說個秘密，中美這場決定國運的大戰，我們在兩千年前就贏了！
作者：戎評
來源公眾號：戎評（ID：rongping898）
已獲轉載授權
說出來你可能不信，這場AI世紀大戰，我們早在2240年前就贏了。
公元前2210年，秦始皇掃滅六合，一統八荒后，以秦國小篆為標準，對全國文字進行統一規范，消除了各地文字異形的混亂局面，使漢字有了統一、標準的書寫形式。
而我們的AI之所以能在極短的時間內，超越擁有先發優勢和技術優勢的老美，很大程度上就是因為漢字承載的信息量，遠遠勝于英文。
我們都知道，AI模型的搭建和訓練，需要投喂海量的數據，那你們有想過，數據的本質是什么嗎？是文字信息，而單個漢字平均承載的信息密度，是英文單詞的3.7倍，可能很多人對這種差距沒什么概念。
我舉個簡單的例子，鐵路的英文單詞是Railway，后來高鐵作為一個新的技術出現了，但英文原有的詞典里并沒有專門用來釋義高鐵的單詞，于是他們就根據漢語的意思翻譯成High-Speed Train，這就涉及到了兩個問題。
首先是造詞，隨著新技術和新事物的不斷涌現，英文要不斷的造詞，才能適應當代社會的信息發展，根據斯坦福大學統計的數據，英語每年新增的專業詞匯量，是漢語的7.6倍，而AI訓練需要根據實時的數據信息不斷去投喂，去訓練，這樣才能快速的迭代升級，但你每年新增的專業詞匯量是漢語的7倍之多，是不是就給AI訓練背上了沉重的負擔？
所以，如果英語每年大量新增類似的專業詞匯，AI 需要處理和學習的內容就會呈指數級暴漲，這既增加了其訓練難度和成本，也會延長訓練時間，更重要的是，可能還會影響AI對知識理解的準確性和全面性。
這還不算完，另一方面，漢字得益于二進制的底層邏輯，超過98%的詞匯都能在3500個常用的漢字里，通不斷的排列組合創造出新的詞匯，就像搭樂高積木一樣，電視機就是需要用電的視覺機器，肺炎就等于肺部發炎，因此，即使漢語每年也在創造新的詞匯，但它的字符遠少于英文。
比如前文提到的高鐵，就兩個字符，但英語的High-Speed Train，你數數有多少個字符？不算空格區分單詞有14個，算上空格有17個。
這又是漢語比英語先進的地方，空格鍵也算一個字符，英語單詞與單詞之間，需要靠空格鍵來區分邏輯關系，而我們的漢字不需要空格鍵就能理解。
當我們文本信息輸入電腦轉化成代碼時，字符越多，代碼就越多，代碼越多，AI訓練的成本和難度自然也越大。反之，在 AI 訓練中，漢字的簡潔性可以減少數據量，降低訓練的復雜度，尤其在處理長文本時，漢語文本相對英語文本包含更少的分隔字符，從而減輕了 AI 處理數據的負擔。
再給你們說個更絕的，大漠孤煙直這句詩都聽說過吧，漢字的氣象AI可以直接轉化成沙塵暴預測模型，而英文模型首先要先經歷一遍翻譯，再單個拆解每個字背后的意思，然后研究中文古詩里的意境表達，最后通過深度學習才能輸出模型，整個過程，比我們足足多出300萬行代碼。
為什么老美訓練AI的邏輯是不斷的用芯片堆算力？為什么DeepSeek 只用了OpenAI不到百分之一甚至千分之一的算力，就搞出了遠超他們的AI模型？答案就在這里，老美的AI算力大部分都浪費在了對新增英語詞匯的拆解和學習上了，屬于典型的無效能耗，這可不是我信口開河，而是他們自己說的。
斯坦福計算機教授在報告中明確指出，如果英語繼續當前的增速，到2050年時，我們可能需要1.7個地球的算力才能維持AI運轉。無獨有偶，麻省理工AI實驗室主任也在吐槽，我們不是在訓練機器，而是在26個字母的排列組合收尸。
而另一邊呢，美西方最新論文已經證實，漢字模型在處理復雜邏輯時，神經網絡的能耗比英文模型低42%，訓練周期比英文模型縮短70%，自然語言處理任務甚至僅用十分之一的參數就能達到同等的效果，這就是文明降維打擊的威力。
誰都不曾想到，當硅谷巨頭們忙著拆卸26個字母搭建的巴別塔時，東大工程師們已經在那些鐫（juan一聲）刻于竹簡上的橫豎撇捺里，找到了通向高級文明的密碼。
千秋史筆溯龍門！站在西安斑駁的城墻下回望歷史長河，我愈發的堅信，這場AI世紀對決早已在2240年前，始皇帝車同軌，書同文時就埋下了勝利的伏筆。
AI時代，英文已死，漢字當立。
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