2022年底，Caht-GPT发布当天，美国就公布了四个禁止访问地区，China大陆荣登榜单。

值得注意的是，在操作系统、芯片半导体时期，白头鹰的逻辑往往是：集中兵力攻城拔寨，占领市场后躺赢“收租”。

而眼下的战略转向，显然是想将“兔酱”排除在新一轮的科技浪潮之外。

OpenAI公司大楼

4个月后，当中国2022全年研发费用增长10.4%，首次突破3万亿大关时，一个发人深省的灵魂拷问又甚嚣尘上：

一年投入3万亿，为何推出GPT的不是中国？

倘若对人工智能诞生后的70年进行梳理，才能发现在这个我们深度参与的“iPhone时刻”中，尽管有乌江饮恨的悲壮、翻越关山的艰辛，但似乎多数努力都“用错了方向”...

1、两个世界的AI

今年被炒到大气层上的人工智能（AI），虽是21世纪的三大尖端技术之一，但它的诞生却要往前掰73根脚指头。

早在1950年，有关AI的讨论就出现了，随后更是被当做“资本主义最靓的仔”在欧美各国上马。

世界上第一台机器人

尽管在接下来的30多年里，会聊天、会抓积木、能参与诊疗的机器人和系统相继问世，但AI的故事中依旧写满了“开局就是团灭”的惨淡。

第一次低谷期，是1973年被证明提出的目标都没有实现；第二次低谷期是AI在蒙眼狂奔30年后，所有人突然发现机器专家压根就不好使...

从今天来看一切都是环境使然。

首先是芯片、晶体管处于发展初期，很难捕捉视觉、触觉；就连算法和传输也处于原始阶段，可以说人类还“没有学会走路”。

在经历了两轮大起大落之后，AI在西方世界陷入了沉寂，再看大洋彼岸的我们，那时连“AI到底是啥”都没搞明白。

人工智能甫一诞生就被苏联定义为“伪科学”，并在红色阵营大肆批判，我们就这样与AI擦肩而过。

研发AI的苏联专家，莫名离世

60年代后，出于历史因素人工智能同样没有引起重视，而受国内外信息差的影响，民间甚至一度认为这是“特异功能”...

我们走过的弯路，一直到总设计师发表了“科学技术是生产力”的讲话后才逐渐改变。

1981年中国人工智能学会成立时，第一任理事长秦元勋为人工智能盖棺定论：这是一门新兴的科学。

秦元勋（中）

紧接着，《人工智能学报》又在人们疑惑的目光中火速成立。

国内外对人工智能的探索周期，就这样在80年代后神奇的交汇，但中国首要解决的焦虑却是：如何拿着显微镜寻找别人的脚印？

2、追逐和新生

在过去的半个多世纪里，中国人经历的是一部写满了蹒跚和曲折的“模仿史”。

说白了就是，在百年动荡之后我们已经落下了太多，只能跟在别人身后苦苦追寻，其中较为典型的就是被称为“工业明珠”的汽车产业。

CA10解放牌卡车作为国产车的“祖师爷”，也不过是摸着苏联过河：因为从零件到整车，都是对“吉斯150”的copy。

 

而第一辆轿车的原型也是“克莱斯勒帝国”，生产过程也十分感人，是几十个钣金师傅用榔头一下一下敲出来的...

以至于日本人到访时被吓了一跳，然后不无骄傲的嘲讽：

这是我们爷爷辈的生产方式。

直到身段灵活的大众与上汽成立合资公司后，这种落后的的状况才得以改善，随后“桑塔纳模式”才在国内大规模推广，就连最近高调亮相的大飞机C919也曾是众多借鉴者之一。

自主研发的绝版：“运十”飞机

但究其本质，也无非是把摸着过河的对象，从苏联变成了“烧饼”和“鹰酱”，被“牵着走”的工业化之路依旧没能改变。

再看渡过两次轮回的西方世界，却拿到了AI第三次浪潮的“入场券”。

上世纪90年代，是全球半导体的黄金期。

先是日本在“摩尔定律”的加持下将美国这位祖师爷按在地上摩擦，随后韩国又祭起“反周期大法”把小鬼子卷的哭爹喊娘。

美国议员销毁东芝收音机

芯片技术踩着这股风扶摇而上，算力达到了前所未有的高度。

在另一边，随着“万维网”概念的提出，互联网的1.0时代也趋向成熟。

感受到大型机命不久矣的IMB，转身就与微软、英特尔成立了专做小型机的“wintel联盟”——一个掌控着90%PC市场的巨无霸。

算力、传输、设备一应俱全，互联网时代全面到来：深蓝吊打人类象棋高手、无人驾驶提上议程，AI时代近在咫尺。

然而，全球抓住互联网红利的国家只有两个，一个是发源地美国，另一个则是中国。

3、“跛脚”男孩

1994年，钱天白先生在中科院完成了顶级服务器设置那刻起，互联网就向中国敞开了怀抱。

中国互联网的标志性事件

随后，张朝阳就扔下来copy新华社的笔杆子，抄着雅虎成立了“搜狐”；码农出身的周鸿祎（yi），在美女老婆的支持下搞起了3721；从股市淘金70个W的小马哥，也揣着巨款创建了腾讯。

短短十余年，互联初代的新贵们就跻身纳斯达克，创造了有史以来最大的造富浪潮。

2005年，百度上市造就了8位亿万富翁；9年后，阿里直接把这个数字加了两个零，千万富翁更是超过四位数...

意气风发的杭州马

就连创业期小老板的态度，也从“狗R的BAT会不会抄我”，变成了“尊敬的BAT会不会投我”。

中国互联网取得了最为辉煌的成就，但拉动AI的另一架马车却还在“摆烂”。

冷战时期，西方阵营有个名为“巴统”的组织，专门对红色阵营实行技术禁运，其中就包括我们。

随着苏联解体，巴统也在1994年宣告解散，但鸡贼的华盛顿转身就拉着同僚签了个《瓦森纳协议》——对发展中国家技术禁运。

瓦森纳协定

在全方位的封锁下，国内攻关半导体、芯片的908、909工程相继搁浅。

2000年后在中芯国际的带领下，国内芯片行业好不容易才与国际水平缩短了30年，但很快其创始人又被化身“无间道”的某台企逼出了半导体行业，一直到华为断供时，我们的芯片制造都处于黑暗期。

换句话说，国内的AI产业始终都是在“跛脚”状态下艰难前进，而与我们中门对狙的鹰酱，却是吃着牛排长大的的精壮boy。

4、人工智能的“美国梦”

2023年，AI的泡沫将英伟达吹上了万亿市值，但一个真相却是：广大游戏玩家才是黄老板的衣食父母。

广大玩家的“核弹勋”

1999年，全球第一块GPU诞生时，就是为游戏而生。

一个很形象的例子就是2017年《绝地求生》蹿红时，一大批网吧因设备陈旧，无法满足游戏运行，玩家们在网上“跪求”英伟达出一款新的产品。

但有趣的是，现任亚马逊CEO在2006年意外发现，英伟达的GPU在算力方面竟然比英特尔的CPU快4倍！

三年后，GPU凭借超越CPU70倍的算力将AI训练时间从数月缩短到几个小时的消息，又为人工智能的落地指明了方向。

绿色部分为“计算单元”

在那之后，英伟达就秉承着“算力老仙，法力无边”的大无畏精神“魔改”GPU，让产品更加适合多个场景的应用。

而无论玩家，还是企业，都只能一边痛批黄仁勋刀法精湛，又一边争先恐后把英伟达的产能抢光。

同一时期，“云”对算力上限的模糊，也成为了英伟达堆彻算力的核动力。

当AI训练周期无限缩短时，横垣在这一领域的障碍，几乎就只剩下了大模型框架。

对于这点，最直接的反映就是时间和效率。

 

如果有成熟框架，从写算法到开发，再到应用落地，只需不到一个小时；但若没有框架，则需从零开始写模型、调试参数、部署算法，时间最短也要半年，最终结果还可能没啥效果。

换句话说就是，人工智能的飞跃发展，离不开大模型框架。

然而，在这一领域，我们却再次落后别人。

早在2007年，加拿大就捣鼓出了theano框架，随后加州大学又开发出了主流框架Caffe。

2012年后，谷歌又相继推出两款框架，后者是一个由8名“发量茂密”的科学家研发的模型，他们还用玩梗的心态起了个“Transformer”（变形金刚）的名字。

谷歌的八位专家

这套模型刚问世，就让Open AI的工程师们彻夜难眠，最终他们干脆选择了摆烂：用敌人的产品，和谷歌solo。

结果，这一决定却催生出了全球最火的AI产品——Chat CPT。

面临“变形金刚”的强势崛起，大洋彼岸的我们直接跳开“用不用”的送命题，选择在熟悉的领域深入探索。

现在来看，国内企业还是走了弯路。

5、惨败

2019年，谷歌前CEO向华盛顿提交了一份长达750页的报告，其核心内容只有一句话：如果再不加大投资，中国将彻底主导AI领域。

放在全民追赶GPT的今天，这则信息看起来相当魔幻，但却反映了当时国内对AI的重视程度。

AlphaGo对战柯洁现场

起因是谷歌的AlphaGo在2016年战胜了人类围棋冠军，引发了国内对人工智能的高度重视。

一时间，从VC到科学家，再到乡镇小老板都在谈论AI的商业化。

短短一年，国内就出现了528家相关企业，同类融资多达371起。而那年中国企业申请的AI专利更是暴增至9000多项，足足是美国的2倍。

用李开复的话讲就是：

有三个专家就能估值7亿，靠概念就能忽悠投资人。

置身这个语境下，也难怪会让山姆大叔感到焦虑。

然而好景不长，残暴的欢愉很快就迎来了终结，原因是国内企业追求的都是“小模型”。

换句话说就是，这种技术只能服务于一种特定的场景。比如，要做一个抓取“闯红灯”的AI，那么从头到尾也只能识别闯红灯，无法具备识别人脸、超速、违规变道等能力。

 

但在现实工作中，往往需要涉及多项能力，当时的解决方式无非是多用几个AI。只是这种多场景需求的定制和训练，又不是月薪3000的大学生能干的——需要大批博士、教授和科学家。

以至于企业人力成本居高不下，当时曾有机构做过统计：企业每赚1块钱，就有0.75元是人力成本，在加上其他开支，几乎是做一单亏一单。

盈利能力的残缺，导致企业无法做到“投入-研发-数钱-投入”的循环，后果就是2019年行业融资直接少了一个0，企业数量不到鼎盛时期的一成。

 

即便是活下来的企业，多数也处于严重亏损状态。

直到此时，各路玩家才认真审视大模型框架，逐步挤上被鹰酱独占的牌桌。

6、一个国家产业模式的切换

到了这里，人工智能的故事已经接近尾声，后面的情况人人皆知：GPT4惊艳全球，国内有头有脸的老板再次上马AI，要将所有的行业重做一遍。

但不可否认的是，在趟过了旧时代的曲解、技术的封锁、路径的失误等浑水后，我们依旧未能追上笑傲江湖的硅谷巨头。

唯一的庆幸，也可能是在芯片断供的半导体危机中，国人深刻的意识到了一个产业的核心逻辑：买的，不如自己造的。

 

这也是改开40年苦苦追寻后的转折，当借鉴和学习的道路突然中断，一个置身迷雾中的国度务必面临着“如何探索前路”的踌躇。

问题的终极答卷或许是：研发投入，自主创新，夯实产业根基。

这也回答了“3万亿研发费用砸不出中国的GPT”的灵魂拷问：当一个习惯跟随的模式向自行探索切换时，从生疏到熟练，总要经历试错和损耗。

2023年，喜欢跟华盛顿隔空互怼的马某又用行动告诉我们一个事实：他的噩梦从来不是贝索斯的光头，也不是维权的中国车主，而是大气层上的Artificial Intelligence...

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