马斯克坐不住了!他发觉:美国最大的王牌,可能毁在自己人手里!
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马斯克坐不住了!他发觉:美国最大的王牌,可能毁在自己人手里!

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“美丽新世界”,马斯克这回只回了一句话。事情发生在美国中期选举刚结束的时候。 11月3日投票结束,民主党大胜,明年将同时接管众议院和参议院。紧接着,亚利桑那州民主党众议员安萨里发帖,要把暂停先进AI研发、管住这个“失控的行业”、禁止人工超级智能,列为民主党“第一天”的头号议程。 11月5日凌晨,马斯克引用这条帖子,回了一句“这是个美丽新世界”。他借的是赫胥黎那本反乌托邦小说的书名,讽刺的意思很明显。 安萨里这个主张有来头。9月,参议员桑德斯和众议员卡萨尔提出《禁止人工超级智能法案》,主张在联邦安全规则出台前暂停先进AI研发,并永久禁止超级智能。 要说踩刹车,白宫自己也来回踩过好几次。今年5月,一份让政府在新模型发布前最多审查90天的行政令,在特朗普签字前几小时被撤下。 有美媒报道,马斯克、扎克伯格和萨克斯之前都打过电话,警告审查会拖慢AI发展。马斯克和Meta则否认这些电话打在决定之前。 6月2日,特朗普又签了一个缩水版:企业自愿提交,发布前30天接受审查。油门、刹车、方向盘,一直在换人。 美国AI手里最硬的牌从来不是哪一个模型,而是技术、资本和制度能长期往同一个方向使劲。现在政策预期跟着选举翻来覆去,企业只敢算短账。 电网扩容要按年算,算力需求却按季度涨。7月,英伟达、微软、IBM、Meta等25家公司联名反对对开源模型加限制,OpenAI和Anthropic却没在信上签名。 外人还没动手,裂缝先从自己内部出现了。马斯克真正着急的事,其实年初就说过了:这场比拼的胜负手不一定在芯片,更可能在电、在成本、在开源。 11月9日美国国会开始“跛脚鸭”会期。据美联社统计,民主党已拿下众议院254席、参议院54席,新一届国会明年1月就职。 面对马斯克的嘲讽,安萨里只回了一句“回头见”,外界普遍理解为新国会上任后可能请马斯克去问话。马斯克还另发帖调侃,说“太空数据中心现在看起来很有吸引力”。 美国和中国在各个方面都在竞争,人工智能领域也不例外。中国已经推出了许多人工智能项目,Qwen 等大模型就是其中的代表。 埃隆·马斯克曾表示,中国在人工智能竞赛中的决定性优势在于能够大规模供应电力;他预计中国的发电量将达到美国的三倍左右,因此中国的人工智能可能会击败美国。未来电力和算力至关重要:模型也许不如对方,但只要算力足够强,照样有竞争力。 马斯克也因此看好中国的人工智能。美国一旦禁止中国模型,许多美国企业会非常紧张。 英伟达、微软和 IBM 等企业共同呼吁对中国人工智能模型保持开放,因为它们不希望出现封锁。中国开源人工智能模型已经进入美国人工智能产业链,成为降低成本、避免供应链垄断的重要工具,所以这些企业支持使用中国模型。 不少美国人工智能初创公司也发出警告:如果禁止中国开源模型,将严重损害美国下一代人工智能产业的发展。全世界存在开源和闭源两条路线,这被视为人类的一个重要转折点。 美国三大巨头主要采用闭源模型,单位定价太贵。对硅谷初创公司来说,两者成本相差约50到100倍,中国模型便宜50倍,最多可达100倍。 有一家美国公司并不做高端业务,主要做电子邮件分类系统、自动会议纪要和文件整理。它原本使用 ChatGPT,改用 DeepSeek 之后,三个月内节省了数百万美元。 美国初创公司并没有那么有钱,很多甚至还没有开始赚钱。据称,美国70%的初创公司实际上都在使用中国大模型,中小企业的这一比例为46%。 美国政府打算怎样执行禁令,并不清楚。如果要强迫三大巨头降价,企业肯定会反抗。这是一个非常现实的问题,归根到底是成本问题。 中美人工智能常被概括为一方闭源、一方开源。闭源一方价格昂贵,并且使用高端芯片;中国的芯片虽然不如对方,但通过其他方式弥补,成本降低了40%,Kimi 就是一个例子。 从长远看,黄仁勋已经看到了中国的优势,因为中国现在不用他的芯片也能打造这样的模型。如果将来大家都用中国模型,他的芯片要卖给谁? 难怪黄仁勋很快表示,这实际上会增加对英伟达芯片的需求。他主张美国广泛推广开源模型,包括允许来自中国的开源产品,而最大的受益者正是他自己。 另一个最大的受益者是 Meta 和微软,因为微软还没有打造出如此出色的模型。对微软来说,这不只是节省成本,而是可以把模型直接植入 Windows 电脑,而且非常便宜。 如果必须与 OpenAI 合作,又要花多少钱?美国的模型都很贵。 不过,美国官员和立法者并没有那么愚蠢,不应高估企业界对他们的影响力。仅仅发表声明已经不够,还需要采取直接影响他们利益的行动。 有人借调查 Kimi 寻找所谓潜在的违法行为,这是一种抹黑手段。另一派是“对华强硬”阵营,他们不需要多说,一句话就够,甚至不需要证明,只要说中国偷走了一切,在没有证据的情况下给对方贴标签。 他们正试图证明这一点,但实际上,用对方模型的输出来训练是合法

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