臺灣科技圈對 AI 的關注，九成篇幅給了 OpenAI、Google 與 Anthropic，但過去一年中國 AI 生態的變化速度，遠比多數人想像的更快。數位時代創新長黃亮崢 James 邀請 Red Silicon 電子報作者、新加坡美元 VC 駐點創業家陳欣怡 Lucy，以她 15 年中美科技第一線的經歷，從模型、人才、資本與晶片四個維度，全面拆解中國 AI 生態的現狀與走向。聽完這集你可以學到：1. DeepSeek 的影響力遠不只「便宜」：DeepSeek 是中國軟體技術第一次透過開源影響全球的指標事件。最新發布的 V4 版本基本追平 GPT 5.5 與 Claude Opus 4.6，更關鍵的是採用了來自北京大學的「太浪（TILANG）」算子，從演算法層面最佳化晶片效能，使華為昇騰晶片在推理端基本突破效能瓶頸。2. 中國 AI 的資本邏輯：國家大基金驅動的產業加速：中國 AI 的融資主力已從美元轉向人民幣國家基金，在 AI、機器人、商業航天等戰略領域進行大規模投注。DeepSeek 出圈後，國家堅定 AI 為核心競爭力，MiniMax、智譜已在港股上市，Kimi 與階躍星辰正在籌備中，形成明確的資本退出路徑。3. 中美 AI 人才沒有結構性差距：在 NeurIPS 等頂級學術會議中，約 85% 的論文來自中國人或在美華人。Lucy 以臺積電類比，臺大電機系學生在學期間就能接觸晶片產線，中國頂尖高校同樣在國家資源支持下，讓學生以近乎零成本訓練模型、調參實踐，培養出大量具實戰經驗的人才。4. 真正卡住的是晶片制裁：中美 AI 的結構性差距來自晶片。華為昇騰晶片預計 2027 年才能達到 NVIDIA A200 約 80% 的算力。目前中國模型若要取得最好的訓練成果，仍需依賴早期囤積的 NVIDIA 晶片，或透過海外訓練再回傳的方式進行。5. 三條路線分化：DeepSeek、千問、字節各走各的：DeepSeek 專注推理與基礎研究，走全開源路線；阿里巴巴千問擁有多模態能力與端側適配優勢，累計下載近 10 億次，但旗艦模型首次轉向閉源以追求商業化；字節跳動則以閉源的多模態生成為主力，Seedance 影片生成模型短短數月收入逼近 50 億美金。6. AI Agent 在中國已進入實戰階段：開源專案 OpenClaw 讓中國科技圈第一次具體理解 Agent 的產品形態。短短三個月內，Agent 已被應用於不良資產處理、小紅書商鋪運營、記帳報稅等場景，部分公司 AI 化比例高達 80% 至 90%。飛書深度整合 Agent 工具，微信也首次開放 API 介面，封閉生態正在被撕開。7. Manus 事件的警示：中美資本已無法騎牆：Manus 團隊在產品獲得美元市場認可後，將公司遷冊至新加坡並裁撤中國人員，最終被中國商務部限制。Lucy 認為此事宣示意義大於執行，但明確刺激了中國創業者，從第一天就必須選定是走人民幣還是美元路徑，技術出海的唯一合法方式就是開源。https://substack.com/@redsiliconhttps://www.facebook.com/lucy.chen.908347 Powered by Firstory Hosting