中国 AI 估量员的性格、魔力和真诚……让东谈主倍感亲切。

这是艾伦估量所（Ai2）的估量员Nathan Lambert，在最近戒指中国之行后，发自内心的一番感叹。

在 Nathan 眼里，国内的 LLM 圈子简直是天国，各人相互尊重、即便态度不同也客客气气的。

反不雅大洋此岸的御三家，他顷刻间有点没眼看。

天天厚谊互喷，跟部落争霸似的……

并非时事客套话。

这次来中国的 36 小时，Nathan 险些把国内 AI 圈打卡了个遍，月之暗面、智谱、清华、好意思团、小米、千问……都有深度雷同。

在和无数一线 AI 估量员、学生聊完天后，Nathan 得出了这个论断：

这里的 AI 玩家，在勾搭共赢。

基于此，Nathan 写下长文，共享了他这次中国行时代令他印象潜入的各样行状——

统统施行室都有点怕字节，统统东谈主都服气 DeepSeek。

北京简直跟硅谷一样，他 36 小时内跑了 6 家 AI 公司。

他问又名中国估量员对 AI 风险的看法，对方困惑地呆住了——这似乎是个离别适的问题。

好意思团、小米这种公司也会自研大模子，这在中国情理所天然的事。

从札记本上抬起先，总能看到地平线上的起重机，仿佛中国工程师文化的一种具象化。

实在太真诚了，连 MiniMax 都跑来前排围不雅，示意但愿下次 Nathan 的「中国行」能把上海和深圳也安排上。

以下是整理后的著作节选。

Enjoy。

中国估量员的心态

Nathan 在文中花了大篇幅聊一个事：为什么中国施行室这样擅长追逐前沿？

他的中枢判断是，文化。

今天作念一个好的 LLM，靠的是从数据到架构到 RL 算法，全栈每个细节的打磨。每个要领都能榨出一些擢升，但若何把这些擢升拼到通盘，是一个极其复杂的多方针优化问题。

偶然候某个天才估量员的责任，需要为模子的举座责任让开。

在好意思国，这种事频繁引爆冲破。

Nathan 露馅了个瓜：Llama 团队据传即是因为里面政事斗争过重而崩盘的。

各人都思让别东谈主按我方的思法作念事，有施行室需要费钱安抚顶级估量员，才智让他们别再怀恨我方的思法没被禁受。

据此，他得出一个论断：

过强的 Ego 和贪念，会妨碍作念出最佳的模子。

而中国这边，他不雅察到一个阴私互异：

中国施行室的中枢孝敬者有无数都是在读学生，在这里，学生被当成共事平直参与中枢研发。

他们会振奋作念那些不那么 Sexy 的责任，无所谓，只好能让模子变好就行。

反不雅好意思国呢？OpenAI、Anthropic、Cursor 这些顶级公司干脆就不开实习。

Google 这类公司口头上会有和 Gemini 干系的实习，但事实上，各人会挂念实习生会被窒碍在角落区域，战争不到中枢责任。

但中国造就浮现，学生的参与，反而能大幅加速行进速率。

除此以外，这些学生还带来了一个出东谈主意象的上风：全新的视角。

畴昔几年 LLM 的关节范式从 Scaling MoE，到 Scaling RL，再到 Agent，每一次编削都需要放肆接纳新的潦倒文。

学生碰巧最擅长这个。他们擅长快速学习，也乐于放下一切预设，一头扎进去。

Nathan 还提神到一件有真义的事。当他问中国估量员对 AI 的经济影响或永久社会风险有什么看法时，许多东谈主的反映是——

愣了一下。

不是不思回应，是确切以为不关他们事。他们的任务即是作念出最佳的模子，其他的事，不是他们费神的领域。

比拟之下，好意思国文化更强调为我方发声。

行为科学家，你越能为我方的责任发声，就越容易见效。

而硅谷文化也在推动一种新的成名旅途，也即是成为明星 AI 科学家。是以各人乐忠于上 Dwarkesh、Lex Fridman 这种超等播客节目。

一位估量员援用了 Dan Wang 阿谁经典说法，很精良：中国事工程师治国，好意思国事讼师治国。

工程师商酌的是惩处问题，而讼师商酌的，是界说问题。

综合一下，Nathan 以为有四点比较热切的文化互异：

1、更振奋作念那些不那么光鲜，但能擢升最终模子的责任。

2、刚参加 AI 构建领域的东谈主，不受上一轮 AI 炒作周期的旅途依赖按捺，因此能更快顺应新的当代时期。

3、更少的自我领略，开云kaiyun(中国)让组织结构能略微更好地延伸，因为更少有东谈主试图钻组织系统的空子。

4、无数东谈主才尽头合乎惩处那些也曾在别处有倡导考据的问题。

北京 = 硅谷

Nathan 的北京游挺有真义。

他说北京简直像湾区。应酬走两步即是一个竞争敌手的办公室。

他下了飞机，去旅店的路上趁便就拐进了阿里巴巴北京园区。然后在 36 个小时内，他秩序去了智谱、月之暗面、清华、好意思团、小米、零一万物。

线下雷同中，他向估量员们八卦中国的东谈主才争夺情况若何样。回应是：

跟好意思国差未几。

跳槽很浮浅，主要看现时哪个团队氛围最佳。

但有少量跟好意思国很不一样。

在中国的 AI 圈，施行室之间更像是一个生态，而不是相互拼杀的部落。在许多私行雷同中，各人对同业都是尊重的。

统统施行室都对字节卓越和豆包保持高度暄和，在 Nathan 看来，字节是中国少数走闭源道路鞭策的大模子玩家。

统统东谈主都服气 DeepSeek，认为它是估量回味最佳的施行室。

这让 Nathan 很骇怪，和好意思国估量员的线下对话，炸药味可比这浓多了。

但在中国，各人似乎冥冥中变成了一种默契的共鸣。

还有少量他以为很奇怪——

中国估量员谈到买卖化的时候频繁耸耸肩，说：那不是我的事。

而好意思国这边，从数据供应商到算力到融资，东谈主东谈主都对各式生态级别的产业趋势了然入怀。

中国 AI 产业的确切神情

聊完文化，Nathan 接着聊了聊产业层面他不雅察到的几个关节互异。我挑几个最有真义的说。

1、国内 AI 需求的早期信号

一直有一种说法：中国 AI 阛阓会比较小，因为中国公司不太振奋为软件付费。Nathan 认为这个判断只对了一半。不肯意费钱的部分对应的是 SaaS 生态，这在中国照实很小。但中国有一个繁密的云野心阛阓。

关节问题在于：企业在 AI 上的破耗，最终会走 SaaS 的道路照旧云的道路？

Nathan 的感受是，AI 更接近云，而且莫得东谈主在挂念围绕新器用是否能长出阛阓。

2、中国公司的时期自研执念

为什么好意思团、蚂鸠合团这种公司也在我方作念大模子？

西方东谈主可能会以为奇怪。

但在 Nathan 看来，中国东谈主的逻辑是：LLM 彰着会成为改日科技居品的中枢，是以必须我方掌合手。

不外，诚然自研，但也开源。

先训一个通用底座，开源出去让社区襄理打磨，里面再微调一个版块用到我方的居品里。

开源不是信仰，是实用目标——它能得回社区反馈，能回馈开源生态，也能匡助他们更好地知晓我方的模子。

3、算力不及

英伟达仍是磨砺的黄金步调，每个施行室都因为芯片不够而受限。

4、数据产业不够闇练

Nathan 传奇过 Anthropic 和 OpenAI 动辄花 1000 万好意思元以上买单个 RL 磨砺环境，每年累计破耗数亿好意思元来推动前沿。

他很神往，中国施行室是不是也在从好意思国公司买这些环境？大约有镜像的国内供应链？

谜底是：稀有据产业，但质地唠叨不都。

是以我方作念更靠谱。一般来说估量员们会躬行花无数时期搭 RL 磨砺环境，字节和阿里这种大公司则有里面数据标注团队。

尾声

Nathan 著作终末的一段话，关乎「了解」。

Nathan 示意，来之前就知谈我方对中国了解甚少，走了一圈之后反而更利弊地感受到，我方根柢不了解这块地盘。

中国不是一个能用规定或公式来综合的所在，它有迷漫不同的能源学和化学反映。

如斯陈腐且深厚文化，却又与当下的时期树立迷漫交汇在通盘。

在 Nathan 跟险些统统中国当先 AI 施行室交谈后，他发现中国有许多脾气和直观，是很难用西方的有筹画框架去建模的。

他不解白，为什么这些施行室要开源我方好窒碍易磨砺出来的模子。

它们不会认为我方构建的每一个模子都必须开源，但都尽头特意愿辅助设备者、辅助生态，况且把开源进一步了解模子的一种风景。

这些公司构建 LLM，并不是因为追逐热门，思在新潮时期里刷存在感。

这一切的背后，是一种 Nathan 莫得思过利弊的深层愿望：

把时期栈掌控在我方手中。

这也让 Nathan 在著作收场，直言我方有若干蹙悚：

若是说我不但愿好意思国施行室在 AI 的每个领域都保持明确当先——尽头是在开源模子这块——那我即是在骗东谈主。

我是好意思国东谈主，这是一个诚恳的偏好。

我但愿开源生态能在全球茁壮。这能为宇宙创造更安全、更可及、更有效的 AI。

但当今的问题是，硅谷是否能保住这个教化地位？

归根结底，依旧是在谈中国开源文化这件事。

对于这少量，Nathan 说了一句尽头有画面感的话，很合乎用作收场：

当我从札记本电脑上抬起先，总能看到地平线上的一簇簇起重机。

这跟中国的开源精神，彰着是始终如一的。

Nathan 讲演原文： https://www.interconnects.ai/p/notes-from-inside-chinas-ai-labs

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—  完  —

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