如何看待中美两国人工智能的差距？ChatGPT 的风口机会普通人如何抓住？【月诚故事】

February 09, 2023

标题： 《如何看待中美两国人工智能的差距？ChatGPT 的风口机会普通人如何抓住？【月诚故事】》

今早的知乎热榜上，当前的榜首话题是《ChatGPT 这个风口，普通人怎么抓住？ - 知乎》。那么这个机会普通人如何才能抓住呢？

首先在知乎平台上搜索一下关键词“ChatGPT”。搜索结果显示，围绕“ChatGPT”其实包括了两种截然不同的看法，一种认为“ChatGPT”技术壁垒很高，另一种则认为“ChatGPT”的人工智能算法其实并没有那么地高不可攀。

有答主认为中美人工智能领域的差距很大。譬如，根据相关知乎话题《请问中美两国人工智能差距有多大？ - wgwang的回答 - 知乎》答主“wgwang”的回答，“大概就是望尘莫及的差距吧。这里有一个好消息和一个坏消息：坏消息是，AI 已经全面落后英美了。好消息是，大概还是第二的位置（美英合在一起了），因为其他国家落后更多。这个很明显的，ChatGPT，OpenAI 已经做出来了，国内研究者们（包括国内最牛的高校，最高级别的三大人工智能实验室等等）还在讨论为啥国内做不出来。Diffusion Model，美英开源了，国内马上就有了；而GPT3、Codex 以及 ChapGPT，美英没有开源，国内至今没有。关于 ChatGPT 以及其他大模型（视频、语音和语言等），可参阅：[网页链接]。究其本质，就一个字：穷！……”。

譬如根据自媒体帐号“归来仍是少年”在文章《chatgpt横空出世引发的一些思考 - 归来仍是少年的文章 - 知乎》中描述，“一、前言。最近很火的 chatgpt 进行公测，虽然不开放给中国地区，但是很多小伙伴在淘宝购买账号或者购买虚拟号码注册来获得使用权，经过我一段时间的试用发现会比之前的 gpt3 对话更加流畅，chatgpt 他能记住之前的对话内容，并且结合上下文和你进行对话，会对你的一些指示进行回答，chatgpt 的输出质量确实会好很多，且会根据分点总结来回答。……总结和展望：看了openai研发出chatgpt，心里也是五味陈杂，国内的ai技术还是比美国这种ai科技强国差太多了，国内一般只会做能赚钱落地的业务，像这种不惜代价探索前沿科技的研究机构还是太少了，希望中国也能出一个像chatgpt这种惊艳世界的产品。”

需要注意的是，作者“归来仍是少年”也在另一则相关知乎话题当中提到，“说实话 chatgpt 用的算法没多先进，指示学习也是来自谷歌deepmind，ppo算法也是好多年前的，其实真正的壁垒就是大模型的训练，工程显卡调度，还有训练技巧，模型初始化等细节训练trick。真不是什么厂都能训好这么大的模型，也没其他回答说的那么简单。”

这里的关键点是“大模型的训练”。“大模型的训练”的算法研究部分其实还相对好些。根据另一位知乎 2021 年度新知答主“诗与星空”的回答，“技术壁垒并不高，资金壁垒比较高，训练的背后是硬件，硬件的背后是烧钱。优秀的 ChatGPT 是大力出奇迹的结果，中国各大厂的技术并没有很大的代差。有了先行者的成功经验，后面资本舍得烧钱，也就快了”。

根据相关知乎话题《ChatGPT 有多高的技术壁垒？国内外除了 OpenAI 还有谁可以做到类似程度？ - 富坚义勃的回答 - 知乎》答主回答，“技术壁垒其实就三个： 1）大规模超大数据集训练所需的工程资源。2）训练和调参的tricks。3）高质量完备数据集。 国外的话，目前国外的主流大厂都在做大模型，Microsoft/Google/Meta等，Google目前对这个投入比较大。国内的话，都没戏。没办法，有些方面科技被‘智子’锁死了。”

那么中美人工智能领域的差距到底是“望尘莫及的差距”，还是“后面资本舍得烧钱，也就快了”呢？

继续在百度学术平台上搜索关键词“中美人工智能”。根据中国科技核心期刊 2022 年的一篇文章《[1]贾夏利, 刘小平. 中美人工智能竞争现状对比分析及启示[J]. 世界科技研究与发展, 2022, 44(4):12.》描述，“人工智能已成为中美两国竞争的着力点。通过对比分析中美两国人工智能的发展现状，能更加深入了解两国的竞争态势。基于此，本研究借鉴美国智库Center for Data Innovation发布的2021版中、美、欧AI实力对比报告（Who Is Winning the AI Race: China, the EU, or the United States? — 2021 Update）中采用的人工智能领域的对比指标，在系统梳理中美两国人工智能政策规划的基础上，对比该领域科研现状、产业发展、人才支撑、硬件基础、市场应用、数据规模方面的发展现状，分析中美各自的优劣势，并为中国人工智能的发展提出启示。……美国对人工智能的投资逐年增加，从2017年开始大幅上升，2020年达到18.37亿美元，较2019年增长了25%，在人工智能相关合同上的支出前三位的政府机构分别是国防部（14亿美元）、宇航局（1.391亿美元）和国土安全部（1.123亿美元）。此外，NSF作为人工智能基础研究的非国防主要联邦资助机构，正在引领美国进行关键的人工智能投资，几乎覆盖所有的社会领域；2021年，要求将8.68亿美元资金用于与人工智能相关的方面；已拨款1.6亿美元，用于2021年新增8家人工智能研究所，五年内将资金总额增加到3亿美元，用于建立国家人工智能研究所网络；2021年，与其合作伙伴共同宣布向11个其领导的国家人工智能研究中心投资2.2亿美元。……中国政府自2015年以来发布了多份人工智能相关的国家级政策文件（表2），反映了各个领域开发和部署人工智能的目标。……《新一代人工智能发展规划》是第一个明确将人工智能上升为国家级的战略，强调人工智能可以在国际竞争、经济发展和社会治理产生重大影响。中国人工智能国家战略的3个目标是：到2020年，掌握领先的人工智能技术和应用，创造一个价值超过1500亿元的人工智能产业；到2025年，在人工智能方面取得重大突破基础理论，并开发出世界一流的人工智能技术和应用，将核心人工智能产业的价值增加到4000亿元；到2030年，发展出世界级的人工智能理论、技术和应用，成为全球主要的人工智能创新中心，人工智能核心产业规模达10000亿元。……2.1.1 高质量论文的机构分布。由图1可见，人工智能的领域的论文在过去20年里急剧增加，2020年的高质量论文数量几乎是2001年的4.4倍。美国（62328篇）和中国（26974篇）是发文量最多的两个国家，合计占比达到55.9%。 2020年，美国的高质量论文年发文量是中国的2倍。 显然，中美还存在一些差距。……”

根据文章中的“的高质量论文年发文量”附图来看，中美两国在人工智能高质量论文数量方面是在不断缩小差距的。在 2014 年，美国的 3479 篇 / 中国的 822 篇 = 4.232 倍左右；在 2017 年，美国的 6268 篇 / 中国的 2061 篇 = 3.041 倍左右； 在 2020 年，美国的 8400 篇 / 中国的 4135 篇 = 2.031 倍左右。 不难看出，中美两国的人工智能高质量论文数量都在快速增长。相比之下，中国高质量论文数量的增速明显要更快一些。那么中美两国在人工智能领域的差距到底具体体现在哪些方面呢？

根据相关知乎话题《中国的AI技术与美国的差距到底有多大？ - 网易智能的回答 - 知乎》答主“网易智能”的回答，“谢邀。近年来，人工智能在中国大热，AI技术应用也在中国全面爆发。伴着这种热度，国内时不时传出‘中国AI实力赶超美国’的声音。而就在近期， 牛津大学发布了一份报告，指出中国目前的AI实力约为美国的一半。 这份报告题为《解密中国AI梦》（Deciphering China's AI Dream），作者为牛津大学博士、青年经济和政治学者杰弗里·丁（Jeffrey Ding）。报告提出了“国家AI潜力指数(AIPI)”这一概念，AIPI主要考察四项基本指标，分别是：硬件、数据、算法和商业，以此来衡量一个国家在AI方面的综合实力。下面，智能菌就为大家解读这份报告，看看中国的AI指数到底如何，与美国的差距到底在哪？四项指标评判过程及得分：1、硬件（占据25%）报告首先分析了硬件指数，这个指数又分为‘半导体生产的国际市场份额（2015）’及‘FPGA芯片生产商的融资情况（2017）’。在半导体方面，中国仅占据全世界4%的份额，而美国占据了全球半导体50%的份额。在芯片生产方面，具体衡量FPGA（现场可编程门阵列）芯片生产商的融资上，中国同行2017年获得的投资是3440万美元，占全球FPGA厂商融资额的7.6%；而美国这一数据是1.925亿美元，占据42.4%的份额。……”

看到这里其实就不难理解，为什么一些技术会被叫做是“卡脖子”技术了。人工智能的三要素包括：数据、算力、算法。其中算法依赖于 AI 人才的培养和储备，而大模型训练的算力则依赖于计算机工程显卡的硬件算力。因此在人工智能行业领域，无论是工程显卡还是游戏显卡，只要美国能够维持住“卡脖子”技术的垄断优势，就依然能够有机会树立人工智能时代的游戏规则。

回到榜首话题，那么 ChatGPT 这个风口，普通人怎么抓住？

ChatGPT 的相关话题虽然频繁被炒作登上热榜，但是 ChatGPT 的公测目前暂未开放给中国地区。换句话说，中国地区的市场就在那里，很快也一定会有相关产品出现来满足市场需求。而且这里的“很快”，可能要比一般人想象的速度更快一些。要知道二十年前，中国制造处在全球工业链分工的底端，大多还以劳动密集型产业为主，而如今，在西方国家科技封锁的大背景下，根据牛津大学发布的报告，中国目前的 AI 实力约为美国的一半。也就是说，其实和其他的许多行业一样，中国在 AI 领域的发展速度也是惊人的。 而更快的发展速度，也就意味着更多的发展机会。 对于普通人而言， 学好算法和 DL(Deep Learning) 的相关理论知识，找一家有能力进行人工智能大模型训练的科技公司实践， 将会在未来的很长一段时间内占据人工智能时代的先机。

最后的最后提前预告一下。今天是个人“坚持练习写作100天计划”的第 1596 篇文章，也是距离第 1600 篇《100天写作》练习计划完成的倒数第 5 篇文章。作为一个以观察、学习和研究自媒体写作为目的的非营利个人写作练习计划，“坚持练习写作100天计划”有开始的一天，自然也有计划完成的一天。感谢大家这段时间以来的关注与陪伴！

微博头条文章作者：<strong>【月诚故事】</strong>

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