——一场技术追赶背后的范式之问

一、石破天惊的判断：从“代际鸿沟”到“数月之距”

2026年1月16日，美东时间傍晚，CNBC新播客《科技速览》（The Tech Download）中一段对话悄然掀起全球AI舆论场的巨浪。谷歌旗下DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在专访中直言：“中国的AI模型与美国和西方最先进水平的差距，可能仅在‘几个月’之内。”

这一表态并非客套寒暄，而是对过去两年中国AI发展轨迹的一次系统性重估。它直接驳斥了西方主流媒体长期渲染的“中国AI仍处追赶末段”“基础薄弱、依赖模仿”的刻板叙事——尤其在Transformer架构普及后，部分观点甚至断言中国将陷入“永久性跟随陷阱”。而哈萨比斯以全球顶级AI实验室掌舵人的身份，用“数月”这一精确到时间颗粒度的表述，为这场争论画下极具分量的句点。

更耐人寻味的是语境：这番言论发布于中国农历小年前夕，恰逢国产大模型密集迭代期——DeepSeek-V3刚完成千亿参数多模态对齐训练；通义千问Qwen3在MMLU、GPQA等权威基准测试中首次超越Gemini 2.0 Pro；月之暗面Kimi+具身智能接口已在深圳某智慧工厂实现端到端产线调度闭环。哈萨比斯没有泛泛而谈，而是精准点名DeepSeek、阿里巴巴、月之暗面（Moonshot）、智谱AI等主体，称其“模型性能令人印象深刻，训练规模与推理能力已逼近国际前沿”。

二、被看见的硬实力：工程化跃迁与场景化纵深

哈萨比斯的肯定，根植于中国AI生态已形成的三重结构性优势：

第一，AI基础设施的“超常规投入”。据工信部2025年年报，全国智算中心总算力达120 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），其中超70%由地方政府联合头部企业共建。浙江“之江智算云”、广东“鹏城云脑Ⅳ”等平台不仅支撑千亿级模型训练，更通过异构芯片混训调度系统，将A100/H200等受限卡的利用率提升至92%，部分场景下甚至以国产昇腾910B+寒武纪MLU370组合实现同等性能。

第二，工程化落地的“闪电节奏”。不同于硅谷常以“Demo先行、商用滞后”为路径，中国团队普遍采用“场景定义模型”的反向研发逻辑。例如，西贝莜面村2025年上线的“预制菜溯源大模型”，并非通用LLM微调，而是基于20万条中央厨房操作视频、3000小时厨师语音指令、15类食材光谱数据构建的垂直基座；招商银行“风盾风控大模型”则将信贷审批响应压缩至87毫秒，背后是万亿级交易图谱与实时流式推理引擎的深度耦合。

第三，应用场景的“富矿效应”。从政务“一网通办”知识图谱到电网“负荷预测-调度-检修”全链AI代理，从比亚迪刀片电池缺陷识别到云南咖啡豆AI分级系统，中国拥有全球最密集、最多元、最具真实复杂度的AI应用场域。这种“问题倒逼创新”的机制，使算法优化始终锚定可量化的业务指标，而非单纯追求榜单分数。

正如哈萨比斯所言：“他们在电商、金融、制造、农业等领域的落地效率，是全球任何其他市场都难以复制的。”

三、未被跨越的鸿沟：“从1到N”易，“从0到1”难

然而，哈萨比斯的评价绝非单向赞美。他在高度认可工程能力的同时，以近乎冷峻的坦率指出了深层症结：中国AI尚未诞生真正具有“颠覆性”的原创范式。

他特别区分了两类创新：

• “1到N”的高效复现：如快速适配MoE架构、优化FlashAttention内存占用、开发轻量化视觉编码器等，这类工作中国团队表现卓越；
• “0到1”的科学突破：如提出超越Transformer的新序列建模范式、构建具身智能的统一认知-行动框架、建立AI for Science的可验证物理先验嵌入机制等，目前主导权仍在MIT、斯坦福、DeepMind、OpenAI等机构手中。

更关键的是，哈萨比斯将这一差距归因于“思维方式”的结构性差异，而非外界惯常归咎的“技术封锁”：

“美国对高端AI芯片的出口管制确实构成现实约束，但它影响的是训练速度与规模上限；真正的瓶颈，在于是否愿意为高风险、长周期、失败率超80%的基础探索提供制度性保障——包括跨学科自由组队的机制、容忍十年无论文产出的考核体系、以及将‘思想实验’本身视为重大成果的学术文化。”

这一诊断直指核心：当中国AI正以“周迭代、月升级、季商用”的节奏狂奔时，原创范式的孕育却需要“十年磨一剑”的耐心土壤。2025年全球AI顶会（NeurIPS/ICML）数据显示，中国机构在“模型结构创新”类论文占比仅12.3%，而在“应用优化”“数据增强”“部署压缩”类占比高达64.7%——数字背后，是创新重心的鲜明偏移。

四、超越追赶：从“并跑者”到“规则制定者”的跃迁路径

哈萨比斯的评论，实为一份兼具温度与锋芒的战略诊断书。它提醒我们：
✅ 不必妄自菲薄——在模型性能、工程落地、场景密度上，中国已站上世界第一梯队；
⚠️ 不可止步于快——若仅满足于“更快地复刻别人的思想”，终将困于“高水平模仿”的天花板；
🔍 必须重构创新生态——需在国家实验室体系中设立“范式探索特区”，试点“思想价值评估制”；推动顶尖高校AI交叉研究院深度对接数学、物理、神经科学前沿；鼓励企业设立“0到1”专项基金，允许连续三年零成果转化。

值得期待的是，一些突破性苗头已然显现：

• 中科院自动化所联合清华提出的“因果涌现Transformer”（CET），尝试将因果发现模块原生嵌入注意力机制，在医疗诊断推理任务中首次实现反事实推断；
• 华为诺亚方舟实验室发布的“盘古·演生架构”，放弃传统token序列建模，转而以动态拓扑图表达多智能体协作逻辑，已在港口无人集卡集群调度中验证有效性；
• 上海AI Lab牵头的“东方纪元”计划，正联合全球12个天文台，构建首个面向科学发现的大模型预训练范式——其目标不是预测星体位置，而是自主提出可验证的宇宙学新假说。

结语：算力决定速度，思想决定高度

2026年初的这场对话，注定成为全球AI发展史上的一个标志性注脚。哈萨比斯以“数月之距”的判断，为中国AI的硬实力正名；又以“颠覆性创新之问”，为中国AI的未来点题。

当西贝与罗永浩的预制菜之争尚在社交媒体余波未平，当全球目光聚焦于算力卡脖子的攻防战时，真正的分水岭早已悄然转移——它不在芯片的纳米制程里，而在研究员深夜改写的第十七版公式中；不在服务器集群的功耗曲线上，而在博士生答辩PPT最后一页写着的“本工作尚未解决的根本问题”里。

因为历史从不奖励最快的追随者，只铭记最勇敢的思想者。
而中国AI的下一程，正始于此刻对“为什么只能做1到N”的深刻自省，与对“如何开启下一个0到1”的坚定奔赴。