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中美AI競爭，比的是限制對手能力

外来客 • 2026-09-16 13:41:05

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🎯 核心观点

  • 中美AI竞争的核心已从单纯的模型性能比拼，转向限制对手获取前沿能力的难度与降低自身追赶成本的能力博弈。
  • 中国已具备完整的自主模型研发能力，但仍存在利用美国前沿模型输出以降低特定领域试错成本的动机。
  • 美国的管制策略正从硬件晶片层面延伸至软件模型能力层面，旨在保护其技术优势不被快速复制。

📊 关键事实与论据

  • 流量数据：Andropic报告指出，2026年5月至7月间，阿里巴巴相关活动向Code发出超过1.51亿次请求，高峰时单日接近300万次。同期月之暗面、深度求索、智谱、小米的独立归因流量分别为2300万、1210万、340万及40万次以上。
  • 技术用途：Andropic描述阿里巴巴将Cloud输出转化为SFT训练资料，用于通义千问系列模型，并协助RL环境建制与架构研究，超越了普通问答范畴。
  • 自主能力证明：深度求索公开的技术路径显示，其R1模型通过大规模强化学习从Base Model产生推理能力，并自我蒸馏出六个较小模型，形成内部闭环；通义千问旗舰模型亦非依赖外部Teacher完成训练。
  • 政策与回应：美国白宫于4月23日发布NSTM4，将管制对象延伸至模型能力；中国商务部在7月27日就美方可能以窃取知识产权为由制裁AI企业一事作出回应，强调提高自主程度而非停止竞争。

📝 结论

  • 中美双方均未达到完全独立或完全依赖的状态，而是处于“强化自身训练体系”与“吸收对方进步”并行的阶段。
  • 1.51亿次的交互数据标志着新战线浮现：竞争焦点在于谁能更长时间保留自身能力优势，同时更高效地吸收对手的技术进展。

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