“中美AI差距已缩至6个月！”谷歌前CEO埃里克·施密特最新对话透露，曾尝试投资DeepSeek未果……
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永远好奇的 2026-11-05 15:00 上海 以下文章来源于：IN咖 IN咖 多视角关注优秀投资人和企业家 “最终，世界上大多数人都会使用中国模型。” “ 我试过投 DeepSeek ，但美国法律不允许。 ” 10 月 22 日，在旧金山 Masters of Scale 峰会的一场对话中，谷歌前 CEO 埃里克 · 施密特 （ Eric Schmidt ） 这样说道。 他说，之前限制中国获取先进 AI 芯片时，曾以为这些限制措施能够发挥十年左右的作用，但如今，中国与美国在 AI 领域的差距，可能已经缩小到六个月。 施密特的判断值得一看。 2001 年，他加入成立仅三年的谷歌出任 CEO ，此后十年，与创始人拉里 · 佩奇、谢尔盖 · 布林一起，将谷歌发展为全球科技巨头。 离开谷歌管理一线后，他的影响力逐渐延伸到美国科技和国家安全政策领域。 2016 年，他出任美国国防部创新委员会首任主席，此后担任美国人工智能国家安全委员会主席，参与推动美国 AI 、先进半导体及国家安全战略的制定。如今是 Relativity Space 的 CEO 。 2021 年，他领导的委员会发布了一份长达 756 页的最终报告，系统讨论美国如何保持人工智能领域的全球领先优势，以及如何应对中国的技术追赶。 施密特也是美国科技界较早认真看待中国 AI 竞争力的人物。 早在 2017 年，他就提醒美国同行，中国的 AI 发展速度不容低估。 2025 年 DeepSeek 崛起后，他进一步重新评估美国先进芯片限制政策的实际效果，并发文讨论中国从技术追随者向创新者的转变。 在此次最新对话中，他不仅肯定中国在算法效率和开放权重模型方面取得的进展，更强调中国将 AI 技术转化为实际应用的能力。 “ 我们是发明最前沿技术的一方，而他们是真正把这些技术部署出去的一方。 ” 几个月前刚刚到访中国的施密特，建议美国硬件企业家去中国实地看看。 他还判断，未来十年，凭借更低的成本和更广泛的应用，中国 AI 模型可能在全球获得更大的用户规模。 “ 最终，世界上大多数 人都会使用中国模型。 ” 施密特的这番判断，放在眼下美国AI产业面临的新变化中看，尤其值得思考。 昨天水落石出的美国中期选举，共和党失去国会两院控制权，民主党还赢得了包括得克萨斯州在内的多个州长选举。 选举之后，硅谷投资界开始担忧，数据中心建设可能面临更严格的地方审批、能源和环境监管。 Altimeter Capital创始人布拉德·格斯特纳（Brad Gerstner）甚至估计，未来美国原本规划的AI算力基础设施中，可能有10至15吉瓦容量因为政策和监管阻力而无法如期建成。 这当然还只是预测，并不是已经取消的项目。但它提醒投资者，美国AI发展面临的约束，可能不只是巨额资本开支能否获得回报，还有电力、土地、地方政策以及社会能否承受这场史无前例的投资热潮。 这轮投入究竟有多大？ 资本集团 （Capital Group） 在今年中期投资展望中，做了一个颇有意思的历史比较。 2001年加入世界贸易组织之后，中国在此后十年投入约20万亿美元进行工业化建设。这轮投资深刻改变了全球贸易、大宗商品、劳动力市场和资本流动。 而按照资本集团的估算，如果AI投资延续其假设的增长路径，到2032年，全球AI相关累计投资可能达到30万亿美元，超过当年中国工业化的规模。 当然，30万亿美元是基于未来支出持续增长的情景估算，并非已经确定的投资计划。 资本集团美国经济学家贾里德·弗兰兹 （Jared Franz） 认为，我们不应该仅仅从科技行业周期或英伟达的估值来理解AI，而应该看到它可能对经济增长、电力需求、资本配置、劳动力市场乃至各行业资产价格产生的持久影响。 有意思的是，当美国试图以如此庞大的资本投入保持技术领先时 ，埃里克 ·施密特 却提醒人们注意中国在另一条路径上的优势：以更低的成本、更高的效率，让AI走向更广泛的实际应用。 不过，施密特并没有因此改变希望美国保持技术领先的立场。但他同时认为，中美 AI 竞争并非零和博弈。 这场约27分钟的对话，也让我们看到，一位长期参与美国科技战略制定的重要人物，正在如何重新评估中国AI的竞争力 。 主持人是美国知名商业媒体 Fast Company 前主编鲍勃 · 萨菲安 （ Bob Safian ） 。 以下为 聪明投资者 （ID: Capital-nature） 整理的最新对话，分享给大家。 中国与美国的 AI 差距已经缩小到大约 6 个月 萨菲安 围绕中国 AI 的发展，我们经常听到一些剑拔弩张的言论，让人很难判断真实情况。所以，我很高兴今天能够请你帮我们理清这些问题。 美国在人工智能领域原本拥有明显的先发优势，但现在，人们开始怀疑这种优势能否持续。你曾经说过，中国与美国的 AI 差距