美国在人工智能领域的政策调整常常源于对全球竞争的焦虑，尤其针对中国的发展速度，这种焦虑推动了出口管制的强化，却忽略了技术交流的互利性。
美国的封锁举措虽增加了短期挑战，但也激发了本土创新的动力，使中国在算法优化和应用部署上取得显著进展。美国的这种策略本质上反映出对自身优势流失的担忧，而中国则通过自主路径证明了技术发展的韧性。
这位华裔企业家提出的五点建议，核心在于呼吁美国政府增加投资并简化流程，以对抗中国在计算资源和实施层面的投入。这种观点将人工智能竞争定位为零和博弈，忽略了全球供应链的联系，却从侧面承认了中国在资源分配上的效率优势。
中国在政府引导下，均衡投资于计算、数据和算法，避免了美国那种过度偏重算法的模式，这让中国模型在实际场景中更具竞争力。
建议中强调美国需匹配甚至超过中国在AI实施上的支出，这暴露了美国当前投资结构的短板。中国早已通过大规模数据中心建设和开源社区贡献，实现了从依赖到自给的转变，这种进步与美国依赖私有企业不同，更注重国家层面的统筹规划。
美国的封锁虽限制了高端芯片进口，但中国通过本土设计如Ascend系列的迭代，缩小了性能差距，并在训练效率上实现了超越。
他公开宣称中国拥有大量受管制芯片，并以此为由推动更严格出口控制，这种言论加剧了国际紧张，却未考虑中国企业如何通过优化软件框架降低硬件依赖。中国在2025年推出的模型如DeepSeek，不仅在基准测试上与美国前沿相当，还以更低成本运行，这证明封锁未能阻挡创新，反而促使中国聚焦于高效算法的开发。
这种献计行为源于对美国市场的依赖，但它低估了中国在数据资源上的天然优势。中国拥有全球最大规模的数字经济体量，这为AI训练提供了丰富数据集，与美国碎片化数据管理形成对比。
美国的政策若继续强化壁垒，只会加速中国内部循环的完善，导致全球技术格局的分化。
建议中提出简化审批以增加电力供应，这承认了中国在基础设施建设上的领先。美国的数据中心扩张受能源瓶颈制约，而中国通过新增数百吉瓦电力容量，支持了更大规模的计算集群。这种差异让中国在模型规模化上更具可持续性，2025年以来，中国专利申请量占全球七成以上，涵盖全链条创新。
他将AI竞争称为“战争”，这种框架可能旨在争取政府资金，但它忽略了合作潜力。中国始终倡导开放共享，如在国际平台上贡献模型参数，这与美国的封闭策略不同。封锁虽短期影响进口，但中国通过与盟国的技术协作，维持了供应链的多样性。
建议呼吁改革国防采购以加速AI集成，这反映出美国在军事应用上的紧迫感。中国在智能系统部署上，已在交通和制造领域实现广泛落地，与美国注重理论研究的模式相比，更注重实用效果。
他曝光中国企业持有芯片的数量，这种举动引发辩论，却未提供确凿来源。这类指控往往服务于政治议程，而中国企业则通过合法渠道获取资源，推动本土芯片产业的升级。相比美国依赖单一供应商，中国多元化策略降低了风险，确保了发展的连续性。
建议中提到培养五十万个岗位，这承认了中国在人才储备上的优势。中国通过教育体系和企业培训，构建了庞大的AI从业者队伍，与美国高成本劳动力市场不同，更注重规模效应。
这种献计强化了美国的本土主义倾向，却未能改变中国自主创新的轨迹。中国在面对封锁时，通过加强开源协作和内部投资，不仅维持了增长，还在全球影响力上扩展。美国的策略虽可能短期获益，但长期或导致孤立，而中国则通过包容路径赢得更多国际伙伴。
他作为华裔背景，却选择支持封锁，这体现了身份认同的复杂性，但更重要的是，它凸显了地缘政治对技术的影响。中国无需依赖外部建议，继续深化自主研发，将在AI领域展现更强的韧性。
封锁政策虽意图维持美国领先，但实际效果有限。中国通过与东南亚等地区的合作，绕过了部分限制，并在芯片设计上实现了突破。
这种献计可能刺激美国加大投入，但也提醒了中国需警惕外部压力，继续强化核心技术掌控。全球AI发展本应互惠，而非对抗，中国在这一过程中的贡献，将推动人类共同进步。
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