中美博弈: 奥特曼在国会承认:中美的差距确实越来越小

2025-05-09 | 来源: AI深度研究员 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

他从一个地方讲起：“昨天我去了德克萨斯州的阿比林，那里我们正在建设世界上最大的 AI 训练设施。”不是办公室，不是园区，而是AI 工厂（AI factory）。

他解释说，AI 模型的背后，不是几行代码，而是一整套现代工业链路：

你需要电力，源源不断；

你需要芯片，最好是美国自己设计和制造的；

你需要数据中心，不是几千台机器，而是“超级计算厂房”；

你还需要建构这些机器的机架，安装调度系统，冷却设备，高压转换装置，甚至消防通道。

然后——你才能训练一次大型模型。

这已不是硅谷式的“软件创业故事”，而是类似修铁路、建水坝、造航母那样的国家工程。

Altman 说得很直白：“我们需要更多这样的设施。有一整套 AI 工厂，像一条完整的供应链，我们必须在美国完成这些建设，才能继续创新、继续领先。

这听上去，像是一版 AI 时代的“罗斯福新政”——?它不是为了解决就业问题，而是为了重塑国家竞争力的底座。

智能的尽头，是能源账单

他提出一个很容易被忽略的公式：

智能的最终成本 = 能源的成本

你可以把 Altman 的逻辑理解为这样一组简明等式：

Token = 电力 × 芯片 × 算法 × 数据 × 冷却系统

智能系统 = 一个超级耗能的工业基础设施

下一轮国家竞争力 = 谁能让AI工厂在本国规模部署

换句话说：AI 不是“云里转的算法”，而是一条吞电、耗芯、讲工业组织效率的全栈链条。这场竞争的关键，不在于谁的模型能力更强，而是谁能把这套系统真实落地。

“如果我们不能建立基础设施，尤其是在本国制造芯片，那么一切都会崩溃。”

真正的分水岭：谁能把系统跑起来

Altman 多次强调：AI 工厂不是为了训练某一个模型，而是为了支撑一整个“国家级智能系统”。

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在这场全球范围的系统竞赛中：

能源是地基，

工厂是出发点，

数据是燃料，

芯片是心脏，

而制度，则是它们能否协同运转的中枢神经。

在 Altman 的叙述中，未来美国需要的不是更多的创业公司，而是：

能拉起10GW级别算力的能源系统；

能快速获批的建厂许可流程；

能完整打通芯片、冷却、数据安全、模型调度的全链路；

更重要的，是不犯“监管先行压死产业”的系统级错误。

他非常清楚：真正的差距，不在模型性能，而在系统速度。

Altman 话不多，却句句都是制度提醒：

“AI 至少会像互联网一样重要，甚至更大。”

如果美国不能在本土建好工厂、铺好能源网络、留住模型训练空间——?

这一次，它将不是技术领跑者，而是被下一套系统淘汰的前一代玩家。

? 第三部分｜输在系统，不在模型在国会的听证厅里，Sam Altman 没有绕圈子。他被问到中美AI竞争的问题时，直接抛出一句：

“我们相信，美国的模型，包括 OpenAI 和 Google 以及其他公司的一些模型，是世界上最好的模型。”

这听起来像是一句自信的陈词，但接下来 Altman 的语调突然一转：

“很难说我们领先多远，但我会说：不是很长的时间。”

这句“不太远”，不是谦虚，而是一次制度提醒—— 真正拉开差距的，不是模型能力，而是系统部署的速度与弹性。