AI竞争白热化之八仙过海，各显神通

现在地球人大都知道，人类的未来在AI，于是为获取对未来的主导权，以中美公司为主的AI技术竞争呈愈演愈烈之势。下面是根据近期《华尔街日报》一系列报道展现的几个最新场景，文中事实与图片均来自该报。

1.Meta出手，推出最新个人智能体，主打易上手

Meta Platforms 9月8日发布了一款新的个人AI智能体，可以帮助用户在线购物、回复电子邮件，并完成用户授权代办的其他任务。这款名为Muse的智能体可通过一款专用应用使用，用户只需像操作普通聊天机器人那样与其对话即可，还可以为其自定义命名。

这款新工具是脸书的母公司Meta试图将其巨额AI投资变现的最新尝试，这些投资今年预计将超过1300亿美元。Meta称，这款AI智能体可免费用于“人们的大多数需求”，并面向高级用户提供两档订阅计划：一档每月20美元，另一档每月100美元。

在实际应用场景中，Muse可以帮客户预定航班、购买电影票，并在网上比较选购其他商品，但在完成任何付款前，它都会请求用户批准。

在一段宣传视频中，Muse提示某航班票价已下降40美元，并询问用户是否希望它立即预订该航班。它还提醒用户即将到来的高尔夫开球时间，并告诉用户高尔夫球场上哪个球洞最难打。

Meta的AI主管汪滔

2.OpenAI发布GPT-6 Astra模型，宣告进入AGI时代

OpenAI 9月3日宣告，其GPT-6 Astra模型的发布，在不久的将来或许会被视为通用人工智能（AGI）的开端。美国AI界普遍认为这一判断没错，人们日后回首，注定会将这段时期视为AGI的起点，尽管AGI尚无统一的标准定义，这让人们很难评估它究竟何时到来。风险投资人维诺德·科斯拉（Vinod Khosla）曾说，他“将AGI描述为这样一个临界点：AI能够完成全球80%具有经济价值的工作中80%的任务”。

曾将两家创业公司卖给苹果公司的资深科技创业者比尔·阮（Bill Nguyen）说，“这一飞跃在于Astra和Fable 5.1能够自行寻找资源，这也是其AGI能力中让人有些后怕的地方。”阮表示，开发者正是通过将模型训练的重心放在工具调用上，才实现了向AGI的跨越。“简单来说，这些模型就是你的双手。只要你选择授权，它们就能获取你与计算机的每一次交互：登录信息、应用软件以及上下文语境。随后发布的每一个新模型都在融合两样东西：更多的工具，以及更强的机器自主性。这就是AGI。”

OpenAI总裁兼联合创始人布雷格·布洛克曼

3.推动中国AI实现惊人飞跃的领军人物

10多年前，计算机极客唐杰和杨植麟还只是一对师生，梦想着制造出一台能像人类一样思考的机器。如今，两人已双双跻身中国人工智能领域的领军人物之列，让美国AI的先驱们警惕地感受到追赶压力。

身为清华大学教授的唐杰参与创立了智谱（Z.AI）公司。在模型能力和全球使用量方面，智谱紧跟在Anthropic和OpenAI之后。杨植麟曾被唐杰提名为清华大学最高学术奖项的候选人，如今他领导着另一家公司“月之暗面”（Moonshot AI）。这两家公司的估值均达到数百亿美元。

中国AI模型的迅速崛起在硅谷和华盛顿引发了一系列疑问：中国AI实验室是如何在如此短的时间内取得如此大的进展的？他们的AI模型从何而来？像唐杰和杨植麟创办的这类公司是否在窃取美国模型的技术？是否应该为了美国国家安全而封禁他们的产品？

唐杰和杨植麟的职业生涯表明，中国在AI领域发力绝非突如其来。现年49岁的唐杰深耕机器学习领域已有大约25年。10多年前，他便已跻身中国AI专家之列。这些人在使用计算机执行语言理解和人脸识别等类人任务方面身处最前沿。

唐杰和杨植麟以及他们的研究同仁（其中许多人起步于清华大学及其他几所机构）在中国各大科技中心构建起一个虚拟的硅谷。得益于学术界发表研究成果的文化，以及中国开发者偏爱那些基本可以免费下载和修改的开源技术，知识在他们之间得以轻松流动。

在今年7月在上海举办的世界人工智能大会上，“月之暗面”的展区展示了其Kimi K3模型。

智谱的高管们在香港证券交易所敲锣，宣告智谱上市。

为了在生成式AI时代迎头赶上，中国公司依赖于独创与模仿相结合的这一熟悉模式，这也是中国在电子、汽车和绿色能源领域取得成功所依托的模式。中国AI开发者将在美国受过训练的计算机科学家招募回国，并紧跟美国的最新进展。

马斯克在今年6月曾预测，中国要到2027年第一季度才能赶上Anthropic顶级的Fable模型。但唐杰在X平台上回应称，用不了那么久。本月，智谱发布了最新的GLM-5.3模型，并表示该模型在网络安全能力方面已与Anthropic的Mythos 5 旗鼓相当。

21世纪初，中国互联网行业开始腾飞，随着数以百万计的用户开始在网上购物、搜索和交流，海量数据应运而生。企业开始投资机器学习，以提高电子商务的效率并分析用户的在线行为。中国的高校培养出了专门研究计算机视觉的学生，这是计算机科学的一个分支，旨在教机器像人类一样观察世界。

那个时代诞生了包括商汤科技（SenseTime）在内的计算机视觉初创企业“AI四小龙”，它们培养了诸多如今活跃在AI领域的工程师。资金和人才则涌入了中国顶尖科技学府清华大学。2005年，前普林斯顿大学教授、以计算机科学先驱艾伦·图灵（Alan Turing）命名的图灵奖得主姚期智在清华大学设立了精英化的“姚班”，以培养顶尖人才。

唐杰从攻读博士学位起就一直扎根在这座学府。他研究的是数据挖掘，这门学科旨在从大型数据集中提取隐藏的模式，后来成为AI的基础。科技作家梅赫兰·居尔（Mehran Gul）在《创新的新地理》中写道，唐杰曾告诉他，在获得清华大学博士学位后，他认为自己能在中国干一番大事业，而且通过这种方式也许能更好地帮助中国，所以他决定留下来。

唐杰喜欢通过跑马拉松和参加铁人三项来考验自己的耐力。他以同样的风格管理着自己的实验室。曾在清华大学攻读硕士学位并与唐杰有过短暂合作的凯文·钟（音译，Kevin Zhong），目前在伦敦工作。他表示，唐教授的团队以高强度著称。这位教授总是敦促他的团队通过实验来检验机器学习技术的想法，研究人员有时会在实验室待到凌晨3点来完成实验。

到了2010年代，唐杰的实验室在全国心怀抱负的科技人才中已享有盛誉，他的昔日门生开始纷纷入职硅谷的顶尖公司。日后创立“月之暗面”的杨植麟在17岁时便开始接受高强度的编程训练，并参加了全国青少年信息奥林匹克竞赛。在清华期间，他与唐杰一起开发了机器学习算法。

早在中美AI之争成为新闻头条之前，唐杰就已将自己视为OpenAI掌门人阿尔特曼（Sam Altman）的竞争对手。在师从唐杰之后，杨植麟从匹茨堡的卡内基梅隆大学获得了博士学位。他之后回到中国协助这位昔日恩师开展研究，同时决定创办自己的公司。作为一名狂热的摇滚鼓手，杨植麟将他初创公司的中文名定为“月之暗面”，灵感来自平克·弗洛伊德（Pink Floyd）的同名专辑。至于英文名，他选择了Moonshot。

在上海，另外两名清华大学研究人员也创办了自己的公司开发AI模型。其中一人正是出自著名的“姚班”。

最后一个入局者是DeepSeek。其创始人梁文峰在20年前从计算机视觉领域起步，后来创立了一家利用AI分析金融市场的对冲基金。2023年，他与唐杰进行了交谈，唐杰后来告诉手下员工，说梁文峰与众不同的思维方式给他留下了深刻印象。同年，梁文峰将DeepSeek从他的对冲基金中剥离出来，宣布了与唐杰相同的目标：实现类人智能。

DeepSeek是中国最早采用“混合专家”（MoE）模型设计的公司之一。在这种架构中，模型会将问题导向专门的专家模型，就好比主厨将意大利面的订单交给厨房里负责意大利菜的厨师。DeepSeek向中国业界展示了一条在提升模型性能的同时减轻对芯片需求的切实可行之路。

正是这些技术带来了2025年1月的“DeepSeek冲击”。当时梁文峰的公司发布了一款性能强大但成本低廉的新型开源模型，美国股市因中国竞争对手的异军突起而短暂下挫。

今年1月，唐杰旗下的智谱的高管们在香港证券交易所敲锣，使智谱成为首家公开上市的中国AI模型初创公司。到7月，智谱的年度经常性收入已升至10亿美元，约为DeepSeek的两倍。

唐杰（左）和他的弟子、“月之暗面”创始人杨植麟。

4.OpenAI宣布攻克数学界“圣杯”

在数学领域取得难以想象进展的一年里，随着日益强大的AI接连破解长期困扰人类的猜想，OpenAI 9月8日表示其取得了一项突破，代表了迄今为止最重大的进展。

早在2000年，数学领域七个最深奥、最艰难的未解难题被列为“千禧年大奖难题（Millennium Prize Problems）。自那时起，全球最顶尖的头脑一直在探寻这些最难以捉摸的数学答案，以及每道难题所对应的100万美元奖金。但尽管有如此雄厚的顶尖智力倾注于这些极其棘手的难题，此前也仅有一道被成功攻克。

但如今OpenAI发布了据其称是第二个千禧大奖难题的解答，而且这一解答是由AI得出的。这就是“纳维-斯托克斯（Navier-Stokes）存在性与平滑性猜想”。近一个多世纪以来，数学家们一直试图确定描述三维流体运动方程的光滑解是始终保持光滑，还是会发生破裂。通俗地说：在理论层面上，水会“爆炸”吗？OpenAI表示，其模型发现了一种情境，“最初静止的光滑流体可以在有限时间内产生奇点”。在证明中，一个形似意大利面的漩涡在变得越来越小的同时，旋转得越来越快，其速度无限增长，即数学家所说的“有限时间爆破”。

OpenAI表示将公布其研究成果，并附带一份长达165页的证明，以及一份对其推论进行逐项验证的形式化证明。该公司称，多达1万个智能体协同攻关了约88个小时才找到解法，此外还消耗了价值“数百万美元”的算力资源。在此过程中，AI将其智能体军团从100个剧增至1万个，它们之间互相发送了270万条消息，消耗了1300亿个输出Token（词元），大致相当于100万本书的文本量。

解题完成当日，很多科研人员彻夜难眠。但OpenAI表示，不打算领取这100万美元奖金。

局部不可压缩运动快照。图中橙色表示角旋转较快，蓝绿色表示较慢。环流速度同时取决于半径大小。运动轨迹呈现出向螺旋与轴向拉伸的形态。

5.英伟达斥资60亿美元构建开放AI生态，对标中国

英伟达上周达成了一项60亿美元的交易，计划借此打造全球最强大的开放权重人工智能模型之一，以与DeepSeek、Kimi K3等中国重量级模型展开竞争。

这家芯片巨头与AI初创公司Poolside达成的许可协议，预计也将对OpenAI和Anthropic等美国前沿AI公司构成直接挑战，因为开放权重模型的运行成本通常要低很多，且易于定制。

尽管英伟达将OpenAI和Anthropic等大型实验室视为最亲密的合作伙伴，但此举表明，首席执行官黄仁勋正试图让英伟达在多个AI战场同时发力，从而确保公司能保住市场主导地位。

在过去的六个月里，英伟达加快了开发开放权重模型的步伐，部分原因正是为了应对中国开放模型的迅速崛起。英伟达最为人熟知的业务是设计GPU，正是这种先进的计算机处理器推动了当前的AI热潮。

上个月，黄仁勋在X上发布了他的首条帖子，内容是一封题为《开发权重与美国AI领导地位》的公开信。他在信中指出，美国能否赢得这场AI竞赛，“不会由某一个前沿AI模型来评判，而是取决于美国是否建立了一个渗透到各个行业的强大、开放的生态系统”。

英伟达首席执行官黄仁勋6月在台北发表主题演讲。

6.Anthropic研究员因担忧AI“失控”而辞职

一名Anthropic研究员决定退出AI行业，理由是他担心这家实验室及其竞争对手正竞相开发他们无法控制的系统。这一离职事件表明顶尖AI公司内部的安全担忧正在加剧。

雅各布·考克森（Jacob Coxon）是一名专门通过让AI模型吸收海量数据来训练新模型的研究员。他周二表示，自己将离开Anthropic，因为不想参与全行业竞相开发自我改进型AI系统的热潮。他担心，这类系统可能会失控且不断恶化，最终毁灭人类。

这位27岁的英国研究员曾修读数学专业。他表示，现在许多业内同事会用“关键时刻”、“终局”之类的字眼描述模型走向自我改进的发展轨迹。他说，“我们正走向许多最激进的情景，到明年年底，局面可能就已经失控了。”他补充道，当各家公司相互竞争并与中国的新锐企业展开较量时，在安全性上做出取舍是不可避免的。

在最近和过去几年里，已有多名研究员出于类似的担忧离开了OpenAI及其他公司。行业领袖一直警告称，近期的几起网络攻击是一个预兆。

7.英伟达以130亿美元收购Hugging Face

英伟达已同意收购总部位于纽约的AI初创公司Hugging Face，交易价值约130亿美元。这是这家处于人工智能热潮中心的芯片巨头最新的收购行动。这笔交易加速了英伟达推广开放权重AI模型和服务的步伐，此举意在同时抗衡美国AI巨头的专有模型与中国开发的开放模型。

与OpenAI和Anthropic等公司开发的专有模型不同，开放权重模型是公开的，用户可以下载、定制并在自己或第三方的硬件上运行这些模型。成立于10年前的Hugging Face现已发展成为获取开放权重AI的领先平台。工程师们利用该平台在机器学习项目上进行协作，涵盖从模型开发到应用的各个环节。最近，该公司还意外遭到了OpenAI一款失控新模型的黑客攻击。

出于国家安全考量，一些美国官员曾考虑限制使用中国的开放权重工具，但黄仁勋、扎克伯格等硅谷高管对此类限制表示了反对。黄仁勋本周对20国集团官员表示：“不要去监管假设性、理论上的风险，而应监管真实的、实质性的危害。”

英伟达表示，目前有超过1800万名开发者、研究人员和创作者在使用Hugging Face，共享了300多万个模型、50万个数据集和100万个应用软件。

英伟达首席执行官黄仁勋