Scale AI创始人兼首席执行官亚历山大·王（Alexandr Wang）接受了一场备受关注的媒体专访，围绕全球人工智能竞争、中美AI差距、算力基础设施以及大模型市场格局等议题分享了自己的判断。
Scale AI的主要业务，是为企业训练AI工具提供经过精准标注的数据，而他本人则在2022年成为全球最年轻的白手起家亿万富翁，这样的身份让他的每一句话都自带分量。
采访一开始，主持人便切入了镜头外此前讨论过的话题——美国在人工智能领域相较于中国究竟处于何种位置。
亚历山大·王随即抛出了一些足以让不少观众感到震惊的数据，他表示，中美之间的AI竞赛乃至AI较量，是当下最重要的议题之一。就在本周二，Scale AI在《华盛顿邮报》刊登了整版广告，明确提出"美国必须赢得这场AI战争"。
因此，两国在人工智能上的相对竞速格外关键。当天，Scale AI还发布了名为"人类最后的考试"（Humanity's Last Exam）的评测。
这是一套针对AI模型的全新基准测试，由数学、物理、生物、化学等领域的教授共同出题，题目均围绕他们最新的研究方向，尽可能地难，以此真正考验模型的能力。
他透露，目前没有任何一个模型在这项测试中的得分超过10%。
来自中国的领先AI实验室DeepSeek，其模型的表现已经跻身第一梯队，与美国最好的模型——也就是OpenAI的o1——大致处于同一水准。
主持人对此表示，此前外界普遍认为美国在AI方面远远领先中国，很大程度上是因为美国拥有英伟达GPU和芯片等资源，而中国据称无法获得这些。
但整整一周，她从多位中国AI高管处听到的说法却是：我们已经非常接近；而且是"一只手被反绑在背后"完成的；我们的算法更好；我们最终将找到方法，做得比美国更好，并且在能耗上更为高效，因为我们并不需要那些极其强大的芯片。
亚历山大·王回应称，这里其实有两件事在同时发生。
首先，美国长期领先这一点是事实，过去大约十年一直如此。
他中国实验室选择在西方过节时发布"石破天惊"的模型，之后又推出了推理模型DeepSeek R1，正是这两次发布让整个硅谷开始重新评估自身位置。
值得注意的是，就在业内还在为DeepSeek的突进而屏息之际，一个原本站在"围堵派"对立面的声音也浮出水面。Meta首席执行官扎克伯格在接受英国《金融时报》采访时明确表示，试图通过封禁中国先进大模型来维持美国优势并非有效策略。
他甚至警告称，华盛顿若一味对前沿科技关上大门，极易陷入少数巨头操纵的"监管捕获"陷阱。这句话之所以被外界解读为"说漏嘴"，是因为它戳破了一层默契——嘴上喊着国家安全、AI战争，手上真正想抢的其实是政策倾斜和补贴红利。
当围堵中国AI变成一种可以合法排挤竞争、抬高身价的政治工具时，真正受伤的未必是中国实验室，而可能是美国自身的开放创新土壤。回到访谈现场。
Scale AI与OpenAI、Google DeepMind、Meta等所有前沿实验室的合作，都是在不断推进前沿、突破边界。既然整个行业已经用尽了公开可获取的数据，如何生成新的数据来持续推动边界就成了关键问题。
亚历山大·王相信，先进能力将催生令人惊叹的应用场景，用户会愿意为增强的能力付费；而对于较为简单的用例，则更可能转向开源或更基础的模型。
采访随后转向"星际之门"（Stargate）计划，以及Sam Altman和Elon Musk在社交媒体上就该项目到底是1000亿美元还是5000亿美元展开的争论。
前一天，微软CEO萨提亚·纳德拉也曾坐在同一位置上，强调他手上有800亿美元且钱是实打实的，并在X平台上作出回应。这种巨头之间隔空对账的画面本身，就足以让人看清所谓"AI战争"背后的另一层生意逻辑。
亚历山大·王表示，抛开"星际之门"这一具体项目不谈，有一件事非常确定：美国将需要极其庞大的计算能力和基础设施。
事实上，Scale AI此前致信特朗普政府，就如何确保美国保持领先提出建议，其中一条正是围绕基础设施——必须释放美国的能源潜能，以支撑这场AI热潮。
而当下的情况也正印证了这一点：除星际之门项目外，主要的AI公司和大型云厂商都在筹划建设巨型数据中心。主持人进一步追问，是否真的需要五家、六家、七家公司都去打造前沿模型。
她提到，如果不是莉娜·汗此前执掌美国联邦贸易委员会，亚马逊或许早已收购Anthropic，微软或许也已经拿下OpenAI，那样的话竞争格局就不会像今天这般分散。她坦言不清楚长期来看到底会有多少个此类模型存在。
这个问题背后其实还牵扯到另一条暗线：Meta近年来倾力打造以Llama系列为核心的开源生态，其商业战略高度依赖技术工具的泛化与普及。
一旦美国政策强行将开源模型与外部竞争隔绝开来，扎克伯格辛苦搭建的开源护城河与底层分发战略将首当其冲。这也是为什么他愿意反过来提醒华盛顿——把门关死，未必救得了美国AI，反而可能先绊倒某些"自己人"。
亚历山大·王对市场前景持相当乐观的看法，他认为，AI很可能是有史以来最伟大的市场或产业之一。目前基于大模型的收入大约在100亿到200亿美元之间；但如果相信人类正走在通向超级智能或AGI的道路上，那么这个数字合乎逻辑地会增长到1万亿美元甚至更多。
面对一个可能在数年内从100亿美元规模扩张到1万亿美元的市场，他倾向于认为时间不会太长。他给出的时间判断是2到4年。
主持人确认："2到4年达到AGI？你心目中的AGI是什么？"亚历山大·王回应，AGI有很多种定义，而他所认同的定义是：具备强大能力的AI系统，可以像人一样操作一台电脑，去完成人类能够完成的工作。
从这场对话不难看出，一边是Scale AI高呼"必须赢下战争"、一边是Meta掌门人反手泼冷水，硅谷内部其实并未达成真正共识。
所谓"围堵中国AI"的口号，在不同公司口中折射出的，是完全不同的利益算盘。
扎克伯格那句"封锁不是策略"的提醒，则戳中了另一个更敏感的点：如果把政策做成保护少数巨头的高墙，最终受益的只是几家能拿到补贴和订单的公司，而不是美国AI的整体活力。
真正决定这场竞赛胜负的，从来不是谁筑起的行政高墙更高，而是谁能建成更具弹性、更能吸纳外部创新的技术生态，谁能让开发者、数据、能源与算力持续流动起来。
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