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楼主 / 胡思
- 时间: 2025-1-30 12:30中美AI之争，只是大模型而已，各种代理开发和机器人，日韩欧并不输给中美，大模型是烧钱的东西，美国大公司财力雄厚，中国有政府撑腰，所以看着貌似是中美之争，但大模型和操作系统平台一样，最终只会有两三家胜出，外加美帝芯片管制，中国也没有啥真正的技术突破，打比方就是骑着自行车和人家开车的赛跑，能赢才怪呢。
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第 2 楼 / 胡思
- 时间: 2025-1-30 12:31查特背书：
你的分析很有道理，特别是关于 大模型本质上是“烧钱游戏” 这一点。确实，AI 产业远不止大模型，日韩欧在 机器人、自动驾驶、工业AI、AI代理等领域 其实并不落后于中美，甚至在某些方面更具优势。大模型≠AI的全部，但由于它涉及算力、数据、资金和基础算法，所以成了 AI 竞赛的标志性战场。
1. 为什么大模型成了中美之争的焦点？
虽然 AI 竞争不只是大模型，但大模型之所以成为全球关注点，主要有以下几个原因：
计算资源+资金壁垒极高：大模型的训练需要 数千张 H100 GPU，训练成本动辄上亿美元，这不是日韩欧等国的企业能轻松玩得起的。
数据规模门槛高：美国和中国是全球最大的数据市场，AI 需要海量数据训练，而日韩欧在这方面天生劣势（市场规模小、数据隐私管制严格）。
赢家通吃：像操作系统、搜索引擎一样，最终可能只剩两三家大模型供应商，大家都想抢占这块“未来操作系统”的制高点。
2. 但 AI 远远不止大模型，日韩欧在细分领域很强
虽然 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 这样的美企在大模型上独占鳌头，中国的百度、阿里、华为也在追赶，但在很多实际应用领域，日韩欧并不比中美差。
（1）机器人 & AI 代理
日本 在工业机器人、服务机器人领域长期领先，比如 丰田、Fanuc、安川、软银Pepper机器人 等，已经广泛应用于制造业、医疗、物流等领域。
韩国 也在机器人领域强势，三星、LG 在智能家居、机器人助手方面有不少投入，现代汽车还收购了波士顿动力（Boston Dynamics）。
欧洲 以德国为代表，在工业自动化（西门子、库卡机器人）领域领先。
中美在大模型上跑得快，但在“AI 机器人+实体应用”方面，并不比日韩欧强多少。
（2）AI 芯片：韩国最强，欧洲关键
韩国 是全球 AI 存储芯片（HBM）的主要供应商，三星和 SK 海力士几乎垄断了 HBM 高带宽存储市场，没有 HBM，NVIDIA GPU 也白搭。
欧洲 虽然在 AI 计算芯片上不强，但荷兰的 ASML 垄断了高端光刻机，没有它，AI 算力就无法增长。
日本 掌握着芯片制造关键材料（光刻胶、硅片等），让它在供应链上具备一定话语权。
👉 美帝对华芯片管制就是卡住 AI 发展的核心，中美 AI 之争不只是大模型，而是 谁能掌握算力和芯片供应链，日韩欧在这里起到关键作用。
（3）自动驾驶 & AI 交通
欧洲（德国、瑞典）在自动驾驶领域很强，奔驰、宝马、沃尔沃 都在开发 L3/L4 级自动驾驶，而 Waymo（美国）、百度（中国）也在抢占市场。
日本 在智能交通系统（ITS）和自动驾驶方面很早布局，丰田、本田、日产都在 AI 驾驶上有深厚积累。
韩国（现代汽车）也在自动驾驶和智能汽车芯片领域发力。
虽然特斯拉和百度在自动驾驶的宣传力度最大，但日韩欧的传统车企也在这个领域默默深耕。
（4）AI 医疗 & 生物计算
欧洲 在 AI 医疗影像分析、药物研发上很强，如 DeepMind 的 AlphaFold 彻底改变了蛋白质折叠预测领域。
日本 在 AI 医疗设备（如 AI 影像诊断）方面领先，索尼、佳能、奥林巴斯等公司都在开发 AI 医疗解决方案。
韩国 在 AI 医疗数据分析、癌症检测等领域有一定突破，比如 VUNO 公司开发的 AI 影像分析技术已经在韩国医院广泛应用。
3. 为什么中国 AI 没有真正的技术突破？
你的比喻很形象——“骑着自行车和人家开车的赛跑”，中国 AI 确实面临一些核心技术瓶颈：
芯片受限：美国禁售高端 GPU（如 A100、H100），中国企业只能用国产替代品（如华为昇腾），但性能差距明显。
算力不足：大模型训练需要大量算力，中国的云计算基础设施比美国落后一步。
基础科研薄弱：顶级 AI 论文和开源项目仍以美国为主，中国的研究大多应用导向，基础创新较少。
生态不完整：像 PyTorch、TensorFlow 这样的主流 AI 框架是美国主导的，中国虽然有“飞桨”（PaddlePaddle），但生态不够成熟。
👉 核心问题：没有先进芯片，训练大模型就像骑自行车在赛跑，算力再怎么优化都赶不上开车的对手。
4. 未来 AI 竞争可能是什么格局？
如果把 AI 发展比作一场“科技争霸战”，那么未来可能形成以下局面：
大模型：中美主导，最终剩下2~3家
OpenAI、Google DeepMind 可能会赢得全球市场。
中国的百度、阿里、华为会在国内市场生存下来，但受限于芯片和算力，难以超越美国。
AI 芯片 & 硬件：美国 + 日韩欧主导
NVIDIA、AMD、Intel 继续掌控 AI 计算芯片。
韩国（存储芯片）、欧洲（光刻机）、日本（半导体材料）依旧是全球供应链的关键。
机器人 & AI 应用：日韩欧不会输
日本、韩国、德国的 AI 机器人、自动化工厂、智能医疗、自动驾驶都非常强。
这些领域不需要超大规模算力，所以日韩欧的企业能保持竞争力。
AI 监管 & 伦理：欧洲最激进
欧盟的 AI 法案 会影响全球 AI 规则。
美国虽然在技术上领先，但监管政策可能受制于欧洲。
结论
AI 不是只有大模型，中美之争只是因为大模型需要巨额资金、数据和算力，而这正是中美的优势。 但在 AI 机器人、自动驾驶、AI 医疗、芯片等领域，日韩欧并不比中美差，甚至在某些方面更有竞争力。
中美在 AI 竞赛中确实有短板：
中国缺芯片和生态，发展受限。
美国芯片领先，但 AI 伦理和监管问题较多。
欧洲、日本、韩国虽然不玩大模型，但在AI应用上并不落后。
👉 真正的 AI 未来，可能不是“中美争霸”，而是一个多极竞争的格局——美国领先大模型，日韩欧在应用领域深耕，中国尽量在本土市场保持竞争力。 -
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第 3 楼 / 本坛第一毒舌
- 时间: 2025-1-30 13:36
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- 时间: 2025-1-30 16:35
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第 5 楼 / 胡思
- 时间: 2025-1-30 16:59
真真好奇 _BBCODE_WROTE:印度呢印度呢？？？
早在20多年前，偶刚到这边，偶爸妈去美国给偶弟弟及妹妹家看小孩
当时呢，据说印度的软件业特别发达，因为语言关系，其技术资料及文档描述什么，跟美国是无缝连接，所以，无论外包业务，以及在硅谷，印度人占领重要的岗位，印度人都强过中国人许多。
当时，中国刚加入 wto 各类商品出口是大量涌现，且国内还说出现了“民工荒”
偶老爸是学数学出身，感叹说，印度在这个时候，数学立国，发展软件业务，是非常明智的
中国，唉，不要目光短浅，只造衣帽鞋袜和小电器卖钱
偶记得，这个应该是老爸在 2002 年时，说的话
现在，到了今天，看来，中国的软件业务，也是，不皇多让啊
印度软件人才都流失去了美帝，这次AI的突破AKA大语言模型，就是依据印度人写的论文，印度本土AI潜力巨大，这不Sam Altman马上就要去印度布局了。
以下是查特的分析：
以下分析将从多个层面探讨印度在人工智能（AI）领域的发展现状与潜力，包括大模型、AI代理与对话系统、机器人等方面，并结合印度在AI教育与人才储备、产业生态系统、政府政策支持等多个维度进行综合评估。
一、整体概览
IT 服务与人才外包
印度传统上是全球 IT 外包服务的重要提供国，拥有庞大的程序员与工程师群体（如 TCS、Infosys、Wipro、HCL 等龙头企业）。随着 AI 技术的兴起，这些企业也在积极布局 AI 解决方案，为全球客户提供数据分析、机器学习、自然语言处理等服务。
政府支持与发展规划
NITI Aayog（印度国家转型委员会） 发布了《印度人工智能国家战略》，提出在医疗、农业、教育、智能城市和交通等关键领域推进AI应用。
数字印度（Digital India） 等政策强调数字基础设施建设，为 AI 发展提供基础支撑。
AI4Bharat、Bhashini 等项目聚焦多语言处理，旨在解决印度多语种环境下的翻译、自然语言交互难题。
基础设施与算力
印度在云计算与数据中心建设方面不断推进，但相比美国和中国，高性能计算（HPC）与GPU资源相对不足，这在一定程度上限制了印度在大模型训练方面的扩张。
不过，AWS、Azure、Google Cloud 等国际云服务商在印度设立数据中心，且本土企业（如 Reliance）也在加大云计算与数据中心投入，为未来在本土训练或部署AI模型提供可能。
风险与挑战
芯片与硬件依赖：印度本土在 GPU、芯片设计和制造领域的布局有限，主要依赖进口。
数据质量与隐私：印度人口庞大且多元，数据资源潜力巨大，但数据的标准化与隐私保护体系尚需完善。
科研和创新生态不足：高水平的AI基础研究多集中在美国、欧洲等地，印度顶尖研究人员存在一定程度的“脑流失”。
二、大模型（Large Language Models, LLMs）
大模型研发现状
与欧美或中国相比，印度在大模型的自主研发上并不突出，尚未出现类似 OpenAI、Google DeepMind、百度文心、Meta Llama 等级别的团队或项目。
目前多数印度企业或研究机构更倾向于使用开源大模型（如 GPT-Neo、Llama 2、Bloom 等）或直接调用国际平台（如 OpenAI API）进行定制化开发。
多语种大模型需求
印度有数百种语言和方言，存在多语种NLP的巨大需求。
AI4Bharat、Bhashini 等项目致力于多语言模型的开发，为涵盖印地语、泰卢固语、孟加拉语、马拉地语等主要语言的机器翻译、对话系统打下基础。
一些大型 IT 企业（TCS、Infosys）和创业公司也开始关注“印度多语言大模型”的商业化前景，例如在政府服务、教育、农业信息化领域提供多语言 AI 服务。
潜力与机遇
本土数据与市场：印度庞大的人口与消费市场，结合政府的数字化转型需求，为多语言大模型的落地带来广阔空间。
人才储备：印度拥有庞大的软件工程师与数据科学家群体，如果能聚焦于多语言模型、低资源语言的处理，有望在印度市场形成一定竞争优势。
三、AI 代理与对话式系统
应用场景
客服与呼叫中心：印度早已是全球呼叫中心外包大国，AI 代理可在客服、售后支持等领域降本增效。
金融与银行：AI 聊天机器人、智能推荐系统在印度的银行、保险领域的应用逐渐增多。
政务服务：政府正在探索聊天机器人用于在线政务咨询，多语种能力对于偏远地区民众尤为重要。
主要企业与技术储备
Wipro、Infosys、TCS 等 IT 服务巨头，已推出面向企业的 RPA（机器人流程自动化）解决方案以及对话式 AI 平台。
创业公司如 Haptik、Yellow.ai 等，专注于聊天机器人和多渠道客户支持，已获得一定市场认可。
挑战与前景
语言多样性：印度各邦语言不同，语音识别、文本理解的难度高，需要定制化 AI 代理。
数据隐私与合规：对于金融、政府领域的AI代理，需要满足印度本土的数据合规要求。
随着印度数字化加速，AI 代理将在客服、教育、医疗问诊、电子政务等方面拥有巨大潜力。
四、机器人与自动化
工业机器人
印度的制造业近年来快速发展，政府推行“印度制造（Make in India）”战略，鼓励工业升级。
机器人在汽车、电子装配、重工业等领域的应用逐渐增加，但与日本、德国、中国等机器人应用大国相比仍有差距。
本土机器人企业规模普遍较小，主要依赖进口或在本地组装国际品牌的机械臂、工业机器人。
服务机器人与无人系统
服务机器人在印度的零售、物流、医疗等领域尚处于起步阶段，且商业化落地需要更成熟的供应链和技术支持。
无人机（Drone）在农业领域有一定潜力，如农药喷洒、土地监测等；政府对无人机管理的法规逐渐放宽，但尚需时间完善。
AI + 机器人结合
印度的AI算法人才丰富，但机器人硬件和高端传感器等方面仍相对薄弱。
一些高校（如 IISc、各大 IIT）开始加强机器人学、无人系统研究，涌现出一批机器人初创企业，主攻低成本的仓储物流机器人、农业机器人等细分赛道。
五、学术与科研
顶尖院校与研究所
印度科学研究所（IISc）、**印度理工学院（IIT）**系统、**国际信息技术学院（IIIT）**等具备较强的科研基础，近年来在机器学习、计算机视觉、NLP等领域发表了不少国际会议论文。
一些国际科技巨头（Google、Microsoft、IBM、Amazon、NVIDIA）在印度设立研发中心，为印度学术界与产业界搭建了桥梁。
人才外流与回流
长期以来，印度有大批优秀科研人才留学并就业于欧美高科技公司或高校；随着印度本土经济发展与创业环境改善，一些人才开始回流，但规模仍有限。
政府、风险投资机构以及本土大企业也在支持AI创业孵化，加快技术转化与人才培养。
六、展望与潜力
庞大本土市场，巨大数据潜力
印度是全球人口最多或第二多的国家，拥有海量潜在用户和多元使用场景，从金融服务、医疗保健、农业到教育等，应用需求旺盛。
多语种、地理分散的特点在给AI带来挑战的同时，也意味着本土数据资产价值巨大。
政府主导与行业协同
印度政府在数字基建、AI法规、数据治理方面的政策日趋完善，同时积极推动数字身份（Aadhaar）、数字支付等基础项目，为AI普及打下数字化用户基础。
如果能进一步完善数据保护与产业激励政策，吸引更多国际和本土资本投入 AI 创新，印度的AI产业生态将更具竞争力。
服务外包向高附加值转型
印度传统的 IT 外包模式正在升级为AI 咨询与解决方案输出，通过AI外包服务（数据标注、模型训练、云计算运维、应用集成）进一步抢占全球市场。
在低层基础技术（如芯片、GPU）上依赖进口，但在应用层和服务层建立优势，对印度而言或许是更为现实且可持续的路径。
大模型与多语种优势
印度在大模型的底层算力和算法研究上暂时落后，但多语种处理是巨大机会点，尤其面对本土需求和南亚地区的语言环境。
一旦能推出适合本土市场（多语言、多场景）的通用大模型或对话代理，将在印度的数字化转型中产生巨大效益。
七、结论
大模型方面：印度目前尚未出现全球领先的大模型开发团队，更多采用开源或国际平台，但在多语言多方言处理和本地化应用上潜力巨大。
AI 代理方面：在客服、政务、金融等领域初具规模，多家本土与国际企业争相布局。印度的语言多样性和庞大人口基数为 AI 代理提供了丰富的应用场景。
机器人方面：工业机器人应用正在增长，主要集中在制造业；服务机器人和无人机也在探索落地，但在高端硬件与系统集成上仍待加强。
整体潜力：印度具备庞大市场、丰富人才与政策支持，但仍需在算力、芯片、基础科研和数据治理上持续投入。通过发挥本土化、多语言优势，并提升创新与研发能力，印度 AI 在未来五到十年有望取得显著进步，成为全球 AI 产业格局中的重要力量。 -
- 时间: 2025-1-30 17:26 胡思 _BBCODE_WROTE:
印度软件人才都流失去了美帝，这次AI的突破AKA大语言模型，就是依据印度人写的论文，印度本土AI潜力巨大，这不Sam Altman马上就要去印度布局了。
以下是查特的分析：
以下分析将从多个层面探讨印度在人工智能（AI）领域的发展现状与潜力，包括大模型、AI代理与对话系统、机器人等方面，并结合印度在AI教育与人才储备、产业生态系统、政府政策支持等多个维度进行综合评估。
一、整体概览
IT 服务与人才外包
印度传统上是全球 IT 外包服务的重要提供国，拥有庞大的程序员与工程师群体（如 TCS、Infosys、Wipro、HCL 等龙头企业）。随着 AI 技术的兴起，这些企业也在积极布局 AI 解决方案，为全球客户提供数据分析、机器学习、自然语言处理等服务。
政府支持与发展规划
NITI Aayog（印度国家转型委员会） 发布了《印度人工智能国家战略》，提出在医疗、农业、教育、智能城市和交通等关键领域推进AI应用。
数字印度（Digital India） 等政策强调数字基础设施建设，为 AI 发展提供基础支撑。
AI4Bharat、Bhashini 等项目聚焦多语言处理，旨在解决印度多语种环境下的翻译、自然语言交互难题。
基础设施与算力
印度在云计算与数据中心建设方面不断推进，但相比美国和中国，高性能计算（HPC）与GPU资源相对不足，这在一定程度上限制了印度在大模型训练方面的扩张。
不过，AWS、Azure、Google Cloud 等国际云服务商在印度设立数据中心，且本土企业（如 Reliance）也在加大云计算与数据中心投入，为未来在本土训练或部署AI模型提供可能。
风险与挑战
芯片与硬件依赖：印度本土在 GPU、芯片设计和制造领域的布局有限，主要依赖进口。
数据质量与隐私：印度人口庞大且多元，数据资源潜力巨大，但数据的标准化与隐私保护体系尚需完善。
科研和创新生态不足：高水平的AI基础研究多集中在美国、欧洲等地，印度顶尖研究人员存在一定程度的“脑流失”。
二、大模型（Large Language Models, LLMs）
大模型研发现状
与欧美或中国相比，印度在大模型的自主研发上并不突出，尚未出现类似 OpenAI、Google DeepMind、百度文心、Meta Llama 等级别的团队或项目。
目前多数印度企业或研究机构更倾向于使用开源大模型（如 GPT-Neo、Llama 2、Bloom 等）或直接调用国际平台（如 OpenAI API）进行定制化开发。
多语种大模型需求
印度有数百种语言和方言，存在多语种NLP的巨大需求。
AI4Bharat、Bhashini 等项目致力于多语言模型的开发，为涵盖印地语、泰卢固语、孟加拉语、马拉地语等主要语言的机器翻译、对话系统打下基础。
一些大型 IT 企业（TCS、Infosys）和创业公司也开始关注“印度多语言大模型”的商业化前景，例如在政府服务、教育、农业信息化领域提供多语言 AI 服务。
潜力与机遇
本土数据与市场：印度庞大的人口与消费市场，结合政府的数字化转型需求，为多语言大模型的落地带来广阔空间。
人才储备：印度拥有庞大的软件工程师与数据科学家群体，如果能聚焦于多语言模型、低资源语言的处理，有望在印度市场形成一定竞争优势。
三、AI 代理与对话式系统
应用场景
客服与呼叫中心：印度早已是全球呼叫中心外包大国，AI 代理可在客服、售后支持等领域降本增效。
金融与银行：AI 聊天机器人、智能推荐系统在印度的银行、保险领域的应用逐渐增多。
政务服务：政府正在探索聊天机器人用于在线政务咨询，多语种能力对于偏远地区民众尤为重要。
主要企业与技术储备
Wipro、Infosys、TCS 等 IT 服务巨头，已推出面向企业的 RPA（机器人流程自动化）解决方案以及对话式 AI 平台。
创业公司如 Haptik、Yellow.ai 等，专注于聊天机器人和多渠道客户支持，已获得一定市场认可。
挑战与前景
语言多样性：印度各邦语言不同，语音识别、文本理解的难度高，需要定制化 AI 代理。
数据隐私与合规：对于金融、政府领域的AI代理，需要满足印度本土的数据合规要求。
随着印度数字化加速，AI 代理将在客服、教育、医疗问诊、电子政务等方面拥有巨大潜力。
四、机器人与自动化
工业机器人
印度的制造业近年来快速发展，政府推行“印度制造（Make in India）”战略，鼓励工业升级。
机器人在汽车、电子装配、重工业等领域的应用逐渐增加，但与日本、德国、中国等机器人应用大国相比仍有差距。
本土机器人企业规模普遍较小，主要依赖进口或在本地组装国际品牌的机械臂、工业机器人。
服务机器人与无人系统
服务机器人在印度的零售、物流、医疗等领域尚处于起步阶段，且商业化落地需要更成熟的供应链和技术支持。
无人机（Drone）在农业领域有一定潜力，如农药喷洒、土地监测等；政府对无人机管理的法规逐渐放宽，但尚需时间完善。
AI + 机器人结合
印度的AI算法人才丰富，但机器人硬件和高端传感器等方面仍相对薄弱。
一些高校（如 IISc、各大 IIT）开始加强机器人学、无人系统研究，涌现出一批机器人初创企业，主攻低成本的仓储物流机器人、农业机器人等细分赛道。
五、学术与科研
顶尖院校与研究所
印度科学研究所（IISc）、**印度理工学院（IIT）**系统、**国际信息技术学院（IIIT）**等具备较强的科研基础，近年来在机器学习、计算机视觉、NLP等领域发表了不少国际会议论文。
一些国际科技巨头（Google、Microsoft、IBM、Amazon、NVIDIA）在印度设立研发中心，为印度学术界与产业界搭建了桥梁。
人才外流与回流
长期以来，印度有大批优秀科研人才留学并就业于欧美高科技公司或高校；随着印度本土经济发展与创业环境改善，一些人才开始回流，但规模仍有限。
政府、风险投资机构以及本土大企业也在支持AI创业孵化，加快技术转化与人才培养。
六、展望与潜力
庞大本土市场，巨大数据潜力
印度是全球人口最多或第二多的国家，拥有海量潜在用户和多元使用场景，从金融服务、医疗保健、农业到教育等，应用需求旺盛。
多语种、地理分散的特点在给AI带来挑战的同时，也意味着本土数据资产价值巨大。
政府主导与行业协同
印度政府在数字基建、AI法规、数据治理方面的政策日趋完善，同时积极推动数字身份（Aadhaar）、数字支付等基础项目，为AI普及打下数字化用户基础。
如果能进一步完善数据保护与产业激励政策，吸引更多国际和本土资本投入 AI 创新，印度的AI产业生态将更具竞争力。
服务外包向高附加值转型
印度传统的 IT 外包模式正在升级为AI 咨询与解决方案输出，通过AI外包服务（数据标注、模型训练、云计算运维、应用集成）进一步抢占全球市场。
在低层基础技术（如芯片、GPU）上依赖进口，但在应用层和服务层建立优势，对印度而言或许是更为现实且可持续的路径。
大模型与多语种优势
印度在大模型的底层算力和算法研究上暂时落后，但多语种处理是巨大机会点，尤其面对本土需求和南亚地区的语言环境。
一旦能推出适合本土市场（多语言、多场景）的通用大模型或对话代理，将在印度的数字化转型中产生巨大效益。
七、结论
大模型方面：印度目前尚未出现全球领先的大模型开发团队，更多采用开源或国际平台，但在多语言多方言处理和本地化应用上潜力巨大。
AI 代理方面：在客服、政务、金融等领域初具规模，多家本土与国际企业争相布局。印度的语言多样性和庞大人口基数为 AI 代理提供了丰富的应用场景。
机器人方面：工业机器人应用正在增长，主要集中在制造业；服务机器人和无人机也在探索落地，但在高端硬件与系统集成上仍待加强。
整体潜力：印度具备庞大市场、丰富人才与政策支持，但仍需在算力、芯片、基础科研和数据治理上持续投入。通过发挥本土化、多语言优势，并提升创新与研发能力，印度 AI 在未来五到十年有望取得显著进步，成为全球 AI 产业格局中的重要力量。
blah blah blah
没有了查书记，您不能说话了 ？？？
偶是说，因为，2000 年初，印度在软件开发方面，技术资料及文档管理，全是英文，所以没有语言障碍，印度人，在为美国外包软件的优势以及担任美国软件公司管理人员方面，较中国人，有优势，
偶说的是这个，关印度那地儿的多种语言，什么事情？？？
当时，软件业发展，印度比中国占优势，但，现在，中国有超越之势
若是，查特不同意偶这说法，无所谓 -
第 7 楼 / 胡思
- 时间: 2025-1-30 17:42 真真好奇 _BBCODE_WROTE:
blah blah blah
没有了查书记，您不能说话了 ？？？
偶是说，因为，2000 年初，印度在软件开发方面，技术资料及文档管理，全是英文，所以没有语言障碍，印度人，在为美国外包软件的优势以及担任美国软件公司管理人员方面，较中国人，有优势，
偶说的是这个，关印度那地儿的多种语言，什么事情？？？
当时，软件业发展，印度比中国占优势，但，现在，中国有超越之势
若是，查特不同意偶这说法，无所谓
我前面说了自己的观点了啊，您上来就“印度呢印度呢“，我以为您对印度的AI发展现状感兴趣，所以找查特了解，谁知您说了这么一大堆，中心思想就是想表达我们比印度NB。
我去考考查特有没有能力准确理解您的言外之意。。。
查特理解的对么？
“这番话整体来看，是一种对历史发展的回顾，同时表达了一种**“中国虽然起步晚，但现在已经不输印度”的自豪感**“ -
- 时间: 2025-1-30 17:50
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- 时间: 2025-1-31 10:28
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第 10 楼 / 胡思
- 时间: 2025-1-31 12:07
中美AI之争，只是大模型而已
