原創： 申鵬
來源公眾號：平原公子
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很多人都在危言聳聽——“中美AI差距拉大了”。

他們把sora生成的幾段狗屁不通小視頻吹得天上有地上無，一驚一乍說什么“sora已經可以理解世界”，把視頻中的BUG當作人工智能“故意犯錯”的證據，說什么——“人工智能已經具備自我意識”......怕不是要把人笑死？

正因為sora完全不理解真實世界的物理規則、因果邏輯，它完全是靠海量數據、概率統計堆出來的圖像，證明了它完全是一個非常弱智的“弱人工智能”，完全不具備實用性。它和chatgpt一樣，看起來花里胡哨，其實根本就是胡編亂造。

它連風吹火苗會滅、狗有四條腿都不理解，你把它吹成什么“通用人工智能”、“世界模型”——我問你，你愿意用這樣亂七八糟的東西去管理生產生活嗎？

前幾天，我剛好和一個業內人士聊過中美AI的事情，他深入淺出講了中美AI發展的不同現狀，同時對咱們的人工智能的進步充滿信心，我盡量用通俗易懂的語言和大家解釋一下：

他主要觀點總結一下就是：“算力不養閑人，算力不養廢物”。

人工智能的基礎是“算力”+“算法”+“數據”。

中美兩國，是當今世界算力最強的兩個國家，算力背后不光是芯片、計算卡的水平，還有電力水平，通信水平，工業基礎建設水平，計算卡我們落后美國，還要追個幾年，但在電力、通信、工業基礎建設方面我們碾壓美國，按照現在的趨勢，他們永遠也追不上我們，差距只會越來越大，因為我們是世界第一大工業國，而他們正在去工業化。

今天大家談的中美兩國所謂的AI技術上的分歧，無非就是“算力用來干什么”？我們的算力用于工業生產、智能制造、水利系統、大氣監測、無人交通運輸、甚至是軍工科研的領域；美國的算力，主要用于文學藝術創作、賽博極樂、遠程養殖通稿文案（比如chatGPT和sora）……

請大家想象一個場景，未來戰爭打起來了，我們這邊鋪天蓋地的無人機、無人坦克、無人艇、機器狗壓過去了，對面工業一塌糊涂，從電磁對抗到火力全部被壓制，靠什么來打仗？用sora生成一段LGBT小電影？對我們進行魔法攻擊嗎？

歷史上所有的“工業革命”、“科技革命”，無一不與現實的生產生活息息相關，總而言之，都是“提高生產力”，實際表現就是鋼鐵產量、發電量、汽車工業、通信工程。

有人提計算機和互聯網，很好，計算機最初被發明和應用的時候，是用于致命武器的設計和制造的，比如導彈、核彈；互聯網最初是美國五角大樓的內部通訊手段……說白了，拼的還是電子工業水平、算力和通訊效率，目的還是提高“生產力”， 甚至是提高“殺人效率”。

有人說中美的AI拉開了差距，但AI不只是搞文本和視頻生成的“通用大模型”，AI也分好幾種，有的AI負責優化工業流程，有的AI負責自動駕駛，有的負責氣象監測，有的AI負責指揮蜂群無人裝備，有的AI負責生成狗屁不通廢話，有的AI負責生成圖片視頻……在某些方面，中國是有優勢的。

舉個例子，國內的“行業大模型”，已經應用到了礦山、氣象、藥物、分子、電力、海浪、金融等行業，在礦山場景下，可以在采掘場景上通過5G+AI的全景拼圖技術使井下場景傳輸至地面，在地面進行采掘機器控制；可以在主運輸皮帶式進行異物檢測，識別精準度達到98%；可以對井下作業規范進行監測，違規動作進行預警。在鐵路巡檢上，可以幫助檢測員進行圖像質量的自動評估、小樣本的故障定位與識別等，在鄭州鐵路段測試中，對缺陷和故障監測準確度達到99%以上。

國內的氣象大模型是全球首個精度超過傳統預報方式的AI模型，可以在秒級時間內完成全球未來1個小時到7天的天氣預報，精度超過傳統數字分析方法的同時預測速度提升1萬倍。

國內的AI大模型，大部分是和“物理世界”息息相關的，比如氣象、海洋、農業、地球、機械、航空、航天、土木、地質等，解決的是現實領域的問題。

這些領域，并不比美國差，甚至還領先。

就問個最簡單的問題——美國AI那么厲害，它有幾個無人碼頭、無人工廠??？上海港的集裝箱吞吐量自連續14年全球第一，體量達到了全球港口年吞吐量的十分之一，相當于美國所有港口吞吐量之和……正因為使用了大量的無人智能化技術。

這段時間以來，有人散布錯誤信息說美國芯片顯卡技術的先進，就是因為它們“自由民主”，把技術用在“無用”的東西上，比如“電子游戲”，所以才有了強大的英偉達……這個純屬放屁。

不要急著和我抬杠，先回答我一個問題，大家都知道英偉達是全世界最強的顯卡和AI計算卡生產廠商，但你們知道顯卡廠商最初為什么要生產顯卡嗎？

最初真的不是為了討好一群打游戲的，人家是正正經經用于工業和工程設計的，我們土木工程專業用的CAD和3DMax，當年就需要比較高性能的顯卡。最早的3d建模軟件，是上世紀八十年代開發出來的，美國的工程師們，為了實現機械制圖去開發設計的。后來才被好萊塢用于制作影視特效，才被游戲廠商用于設計電子游戲。

1943年，在美國陸軍人員和賓夕法尼亞大學摩爾大學電氣工程學院的共同努力下，開發了第一臺通用計算機。它被稱為ENIAC（電子數值積分器和計算機），主要用于計算美軍炮彈射擊的彈道。1953年，通過數學方程式形成了第一批圖形，涉及到使用計算機數控機床和切割工具（而不是您今天想到的電子顯示器）。這些早期的CNC機器 翻譯時間和位置輸入（x，y和z坐標），以常見形狀（最早的“圖形”）形式進行切割。1964年，市場上首次出現了商用的計算機輔助設計（CAD）系統。其中第一批被大型航空，工程和信息技術公司使用，例如洛克希德，通用汽車和IBM。

計算機顯卡用于制作娛樂動畫、游戲場景，只是美國電子工業化過程中的一個意外發生的“支線”，并不是最初的訴求。

模擬圖像一開始是用于軍事航天領域的（比如CAD，來自于麻省理工的軍用雷達專家），再到工業領域，在工業領域里發揚光大后，然后到了影視領域，并衍生出來了專業的計算機圖形學這門學科，并且與計算機硬件的發展，是一個互相促進的過程，隨著硬件的逐步發展，計算機制圖從平面升級到了三維……有了這一系列的循環發展，才有了游戲這個強有力的催化劑加入，而游戲在任何時期，都得是先吃飽喝足了，才有心思玩的。飯都吃不飽的人肯定不會考慮游戲。游戲能夠發展起來的的根基是這個世界大環境的穩定。先進的工業基礎，富足的民眾基礎，缺一不可。這也是為什么目前牛逼的游戲基本在美國，他們吃的是二戰后的紅利和冷戰后的紅利。

因為工業基礎的發達，催生了工業制圖專業，提高了工程師的設計效率，促進了工業生產的效率的提高。然后才有的廣大群眾的錢包充盈，閑暇之余有了娛樂需求。這又促進了好萊塢的3D技術的進一步繁榮發展。然后好萊塢的3D技術，又反哺了工業制造領域，進一步的提升了工業的發達。打游戲的只是這個環節的中間受益者。又是這群打游戲的，提升了對3D技術的要求，導致硬件技術的不斷發展。

因為游戲愛好者的口味提升，不斷追求接近真實效果的需求，就不斷的催生數字圖形學和計算機硬件的發展。在這個科技樹的基礎上，顯卡作為一個最主要的計算機硬件，它的并行運算處理能力被逼的越來越強。

然后，區塊鏈和比特幣誕生了，導致了大量的顯卡挖礦行為，又繼續逼著顯卡的算力繼續提升。因為挖礦的越來越卷，足夠高算力的顯卡才能應對。在區塊鏈這棵科技樹上，國外點出了臭名昭著的虛擬幣割韭菜，而我們，利用區塊鏈搞的是數字人民幣和金融安全交易。

互聯網的繁榮發展，才規模化的催生出來對大批量數據統計的需求。在人們對大批量的數據統計時，發現原本用來提供圖形圖像運算的顯卡，用來進行大批量數據統計是極好的運算硬件。因為顯卡原來計算大幅面的圖像時需要的大量并行運算處理能力和高速顯存帶寬，和進行數據統計需要的硬件要求，基本一樣。這就是為什么所有的AI公司，要么大規模采購顯卡，要么自研。

這一切來自于工業化，又促進了工業化。

我們站在高維度的視角來俯視，如果把工業生產制造這一環，拿掉后，這一切，還剩下什么？就算是影視游戲娛樂，也需要電力、芯片等硬件基礎，如果沒了工業基礎，這一切都是空中樓閣。

人工智能的原理非常簡單，它們并不存在什么玄學的東西，任何形式的人工智能，都是數學-統計學的表現。所有的人工智能，都是在歸納現有的數據，把輸入的數據根據現有的數據比對后，給到的歸納輸出。

人工智能的發展，在算力起來之前，都是美好的暢想和概念，目前的人工智能都是順著GPU（顯卡）算力的增長附帶出來的科技樹，國外的數字模擬仿真為什么先進？其實不是現在先進，而是它們已經先進了好幾十年了，因為國外當時工業基礎先進，打的底子好，所以他們上個世紀末領先我們……那時候我們還沒起步，但是現在不一樣了。

你可以看看現在中國的AI在做什么？中國的AI做得都是工業、氣象、水利、航天航空等有關國計民生的事情。

中國“黑燈工廠”的數量和質量都是碾壓全世界的，每一個黑燈工廠都是一個數字孿生在工業領域的應用典范，美國吹牛逼搞什么“數字地球”，結果他們的破爛鐵路至今都不能“數字化”。中國水利部的一個項目就秒殺全球所有的數字孿生技術了。

實體是一切虛擬技術的基礎。

虛擬現實的本質，就是建立一些基本的規則，在虛擬世界中構建出來一個真實場景，人可以遨游其中……這個東西，應用到娛樂中，就是VR游戲；應用到軍事中就是軍事模擬以及瞄準具這類的；應用到工業生產制造上，就是仿真模擬，你得用最貼近生產的真實數據，才能模擬出真實的結果。比如算原子彈的爆炸威力，你就得模擬一切的初始環境，差之毫厘，謬以千里。

讀過劉慈欣的小說《鏡子》的同學，都應當記得，模擬一個世界，需要真實的數據。

人工智能構建的虛擬世界背后的數學公式，基本都是按照真實世界的去套的。例如重力的模擬等等。這也是為什么收集夠足夠的數據后，才能在超算中去模擬核爆、風洞等等。你沒有真實世界的數據就沒有辦法對虛擬世界建模去模擬真實世界。你真實世界的數據不夠精確，就不可能模擬出來更精確的數據。

美國目前是拿虛假的、不存在的數據去“喂”虛擬的世界，能模擬出個什么？

很多半吊子自媒體把GPT、sora說成“生產力的提升”，我就問一句，它是你讓你水文章、做視頻水平更高呢？還是能讓你賺錢更多呢？美國的AI方向，文本衍生多模態的問題在于基礎信息來自文本，真實世界與文本之間是有巨大的鴻溝的，從它們的原理來看，用垃圾數據“投喂”訓練出來的東西，最終生成的也是垃圾而已，花里胡哨的垃圾也是垃圾。

sora的原理并不復雜，和文字生成圖片沒有本質的區別，圖片就是單幀的視頻嘛，靠的就是“力大磚飛”，哪有什么吹得神乎其神的“對世界的理解”。算法只是一個方面，還需要海量的底層數據去“投喂、大量的人力作數據清洗和人工標注才行，說到底還是靠人力去堆，你說這是“智能”還是“不智能”呢？

你把sora的表演看做“技術的領先”，不如把它看做是強算力、高投資下的一場PPT表演秀，吸引的都是金融投資圈的狂歡。

OpenAI的技術發展方向需要巨量的計算資源和極高的能耗。Sam Altman認為AI的消耗的電力將遠超人類預期……他甚至認為在可控核聚變實現之前，無法真正實現這條技術路線，那是不是可以認為，他這條路線本身就無法實現呢？

圖靈獎得主，深度學習三巨頭之一的Yann LeCun評價：“ChatGPT并沒有真正理解現實世界，只是純粹的文本訓練，而人類的大部分知識與文本無關”。對于Sora，他的評價是：“生成視頻的過程與基于世界模型的因果預測完全不同”。翻譯翻譯——sora生成的，根本不是創作者想要的那個視頻，而是XJB生成的。sora根本就不理解“世界”，沒邏輯沒因果的東西哪有什么所謂的“智能”？

這是第幾次了？區塊鏈、比特幣、元宇宙、chatGPT……等到sora發起進攻，一切就會好起來？

我并不是不喜歡sora，相反我也很期待做一個《霍金在蘿莉島》的視頻，sora很好，但不至于被很多人吹成“降維打擊”。

美國科研正在脫實向虛，那些大名鼎鼎的機構和公司正在向著某些無底洞和皇帝的新衣投入源源不斷的資源，資本瘋狂炒作虛無縹緲無法落地的概念，最聰明的大腦在研究和現實物理世界無關的事情，博一個根本不可能實現的“神跡”。

你不覺得，帝國的晚年都很可笑嗎？不研究鋼鐵和能源，不研究解放發展生產力，不研究怎么讓大家過的好，專門把精力放在“賽博極樂”上？

資本主義拿AI炒概念，圈錢，擊鼓傳花，搞奶頭樂；社會主義拿AI搞高效率的社會主義建設；又是一個資本主義把技術變成“鬼”，社會主義把技術變成“人”的例子。

再舉個例子，華為的盤古大模型，除了打造了全球最強的智能駕駛之外，其實它最重要的應用是氣象監測……它的智能駕駛之所以比特斯拉強，因為人工智能領域的本質是對大數據的歸納總結，中國的道路夠多，路網夠細致，能保證村村通，這樣才能保證滿大街跑的人工智能駕駛數據采集車采集到足夠多的樣本，智能駕駛在遇到不同情況時做出正確的判斷。

講個笑話，某互聯網大廠運輸數據最快的方法是什么?拿卡車運！數據不是產生就會有價值，還需要運輸，帶寬是有極限的，傳輸是有費用的，面對海量而珍貴的原始數據，有時物理運輸還便宜點。就美國糟糕的基建，不敢想象他天量數據該怎么傳輸處理.......

人工智能三要素：“算法，算力，樣本數據”，人工智能不是光有算力就完事兒的，還得有足夠多的數據。數據哪兒來??？現實世界的數據需要規模龐大的基礎建設，完善的工業基礎，中國才是全世界原始數據最豐富的國家。

美國之所以要把AI用在什么小作文、小視頻領域，首先因為他們好萊塢娛樂產業的路徑依賴，另一方面，是因為他們的產業空心化，導致他們的AI沒法用于工業制造，他美國基礎工業都快去玩了，哪兒來的龐大的數據支持去喂他們的AI啊……

大家可以去讀一讀工信部2023年初的一篇文章《人工智能拓展生活應用新場景》，文章寫道：“人工智能（AI）可以做些什么？從街上行駛的無人駕駛汽車，到工廠內相互配合的機器人，類似的智能場景在生產生活中并不少見。在中國，人工智能已在自動駕駛、智慧城市等領域廣泛應用，成為改善生活質量、推動產業優化升級的重要驅動力。業內人士認為，人工智能將在更多生產生活領域中顯身手，帶動新技術、新產品、新業態的發展”。

中美GPU、CPU的差距大不大？人家英偉達是全球產業鏈養出來的巨無霸，差距當然大，但大就不做了不追了嗎？自從我們被封鎖高性能芯片和計算卡之后，幾乎所有的相關產業都在全速推進國產化，我們用不了英偉達的AI計算卡，但華為的升騰計算卡已經供不應求了。

永遠不要低估中國人的勇氣智慧和毅力，國產處理器龍芯3A5000，正式發布與2021年7月；龍芯3A6000發布于2023年11月；飛騰D2000桌面處理器發布于2021年11月；飛騰D3000桌面處理器發布于2023年底……如今性能都已經翻了兩倍，所以，還有什么可怕的？

在新中國的歷史上，只要是下定決心集中力量去干的，就沒有干不成的。

芯片是人造的，AI是人設計的，不是神創的，我們有足夠多的人才，全世界頂級的工程師一半左右都是中國人，只要是人干的事情，那么就真的“優勢在我”了。

等我們突破完芯片技術，美國就什么都不剩下了。

工業產能是一切現代化的基礎，電力、鋼鐵、化肥、水泥的產能就是一個國家生產力是否強大的標志，這不但代表你能生產多少民用工業品，還代表著你的戰爭潛力！

2023年中美核心工農業數據比對如下：造船業，中國年產量4232萬噸而美國是60萬噸，水泥中國年產量20.23億噸而美國才1億噸左右，鋼鐵中國年產量13.6億噸而美國才0.7億噸，發電量中國9.2萬億千瓦而美國才4萬億千瓦，汽車中國年產3016萬輛而美國才1000萬輛，糧食中國7億噸而美國才5.7億噸，肉類中國9641萬噸而美國才4600萬噸......造船、鋼鐵產業，美國只是中國的零頭。

2022年，中國的氮肥產量大概是5200萬噸，美國是1408萬噸，俄羅斯是1180萬噸。美俄加起來的產量，大致在2600萬噸上下。中國的產量大概是美國的3倍，俄羅斯的4.5倍。2021年，中國的硝化棉的產量大概是10萬噸，當時有個報告，我們的硝化棉的產量，在全球的占比大概是70%。再講個真實的笑話——今年春節我們國內放的煙花爆竹用的炸藥量，遠遠超出去年俄烏沖突整個西方國家支援烏克蘭的量，sora和chatGPT那么厲害，為什么不能幫助北約變出更多的彈藥、坦克和飛機?。?/p>

請所有的唯物主義者記住——世界是物質的，物質不是美元，不是短視頻和小作文，而是能源、糧食、鋼鐵、化肥和火藥，離開物質的一切“創新”，都是無源之水、空中樓閣。

如果美國還是那個工業極其強盛的美國，還是那個碾壓全世界的工業帝國，那么我一定不敢低估它們的AI產業和未來的發展，現在么……一只被閹割去勢的猛獸，整日里只會顱內高潮，又能干什么？

斗膽在這里做個預言，如果真的會發生什么“第四次工業革命”，那么這件事也一定會先發生在中國，如果AI真能改變世界，那也一定是中國主導的，因為中國才是世界第一大工業國，才是掌握最強生產力的國家，才是“物質最強大”的世界。

人工智能的未來，應當是繼續促進人類生產生活的工業化，解放和發展生產力，你美國都去工業化了，大量的基礎建設都衰敗了，軍艦飛機汽車都不能靠自己的產業鏈生產了，你把娛樂領域的AI玩的飛起，又有什么用？

最后打個不恰當的比方，你都揮刀自宮了，下面已經沒有了，太監吃再多壯陽藥，又有什么用？（特別鳴謝業內人士、網友Galois）