2026 中美 AI 競賽：Google DeepMind 指出中國僅落後數月，但創新仍是軟肋
Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 指出，中國 AI 模型與西方的差距可能已縮小至數月。儘管阿里巴巴與 DeepSeek 表現出色，但缺乏原始創新仍是中國的最大挑戰。2026 年中美 AI 競賽進入深水區。
中美人工智慧實力差距正在以前所未有的速度縮小。Google DeepMind執行長Demis Hassabis近日接受 CNBC 採訪時表示，中國 AI 模型的發展水準可能僅落後西方國家「數個月」，這與過去認為中國仍大幅落後的觀點大相徑庭。
2026 中美 AI 競賽：從追趕者到短兵相接的轉變
根據 Hassabis 的觀察，中國 AI 實力在過去一兩年內的進化速度遠超預期。特別是中國 AI 實驗室 DeepSeek 在約一年前推出了一款性能強大且成本低廉的模型，即便在晶片受限的情況下也展現出卓越實力，震撼了全球市場。目前，包括阿里巴巴、月之暗面 (Moonshot AI)及智譜 AI (Zhipu)在內的大型科技公司與新創企業，都已發布了極具競爭力的 AI 模型。
儘管如此，Hassabis 強調，雖然中國企業展現了強大的追趕能力，但尚未證明其能夠跨越「科技前沿 (Frontier)」。他指出，目前主流的大規模語言模型依然基於 Google 研究人員在 2017年 研發的 Transformer 架構，而中國是否能創造出下一代基礎性技術，目前仍是個未知數。
硬體禁令下的突圍與創新精神的挑戰
硬體資源的缺乏依然是中國不可忽視的瓶頸。Nvidia 執行長黃仁勳曾指出，雖然中國在基礎設施和 AI 模型上緊隨其後，但在高階晶片領域仍面臨挑戰。目前的出口禁令限制了 H200 等頂尖產品進入中國，迫使阿里巴巴、華為等公司尋求本土替代方案。
| 維度 | 美國優勢 | 中國挑戰 |
|---|---|---|
| 底層創新 | 研發 Transformer 等基礎架構 | 以優化與追趕現有技術為主 |
| 硬體算力 | 掌握 Nvidia 頂尖 H200/B200 晶片 | 受出口管制，依賴本土降級晶片 |
| 基礎設施 | 算力規模領先 1-2 個數量級 | 算力碎片化，能源管理雖領先但算力受限 |
阿里巴巴 Qwen 團隊技術負責人林俊漾也持保留態度，認為中國公司在未來 3 至 5 年 內超越美國巨頭的機率低於 20%。Hassabis 則認為，這不僅是技術限制，更是「心態」問題——是選擇擴大規模，還是投入風險更高的原始創新。
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