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本文轉載自得到《何帆·中國經濟報告(2025-2026)》

2025年，人工智能仍然是最熱門的科技前沿。

但是大洋彼岸卻傳來了一些不好的消息，越來越多的機構擔心AI有泡沫。高盛、摩根大通和花旗這些金融巨頭都表示，現(xiàn)在人工智能股票的價格漲得太高，已經達到25年前互聯(lián)網泡沫破裂以來從未見過的水平。

當然，金融市場上總是有人看空，有人看多，這不奇怪。不過，這一次，就連國際貨幣基金組織和英格蘭銀行也發(fā)出了警告。這就能傳遞出一種信號：現(xiàn)在的AI行業(yè)一定有一些不正常的地方，連官方機構都被驚動了。

與此同時，中國這邊卻熱火朝天。做馬桶的研發(fā)AI馬桶，挖煤的用AI幫礦工挖煤，就連酒店保潔阿姨都能用AI查衣架該放幾個。每個行業(yè)都想和AI交朋友。

中美幾乎是唯二的兩個AI大國，為什么AI的發(fā)展呈現(xiàn)出如此完全不同的狀態(tài)呢？

其實，這并不是中國人更樂觀或者美國人更謹慎，而是中美兩國從一開始就選擇了兩條完全不同的道路。

美國的策略是“All in AI”，也就是把所有的資本都向AI行業(yè)傾斜；中國則是“AI in all”，也就是把AI分到了每一個行業(yè)的手里。

那么，哪種策略更好呢？

美國“All in AI”

我們先來聽業(yè)內專家說一下，美國的AI到底有沒有泡沫呢？

吳恩達是全球公認的人工智能的權威。他說，判斷有沒有AI泡沫，不能一概而論，要分別查看AI的三道工序：預訓練、推理和應用。

吳恩達的判斷是：AI模型的預訓練可能存在泡沫，要持謹慎樂觀的態(tài)度；AI推理仍然需要大量的基礎設施投資；AI應用層面則投資不足，它的潛力遠超大多數人的認知。

他還有一個重要的洞見，那就是建立在AI基礎設施和技術之上的應用，價值必須高于基礎設施本身，否則就是無法持續(xù)的。

吳恩達想說的是，AI的天地很廣闊，別都扎堆在一起。但這正是市場反常的地方，投資者只熱衷于抱團取暖。

美國的AI集中于幾家巨頭，它們被稱為“美股七姐妹”，包括蘋果、微軟、英偉達、亞馬遜、谷歌的母公司Alphabet、Meta（也就是原來的Facebook）和特斯拉。

這七家公司占標普500指數的權重已經超過三分之一，市值接近中國的GDP。在算力儲備上，七姐妹及其相關公司買走了一大半英偉達的H100。這是各大公司在AI訓練時曾經用得最多的芯片。2025年，包括七姐妹在內的10家科技公司的投資計劃，已經相當于當年美國阿波羅登月計劃的總投入。

七姐妹之所以如此豪橫，就是因為它們背后有一群盲目的跟風投資者。這些投資者對投資AI應用猶豫不決，因為他們覺得很難挑出贏家。相比之下，投這些花大錢砸基礎設施的巨頭更有確定性。

這樣的投資思路是對的嗎？

似乎確實有道理。麻省理工學院發(fā)布了一份研究報告，他們統(tǒng)計了300多個公開的AI應用的項目，其中絕大多數還沒從中獲得任何商業(yè)回報。

照這樣的情況，投資應用其實是不賺錢的，那不就應該集中投資搞AI基建的頭部企業(yè)，賭它們能實現(xiàn)技術突破，把對手甩在后面，收獲巨額的壟斷收益嗎？

在這種思路的指引下，美國出現(xiàn)了一種非常奇特的現(xiàn)象。這幾年我采訪了一些硅谷的技術先鋒、風險投資家，確實能感受到他們的激情和野心?？墒?，他們永遠都是在山頂上，從來不下山。

而且，大部分美國企業(yè)、美國人覺得，AI就是硅谷的一小撮人在做的事，跟我有啥關系？于是，美國經濟越來越明顯地分成了兩個部分：AI經濟和非AI經濟。

這么一看，要看清美國的AI有沒有泡沫，可能要看AI經濟這部分，最終是不是能賦能非AI經濟那一部分。

中國“AIinAll”

說完美國，我們再將目光拉回中國。

在中國看到的情況就完全不一樣了。中國的每一個行業(yè)、每一個企業(yè)都在摩拳擦掌，想和AI交個朋友，他們都覺得自己能“AI+”。

舉個例子，我去一家做馬桶的企業(yè)九牧調研。九牧的朋友告訴我，他們要研發(fā)一款AI馬桶。一個做馬桶的企業(yè)，和AI有啥關系？他們說，有。你來都來了，尿都尿了，那就順便做個尿檢唄。

除此之外，在中國還能看到很多非常土味的AI應用。

AI可以幫助礦工挖煤。借助AI，礦工在地面上，甚至坐在更遠的辦公室里，就能操作機械，深入地下500~700米甚至更深的地方，使用無人的方式挖煤。

AI可以給牧民遠程看病。拿一個小小的超聲波探測頭，在牧民的腰上掃一掃，數據就能傳輸到3000公里之外的深圳檢測中心，這樣就能發(fā)現(xiàn)牧民身上一種名叫“肝包蟲”的寄生蟲。

AI還可以幫保潔阿姨查衣架到底該放幾個。亞朵酒店的保潔阿姨遇到個問題：高級客房的衣柜里到底要放幾個衣架？六個還是八個？她翻看手冊，手冊里找不到答案，于是這個問題從店長、區(qū)域經理一路請教到集團運營中心的總監(jiān)，才找到了答案。

有了AI之后，亞朵集團想了個辦法，把公司細則建成知識庫，員工有問題只要問AI就行。此外還根據知識庫做成“每日一練”，員工答對題目有積分，還有排行榜，像做游戲一樣開開心心就熟悉了業(yè)務細則。

你看這些應用看起來都很接地氣，但它們背后有一個更重要的問題：中國的這條極有特色的路是怎么走出來的？以后還能走得通嗎？

答案其實有點意外：是走投無路才突圍出來的。中國的AI先是想追隨美國，后來被封鎖，最后才殺出一條血路。

這讓我想起宋朝詩人楊萬里有一首寫山溪的詩：“萬山不許一溪奔，攔得溪聲日夜喧。到得前頭山腳盡，堂堂溪水出前村。”

成功者很容易被困于成功的經驗。美國的企業(yè)一直享受先進芯片的紅利，也就養(yǎng)成了依賴“大力出奇跡”的習慣。中國的企業(yè)受到了技術封鎖，算力受限，所以不得不把算力的有效利用作為發(fā)展的必然選擇。

現(xiàn)在，中國的AI已經是勢不可擋了。2025年，DeepSeek橫空出世，就是一個代表性的案例。

實際上，DeepSeek做對了兩件事。

第一件事是低成本創(chuàng)新。

阿里巴巴羅漢堂的陳龍教授分析了DeepSeek的成功經驗。他說，在預訓練基礎大模型方面，DeepSeek用百分之幾的成本就實現(xiàn)了頂尖大模型的性能；在推理大模型方面，DeepSeek更有創(chuàng)意，摸索出了一條最省錢、也是最靈活的構建思維鏈能力的路徑。

還有個細節(jié)很有意思：DeepSeek用量化交易員常用的PTX指令，大幅提高了芯片效率。這是因為DeepSeek最早不是一個AI公司，而是一家量化私募基金，這個基因幫了大忙。

就像陳龍教授說的，DeepSeek抓住了時機，用低成本策略突破了美國科技巨頭的寡頭壟斷，迎來了AI的普惠時代。

第二件事是開源策略。

如果說低成本創(chuàng)新是DeepSeek在遇到算力限制之后不得已而為之的創(chuàng)新辦法，那么DeepSeek堅持開源而非閉源的模式就是主動的策略選擇了。

當然，有不少IT技術先鋒都支持開源。他們是一群理想主義者。在他們看來，技術就是要造福全人類的，創(chuàng)新就是要自由開放。

但別忘了，DeepSeek也是一家企業(yè)，企業(yè)就要有盈利。否則，怎么才能在商業(yè)世界里存活呢？

所以，開源還是閉源，比的不是道德站位，而是商業(yè)智慧。閉源就是憑借自己的技術壟斷優(yōu)勢直接賺錢。開源則要麻煩一些，先培養(yǎng)新的生態(tài)系統(tǒng)，這個生態(tài)系統(tǒng)更發(fā)達，企業(yè)的機會才會更多。

采用開源模式的中國AI企業(yè)不只有DeepSeek。阿里一開始就堅持開源模式，阿里的通義千問也是極受歡迎的開源AI模型。

最近，傳來一個有趣的消息。美國科技巨頭Meta在訓練它代號為“牛油果”的新模型時，使用了通義千問模型進行蒸餾優(yōu)化。Airbnb的CEO布萊恩·切斯基也曾公開講過，他們公司大量依賴通義千問模型，因為千問比OpenAI更好用、更便宜。

美國的大企業(yè)都這么干，更不用說其他國家的企業(yè)了。中國的開源AI模型成了其他國家，尤其是新興市場國家的福音。

來自韓國、泰國、越南、日本、阿聯(lián)酋、巴西等全球的公司和開發(fā)者都用千問開發(fā)出了新模型、新技術和新的AI應用。隨著開源模型的市場份額持續(xù)增長，那些動輒斥資數十億美元訓練模型的公司恐怕就要收不回本了。

所以你看，這就是中國AI的特色：不追求技術參數有多嚇人，而是琢磨怎么把AI用起來。低成本創(chuàng)新加上開源策略，大幅降低了技術門檻，讓各個行業(yè)都能用起來。

各有各的氣質

其實，中國的AI能走出這樣一條有自己特色的道路，是有深厚土壤的。

技術有不同的性格，市場也有不同的性格，只有當技術的性格和市場的性格完美匹配，才能釋放出巨大的潛能。

如果你相信AI技術是貴族氣質，那就應該押注硅谷模式；但如果你相信AI技術是平民氣質，那就應該看好中國模式。

美國人看到AI，既感到緊張，又感到興奮，感到緊張的多過感到興奮的。他們覺得AI就像神秘的外星人，遲早要把地球人滅了。而中國人看到AI，大多非常興奮，很少感到緊張。中國人不信邪，更樂觀自信。你看，同樣的AI技術，美國人把它演成了驚悚的科幻片，中國人則把它拍成了情景喜劇。

總結

簡單總結一下：美國的策略是“All in AI”，押注少數巨頭，在山頂建高塔；而中國則是“AI in all”，普及所有行業(yè)，在平原鋪大路。

中國AI的落地場景越來越多，雖然看起來還都是非常粗淺的日常應用，但積小勝才能成大勝。

我也想請你講一講，你是怎么使用AI工具的，有什么心得體會？歡迎你在留言區(qū)留言，跟大家分享。