在 ChatGPT和GPT-4相继问世之后，国内在 AI上可谓是如日中天，甚至于偶尔还会爆出“中国 AI技术已经超越美国”之类的言论，但就在不久前，牛津大学发表的一篇报道，却是让所有人都吃了一惊。

该研究的题目是《解密中国 AI梦》，该研究表明，中国在 AI方面的力量只有美国的二分之一，并且这种差距还在不断扩大。

有些人将这归咎于“穷”，毕竟每个超大型人工智能的培养都是要花钱的，例如一台GPT-3的培养成本就在280万至540万美金之间，而从0到3的培养一台AlphaZero的成本更是高达3500多万美金。

不过，这并不是问题的根源，中美两国在高科技研究方面的差距还是很大的。

1、基础研究方面：美国以高校和科研院所为基础，开展了大量的基础研究工作，其中就有新的人工智能技术和尖端技术，这是他们走在世界前列的最基本的理由；

2、基础架构：大型AI建模过程中，要采集并分析海量的大数据，因此，高品质的大数据是 AI学习的关键；

3、风险投资：美国有一个相对成熟的风险投资产业，可以为刚刚起步的人工智能企业带来巨大的商机。

在 AI领域，ChatGPT这个“大工程”并不是由少数几个人来做的，而是由数十个或数百个大大小小的机构共同合作，共同努力，共同努力，共同努力，最后才能成功。

在这方面，中国人跟美国人有不同的想法，在投资界打了个比方，比如一座加油站突然起火，中国人希望在街边另开一座加油站，美国人则希望利用这个加油站发展超市、酒店等辅助性行业。

也就是说，我们不能再用以前的方法了，任何一个行业，只要它一火起来，所有人都会跟着它走，然后各自为政，这对人工智能的发展会有很大的影响。

人工智能就是一口井，不是一个人挖，而是所有人一起挖，把井水用在更多的行业上。

这就要求有一个被认可的底层机构来主导，完善基础设施，开展基础研究，但在实际的运用上，各大企业可以自行开发，不然就会被拉开距离。

就拿高品质的资料来说，现在中文的资料还很匮乏，这不仅要有资金，还要有团队合作，不然的话，谁也赚不到什么。

如果中国的公司都在自己开发 ChatGPT，那么到了最后，很可能谁也做不出像 ChatGPT这样的东西。

之前，因为大部分的技术都是开放的，所以在中国可以轻松的找到，但自从GPT-3、 ChatGPT和GPT-4之后，这些技术都停止了开放，所以在中国，想要找到新的技术，还得靠自己。

有了开放源代码，就等于没有了技术障碍，他们要做的就是抢占市场，而不是自己去研究，那样的话，成本会很高，而他们要做的，就是追赶国际潮流。

这些年来，华夏一直在用现有的技术来占领华夏的市场，但随着时间的推移，他们已经失去了对华夏的基本研发能力，因为没有人会舍得花钱，而 AI就不一样了。