特稿：中国AI行业“大洗牌”迈向本土化 | 联合早报

美国人工智能（AI）巨头OpenAI宣布禁止中国等地区的用户使用其AI工具和软件，在中国科技界引起广泛关注。受访专家认为，这将对中国AI行业“大洗牌”奠定基础，预示着中美在AI应用生态系统日益分化。

OpenAI在今年6月底宣布，从星期二（7月9日）起，切断在中国的应用程式介面（Application Programming Interface，简称API），禁止中国用户和开发者访问其大型语言模型。中国不在OpenAI正式支持的国家之列，但许多开发者通过虚拟专用网络（VPN）或其他渠道进行访问。

消息传出后，一场抢客大战如火如荼开展。包括百度、腾讯、阿里巴巴等中国大模型厂商纷纷表态，为受影响企业和开发者提供免费的迁移方案，有些还顺势为服务降价，降低使用门槛。

新加坡国立大学商学院教授商业大数据分析中心联席主任庞严接受《联合早报》访问时指出，虽然这些替代品在性能上与OpenAI有差距，但它们与本土应用和解决方案无缝结合，因此具有一定优势。

他说：“OpenAI原有的企业用户可以轻易转到中国的大模型厂商的平台上，甚至可以直接使用开源平台继续运作，限制措施最终对客户服务的影响不会太大。”

延伸阅读

[OpenAI软件下月起禁止中俄等地用户使用

](https://www.bdggg.com/2024/zaobao/news_2024_06_27_690959) [中国年轻人爱上人机恋 AI或加剧女性不婚意愿

](https://www.bdggg.com/2024/zaobao/news_2024_04_03_673919) OpenAI是2022年底风靡全球的聊天机器人ChatGPT的开发公司。ChatGPT的面世在中国引起广泛关注，多家科技企业过去一年相续推出自家大模型，上演了一场“百模大战”。

根据中国网信办网站，截至2024年3月，中国共有117款大模型获准公众使用。

由于OpenAI在大型语言建模上有先发优势，许多科技企业在建模初期，都青睐使用其产品进行模型训练。不过，要自研一套完整模型并非一朝一夕的事，且需要花费大额资金。

为了快速推出AI产品或服务，一些资金有限的企业采用“套壳”的方式将OpenAI进行“包装”，以自主研发大模型为幌子来推广旗下的AI服务。实际上，终端用户与这些AI产品的所有互动，都是通过OpenAI完成。

新加坡管理大学计算与信息系统学院副教授朱飞达受访时指出，这些套壳大模型的价值并不高，OpenAI的限制措施其实是在加快中国AI行业优胜劣汰的过程，让一些“假冒大模型”和缺乏自主研发的企业被淘汰。

他说：“这等于帮助中国政府向这些AI公司举起一面照妖镜，看到底谁是真，谁是假。”

随着中美科技竞争持续，这些公司的规模如果越做越大，届时的限制措施将构成更大的威胁。

朱飞达说：“现阶段的限制会倒逼采用套壳大模型的公司去做一些反思，在技术上做出真正的积累，在推动中国AI发展发挥实质作用。毕竟，在中国这不纯粹是一个商业行为，还是一个举国之力的政治行为。”

OpenAI的限制举措正值美国在技术上向中国施压，以阻碍中国获取最先进的AI和芯片技术。在OpenAI此次宣布的几天前，美国财政部发布一份草案，要求加强对美国企业在中国投资AI的监管。

朱飞达指出，从战略竞争来看，OpenAI的限制旨在拖慢中国在AI大模型的训练项目，就如美国在高端AI芯片出口管控，遏制中国发展AI算力一样。

不过，朱飞达指出，AI算力靠的不单是芯片，还包括供应稳定的能源。随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型技术的高能耗问题愈发凸显，电力问题将成为制约AI发展的关键因素之一。

据美国媒体报道，ChatGPT每天可能要消耗超过50万度电力，来满足用户约2亿个请求，每天用电量是家庭用电量的1万7000多倍。

朱飞达研判，按照目前AI的发展速度，美国能源供应很快就会进入捉襟见肘的阶段。相比之下，中国在电力发展具有优势，特别是新能源发电和电池储能的完整技术和供应链。

他说：“中国目前在AI算力上虽然还不能与美国相比，但要追赶只是时间和积累的问题。中国新能源电力优势将在接下来的AI发展中日益凸显，可能会出现此消彼长的局面。”

新加坡全国人工智能核心前副总监林腾宝受访时认为，建立AI大模型的基本技术在全球范围内相似，没有不可逾越的技术壁垒，关键区别在于如何对这些模型进行微调，以反映当地的观点和价值观。

他说，OpenAI的模型更倾向于与西方观点，而中国的模型则是根据当地的文化规范和价值观定制。随着更多中国AI企业从OpenAI转向使用中国模型，AI本土化的趋势会越来越明显。

林腾宝说：“这将为AI合作带来挑战，也为创新带来机遇，并强调AI技术不仅要先进，还要在文化上适合目标市场。”

庞严认为，AI本土化的发展意味着全球的应用生态将变得更加分化，特别是在中美之间。但他强调，这与当前移动应用生态系统的区域化类似，每个国家的应用场景都有自己的特点。

他说，AI技术发展还处于早期阶段，地缘政治环境日益恶化将对AI的有效监管构成挑战，各国需继续合作和交流来降低风险。