BBC:中国正在悄悄赢得AI竞赛吗?

2026-01-25 00:25:51 · chineseheadlinenews.com · 来源: BBC中文

BBC:中国正在悄悄赢得AI竞赛吗?



每个月都有数以亿计的使用者涌入缤趣(Pinterest),寻找最新的流行风格。

其中一个名为“最荒谬的事物”的页面充满了各种古怪点子,足以启发创意人士:被改造成花盆的Crocs洞洞鞋、汉堡造型的眼影还有以蔬菜打造的姜饼屋。

但准买家可能不知道的是,驱动这些功能的技术并不一定是美国制造。缤趣正在试验中国的AI模型,以优化其推荐引擎。

“我们有效地把缤趣打造成了一位AI驱动的购物助理。”公司执行长比尔·瑞迪(Bill Ready)告诉我。

当然,这家位于旧金山、以潮流品味闻名的公司,也能选择任何一家美国AI实验室来提供幕后技术支持。

然而,自从中国的深度求索(DeepSeek)在2025年1月推出R-1模型以来,中国的AI技术便愈来愈多地出现在缤趣的系统中。

瑞迪称这个所谓的“DeepSeek 时刻”是一项突破。

“他们选择将模型开源,引发了一波开源模型的浪潮。”他说。

来自中国的竞争者包括阿里巴巴的千问(Qwen)、Moonshot的Kimi,而TikTok母公司字节跳动也正在开发类似技术。

缤趣技术长麦特·马德里加尔(Matt Madrigal)表示,这些模型的强项在于企业能自由下载并定制——这是来自美国的竞争者(如开发ChatGPT的OpenAI)的大多数模型无法做到的。

“我们用来训练自家模型的开源技术,比市面上最顶尖的现成模型准确度高出30%,”马德里加尔说。

他补充,这些更精准的推荐功能成本却更低,有时比美国AI开发商偏好的专有模型便宜九成。

“又快又便宜”

缤趣不是唯一一家依赖中国AI技术的美国企业。

这些模型正在越来越多《财富》500 强企业中获得采用。

爱彼迎(Airbnb)执行长布莱恩·切斯基(Brian Chesky)在 10 月接受彭博采访时表示,公司“非常”依赖阿里巴巴的千问来支援其AI客服系统。

他给出的三个简单理由是——“非常好”、“非常快”且“非常便宜”。

更多证据可在Hugging Face找到。该平台是下载现成AI模型的主要场所,其中包括 Meta和阿里巴巴等主要开发者的模型。

在平台开发产品的杰夫·布迪耶(Jeff Boudier)表示,成本因素让许多初创公司更倾向选择中国模型而非美国模型。

他告诉我:“如果你查看Hugging Face上最热门的模型——下载最多、社群最喜欢的那些——通常,中国实验室的模型占据前十名中的许多位置。”

“有些星期,Hugging Face上前五名的热门训练模型中,有四个来自中国。”

9 月,千问超越Meta的Llama,成为Hugging Face平台上下载量最多的大型语言模型工具。

Meta在 2023 年推出其开源Llama AI模型。在深度求索与阿里巴巴模型推出之前,它们一直被视为开发定制应用的首选。

但Llama 4去年发布后让开发者感到失望,而据报道,Meta已开始与阿里巴巴、谷歌和 OpenAI的开源模型合作训练一套新的模型,预计在今年春季发布。

爱彼迎也使用多个模型,包括美国开发的模型,并将它们安全地部署在公司自有的基础架构中。根据它的说法,用户数据不会提供给任何AI模型的开发者。

中国式胜利

进入2025年时,普遍共识是:尽管美国科技公司投入了数十亿美元,中国企业依然有可能领先。

“现在情况已非如此,”布迪耶说,“如今,最好的模型是一个开源模型。”

斯坦福大学上月发布的一份报告指出,中国的AI模型“似乎已赶上甚至超越”全球对手——无论是在能力方面,还是在使用人数方面。

在近期接受BBC采访时,英国前副首相克莱格(Nick Clegg)表示,他认为美国公司过于专注于追求某种未来可能超越人类智慧的AI。

去年,克莱格从Meta(Llama 的开发者)全球事务主管一职离任。执行长扎克伯格已承诺投入数十亿美元,追求他所称的“超级智慧”。

一些专家现在称这些雄心暧昧且定义不清——这让中国有机会主导开源AI领域。

“具有讽刺意味的是,”克莱格说,在“世界上最伟大的威权国家”与“世界上最伟大的民主国家”——中国和美国——的竞争中,中国“在做更多事去让他们争夺的这项技术走向民主化”。

斯坦福的报告也指出,中国在开发开源模型方面的成功,部分可由政府支持来解释。

在地球另一端,美国的OpenAI等公司则承受巨大压力,需要提升营收并达到获利,甚至开始转向广告帮助达成目标。

该公司去年夏天发布两款开源模型,这是它多年来首度推出。但其大部分资源仍投入在专有模型上,以便创造收益。

OpenAI执行长山姆·阿特曼去年10月告诉我,公司已大举投资于更多运算能力及与合作伙伴签署基础设施协议。

“营收会快速成长,但你应该预期我们会投入大量资金进行训练、开发下一代模型、再下一代、再下一代、再下一代。”他说。


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