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不知道美国的各个AI产品，有没有告诉技术人员，中国的AI大模型已经对美国的产品，构成了碾压态势。

从去年底到现在，国内的多家AI公司都在发布新的产品，大模型迭代的速度很快，而且指向也很明确，主要的目标就是 Open AI。确切一点说，是对标美国人的 o1模型。

去年底，美国的一些AI研究人员面对媒体的采访也坦言，他们对中国同行的赶超印象深刻，更多从事这一领域的研究人员是感到惊讶。

两个月推出两个版本

2024年11月，国内的AI公司深度求索发布了R1预览版，该公司的说法也很明确，对标的就是 Open AI的 o1 预览版。

根据该公司此前的说法，他们推出的预览版，接近并超越了Open AI在9月份发布的版本。需要指出的是，Open. AI在去年9月发布的也是预览版。

仅仅过去两个月，在本月20号，深度求索公司又推出了新的版本，新发布的R1版本应该是正式版。而且公司在第一时间声称，新的模型整体性能对标 OpenAI的模型。

就在深度求索公司发布新版本两个小时后，国内另一家AI公司月之暗面，也发布了自己的最新模型。

无论从哪个角度看，国内的AI公司新模型的迭代速度相当快。就连美国的媒体在去年12月底也发布文章称，中国的AI公司虽然处在初创阶段，但是已经表现出了赶超美国AI模型的迹象。

针锋相对的技术和赶超

一年前，大多数人还不知道深度求索这家公司是何方神圣，但是从去年底开始，随着他们新模型的推出，公司在国内外也迅速走红。

在AI领域，国内的这些公司大多数都是近一两年来迅速起步的，虽然是新手，但是背后的竞争格局却一点也不弱。

比如另一家公司月之暗面，背后的金主大佬就是阿里巴巴和腾讯，他们在去年底研发出了一种专门用于数学的模型，相关的功能接近甚至超过了美国公司的模型。

美国的业内人士对中国初创公司的表现印象深刻，很多研究人员坦言，中国迎头赶上的速度相当快。

深度求索公司的研究员，仅仅用了几个月的时间，就搞清楚了 Open AI推理模型的办法。美国的一些研究员一度认为这不可能。但随着中国AI公司不断推出新版本，事实胜于雄辩的背后，美国人对此大多都是惊讶无比。

所以说，我们在AI领域虽然是后来者，但目前和美国的差距已经不复存在，国内多个初创公司都以针锋相对的态度，和美国的AI产品展开了激烈的竞争。

深度求索公司发布的R1版本，其中使用了大量的强化学习技术，模型的推理能力极大提升，不管是数学还是代码以及自然语言的推理，整体的性能都可以和 Open AI的 o1 版本一决高下。

国内的版本以及美国的版本，都在数学竞赛以及全球顶级的编程竞赛中，进行过权威测评，结果显示，我们的版本和美国的版本整体成绩不相上下。甚至在一些个别的指标上，深度求索公式的模型还超过了Open AI 的模型。

月之暗面公司推出的新版本具备多模态思考能力，从代码到数学，从视觉多模态再到通用能力，这一模型都超过了目前世界范围内的其他模型水平，领先程度达到了550%。

在一些特定运算和相关测试领域，中国AI公司推出的模型，其程度远高于其他同行的模型。甚至美国的一些初创公司，他们的技术开发和构建都建立在我国的技术之上。

美国大学抄袭中国产品？

中国的AI之所以能够迎头赶上，在美国人看来，是因为中国拥有开源技术优势，美国的AI公司大多都不愿意和同行共享底层代码。

但是在中国，无论是新创立的企业还是软件开发商，相关的底层代码都是可以共享的。这种开源方式在AI领域是发展的基础。

因为底层代码可以得到任何人的免费检查、使用和改进，在这个过程中，技术就能不断得到检验和革新。

美国媒体坦言，中国人采取的开源策略，在 AI领域成为了战略优势。值得一提的是，2023年底，国内一家AI公司创建了开源模型。等到推出新一代的版本后，斯坦福大学的一个研究团队也推出了一款模型。

但外界将两款模型对比后很快就发现，斯坦福大学的模型，几乎和中国推出的模型版本在架构与代码上完全相同。此事在业内也引发了抄袭的质疑。

这件事让美国人看到，中国的AI研究人员，已经不再依靠美国的技术来进行研究和构建，反倒是美国的研究人员，开始利用中国的技术构建。

一家位于纽约的AI公司之前曾表示，如果美国政府继续限制国内的开源项目，而中国的AI公司一直持开源态度，未来在AI的研究上，中国的开源模型就将成为整个行业的黄金标准。

换句话说，美国的AI构建，因为不开源而正在走向封闭。如果这种趋势继续下去，美国自身在AI领域面临的挑战将越来越大。

除此之外，AI人才领域表现出来的优势更让外界侧目。

雷军都来挖1%的天才

深度求索公司一位叫罗福莉的员工，之前被小米公司以千万年薪挖走。这件事的背后，更让人感到这家公司的神秘。

从之前公司发布的论文贡献者名单来看，全都是以年轻人为主，大学就读于清华、北大、北邮行等学校的计算机专业。

深度求索公司的主导者梁文锋，在这支队伍里反倒是少有的80后，研发产品他亲自带队，多数时候亲自写代码，很多技术上的难题都是大家一起攻关完成的。

某种意义上来说，这就是一帮年轻的具有天才思辨能力的人。像罗福莉的研究论文，之前在谷歌学术上被引用的次数超过了2000次。

要知道梁文锋带领的这家初创公司成立一年后，只用了两个月就训练出了开源大模型，其水平直接赶超 Open AI投入超百倍的顶级模型GPT-4o。

年轻人有活力，行动力和执行力更强。在美国人眼里，中国AI公司的战斗力已经碾压一直在休息的美国科研人员了。

不过，大多数时候，深度求索公司都愿意把自己藏起来。几天前，有一家国内的媒体试图采访该公司的高管，但一直没有得到回复。

知情人说，梁文锋这么做是想把主要精力都放入到产品的迭代中。除此之外，他还想保护好本公司年轻的技术人员。

如果说这些技术人员是天才，那么在大模型训练的细节层面，他们做的很多事情都让美国的同行刮目相看。

模型的训练只花费了557.6万美元，这一成本是全球知名大模型的1/20，甚至1/100。最关键的是，深度求索公司在训练模型使用的硬件设备，完全是低配版的。

公司使用的芯片是英伟达的H800，这是专门针对中国市场的低配版CPU，性能受限，但是深度求索公司仍然使用这样的硬件设备，完成了超大规模参数的模型训练。

Open AI其中的一位创始成员表示，深度求索公司让未来的模型训练变得更容易，哪怕使用有限的预算，甚至使用性能不怎么优越的芯片，同样可以完成模型训练。

可以这么说，国内AI公司的创举，有点像当年的先辈们使用算盘算出原子弹的参数。美国人恐怕又要头疼了，毕竟他们一直想不明白，中国人总是能在艰苦的环境下创造出奇迹。

除此之外，深度求索公司的员工规模也很少，公司的一些研究人员只有70人左右。

试问，在同样的投入下，同样的硬件设施以及相同数量的研究人员，美国的一些初创AI公司能够在模型训练上达到同等的高度吗？

对于这个问题，美国人显然已经知道了答案，所以针对我国，他们才在硬件设备上采取了限制措施。

AI芯片禁令

AI训练的本质，或者说其训练的平台要建立在硬件设备上，硬件设备的本质又是芯片。还在2022年，为了遏制中国获得最先进的AI芯片，美国政府就已经推出了相关禁令。

拜登更是在卸任前进一步推出了限制芯片出口中国的措施。虽然美国全方位针对我国围堵，但他们不得不承认，中国在AI领域的开发上已经找到了解决方法。

目前，国内的一些AI公司已经在尝试训练模型的试错能力，让AI模仿人类的试错，这样可以减少算力的使用强度。

此外，国内的技术人员已经在使用一种混合专家模型的技术，这种技术在训练的过程中可以减轻对芯片的过度要求。

结语

所以说到底，不光中国人，就连美国人也都不相信，他们的限制措施能阻挡中国在AI领域的突破发展。

何况，眼下中国的AI公司成功完成了突围，未来的发展建立在自己的模型训练上，中国正在成为超越西方的主要竞争对手。