在科技浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能（AI）领域宛如一颗璀璨的明珠，吸引着全球各国的目光，成为竞争的焦点。2025年11月15日，Databricks联合创始人Andy Konwinski在本周Cerebral Valley AI Summit上的一番言论，犹如一颗投入平静湖面的巨石，激起了层层涟漪。他直言不讳地警告称，美国正将AI研究的主导权拱手让给中国，这一趋势甚至对民主制度构成了“生存级”的威胁。这一观点，无疑给美国AI界敲响了一记沉重的警钟。
数据说话：中国AI新思路崛起势头迅猛
Konwinski的警告并非空穴来风，而是有着坚实的数据支撑。他援引了伯克利与斯坦福博士生的反馈，这些反馈清晰地显示，在过去一年里，值得关注的AI新思路中，大约半数都出自中国团队之手。这一比例相较于此前有了显著的提升，充分彰显了中国在AI研究领域的崛起速度之快、创新能力之强。
中国在AI领域的崛起并非偶然。近年来，中国政府高度重视AI技术的发展，将其上升为国家战略，出台了一系列鼓励创新的政策，为科研机构和企业提供了良好的发展环境和政策支持。同时，中国庞大的市场和丰富的数据资源，也为AI研究的创新提供了肥沃的土壤。众多科研人员和企业在这片土地上辛勤耕耘，不断探索新的技术和应用，推动着中国AI技术的不断进步。
美国困境：人才流失与封闭化双重夹击
与中国的蓬勃发展形成鲜明对比的是，美国在AI领域正面临着诸多困境。Konwinski与NEA前合伙人Pete Sonsini、Antimatter CEO Andrew Krioukov于2024年共同创立了风投机构Laude，并同步运营非营利加速器Laude Institute，致力于向高校研究者提供无附加条件的资助。在这个过程中，他深刻感受到了美国AI界存在的问题。
他批评OpenAI、Meta、Anthropic等美国头部实验室的做法，这些实验室一方面以高价吸引学术人才，导致学术界人才流失严重，许多优秀的科研人员为了更高的薪酬和更好的发展机会，纷纷离开高校，投身于企业研发。另一方面，这些实验室又将核心模型闭源，限制了科学家之间的自由交流。在科技发展的历史上，开放协作一直是推动创新的重要动力，而美国头部实验室的这种做法，无疑使得“科学家之间自由交流的传统几近枯竭”。
案例剖析：开源与封闭的较量
为了更直观地说明问题，Konwinski以Transformer架构为例进行了深入剖析。Transformer架构是AI领域的一项突破性技术，它源自公开论文，正是这种开放共享的精神，才催生了后续生成式AI的浪潮。如今，生成式AI在各个领域都有着广泛的应用，如自然语言处理、图像生成等，给人们的生活带来了巨大的改变。
然而，美国当前的封闭化策略却与这种开放精神背道而驰。Konwinski忧心忡忡地表示，“下一个Transformer级别的突破一旦率先出现在中国，其领先优势将迅速扩散”。他指出，中国政府鼓励DeepSeek、阿里Qwen等项目开源，这使得全球研究者能够持续迭代和改进这些技术。开源的模式不仅促进了技术的快速传播和应用，还吸引了更多的科研人员参与到创新中来，形成了良性循环。
相比之下，美国若继续坚持封闭化的策略，不仅会失去在全球AI领域的领先地位，还会在五年内“大实验室也会失去技术源头”。因为在一个封闭的环境中，创新的动力会逐渐枯竭，而外部的新思想和新技术又无法及时引入，最终导致整个行业的停滞不前。
破局之道：政策激励与资金扶持促开放协作
面对如此严峻的形势，Konwinski呼吁美国政府和企业采取积极有效的措施，通过政策激励与资金扶持，恢复学术界与产业界的开放协作。他认为，只有保持开放的态度，才能吸引更多的人才和资源，推动AI技术的不断创新和发展。
对于美国政府来说，可以出台相关的政策，鼓励企业开源核心技术，促进学术界与产业界的交流与合作。同时，加大对高校科研的投入，为科研人员提供更好的研究条件和资金支持，培养更多的AI人才。对于企业来说，应该认识到开放协作的重要性，摒弃封闭化的做法，积极参与开源项目，与其他企业和科研机构共同推动AI技术的发展。
在全球AI竞争日益激烈的今天，美国能否重新找回开放协作的传统，保持其在AI领域的领先地位，将是一个值得关注的问题。
而对于我们每一个人来说，也应该认识到开放协作对于科技创新的重要性，共同期待一个更加开放、创新的AI未来。
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