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黄仁勋在柏林出席活动，参加投资德国峰会，对记者说他最让他痛心的莫过于，看到一个技术上水平顶尖的国家，在科技领域却远远落后。
落后于谁呢，黄仁勋没有说。
但是落后的原因，黄仁勋认为是欧洲人的行事风格，凡事都思虑过重，他觉得德国拥有海量人才，放手去干就好。
思虑过重，这就是高情商说法，低情商说法是落地不行，毕竟真比基础研究，德国不差，论工程人才，德国不缺。
但是怎么在最先进科技的比拼上，德国不行？输在哪里了？
为什么德国的大模型和真空一样，为什么德国的算力这么差，为什么德国有一堆人工智能的论文，但是没有大模型公司？
为什么GPU算力不在德国，为什么训练集群在美国，为什么德国产出了一些算法，产出了一些功率芯片极强的企业，但没有产出AI呢，总不能要么是制度不行，要么是人种不行。
黄仁勋是职场老狐狸了，他肯定既不会说真不行，又不会说那不行，而是这也行，那也行，但就是想太多，其实你们都行，只要你们做起来，一切都会好起来的。
但是归根到底，两方面反而都不行，论制度来说欧盟《AI法案》按风险分级，一切的AI开发都需要很多的合规文档才允许上线，评估流程极重。
美国公司周一想到点子，周末出产品，中国公司周一想到电子，周三可以测试，欧洲公司就不一样了，他们需要先花十个工作日问这合法吗。
但是德国本身还要原地加码，流程更重，单论周期，德国的周期远长于欧盟均值，德国的行业呼吁搞快速通道，建数据中心，但是没人管。
这不是说几句德国风投不行，规模化能力弱就能解决的问题，毕竟中国的风投还不如德国，但是科技这个东西不是有金融就行的，
怪初创公司融不到钱，被美国收购，那么大公司为什么不行？
这就要讲到人的问题了。
西门子、博世、车企一大片，他们的工业数据是美国公司没有的，但是他们就是做不出来AI，小公司初创不行，这些大公司总可以吧？
结果是不行，因为他们有独特的长周期研发，一定要标准先行。
但是AI这个东西，目前还没有把原理搞的十分清楚，就不可能有标准，都是边做边训，边训边改，先发布再说别的。
德国输在哪里了呢？黄仁勋不说，那我们也不说。
我们只说，德国放手干，一切都会好起来的。
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