「硅谷爱上中国AI」美媒:美国科技圈正集体倒戈

_NEWSDATE: 2025-11-10 | News by: 观察者网 | 有0人参与评论 | 专栏: 加州 | _FONTSIZE: _FONT_SMALL _FONT_MEDIUM _FONT_LARGE
NVIDIA首席执行官黄仁勋一句「中国将赢得人工智能（AI）竞赛」，再次引发舆论对中美该领域竞争的关注。

「硅谷有多少技术建立在中国AI基础之上？」《彭博社》11月9日以此为题发表的一篇文章，引用多个例子说明，中国低成本的开源AI模型不仅正在吸引全球使用者，还在悄然获得硅谷的青睐。作者认为，美国政府若还想长期保持领先，不妨先想想硅谷倒戈中国AI的原因。

黄仁勋最近向英媒直言：「中国将赢得人工智能竞赛。」随后他紧急找补，称中国只比美国落后「纳秒级」，并强调美国必须「透过加速前进、赢得全球开发者」来保持领先。

相关报道称，尽管黄仁勋最初的说法过于简单化，但他对美国前景的悲观看法动机也显而易见。过去一年，他一直主张美国应允许他的公司继续向中国市场出售晶片，尽管华盛顿不断收紧出口管制。但他担心「开发者之战」或许已经逐渐失利，这一忧虑并非空穴来风。

近几周，一个微妙的转变愈发明显。人们早已猜测，中国的低成本开源AI模型可能会吸引全球使用者从美国产品转向中国产品。而如今迹象显示，这种趋势正在悄然渗入硅谷内部。

风投人士查马斯．帕里哈皮提亚（Chamath Palihapitiya）最近在他与白宫AI顾问大卫．萨克斯（David Sacks）共同主持的《All-In》播客中透露，他合作的一家公司已将主要运算工作迁移到中国公司月之暗面（Moonshot AI）开发的Kimi K2模型上。他说，这款开源模型「实际上比OpenAI和Anthropic便宜太多」。

不久之后，爱彼迎公司首席执行官布莱恩．切斯基（Brian Chesky）也承认，他之所以没有让自家旅游应用与OpenAI的ChatGPT对接，是因为相关工具「还不够成熟」。他表示，爱彼迎的新客服系统依赖十多个不同的AI模型，「其中很大程度上依靠阿里巴巴的通义千问（Qwen）系列：它非常好，又快又便宜。」

正因切斯基与OpenAI首席执行官奥特曼私交甚笃，他的这番言论尤其值得关注。

公开认可中国 AI 模型的桉例还在不断增加。

由前OpenAI首席技术官米拉．穆拉蒂（Mira Murati）创办的初创公司思维机器实验室（Thinking Machines Lab）在博客中表示，其最新研究「受到了阿里巴巴通义千问3团队研究成果的启发，并在这一基础上开展」。

但更有意思的，是这一转变正在以更隐秘的方式扎根。

估值约100亿美元、备受关注的AI程式设计领军企业Cursor上月推出了新版助手。此后网络上出现大量猜测，认为它基于某个中国AI工具（如DeepSeek）构建。一位投资人甚至发帖称，在他使用时，这个助手的内部独白竟切换成了中文。

另一家美国公司Cognition AI（同样估值约100亿美元）似乎在其新程式设计代理中使用了中国智谱AI（Zhipu AI）的基础模型Z.ai。社交媒体用户曝光后，智谱似乎透过发帖证实了这一点，称这「凸显了开源贡献对生态系统的积极影响和价值」。

上述两家美国公司都未回应记者的电邮置评请求。由于中国AI模型采用宽松的开源授权合约，企业完全可以在其基础上自由构建产品。

支持开源的美国联盟「原子计画」旗下Hugging Face平台整理的数据，印证了这一趋势：在开发者累计下载量方面，中国模型已超越美国。

这一变化起初缓慢，而后急速爆发：2024年初，Meta的Llama累计下载量为1060万，而阿里巴巴的通义千问仅50万；到上月，通义千问已达到3.853亿次，超过Llama的3.462亿次。

此外，基于通义千问衍生的系统现已占Hugging Face上新发布语言模型的40%以上，而Meta的占比已降至15%。

针对国际用户涌向中国AI工具的现象，外界曾表达地缘政治担忧，但对于那些急于推出产品的开发者而言，尤其是在编码和软件发展领域，相比于价格与性能优势，那些所谓的风险也不再重要。何况开源模型还可以被下载、微调并在本地运行，从而缓解内容和数据隐私方面的担忧。

作者认为，黄仁勋现在就宣布AI胜负还为时尚早。美国在尖端晶片和算力获取上依旧拥有明显优势，这些是开发先进系统的关键要素。

但中国在低成本、开源化的推动下，确实吸引了越来越多的开发者，而他们正是AI创新的核心力量。

文章最后提醒美国政府：若真想在长期竞争中保持领先，不妨首先问问：为什么硅谷已经开始倒戈了？

硅谷「倒戈」中国AI早有苗头。今年5月，黄仁勋就在财报电话会上点名表示，阿里巴巴的通义千问模型是开源AI模型之中最好的。推特创始人杰克．多尔西也发文点赞了Qwen系列的代码模型Qwen3-Coder。甚至马斯克在看到基于通义万向Wan2.2训练生成的图片后，都表示其效果「难辨真假」。
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