近年來，美國對中國的AI技術和硬件制裁持續(xù)升級，尤其是在高端晶片的供應方面。然而，盡管面臨美國對中國技術領域的嚴格限制，中國的AI新創(chuàng)公司并未因此止步，反而通過創(chuàng)新和技術突破，在AI領域逐步縮小與美國領先企業(yè)之間的差距。

突破性技術：Mixture of Experts（專家混合技術）

自2023年末起，中國的AI開發(fā)者開始采用一種名為“專家混合”（Mixture of Experts，簡稱MoE）的技術。MoE技術通過將問題路由到專門的“專家模型”進行處理，顯著減少了對高性能硬件的需求。與傳統(tǒng)的全模型訓練相比，MoE能夠通過將計算負擔分配到多個小型專家模型上，從而有效降低了對計算資源的消耗。

這一技術的應用讓中國的AI公司能夠在不依賴最先進晶片的情況下，繼續(xù)推進大規(guī)模語言模型（LLM）的開發(fā)。DeepSeek便是采用這一策略的典型代表。2024年11月，DeepSeek發(fā)布了其最新的LLM預覽版，該模型在推理能力上與OpenAI的o1模型相媲美，令人驚訝的是，DeepSeek所需的計算能力遠低于OpenAI的相應系統(tǒng)。

中國公司紛紛展示突破性成果

除了DeepSeek，其他中國AI新創(chuàng)公司也在不斷推出令人矚目的技術進展。比如，Moonshot AI，這家公司得到了阿里巴巴和騰訊的支持，專注于數(shù)學推理領域，并在該領域開發(fā)了與OpenAI o1相當?shù)膶ｉT化AI模型。阿里巴巴則進一步聲稱，其自主研發(fā)的實驗性模型在數(shù)學推理方面甚至超越了美國的現(xiàn)有技術。

12月，騰訊發(fā)布了其基于MoE的AI模型，表現(xiàn)與Meta的Llama 3.1模型相當。根據(jù)研究人員的評估，騰訊的訓練所需運算能力僅為Meta所使用的十分之一左右，顯示了MoE技術在計算資源優(yōu)化方面的巨大潛力。

成本效益和低能耗優(yōu)勢

值得注意的是，DeepSeek的Fire-Flyer 2集群系統(tǒng)展示了其在降低成本和能耗方面的優(yōu)勢。盡管這一系統(tǒng)使用的是與輝達A100類似的硬件，但它的性價比更高，能耗也大幅低于輝達系統(tǒng)。這一技術的突破不僅降低了開發(fā)成本，還使中國公司在全球AI技術競爭中占據(jù)了有利位置。

中國AI創(chuàng)新的未來

盡管目前中國AI新創(chuàng)公司在估值和商業(yè)化能力上仍遠不及OpenAI等美國企業(yè)，但中國在技術創(chuàng)新和硬件突破方面的進展已不可忽視。隨著AI技術的不斷突破，中國的AI公司正在逐步迎頭趕上，甚至有望在某些領域超越美國。

美國持續(xù)的技術打壓可能并不能阻止中國在AI領域的崛起，反而可能成為推動中國AI公司自我創(chuàng)新的催化劑。隨著MoE等技術的應用，未來中國有可能在AI領域?qū)崿F(xiàn)更大的突破，進一步縮小與美國之間的差距。無論美國如何施加制裁，中國的AI產(chǎn)業(yè)依然有強大的韌性和創(chuàng)新能力，未來的AI競爭格局，仍然充滿變數(shù)。

對于美國而言，中國AI的突圍，可能是它最不愿看到的局面。正如電動車和無人機領域一樣，AI技術的競爭，也許將再次驗證中國企業(yè)的創(chuàng)新能力，且這一競爭不會因地緣政治或晶片制裁而停滯不前。

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