赢得科技竞赛，中国的人工智能无需优于美国

时而上涨，时而下跌。这基本上概括了近期美国股市的状况——以及我随之起伏的血压——因为投资者们正试图判断人工智能 (Artificial Intelligence) 热潮是否是一个即将破裂的泡沫。

引起轰动的一项进展是，中国人工智能初创公司月之暗面 (Moonshot) 于7月17日发布了其 Kimi K3 开源权重模型。据报道，该模型在性能上可与 Anthropic 和 OpenAI 的前沿模型相媲美，而成本仅为其一小部分。

人工智能竞赛很大程度上被定义为一场看谁能构建最智能模型的比赛。但这或许已不再是问题的关键所在。

相反，现在的问题变成了谁能构建出足够好、足够便宜、足够开放的人工智能，使其成为企业选择构建应用的基础。

中国深度求索 (DeepSeek) 在去年早些时候取得的突破，最初被视为一次性的事件。如今，这似乎标志着一个更广泛转变的开端。

在 Kimi K3 发布一天后，英国人工智能安全研究所 (AI Security Institute) 公布的研究结果显示，目前领先的中国开源权重模型与美国前沿模型的差距，已从2025年的六到十个月缩短至仅四到七个月。

这一点至关重要，因为企业在选择技术时，很少只看基准测试分数。他们会权衡其性能与成本、安全性、可靠性、合规性，以及模型是否能轻松融入现有系统等因素。

随着性能差距的缩小，其他这些考量因素变得愈发重要。

与通过付费云服务访问的专有模型不同，中国的开源权重模型其参数是公开的。

这使得企业可以在自己的基础设施上下载、定制和运行人工智能，从而可能大幅降低成本，并对敏感数据有更强的控制力。

那么，中国的AI公司为什么要免费提供这些本可以收取保费的技术呢？

7月早些时候，国家主席习近平在上海举办的世界人工智能大会上呼吁全球更公平地获取人工智能技术，并敦促各国抓住开源人工智能带来的“历史性机遇”。

这一信息将中国塑造为普惠人工智能的倡导者。但这背后有其商业逻辑。通过广泛提供高质量模型，这个亚洲国家挑战了美国人工智能领导者的商业模式，同时鼓励世界各地的企业和开发者基于中国的技术进行构建。

无论模型本身能否产生可观的收入，采用率的提高都将增强中国的技术影响力。

纽约大学教授、连续创业者 Scott Galloway 将此举形容为人工智能“倾销”，并将其与中国通过低成本竞争在钢铁、太阳能板和电动汽车等行业的扩张相提并论。

软件显然不同于钢铁，人工智能模型也非制成品。但他的宏观论点依然成立。

如果企业越来越多地用“足够好”的、更便宜的中国替代方案来取代昂贵的美国专有模型，投资者可能会质疑当今人工智能领导者的高昂估值是否仍然合理。

这也可能增加华盛顿限制中国人工智能模型的压力。然而，包括 Nvidia、Microsoft 和 Meta 在内的科技公司已敦促决策者避免对开源权重人工智能实施“过早的限制”，他们认为，这类模型能加强竞争，并确保人工智能的惠益得到广泛共享。

开源权重的倡导者一直认为，更广泛的访问有助于提高软件的质量和安全性。更高的采用率还能扩展生态系统，推动对计算基础设施的需求，同时降低少数专有模型主导市场的风险。

然而，似乎已经明确的是，中国正在改变人工智能竞赛的经济格局。

中国或许无需构建比美国更好的人工智能才能成为赢家。它或许只需构建出世界其他国家认为足够好用的人工智能即可。