DeepMind 首席履行官德米斯·哈萨比斯近日在接收 CNBC《科技快讯》专访时，对中国的AI成长给出了出人意表的评价：中国大年夜模型与美国的差距已缩小至“仅数月”，远非外界所传的“代际落后”。
在他看来，科学立异远比技巧模仿更具挑衅性，而当前中国AI生态仍更多聚焦于高效复现与快速应用，而非摸索全新架构或基本理论。
哈萨比斯特别点名表扬了DeepSeek、阿里巴巴和月之暗面（Moonshot）等中国公司，称其模型机能“令人印象深刻”，练习范围与推理才能已切近亲近国际前沿。他承认，中国在AI基本举措措施投入、工程化落地和应用处景丰富度上甚至具备局部优势，展示出极强的追赶速度。
然而，他同时指出一个关键分水岭：尽管中国AI在技巧实现和产品迭代上表示卓越，但至今尚未出生真正具有“颠覆性”的原创范式——即从 0 到 1 的科学冲破，而非 1 到N的优化演进。
值得留意的是，哈萨比斯将这一差距归因于“思维方法”而非纯真的技巧封锁。尽管他承认美国对高端AI芯片的出口管束确切限制了中国练习超大年夜范围模型的才能，可能在将来拉大年夜差距，但他强调，真正的瓶颈在于是否鼓励高风险、长周期的基本摸索。
“立异须要容忍掉败的文化和跨学科的自由思虑，这比算力更难复制。”
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