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中國AI的進(jìn)步之快,讓美國人開始懷疑現(xiàn)實了

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文 | 闌夕

這幾天刷推很明顯的感覺到英文技術(shù)社區(qū)對中國AI產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步速度處于一種半震動半懵逼的狀態(tài),應(yīng)激來源主要是兩個,一個是宇樹(Unitree)的輪足式機(jī)器狗B2-W,另一個是開源MoE模型DeepSeek-V3。

宇樹在早年基本上屬于是波士頓動力的跟班,產(chǎn)品形態(tài)完全照貓畫虎,商業(yè)上瞄準(zhǔn)的也是低配平替生態(tài)位,沒有太大的吸引力,但從B系列型號開始,宇樹的機(jī)器狗就在靈活性上可以和波士頓動力平起平坐了。







B2-W的意外在于切換了技術(shù)線,用運動性更高但平衡性同時也更難的動輪方案取代了B2還在沿用四足方案,然后在一年時間里完成了能在戶外環(huán)境里跋山涉水的訓(xùn)練,很多美國人在視頻底下說這一定是CGI的畫面,不知道是真串還是心態(tài)炸了。

波士頓在機(jī)器狗身上也曾短暫用過動輪方案,或者說它測過的方案遠(yuǎn)比宇樹要多——公司成立時長擺在那里——但是作為行業(yè)先驅(qū),它連保持一家美國公司的實體都辦不到了。

現(xiàn)代汽車2020年以打折價從軟銀手里買了波士頓動力,正值軟銀賬面巨虧需要回血,而軟銀當(dāng)初又是在2017年從Google那里買到手的,Google為什么賣呢,因為覺得太燒錢了,虧不起。

這理由就很離譜,美國的風(fēng)險資本系統(tǒng)對于虧損的容忍度本來就是全球最高的,沒有之一,對于前沿性的研究,砸錢畫餅是再尋常不過了的——看這兩年硅谷在AI上的投入產(chǎn)出比就知道了——但波士頓動力何以在獨一檔的地位上被當(dāng)成不良資產(chǎn)賣來賣去?

那頭房間里的大象,美國的科技行業(yè)普遍都裝作看不到:美國人,如今的美國人,從投行到企業(yè),從CEO到程序員,從紐約到灣區(qū),對制造業(yè)的厭棄已經(jīng)成為本能了。

A16Z的合伙人馬克·安德森2011年在「華爾街日報」寫了那篇流傳甚廣的代表作「軟件吞噬世界」,大概意思是,邊際成本極低的軟件公司注定接管一切水草繁盛之地,和這種可以提供指數(shù)級增長的生意比起來,其他的行業(yè)都不夠看。

并不是說馬克·安德森的表達(dá)有問題,后面這十幾年來的現(xiàn)實走向,也確實在證明這條攫取規(guī)模化利潤的回報是最高的,但美國人的路徑依賴到最后必然帶來一整代人喪失制造能力的結(jié)果。

這里說的喪失制造能力,并不是說喪失制造興趣或是熱情,我前段時間拜訪了深圳一家逆向海淘公司,業(yè)務(wù)就是把華強(qiáng)北的電子配件做成可索引的結(jié)構(gòu)化目錄,然后提供從采購到驗貨再到發(fā)包的全流程服務(wù),最大的買方就是美國的DIY市場和高校學(xué)生,他們之所以要不遠(yuǎn)萬里的等上幾個星期委托中國人來買東西,就是因為在諾大的美國本土,根本找不到供應(yīng)鏈。

然后那些學(xué)生也只有在讀書時才有真正嘗試制造某些東西的機(jī)會,到了要去大公司里上班領(lǐng)薪后,再也沒人愿意把手弄臟了。

但軟件終究不能脫離硬件運行,哪怕硬件生產(chǎn)的附加值再不夠看,基于采集一手物理數(shù)據(jù)的入口,制造商腰板硬起來后去做全套解決方案,只取決于能不能組建好的工程師團(tuán)隊,反過來卻不一樣,制造訂單長期外包出去,它就變成產(chǎn)業(yè)鏈配套回不來了。

所以像是多旋翼無人機(jī)和四足機(jī)器狗這類新興科技萌芽的原型機(jī)一般都還是產(chǎn)自有著試錯資本的歐美,也就是所謂「從零到一」的過程,而在「從一到十」的落地階段,中國的追趕成果就會開始密集呈現(xiàn),進(jìn)入「從十到百」的量產(chǎn)之后,中國的供應(yīng)鏈成本直接殺死比賽。

波士頓動力的機(jī)器人最早在網(wǎng)上爆火的時候,Google X的負(fù)責(zé)人在內(nèi)部備忘錄里說他已經(jīng)和媒體溝通了,希望不要讓視頻和Google扯上太大關(guān)系,是不是很迷惑,這么牛逼的事情,你作為母公司非但不高興,還想躲起來,現(xiàn)在你們懂得這種顧慮從何而來了,就是覺得貴為軟件巨頭的Google去卷袖子干制造的活兒太卑賤了唄。

當(dāng)然美國也還有馬斯克這樣的建設(shè)者(Builder),但你要知道馬斯克的故事之所以動人,是因為他這樣的人現(xiàn)在是極度稀缺的,而且長期以來不受主流科技業(yè)界待見,完全是靠逆常識的成就——造汽車,造火箭,造隧道,這都是硅谷唯恐避之不及的事情——去一步步打臉打出來的名聲。

如果說宇樹是在硬件上引起了一波懷疑現(xiàn)實的熱度,那么DeepSeek則在軟件的原生地盤,把大模型廠商都給硬控住了。

在微軟、Meta、Google都在奔著10萬卡集群去做大模型訓(xùn)練時,DeepSeek在2000個GPU上,花了不到600萬美金和2個月的時間,就實現(xiàn)了對齊GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet的測試結(jié)果。



DeepSeek-V2在半年前就火過一波,但那會兒的敘事還相對符合舊版本的預(yù)期:中國AI公司推出了低成本的開源模型,想要成為行業(yè)里的價格屠夫,中國人就擅長做這種便宜耐用的東西,只要不去和頂級產(chǎn)品比較,能用是肯定的。

但V3則完全不同了,它把成本降了10倍以上,同時質(zhì)量卻能比肩t1陣營,關(guān)鍵還是開源的,相關(guān)推文的評論區(qū)全是「中國人咋做到的?」

雖然但是,后發(fā)的大模型可以通過知識蒸餾等手段實現(xiàn)性價比更高的訓(xùn)練——類似你學(xué)習(xí)牛頓三定律的速度降低的斜率也在有利于追趕者,肯定比牛頓本人琢磨出定律的速度要快——成本,但匪夷所思的效率提升,是很難用已知訓(xùn)練方法來歸納的,它一定是是在底層架構(gòu)上做了不同于其他巨頭的創(chuàng)新。

另一個角度更有意思,如果針對中國的AI芯片禁售政策最后產(chǎn)生的后果,是讓中國的大模型公司不得不在算力受限的約束下實現(xiàn)了效率更高的解決方案,這種適得其反的劇情就太諷刺了。

DeepSeek的創(chuàng)始人梁文鋒之前也說過,公司差的從來都不是錢,而是高端芯片被禁運。

所以中國的大模型公司,像是字節(jié)和阿里這樣的大廠,卡能管夠,把年收入的1/10拿出來卷AI,問題不大,但初創(chuàng)公司沒這么多彈藥,保持不下牌桌的唯一方法就是玩命創(chuàng)新。

李開復(fù)今年也一直在表達(dá)一個觀點,中國做AI的優(yōu)勢從來不是在不設(shè)預(yù)算上限的情況下去做突破性研究,而是在好、快、便宜和可靠性之間找出最優(yōu)解。

零一和DeepSeek用的都是MoE(混合專家)模式,相當(dāng)于是在事先準(zhǔn)備的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集上去做特定訓(xùn)練,不能說在跑分上完全沒有水分,但市場并不關(guān)心原理,只要質(zhì)價比夠看,就一定會有競爭力。

當(dāng)然DeepSeek不太一樣的是,它不太缺卡,2021年就囤了1萬張英偉達(dá)A100,那會兒ChatGPT還沒影呢,和Meta為了元宇宙囤卡卻陰差陽錯的趕上AI浪潮很像,DeepSeek買那么多卡,是為了做量化交易??

我最早對梁文鋒有印象,是「西蒙斯傳」里有他寫的序,西蒙斯是文藝復(fù)興科技公司的創(chuàng)始人,用算法模型去做自動化投資的開創(chuàng)者,梁文鋒當(dāng)時管著600億人民幣的量化私募,寫序?qū)儆陧樌沓烧碌慕o行業(yè)祖師爺致敬。

交待這個背景,是想說,梁文鋒的幾家公司,從量化交易做到大模型開發(fā),并不是一個金融轉(zhuǎn)為科技的過程,而是數(shù)學(xué)技能在兩個應(yīng)用場景之間的切換,投資的目的是預(yù)測市場,大模型的原理也是預(yù)測Token。

后來看過幾次梁文鋒的采訪,對他的印象很好,非常清醒和聰明的一個人,我貼幾段你們感受一下:



「暗涌」:大部分中國公司都選擇既要模型又要應(yīng)用,為什么DeepSeek目前選擇只做研究探索?

梁文鋒:因為我們覺得現(xiàn)在最重要的是參與到全球創(chuàng)新的浪潮里去。過去很多年,中國公司習(xí)慣了別人做技術(shù)創(chuàng)新,我們拿過來做應(yīng)用變現(xiàn),但這并非是一種理所當(dāng)然。這一波浪潮里,我們的出發(fā)點,就不是趁機(jī)賺一筆,而是走到技術(shù)的前沿,去推動整個生態(tài)發(fā)展。

「暗涌」:互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代留給大部分人的慣性認(rèn)知是,美國擅長搞技術(shù)創(chuàng)新,中國更擅長做應(yīng)用。

梁文鋒:我們認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,中國也要逐步成為貢獻(xiàn)者,而不是一直搭便車。過去三十多年IT浪潮里,我們基本沒有參與到真正的技術(shù)創(chuàng)新里。我們已經(jīng)習(xí)慣摩爾定律從天而降,躺在家里18個月就會出來更好的硬件和軟件。Scaling Law也在被如此對待。但其實,這是西方主導(dǎo)的技術(shù)社區(qū)一代代孜孜不倦創(chuàng)造出來的,只因為之前我們沒有參與這個過程,以至于忽視了它的存在。

「暗涌」:但這種選擇放在中國語境里,也過于奢侈。大模型是一個重投入游戲,不是所有公司都有資本只去研究創(chuàng)新,而不是先考慮商業(yè)化。

梁文鋒:創(chuàng)新的成本肯定不低,過去那種拿來主義的慣性也和過去的國情有關(guān)。但現(xiàn)在,你看無論中國的經(jīng)濟(jì)體量,還是字節(jié)、騰訊這些大廠的利潤,放在全球都不低。我們創(chuàng)新缺的肯定不是資本,而是缺乏信心以及不知道怎么組織高密度的人才實現(xiàn)有效的創(chuàng)新。

「暗涌」:但做大模型,單純的技術(shù)領(lǐng)先也很難形成絕對優(yōu)勢,你們賭的那個更大的東西是什么?

梁文鋒:我們看到的是中國AI不可能永遠(yuǎn)處在跟隨的位置。我們經(jīng)常說中國AI和美國有一兩年差距,但真實的gap是原創(chuàng)和模仿之差。如果這個不改變,中國永遠(yuǎn)只能是追隨者,所以有些探索也是逃不掉的。英偉達(dá)的領(lǐng)先,不只是一個公司的努力,而是整個西方技術(shù)社區(qū)和產(chǎn)業(yè)共同努力的結(jié)果。他們能看到下一代的技術(shù)趨勢,手里有路線圖。中國AI的發(fā)展,同樣需要這樣的生態(tài)。很多國產(chǎn)芯片發(fā)展不起來,也是因為缺乏配套的技術(shù)社區(qū),只有第二手消息,所以中國必然需要有人站到技術(shù)的前沿。

「暗涌」:很多大模型公司都執(zhí)著地去海外挖人,很多人覺得這個領(lǐng)域前50名的頂尖人才可能都不在中國的公司,你們的人都來自哪里?

梁文鋒:V2模型沒有海外回來的人,都是本土的。前50名頂尖人才可能不在中國,但也許我們能自己打造這樣的人。

「暗涌」:所以你對這件事也是樂觀的?

梁文鋒:我是八十年代在廣東一個五線城市長大的。我的父親是小學(xué)老師,九十年代,廣東賺錢機(jī)會很多,當(dāng)時有不少家長到我家里來,基本就是家長覺得讀書沒用。但現(xiàn)在回去看,觀念都變了。因為錢不好賺了,連開出租車的機(jī)會可能都沒了。一代人的時間就變了。以后硬核創(chuàng)新會越來越多。現(xiàn)在可能還不容易被理解,是因為整個社會群體需要被事實教育。當(dāng)這個社會讓硬核創(chuàng)新的人功成名就,群體性想法就會改變。我們只是還需要一堆事實和一個過程。

??

是不是很牛逼?反正我是被圈粉了,做最難的事情,還要站著把錢賺了,一切信念都基于對真正價值的尊重和判斷,這樣的80后、90后越來越多的站上了主流舞臺,讓人非常寬慰,你可以說他們在過去是所謂的「小鎮(zhèn)做題家」,但做題怎么了,參與世界未來的塑造,就是最有挑戰(zhàn)性的題,喜歡解這樣的題,才有樂趣啊。

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