中美AI竞争，关键在赛马机制之争
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余绍清：今天美国之所以能够在AI浪潮中跑在最前，不是因为某一项具体技术高明，而是各家产品在“赛马机制”下角逐的结果。

余绍清

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过去两年，大模型竞赛在硅谷愈演愈烈。表面上看，这是AI公司之间的“军备竞赛”，GPT-4o对决Gemini Ultra，Claude 3对标Suno，但若只盯住模型本身，或许低估了这场竞赛的真正本质。

今天美国之所以能够在AI浪潮中跑在最前，不是因为某一项具体技术高明，而是各家产品在“赛马机制”下角逐的结果。

在中国，互联网行业也曾依靠“赛马机制”在过去十多年力，完成了对用户、流量与生态的统治式建构。

未来，中美AI的较量，固然落在算力与模型的比拼，但谁能用好“赛马机制”，即在高度不确定性的情况下，率先实现技术的产品化、产业化，并迅速占领全球市场，才是关键所在。

硅谷AI：在赛马中涌现

在前景高度不确定的前提下，每一次押注大概率都是失败，因此，对掌握资源海量的头部企业来说，单一押注是最糟糕的选项。

于是，美国科技巨头自发形成了一套不设钦定路线的竞争制度：项目并行开发，技术路线多样，市场或数据反馈定生死，最终资源向最优方案集中。

OpenAI之外，谷歌是最典型的例子。Gemini诞生之前，谷歌内部其实已“赛”过一轮。2022年ChatGPT大火后，谷歌迅速调动多个团队，包括DeepMind、Google Research以及搜索与广告团队，各自提出不同的大模型路径。DeepMind推的是“对话安全”模型Sparrow和“程序写作”模型AlphaCode，Google Brain侧重于PaLM系列，搜索部门则更注重嵌入搜索引擎的轻量化模型。

2023年Google合并DeepMind和Brain为Google DeepMind。最终Gemini 1.5系列成为首个融合成果，但内部透露，新一代Gemini仍然在多个版本试验中轮换测试，继续保留竞争通道。

Meta也是如此。其大模型LLaMA的发展，也是经历了FAIR（Meta AI研究院）内部多个研究路径的“自下而上的试炼”。同样是开放式大模型路线，不同团队在参数规模、训练数据、多语言能力等方面提出差异化设计，最终在性能、部署效率和开源影响力之间寻找平衡点。

赛马机制本质上是对“不确定性”的回应。在AI这样技术路径高度不确定、算法与硬件结合复杂的领域，靠预判和资源集中反而容易犯错。

以2022年OpenAI的对手Anthropic为例，Anthropic在Claude 3系列开发过程中，通过差异化模型设计（如Haiku、Sonnet、Opus）在性能、安全与资源消耗之间做了多维权衡。其中，Sonnet版本在质量效率上胜出，成为主打版本。这种差异化设计使Claude在特定场景（如轻量级任务）中实现更高性价比，但整体研发仍需大量算力投入。这种多版本策略，使Claude无需在所有维度追求极致算力，也能在特定性能指标上实现优势。

移动互联网时代的中国赛马

相比硅谷那种“技术人主导、研究驱动”的赛马，中国互联网公司曾长期以产品导向驱动创新。在这方面，阿里、字节、美团都是高手，但最有代表性的当属腾讯。

微信的诞生就是腾讯最经典的“内部赛马”成果。微信开放团队源自于腾讯收购的Foxmail邮箱团队，日常在广州，并非在深圳总部。广州团队早期面临另两个在深圳和成都的强力对手竞争，但随着对米聊、飞信和来往等外部对手的全面压制，微信不仅赢得了内部赛马的胜利，也成为中国互联网历史上最大的赢家之一。

2015年《王者荣耀》的崛起，也有异曲同工之妙，同样是在战胜内部另个工作室竞争对手的结果。而事实上，在腾讯内部，众多产品的成功，也都经历了类似的内部竞争机制：不同部门、不同产品经理，甚至不同城市的团队同时立项，谁快、谁精、谁成活。也因此，腾讯堪称基因意义上的“散装公司”，此言并不为过。

这种机制很像达尔文意义上的“演化”：生物体在不确定的环境中随机变异，由环境筛选出最适应者。而快速试错的内部赛马机制，在移动互联网时代被证明是行之有效的，也为当下AI领域的竞争留下了路径资源。

表面看，赛马机制存在资源上的“浪费”，但实际上形成一种筛选机制，即通过不断尝试、不断失败、不断筛选“生还者”，来寻找产品化的最优路径。正是这种对复杂生态和激烈竞争的适应机制，使得中国互联网在进入AI时代后，虽有技术上短板，却还有组织上的优势。

科技巨头：吃着碗里看着锅里

在中国AI创业公司中，MiniMax、Moonshot、智谱AI、百川智能、零一万物等，其创始人和技术骨干往往拥有丰富的产业化项目经验，熟悉大规模系统搭建和用户场景落地。他们一度是AI投资市场里的“香饽饽”，但DeepSeek从算力入手，通过工程技术上的独辟行径，并大幅强化推理能力，实现了对硅谷同行的跟进，这让他们迅速陷入了危机。

所以，初创AI企业目前的发展趋势并不令其乐观，因为资源有限，所以他们只能毕其功于一役，以及尽快登陆资本市场，以维持研发团队规模。但创新竞赛上演“置之死地而后生”的剧目并不少见，借助资本市场的支持，目测AI领域的赛马游戏还将持续上演。

而对科技巨头来说，从来都是“吃着碗里看着锅里”，既要在内部激活赛马游戏，还要关注出色的外部企业，毕竟仔大洋彼岸，OpenAI也早早被微软收购。

也就是说，字节、腾讯、阿里这几家钱多卡多场景多的顶级玩家，假如希望与硅谷保持同步竞争力，就必须两条腿走路。但DeepSeek拒绝收购的现实，让上述三家巨头产生了压力，内部的大模型团队都在一定程度上受到了挤压，尤其是腾讯，管理层的态度更加开放，今年2月决定全面接入DeepSeek后，内部大模型研发团队承受压力巨大。

在可预见的未来，字节、腾讯、阿里都会持续强化AI的内部赛马，从大模型研发，到相关的AI产品，都将上演一轮又一轮赛马。

而这其中有两点尤其值得关注：第一、目前在月活用户规模上明显领先的豆包，能否力压DeepSeek、通义千问和腾讯元宝，成为第一个真正的国民级AI产品？第二、在赛马氛围最浓的腾讯，自研大模型水平并不令人乐观，其拥有14亿用户的微信却还没有下场，后者会以何种方式在何时躬身入局？

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