DeepMind首席执行官对中国AI格局的辩证观察

在接受CNBC《科技简报》坦诚采访时，DeepMind CEO Demis Hassabis出人意料地称赞了中国的人工智能能力，同时指出了东西方在创新方式上的关键差异。

技术差距正在缩小

这位AI先驱透露，中国的大语言模型目前仅落后美国发展"几个月"——与一些西方评论员宣称的"代际差距"相去甚远。这一评估挑战了关于中国在AI竞赛中处于追赶地位的普遍假设。

Hassabis特别强调了DeepSeek、阿里巴巴和Moonshot等中国科技公司的出色工作，指出它们的模型展现出接近全球领先水平的训练规模和推理能力。"他们在工程实施和应用开发方面取得的成就是非凡的"，他承认道。

创新鸿沟

然而在讨论基础性突破时，这位DeepMind负责人划出了明确分界线。虽然中国擅长改进现有技术（他称之为"1到N"的提升），但尚未产生范式转换的创新（即"0到1"的发现）。

"科学创新需要的环境与技术实施不同"，Hassabis解释道："你需要能够容忍失败并鼓励跨学科自由探索的环境。"他认为这一文化因素比计算能力限制构成了更重大的障碍。

超越芯片限制

访谈涉及影响中国获取先进AI芯片的美国出口管制措施。虽然承认这些限制可能扩大超大型模型训练方面的差距，但Hassabis强调长期来看创新文化更为重要。

他用比喻说道："计算能力决定了你能跑多快，但思想深度决定了你能攀多高。"

行业影响

这番言论引发了科技观察者的辩论：

• 许多人认同中国在电商、金融等领域主导着实际AI应用
• 而美国仍引领着下一代架构的基础研究
• 部分观点认为这是互补优势而非纯粹竞争

这场讨论揭示了全球AI发展可能同步遵循多条路径，而非趋同于单一模式。

关键要点：

• 中国几乎已弥合与美国领先者的模型性能差距
• 工程执行力突出，但颠覆性创新滞后
• 研发文化差异可能比技术因素更能解释这种区别
• 出口管制的影响不及培育创造性研究环境重要