中美AI分道扬镳？ 如果分别试过中美两边的AI产品就能感受到差异，国外那些好用的模型基本都要按月付费，一个月几十到上百块不等，国内的不管是哪一款，基础功能全免费，就算是要大量调用的高级版，价格也低到可以忽略。 这还只是普通用户能摸到的表面，往科技财经圈的深了看，还有个更割裂的画面：一边是大模型参数往万亿级冲、算力需求涨得快，另一边是地缘博弈的戏码天天换。 不少人看着看着就冒个问号：都是搞人工智能，咋俩家走的道完全不一样？ 先说说美国那边的玩法，美国的开放人工智能研究中心，2015年刚成立的时候还挂着非营利的牌子，创始宣言写着要让通用人工智能造福全人类，马斯克当时还掏了钱当联合发起人，进了董事会。 转折点在2019年，他们搞了个营利性的子公司，微软的钱就进来了。 到今年5月，马斯克把这个研究中心的现任掌门人奥特曼告了，说他们把当初的非营利初心改成了千亿级的赚钱机器，要索赔一千五百亿美元，结果加州奥克兰的联邦法院说超过时效，案子没审就打回来了，马斯克还说要继续上诉。 这桩官司其实把美国AI赛道的底色露得明明白白的：前沿突破是为了垒壁垒，垒壁垒是为了拿定价权，定价权最后落到按调用次数收费和企业合同上。 近几年，美股最重的一波科技首次公开募股集群，英国和美国的财经媒体都已经有人在问，这会不会把中小创业公司的融资渠道吸干，会不会吹出个这十年的AI泡沫。 再看咱们这边，完全是反着来的，大多免费，开源社区的门大大开着，连外媒都先咂摸出味儿来了。 美媒写得挺直白：西方的决策者和科技公司老板还盯着半导体性能、盯着谁的模型参数更大更先进，中国已经在悄悄搭一套完全不同的生态了，核心就是开源、便宜、能满足绝大多数场景的使用需求。 数据摆出来更实在：全球最大的AI开源社区平台上，过去一年咱们国内研发的大模型下载量占了4成，累计全球下载量破了100亿次。 阿里的千问系列去年9月就取代了美国元宇宙公司的骆驼模型，成了这个平台上被下载最多的开放模型。 今年深度求索憋了一年多的大版本V4放出来，同步开源，标配能装下百万字符的超长上下文，分普通版和轻量版两个版本，轻量版缓存命中状态下，每一百万字符的输入才两毛钱，没命中也就一块，输出两块，这价格放到国际市场，比同档次的西方闭源模型便宜六到八倍。 这东西还不光咱们自己人用，往外走也顺。新加坡政府去年11月就宣布用千问做他们国家主权模型的底层底座。还有人基于咱们开源的底层模型改了个适配非洲的版本，喂了非洲本土的数据，能覆盖20种非洲本土语言。 你想西方那些闭源模型，一是贵，二是训练数据基本都是英文和西方语境的内容，放到非洲、东南亚这些地方，根本适配不了本地的方言和本土需求。 人家发展中国家也没那么多预算买高价的调用额度，咱们这开源的模型权重和底层代码都敞开给，人家下回去自己喂本地的数据接着训，改改就能用，这种生态黏性，是靠按调用次数收钱赚不出来的。 为啥两边差这么多？ 之前中国现代国际关系研究院的一个研究员打了个挺贴的比方，说美国倾向于把AI当石油，挖出来圈起来，谁用谁交钱，赚超额利润。 咱们这边把AI当自来水，先修渠，让它能流到制造业车间、医院诊室、学校课堂、政务大厅，流到普通老百姓能碰得到的地方。 这个比方还可以再拆一层：美国那套模式是巨头、风投、顶尖高校、国家安全机构这几股绳拧在一起的，天生就带着资本属性、稀缺资源属性、国家竞争属性，前期烧了几百亿买显卡集群，后期必须从企业客户那儿收回来成本赚到利润。 所以必须闭源，必须按调用次数收费，搞那套按量计费的生意经。 咱们这边的抓手是人工智能加行动，国家在十五五规划建议里，把人工智能从之前和量子计算、半导体并列的一项普通技术，单独拎出来成了全局性的经济增长引擎。 这套打法的重心不在单点突破的炫技，在更广更实，让AI变成可普及、可嵌入、可扩散的通用能力，往制造业体系、往新质生产力的盘子里装。 咱本来就是制造业大国，AI免费开源了，小工厂也能拿去排生产计划，基层医院也能拿去做辅助诊断，偏远地区的学校也能拿去做双师课堂的智能辅助，政务系统也能拿去搞智能应答省人力，这玩意儿比光搞个跑分高的千亿参数模型有用多了。 还有个大家可能没注意的点，现在全球南方好多国家都在悄悄搭自己的AI体系，为啥不优先选西方的？ 西方那套闭源的你用就得一直交钱，数据还得传到人家的服务器上，涉及国家主权的事儿谁敢松这个口？ 咱们这开源的，代码和权重都给你，你自己部署在自己国家的服务器上，数据自己管，想改啥改啥，还能适配自己国家的语言和本土需求，你说人家选谁？