中国的生成式AI有多强？《经济学人》剖析中美差距

从百度的文心一言开始，生成式AI成为中国的互联网及科技公司进发的新高地，阿里巴巴的通义千问、腾讯的混元、华为的盘古、科大讯飞的星火到昨天360发布智脑，国产的生成式AI产品频繁曝光，AI在国内已经俨然科技新风口，也在海外引发关注。

“中国在生成式AI上有多强？”这是近日英国时政杂志《经济学人》发文的标题。文章从论文数、系统数、算力和芯片硬件几个基础层面的4张图表，比对了两国的实力。文章认为，目前中国的大模型落后于美国两到三年，原因在于两国在训练数据、芯片等硬件及科技人才上的距离。

文章也指出，这些差距都有各自的解决方式，最终，差距不会太大，而美国真正的优势地带是将技术高效应用和扩散的能力。以下为这篇《经济学人》文章的编译节选：

从北京和华盛顿唱的高调来看，中国和美国正在全力投入一场争夺科技霸主的较量。

“从根本上说，我们相信少数几项技术将在未来十年发挥极其重要的作用。”美国总统拜登的国家安全顾问杰克·沙利文(Jake Sullivan)去年9月这样说。今年2月，中国领导人同样呼应了这一观点称“我们迫切需要加强基础研究，从源头和底层解决关键的技术问题”，以“应对国际科技竞争、实现高水平的自立自强”。

当下，没有哪项技术比人工智能(AI)更能吸引太平洋两岸决策者的关注。ChatGPT等生成式AI能力的迅速提升，愈发加强了这种关注。这类大模型分析网络上所有的文本、图像或声音，然后创造出越来越真实的仿造物。

如果生成式 AI真的像其支持者说的那样具有革命性，那么善于运用它的国家就可能在21世纪重要的地缘政治竞争中获得经济和军事上的优势。西方和中国的战略家已经在讨论AI军备竞赛。这场竞赛中，中国能赢吗?

过去几年，中国在某些衡量AI实力的指标上领先于美国。2019年，中国的AI论文占比超过了美国。2021年，全球26%的AI论文来自中国，而来自美国的占比只有17%。按AI论文发表量计算，全球排名前十的机构中有九个在中国。根据一个常用的基准，计算机视觉领域排名前五的实验室也都在中国。

中美AI相关指标的对比

然而，在“基础模型”这种赋予生成式AI智慧的领域，美国的优势明显。

ChatGPT及其背后先进的模型(最新版本为GPT-4)是美国创业公司OpenAI研发的。其他美国公司也有自己强大的系统，其中既有Anthropic或 StabilityAI等小公司，也有谷歌、Meta和微软(持有部分OpenAI股份)等科技巨头。文心一言是中国互联网搜索巨头百度打造的对标ChatGPT的产品，人们普遍认为它的智能程度没有ChatGPT高。

中国、美国、欧洲的机器学习系统的数量对比

这使业内人士得出了这样的结论:中国在建立基础模型方面比美国落后两到三年。

造成这一差距的原因有三个。第一个原因涉及数据。例如，商汤科技、旷视科技等AI公司获得来自政府部门的数据后，在其领先的计算机视觉实验室的帮助下开发出了一流的面部识别系统。这项优势到了生成式AI上却没有那么强大了，因为基础模型是用网络上大量的非结构化数据训练的。

根据互联网研究网站W3Techs的数据，全球56%的网站是英文的，而只有1.5%的网站是中文的，这有利于美国的建模者。

斯坦福大学的傅亦沁博士指出，中国人主要是通过微信和微博等App上网互动。这些App属于“围墙内的花园”，其中大部分内容都没有在搜索引擎上建立索引。这让AI模型在训练时难以吸收这些内容。例如，北京智源人工智能研究院于2021年推出的模型“悟道2.0”尽管在计算层面上有可能比GPT-4更复杂，但未能引起轰动，缺乏数据也许是一个原因。

各大半导体公司的芯片生产能力

中国在生成式AI上的表现平平的第二个原因与硬件有关。去年，美国对一些AI领域的关键技术实施了面向中国的出口管制，其中包括云计算数据中心(基础模型在其中学习)所用的微处理器，以及可以让中国自行制造此类半导体的芯片制造工具。

这打击了中国的大模型研发。英国智库AI治理中心分析了26个中国大模型后发现，超过一半的模型的芯片都要依赖美国芯片公司英伟达。一些报告表明，中国最大的芯片制造商中芯国际的产品只比行业领导者台积电晚一两代，但中芯国际目前只能大规模生产台积电在三四年前就量产了的芯片。