为何中美能发展AI？其他国家发展难在哪？

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不少人提及法国的Mistral AI，其前两天在Twitter上介绍两款新产品，可到现在仅有466K的浏览量。

你若知晓立党这人，他随便一条黄推阅读量能达1M，马斯克的就更不用说了。OpenAI非CEO的推特关注量或许都比这个大。讲到底，如今就中美这两个大国具备进行此类重投资的能力。我认为，将来印度也会有这种能力。印度人口众多，人均收入低，但高种姓群体很有钱，而且印度的精英们也乐意回印度投资，只是可能还需要些时间。别的国家不用看了，它们注定发展不起AI。当今AI领域的两大巨头是中国和美国，仔细观察会发现，两国能发展起AI是存在共性的。其一，国内市场规模相当庞大。人口基本达亿级，GDP总量较高，中美在这方面很正常。欧洲有若干AI公司，英国有deepmind这类研究机构，沙特那些富豪也有涉足。但印度就差得多了，其本土公司很难在美国公司提供的AI服务下存活，只能陷入给美国公司打工的处境。亚洲除中国外，其他国家几乎难有发展AI的可能。第二，要有充足的基础设施建设。此基础设施并非修路之类，而是网络、数据、算力等。全球排名前十的云计算公司，美国占7家，中国2家，法国1家。

AI要发展，算力不足就基本没戏，算力投入巨大，小国家没必要投入，也没那样的规模和经济实力去强行尝试。其三，人才储备方面。中国的程序员与AI人才可以说是面向全球输出的。别的暂且不提，在那些AI大型企业中，中国人占比颇高。去看看大模型领域的技术报告就能发现，几乎每个大模型里都有中国人的身影，甚至某些大模型团队里一半以上都是中国人。国内大模型迎来了机会。在头部用户技术停滞的初期，正是发力之时。若关注国内进展就会发现，已有不少AI大模型和产品问世，并且在很多领域的榜单上名列前茅。这对国内程序员来说是个机会，我认识不少人都开始转向大模型应用方向了。这个方向比单纯写代码更具潜力，毕竟现在还处于行业早期。主要有两个方向：一是大模型自身的训练与智能提升，此方向所需人员不多；二是对已有大模型尤其是开源大模型进行微调再应用，这是个非常热门的方向。大模型能否存活取决于应用能否落地。这就要求程序员掌握大模型的基础技术知识和特定问题的解决方法，像RAG、Fine - tune，简单场景可用特征工程。知学堂的AI大模型课程对这些知识有详细解释与实战演示，现在可从下方入口免费了解??孙志岗老师研发了公开课。他之前独立开发的AI大模型评测软件ChatALL.AI多次登上Github全球热榜第一，实力强劲。此外，公开课上还有关于RAG、LangChAIn、Fine - tune的内容，很值得一听。在大模型的选择上，国内不少模型已颇具实力。像OpenCompass大模型榜单中，前10里就有6个国产大模型，它们与长期霸榜的GPT4系列相比，差距也不是很大了。

马斯克

再以AI视频生成领域为例，国外的reddit（贴吧）今天有很多人在询问如何访问可灵（快手）。这与ChatGPT不让中国用户访问时的情形极为相似，大家都在到处找寻使用可灵AI的途径。

大模型智能发展方面，OpenAI、微软等国外头部企业在研发上成果显著，不过它们也存在成本高、复杂度高、应用场景难以落地等问题。这给国内大模型带来了机遇，国内可从大模型智能研究中吸取经验，探寻细分市场或者专注领域，开发有差异化竞争力的产品。在大模型备受瞩目的情况下，应用层面的创新往往被人忽略。其实，许多工作流程与业务环节都能借助AI提高效率，像智能客服系统、自动化数据分析、精准营销推荐、智能内容生成等都是企业可深入挖掘的方向。