我并不觉得。

虽然各位写了很多，动不动一万赞，阴阳怪气的。

阴阳怪气的，那就对吗？

现在这个问题已经不成立了

deepseek已经超过了openai，在算力和成本远远不如的情况下达到了相同的效果

虽然我是神神，支持乌克兰，但是美国现在确实没什么可吹得了，

战斗机不如中国，因为风洞不行

航母虽然多，但是下水速度太慢了，福特十几年了还一堆故障，肯尼迪一直没有海试

高超音速导弹不如中国，汽车制造不如中国

说到底美国科研人员和研发投入，都比中国少，所以中国科技肯定会慢慢赶超美国

一个不冷的冷知识:

欧洲有四十多个国家，1016万平方公里，约7.5亿人。

一般所称的“美”也即美国和加拿大，总面积超过2000万平方公里，约四亿人。

二者加在一起就是3000万平方公里，11.5亿人。

更不用说还有虽然不在欧美但常常被一并列于其中的澳大利亚+新西兰+日本，加在一起也有800万平方公里，约一亿五千万人。

与之相对，中国国土面积仅960万平方公里，人口数虽然略占优势，但也只有14亿。

蚂蚁时评：自从ChatGPT、Midjourney 和Stable Diffusion相继破圈，AI技术成为创投圈和大众媒体的当红炸子鸡。技术和应用层出不穷的同时，各种噪声和劣质资讯也接踵而至，而且有铺天盖地之势。精明的商人也闻风而动，各种围绕AI的知识付费社区如雨后春笋般涌现，利用各种吸睛的噱头，尽情收割着人们的焦虑。当然这也不光是国人的专利，海外媒体也是沸沸扬扬，鱼龙混杂。针对这一乱象，AI圈内知名大牛Jim Fan （范麟熙，李飞飞高徒，英伟达AI科学家）近日发推，亲自推荐了10条AI领域值得关注的人、技术或者文章，我们赶紧搬运过来，原因很简单，吃点好的很重要，而且还免费！后续，AI创客社区会持续输出和分享优质的AI资讯，敬请关注。

偏个题，我来谈一下对“业内人士”的看法

IT我不懂，从身边谈起

心血管内科，心血管外科，血管外科，这三个科室名字很容易混淆，在外人看来，基本是一个科室，挂号都会挂错，算是妥妥的“业内人士”了

但临床实践中，任何一个科室的医生因为不熟悉另外两个科室的内容，捅出篓子要让别人擦屁股的事情不知道有多少...

临床医学尚且如此，别的领域里“业内人士”成色几何，是可以想见的...

没有欧只有美。美国融资很厉害，openai一个季度都烧掉十几亿美金，这是国内不能比的，而且国内的算力也没有美国强，能做到今天的成果已经很厉害了，闭源的仅次于claude和gpt，还能能在开源模型方面占据前几名。

我下载了截至2023.12.05 15:26为止，本问题下方的所有可见回答，按照点赞数进行分层随机抽样，提交给AI做文本分析。

====主要内容====

对网友的观点进行了归纳总结，主要有以下几类：

一堆小丑

最讽刺的是美国的ai最利好的是国内体制内制造文字垃圾等八股文领域

因为欧美研究AI都是我们眼里的私企，而中国研究AI的都是官方，而且大概率首先用于军事，其次我们现在接触到的CHATGPT基本还是一个抓取模型，中国的军用AI已经开始负责任的做决策，和控制一些终端武器了，你以为的你以为不一定是你以为

假如有这么一台计算机，能存储世界上所有的事实，同时拥有完美的程序，能以数学方式表达世界所有不同部分之间的所有关系，我们就能完美地预见未来。

面对这个日新月异的时代，我们——渺小的个体，有限的精力，受限的知识面——唯有不断更新自我，提升认知，才不至于被激烈而残酷的竞争所淘汰。我们要改变原有的认知方式，如果单靠知识填充，难以达到质的改变，需要转换思维模式。我一直相信，万事万物皆有规律，只有快速把握规律，才能理性认识存在，提升思维能力。

人类的认知是有局限性的，不仅受到个人知识背景和社会经历的影响，更受制于自身的喜忌偏好。书本上的知识是权威的，但更新太慢，实际操作价值较低。他人的经验看起来颇有一番道理，但每个人的情况不同，别人的经验在你身上也许就失效了。世界变化这么快，我们怎样才能不停地刷新认知呢？大多数人可能会选择去上编程课或者英语补习班，或者在知识付费的时代中多学几门网课，多加几个“知识星球”​，以达到“刷新认知”的目的。但是问题在于，如此获得的知识，大多是碎片化的。也许会有人去读M

美国总统特朗普宣布，将与三家科技巨头合作开展5000亿美元（6764亿新元）人工智能（AI）基础设施项目。

路透社报道，特朗普星期二（1月21日）在白宫宣布一项重大投资，由美国甲骨文公司（Oracle）、OpenAI、日本软银（SoftBank）组建一家名为“星际之门”（Stargate）的合资企业，计划投资5000亿美元，用于建设人工智能基础设施。

特朗普也说，他将通过紧急命令帮助推动这个项目。

突发，刚看了眼英伟达市值蒸发17%

人工智能本来就是欧美提出的概念啊，他们都研究几十年了，甚至说快一百年都不过分。

因为我们有“人工”智能，要相信事在人为，ai是兵人是帅，一切全凭人安排

不是感觉，而是事实。

别太意外。

有错就要认，挨打要立正。

在这层面上，虽不到全面溃败，但不在这里追赶，离溃败只是时间问题。

刘慈欣的《时间移民》中，A国AI计算机的算力就足够算出整个战争的胜负，C国不认，最后C国被炸出几个大窟窿。

退一步说，就算A国蓝方的版图崩溃了，相关的技术依然保持在企业手上，还是可以找机会对接资本流，然后迅速夺舍新的实体。

国际资本流就好像明朝的士绅集团一样，大清与这士绅集团结合起来，最后就进化到工业时代了吗？没有，不存在的。大清那主奴制度、君夫-臣妾的浓情蜜意，不过是故步自封圈地自萌罢了。

对人类最后的边疆，反而会起到制衡作用。

说实在的，就算地球实现全面温饱、全民幸福又如何？糖分可以供给能量，但身体细胞浸泡在过高的血糖中却不代表是好事。一个飞不出地球的种族，灭亡只是时间问题。

所以，有时候，不要太乐观。

任何技术都不是凭空出来的，都是需要经历几代人活着几十代人的慢慢积累，最后才能被大众接受，熟悉，使用。

而我们只看到它出现在大众视野的这几个年头，这只是冰山露出水面的那一个角，而深藏在海底的巨大冰山并不被外人熟知。

举个例子，机器学习是艾伦.图灵1950年提出的，但是机器学习最早可以追溯到17世纪，贝叶斯、拉普拉斯关于最小二乘法的推导和马尔可夫链。但是到了2000年，机器学习才真正开始应用到实际应用当中。

我们不能只看到结果，而忽略这几百年的知识沉淀。

我原来工作的一家公司在20一几年才开始研发机器学习相关产品，很多技术都是借鉴国外已有的研究成果，起步真的挺晚的了。

ai是要显卡训练的吧，中国连好点的显卡都不能自主生产，这方面劣势挺大。不过，ai本身并不是什么高门槛的科技，它的原理并不复杂，现在只是一个工程学问题，解决这种明确有回报的工程学问题，一向是中国人的强项。真正的问题是，为什么大语言模型首先在美国取得突破，为什么中国明明有这么多科学家，这么多科研投资，却少有突破式的科技出现，而主要是一些发展性的，改良性的工作。我的感觉是中国的科学家压力太大了，突破式的科技就像抽奖，高风险高收益，没有抽中是大概率，抽中是小概率，而在经济压力、各种帽子的压力下，中国的研究者很难承受没有抽中的后果，因而倾向于一些比较‘’实际‘’，成功率比较高的研究。就像自然选择，选择压力大了，物种会趋向单一，压力小了，才能百花齐放。就算一百个里99个是废物，还有一个可能进化成功，在新环境站稳脚跟。

当然科研机构不是独立于社会的，科研的压力是社会压力的延生。科研机构压力小了，社会上的人自然会削尖了脑袋往里钻，一堆急功近利的人进去享受高福利，这样搞得好科研吗，也未必。学术上的

个人认为国内的互联网发展是存在严重缺憾的，总体呈现大而不强，在14亿人口中把盘子铺得大大的，但却缺少核心技术。每当新技术出现，往往都是国外先发布，然后国内各大企业复制，抄袭，跟风。

国内互联网三巨头，腾讯、百度和阿里分别占据通讯、搜索和支付。而反观国外的互联网巨头微软、苹果和谷歌分别在电脑系统和手机系统占据垄断地位。

看似bta的市值与他们相差不远，但实际在行业占据的地位确是天差地别。最核心的系统和硬件那部分蛋糕全是外国的互联网巨头在瓜分，而国内的互联网基本都在软件层面玩，和国外的Facebook，亚马逊等相差不大，以至国内的互联网企业基本很少能有走出国外的能力，大部分都是在国内自嗨，哪怕走出去，大部分也都是靠砸钱投资而不是靠产品竞争力。

国内互联网用户会为了谷歌学术，谷歌搜索和chatGPT从而翻墙，但从未听说过会有人因为百度的“优质服务”翻墙回来。

在国内大家基本只能使用微信，支付宝等通讯和支付，但一旦到了国外，国外的通讯和支付的平替多的是，国外的人也基本不会使用中国的通讯和支付。

1, 发表在Nature一篇研究，通过使用锂硫化物磷酸盐碘化物（LBPSI）玻璃相固体电解质（GSEs），来实现快速固体-固体硫反应（SSSRR）的全固态锂硫电池（ASSLSB）获得亮眼结果。高效充电能力：ASSLSB在30°C下以2C充电时显示出1497 mAh g−1的高比容量，在60°C下以150C充电时仍能保持432 mAh g−1的比容量。优异的循环稳定性：在25°C下以5C充电时，电池在25000次循环后仍能保持80.2%的容量。

应用场景：这种电池技术有望用于下一代高能量、安全的储能设备，如电动汽车和便携式电子设备。

ai必须要举国之力研发才会有成果，靠百度腾讯这种公司没戏，他们放贷确实有一套

笑嘻了

你说美国也就算了

欧洲？

欧洲算什么东西？

在AI领域有什么建树？