注两方面有所突破后国内AI大模型的表现吧，至少可以不用为用国外AI大模型而翻箱倒柜跨越山海还处处受限受气！