李峥：硅谷的焦虑源自哪里
硅谷焦虑源于中国AI模型性能接近且价格更低，美国领先模式从轻资产转向重资产，面临物理世界约束。开源路线和人才流动改变竞争格局，中美在AI领域形成相互依存关系，需避免全面封锁。
来源：环球时报
硅谷情绪正在发生变化，这一点已经很明显了。美国依然拥有全球实力最强的人工智能企业、规模最大的私人投资和最先进的高端芯片，但相关新闻里却不再只有乐观、自信和技术万能主义。随着中国人工智能模型的密集推出，“焦虑”、“追赶”和“成本压力”成了美国媒体描述硅谷的新关键词。
月之暗面推出Kimi K3，这种感觉被进一步强化。《纽约时报》近期以《为什么硅谷无法停止回头看中国》为题指出，美国在顶尖模型、数据中心和芯片设计方面仍保持领先，但中国企业不断推出“性能接近、价格更低”的产品。科技产业的发展史反复证明一个道理：当产品足够好、又足够便宜时，“够用”往往能战胜“最好”。个人电脑取代大型机如此，智能手机普及如此，人工智能也可能如此。
硅谷的焦虑首先来自领先模式的变化。过去，硅谷最擅长的是依靠原创技术建立垄断性优势，再通过软件和平台实现全球扩张。软件复制成本低，用户规模扩大后，新增收入远高于新增成本。少数公司可以依靠一个操作系统、一个搜索入口或一个社交平台获得持续十余年的高利润。
人工智能正在改变这套逻辑。先进模型需要巨额算力、数据中心和能源投入。美国科技巨头在2026年的数据中心投资可能达到数千亿美元，未来年度投资还可能继续扩大。美国科技企业原来擅长的是轻资产、高利润的数字生意，如今越来越像在经营电厂、钢厂和大型工程项目。《大西洋月刊》因此提出，硅谷正在失去过去最大的优势。
硅谷强大的软件能力，开始遭遇物理世界的硬约束。中国人工智能的优势恰恰在这里逐渐显现。中国在顶尖芯片和部分基础软件上仍有差距，但拥有完整制造体系、丰富应用场景和较强的成本控制能力。中国企业习惯在激烈竞争中快速迭代，把产品价格降下来，再依靠规模应用寻找商业空间。
Kimi K3展示了一种具有中国特色的发展路径。美国头部企业更加重视闭源模型、订阅收入和高端服务，通过API掌握用户入口并回收巨额研发投入。中国企业更重视开放权重、低价调用、工程优化和应用扩散，希望通过开发者生态和行业部署扩大影响。两种路径都有现实基础，也各自对应不同的市场条件和产业优势。
开源路线能够降低开发者使用门槛，促进模型改进和应用创新，使更多中小企业参与其中。近期，英伟达、微软等25家科技巨头公开表态，支持开源模型。近200家美国硅谷初创企业联名致信美国政府，明确反对切断对中国开源AI模型的访问权限。低成本开源模型已经成为一些美国开发者和中小企业的重要工具。这说明人工智能产业链正在形成复杂的中美相互依存关系。
硅谷面临的另一个变化来自人才流动。美国过去最大的科技优势之一，是能够吸引全球最优秀的人才到美国学习、创业并留下来。然而，现在越来越多的科研人员和创业者不再把留在美国视为唯一选择。中国的市场、产业链、创业网络和技术生态，正在形成新的吸引力。
硅谷依然具有强大实力，但是，其近乎不可挑战的单极优势逐渐减弱。中国、欧洲以及其他国家和地区都在寻找适合自己的人工智能发展道路。人工智能产业的竞争范围，也从模型和软件进一步扩展到能源、制造、基础设施、人才、标准和治理。创新中心开始呈现多点分布，技术路线更加丰富。人工智能时代的市场足够广阔，能够容纳多种技术路线和产业体系。竞争与合作并不互相排斥。竞争可以推动技术进步，合作可以控制技术进步带来的风险。
中美人工智能发展具有不同优势。美国在基础研究、顶尖人才、高端芯片和原始创新方面积累深厚，中国在工程实现、产业配套、成本控制和规模应用方面基础较强。
人工智能越向前发展，中美面临的共同问题也越突出。数字鸿沟、虚假信息、算法失控和关键基础设施安全等新问题具有明显跨国属性，需要多个国家携手解决。中美作为全球人工智能实力最强、市场规模最大的两个国家，有责任避免把技术竞争推向全面封锁和失控对抗。双方可以通过开放模型、基础研究和产业应用相互学习，使人工智能成果惠及更多国家。（作者是中国现代国际关系研究院美国所副所长、研究员）
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