DeepSeek崛起：中国AI竞赛中的低调强者

深度思考：反思预期与现实的偏差

这是一次很棒的采访！难得一见的对中国 AI 的内部视角。不过 Deepseek 并不孤单，阿里巴巴的 Qwen 也相当不错。

我认为太多人拒绝承认自己犯了错误。我并不是完全错了（当时的观点有细微差别），但我曾经表示过，包括在我与 ChinaTalk 的采访中，我认为中国会在一段时间内落后。那是在 2023 年 10 月，已经超过一年了（对于 AI 来说时间很长！），但我认为值得反思为什么我那样认为以及现在又发生了什么变化。

那么，为什么整个中国 AI 生态，不仅仅是 LLM 方面，进展速度不如预期呢？这只是推测，但我听说中国对模型需要检查的内容和模型应该做什么有更严格的监管。把这么多时间和精力投入到合规性上是一笔大开销。许多中国科技公司和创业者似乎没有特别强烈的动力去创造巨大的、令人印象深刻的、全球领导地位的模型。

我从不认为中国创业者和工程师没有能力追上来。当时 LLM 并没有"撞到天花板"或者（没那么夸张地说）增长放缓，但追上已知的可能性并不像第一次做到那样困难。

现在虽然监管方面有更清晰的政策，但有趣的是，文化氛围也从那时起发生了改变。我不认为你会听到梁文锋那样的言论——目标是 AGI，而且他们招聘的是那些热衷于做难事而不是为了金钱的人——这更多是硅谷文化的一部分，在硅谷，金钱往往被视为做难事的自然结果，所以也就不需要特别强调了。

尽管如此，LLM 在商业化方面仍然面临困境（相对于训练和运营的成本）。我们拭目以待，看 OpenAI 是否能证明其 1570 亿美元的估值合理，以及有多少人愿意为他们的月费 2000 美元订阅买单。这实际上不是我个人会押注的领域，用来在 AI 中创造大量全球领导力……

除非是帮助培养个人并创造一个生态系统，让大量 AI 人才可以流向其他地方来创建真正能产生价值的 AI 应用。或者在，比如说，军事应用等领域具有很高的价值。

总之，再次说，这是一次很棒的采访，真的表明 AI 人才生态发生了巨大转变。

我只是想知道 High Flyer 是通过什么方式赚钱来资助这类项目的？

这种模式在美国也需要建立。也许可以建立一个主权财富基金来资助这类创新？以及许多其他未来的技术项目。