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美国彻底慌了？扎克伯格发出严厉警告：东方大国有一家名为DeepSeek公司的AI大模型“非常先进”，美国应当“尽快”封锁东方大国的AI技术。令人震惊的是，美国一边喊封杀，一边承认：“我们最终会从DeepSeek受益。”硅谷的夜晚从来不太平，尤其当马克·扎克伯格这样的科技巨头突然开口，语气急促、措辞冷峻——这一次，他不是在谈元宇宙，也不是在讲社交媒体，而是直指一家来自中国的AI企业：DeepSeek。他说，这家公司“非常先进”...美国应当“尽快封锁东方大国的AI技术”。但他又说了一句让全美科技界愣住的话：“我们最终会从DeepSeek受益。”这已经不是美国第一次在人工智能领域显露出这种“既要封杀你，又想学透你”的矛盾姿态。但从扎克伯格这样一位向来冷静甚至被批评“缺乏情绪”的企业家口中说出，仍显得格外刺耳。特朗普政府2025年重返白宫之后，延续并加剧了在技术领域的对华遏制策略，AI更是被列为“战略核心竞争区”，但有意思的是，越是封堵，美方越是发现——有些技术，封不住，也绕不开。这不是美国第一次上演这类戏码，从五年前的5G，到如今的人工智能，白宫的论调始终徘徊在“必须领先”和“不能没有你”之间，华为如此，TikTok如此，如今的DeepSeek也是如此。根据《华尔街日报》、路透社等外媒近期报道，美国商务部正在酝酿新一波AI芯片及软件工具出口限制，企图延缓中国大模型的发展速度。但与此同时，包括Meta、微软在内的多家美国科技公司，却仍在持续研究乃至部分借鉴中国模型的架构设计及训练方法。这种“双向操作”并不令人意外，AI不同于传统硬件，它更依赖算法创新、数据质量和工程实践——而这些，很难被一纸行政令彻底锁死。一名不愿具名的硅谷AI工程师在接受CNBC采访时直言：“你封得住芯片，封不住思想。”尽管扎克伯格并未详细阐述DeepSeek究竟“先进”在何处，但从目前开源情报及学术论文来看，这家公司的技术路线确实引起了国际广泛注意。不同于单纯依靠数据规模和参数量的传统大模型，DeepSeek被指出在“稀疏专家模型”与“模型微调”等方面实现了显著突破。简单来说，它更聪明、更高效，也更容易适配不同应用场景——从医疗诊断到军事仿真，从自动驾驶到金融风控。更重要的是，它的多模态能力并不依赖英伟达的最新一代芯片，这意味着，即便在美国严厉的算力封锁下，DeepSeek仍能依靠自研加速卡和分布式训练架构保持迭代，这种技术韧性，恰恰是美国最不愿见到的。扎克伯格那句“我们最终会从DeepSeek受益”，并非一句客套，它反映的是一个残酷而现实的技术逻辑：在全球化研发的今天，完全脱钩已不可能。事实上，中国AI研究的开源贡献率近年来持续攀升，无论是在国际机器学习会议（ICML、NeurIPS）上的论文数量，还是在GitHub等平台发布的开放模型权重，中国团队的存在感已不容忽视。DeepSeek自身也释出了部分轻量化模型供社区测试，其中一些推理优化策略已被欧美多家创业公司采用。我们来看封锁，到底封锁了什么，从特朗普到拜登，再回特朗普，美国政府对中国AI的态度始终摇摆于“竞争”与“对抗”之间，但一个逐渐清晰的共识是：全面封锁，既不现实，也难奏效。目前美方采取的手段主要包括三类：限制高端芯片出口、切断云计算服务、制裁相关公司与个人，但这些措施更多是延缓而非扼杀。另一方面，它们也促使中国加速推进自主全栈式AI生态建设——从华为昇腾、寒武纪，到昆仑芯、天数智芯，国产AI芯片正在快速崛起。正如“观察者网”在一篇分析中指出：“AI竞赛不是短跑，而是马拉松。谁更能坚持、更开放、更善于学习，谁才会笑到最后。”中国的回应：不慌，不怼，埋头练内功，与美方高频度的“警告”“封杀”论调相比，中方显得格外低调。工信部、科技部等部委尚未就扎克伯格的言论作出直接回应，DeepSeek公司也仅表示“专注于技术本身”，不愿卷入国际舆论摩擦。值得一提的是，中国AI的发展路径始终强调“实体经济融合”，而非纯粹追求模型参数或排行榜成绩。在医疗、工业、农业等领域的落地应用中，AI正在实际提升生产效率——这或许才是“先进”二字的真正底气。人工智能的本质是工具，它理应属于全人类，但在现实国际政治中，技术从来无法完全脱离地缘博弈的色彩。扎克伯格的“警告”，与其说是警惕，不如说是焦虑，焦虑的是一家中国公司的技术能力，更是美国在创新机制、工程效率、应用生态上逐渐被追平的事实。

凌晨三点，Stephen把最后一行代码敲进GitHub，第二天醒来，银行卡多了五十万。——爽文都不敢这么写，可它真发生了。更讽刺的是，这哥们儿连PPT都没做，只靠一条30秒短视频，把“AI内容管家”卖爆。评论区骂声一片：“92%成功率？骗鬼！”结果呢？他把后台截图甩出来：92.3%，精确到小数点。说白了，人家不是天才，只是比你多熬了三百个夜，把“写稿丢文件”这种破事拆成七步，再用AI串成流水线。成本？一杯美式。效率？原来三小时，现在三分钟。有意思的是，他同时跑着四个项目，个个踩在同一块痛点上：人类最怕重复劳动。你以为他在躺赚，其实他在用系统替自己打工。所以，别再盯着那五十万流口水。低头看看你的桌面：是不是堆满“最终版2.0.3”的Word？是不是每次发图都要改八遍尺寸？夜深了，屏幕还亮着，光标一闪一闪，像在说：痛点就在你手边，黄金也是。

阿里巴巴要重新估值了，阿里放大招了，它开发了一款AI芯片，可以完全替代英伟达的H20，而且不需要台积电代工，找国内的芯片厂代工，也就是完全不受美国的限制，难怪黄仁勋上个月那么着急要清仓H20，原来是阿里巴巴要放大招了。8月29日，《华尔街日报》援引接近阿里芯片团队的人士透露，阿里新一代AI推理芯片已经进入流片验证，跑分比上一代“含光800”提升整整4倍，性能逼近英伟达被削去八成功力后才获准出口中国的H20。更炸的是，这颗芯片的晶圆不在台积电，而是直接拉到了国产14nm产线——中芯国际北京亦庄工厂，月产能已飙到20万片，良率干到99.8%。一句话，美国人再想在光刻机、EDA、IP核上卡脖子，这次卡了个寂寞。把时间拨回今年4月，美国商务部一纸禁令让黄仁勋几天之内蒸发了45到55亿美元库存，H20在中国“开卖即叫停”。当时阿里、字节、腾讯紧急加单的30万颗H20瞬间成了烫手山芋，黄仁勋在财报电话会议里罕见失控：“我们可能需要15%的销售额去向华盛顿交保护费，才能换回不确定的出货许可”。他没料到，阿里这一次连谈判桌都不上了，直接掀桌子——自己干。故事的内核其实更燃。阿里达摩院早在2021年就悄悄把“含光”项目搬到张北数据中心，和阿里云飞天系统做日夜耦合，三年烧掉近百亿人民币，换来今天国产14nm工艺就能跑通千卡集群的奇迹。内部测试显示，新芯片在通义千问1.5万亿参数模型上的token生成速度比H20快18%，功耗却低12%。一位参与封测的工程师在朋友圈发了张凌晨两点的实验室照片：芯片表面用激光刻着“平头哥”的logo，配文只有四个字——“去TM的CUDA”。为什么阿里这次敢把订单全部留在国内？因为国产替代闭环真的合上了。寒武纪、昇腾已经在推理侧拿下40%服务器份额；DeepSeek、通义千问完成国产算力原生适配，政务、金融、医疗订单雪花一样飞来。当软件、模型、芯片、产能都在自己手里转圈，市值重估就不再是故事，而是现金流。资本市场算得明白：如果阿里能把AI算力成本打到英伟达的三分之一，光阿里云就能再造一个3000亿美元的估值。华尔街的估值模型已经连夜改写。Bernstein在最新报告中把阿里目标价上调35%，核心理由就是“芯片自给带来的AI服务毛利率将从42%拉升到61%”。交易员圈里流传一句话：上一次看到这种曲线，还是苹果自研M1芯片的时候。阿里的股价8月30日盘前飙了7%，空头直接爆仓。黄仁勋现在最头疼的已经不是库存，而是生态。过去十年，英伟达用CUDA把全球AI开发者养成了“路径依赖”，阿里这次直接砸10亿美元做开源编译器，兼容主流框架，一周之内GitHub星标破了3万。一位刚从英伟达跳槽阿里的架构师说：“以前我们教客户怎么用CUDA，现在客户问我们怎么脱离CUDA。”角色互换，只在一年之间。回到散户最关心的问题：阿里市值能不能冲万亿？把时间拉长：亚马逊AWS当年占集团收入一成时，资本市场给了它近万亿美元的估值；今天阿里云收入占比刚破8%，但AI芯片自给后毛利有望看齐AWS。再加上菜鸟、盒马、国际商业的现金流，万亿美金不是梦，只是计价单位换成人民币还是美元的问题。评论区留给你们：如果阿里芯片真的全面量产，你会把手里那点儿英伟达换成阿里吗？还是两边都押？信息来源：香港商报2025-08-29《外媒：阿里巴巴已開發出新AI芯片不再由台積電生產》新浪财经2025-08-26《H20芯片开卖即叫停，英伟达如何解围？》与非网2025-08-25《AI算力+半导体的国产替代闭环》

“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。”在他看来，英伟达现在之所以能够如此成功且领先，就是因为前期以整个西方技术社区和产业做支撑，而梁文峰团队现在正是为了这个过程做努力。就拿英伟达的“生态护城河”来看。CUDA平台从2006年正式推出到现在，光开发者就攒了1500万，相当于把全球AI工程师的三分之一都拉进了自家群聊。更绝的是配套的TensorFlow、PyTorch这些框架，表面上是开源软件，实则是给CUDA量身定做的“装修套餐”——2023年GitHub上基于CUDA的AI项目有280万个，占整个AI开源项目的63%，这种垄断程度跟当年Windows统治PC市场差不多。反观中国，华为昇腾的CANN架构2018年才上线，开发者刚到200万，百度飞桨2016年起步，生态项目数不到英伟达的零头，这差距就像人家已经在CBD盖了摩天大楼，咱们还在郊区打地基。而梁文峰说的“原创与模仿”差，本质差在技术社区的“化学反应”。西方AI技术社区玩的是“核聚变模式”——高校实验室出论文，开源社区快速迭代，企业产品紧跟落地。比如Transformer架构2017年由谷歌团队提出，同年就被HuggingFace做成开源模型，2018年OpenAI就用它搞出GPT-2，这种“论文-代码-产品”的流水线速度，让技术像滚雪球一样越滚越大。中国呢，2021年提出的“悟道”大模型，虽然参数规模全球领先，但配套的开源工具链到2023年才勉强补齐，中间差的这两年，足够西方社区把技术迭代三轮了。产业支撑这块差距更像“豪华套餐”与“单点外卖”的区别。英伟达背后站着整个西方科技产业链——台积电给它造最先进的芯片，微软亚马逊买它的算力搭云服务，斯坦福MIT帮它养人才。2023年英伟达光数据中心业务就赚了300亿美元，相当于每天进账8200万美元，这种现金流能让它每年砸150亿美元搞研发，比中国前十AI企业研发投入总和还多。中国AI企业呢，华为昇腾虽然进了国内政务云市场，但海外订单几乎为零，商汤旷视这些公司靠政府项目活着，2023年平均研发投入35亿元人民币，连英伟达的零头都够不着，巧妇难为无米之炊，没钱怎么搞原创？最扎心的是“技术话语权”的差距。IEEEXplore数据库里，2023年AI领域高被引论文中，美国团队主导的占42%，中国占28%，看着差距不大，但核心算法专利差了不止一个数量级。美国在深度学习领域的核心专利有3.2万项，中国只有1.1万项，而且很多还是“应用层”专利，就像人家掌握了发动机技术，咱们只发明了更舒服的座椅。英伟达的CUDA虽然是闭源系统，但通过开源社区把标准定死了，中国想搞自己的架构，就得先说服开发者放弃“现成套餐”改吃“定制菜”，这难度跟让北方人顿顿吃米饭差不多。但梁文峰团队想做的，其实是给中国AI补“社区课”。他们搞的DeepSeek-R1模型，故意选了跟GPT-4不同的技术路径，用“稀疏注意力”算法降低算力消耗，这种“绕开大路走小路”的策略，有点像当年安卓绕开iOS搞开源。可难就难在，西方社区几十年积累的“技术默契”不是一朝一夕能学来的——比如HuggingFace的Transformers库，随便改一行代码都有上千开发者帮你挑毛病。中国的开源项目改代码，有时候三天都等不到一个反馈，这种社区活跃度的差距，就像热闹的菜市场和冷清的便利店。

昨晚AI圈集体失眠！DeepSeekV31零宣发上线，码农直接通宵。它把Claude4按在地上摩擦：写代码快一倍，128k上下文能塞下整本《红楼梦》，成本却砍到骨折。更狠的是完全免费、开源。GitHub瞬间被star淹没，评论区全是“别睡了，快上车”。我试跑一个爬虫脚本，原本两小时缩成十分钟。省下的时间够我下楼买杯咖啡，还顺手把bug修完。有人担心大厂跟进会卷死小团队。我倒觉得开源把起跑线拉平，创意比算力更值钱。工具再强，也只是键盘的延伸。真正的升级，是敢把想法敲成现实的勇气。

执掌4年的GitHubCEOThomasDohmke宣布辞职，微软表示不会直接任命新的GitHubCEO，GitHub领导团队将归属于微软多个高层管理，纳入微软新成立的CoreAI部门，由前Meta高管JayParikh领导。GitHubCEO在博客上宣布发布了一篇名为 再见...

Github的CEO托马斯·多姆克离职，准备创业去了。后续GitHub在微软的独立性应该会减弱一些。​​​

GitHub首席执行官托马斯・多姆克 面对人工智能驱动的编码工具带来的激烈竞争，微软旗下GitHub部门即将失去其领导者，且公司暂未宣布继任者人选。托马斯・多姆克自2021年起担任GitHub首席执行官，他于2015年通过其前创业公司...

微软推出了最好的生成式人工智能课程！免费的21课课程可在Github上获取，将教你所有需要了解的内容，以开始构建生成式人工智能应用。

海外已经吵翻了，国内却还有人一无所知，美国坐不住了，这次又是因为中国出手！国外AI圈炸了锅，原因是阿里正式开源了一款超级编程大模型——Qwen3-Coder，也叫千问3编程模型。千问3编程模型的实力真不是盖的，阿里巴巴说这是他们迄今最强的开源编程模型，480亿参数，35亿活跃参数，性能直接对标顶尖闭源模型。比如OpenAI的GPT-4和Anthropic的ClaudeSonnet，它能干啥？从写代码、调试大项目，到处理复杂开发任务样样行，数据上它在行业标准测试里表现亮眼。专门测人工智能解决软件问题的SWE-BenchVerified，成绩不仅碾压国内竞品，还在某些任务上跟GPT-4打得有来有回，更夸张的是它支持超长上下文，能一次处理海量代码，效率高到离谱。训练上阿里巴巴下了血本，用海量代码和文本数据，加上强化学习和创新预训练技术，让模型学会了复杂的编码逻辑。配套的命令行工具千问代码也超贴心，改编自GeminiCode，能无缝对接主流开发环境，开发者几行命令就能让它跑起来，轻松搞定从代码补全到项目管理的事。开源是千问3编程模型的最大杀招，基于Apache2.0许可证，任何人都能免费下载、改动、部署，哪怕商用也不用掏钱，这跟Meta的LLaMA策略有点像。但阿里巴巴野心更大，除了模型本身，还通过HuggingFace、GitHub和自家平台提供了API支持，开发者用起来太方便了，这种“零成本”模式对全球企业吸引力巨大。想省钱又不想被闭源模型绑架的公司，本地部署还能解决数据隐私问题，这对欧美企业特别友好，闭源模型的昂贵费用和隐私风险完全比不上，开源还让全球开发者能一起改代码、优化模型，技术迭代飞快，千问系列模型下载量已经超2000万火爆程度可想而知。这波开源不只是技术动作，更是中国在全球人工智能赛道的一次大宣示，以前美国的OpenAI、Google这些巨头几乎垄断了顶级模型的话语权，但现在中国企业追得太猛，千问3编程模型的性能让海外开发者重新审视中国人工智能的实力。网上甚至有人喊它“可能是史上最好的编程模型”，阿里巴巴挑的时机太妙，中美人工智能竞争白热化，美国的技术限制让中国只能加速自研，这款模型的成功，证明了中国在算法和生态上的突破。阿里巴巴还计划推出更多版本，目标是高性能、低成本，甚至让模型自己进化，这让美国巨头压力山大，因为一个免费又强大的开源模型可能改变企业的选择逻辑，动摇闭源模型的市场。千问3编程模型简直是个超级助手，它能自主处理多步骤任务，自动调用Git、浏览器自动化，甚至在虚拟开发环境里改代码，基于千问的编程助手自2024年6月上线以来，已经生成了超30亿行代码，覆盖补全、优化、调试等功能。开发者爱不释手开源让中小团队也能用上顶尖技术，成本低到离谱，只要算力够，效果不输GPT-4，网上已经有开发者分享测试心得，觉得它在某些场景下比Claude还好用。这只是阿里巴巴人工智能战略的一角，他们的云服务很快会整合千问3的增强功能，还跟HP合作，把千问模型装进人工智能电脑，覆盖文档起草、会议整理等场景，跨行业的布局，说明阿里巴巴不只想称霸编程，还要进军汽车、手机、机器人等领域。千问3编程模型的出现可能重塑全球人工智能生态，开源让更多人参与打破闭源垄断，未来编程会更自动化，开发者能专注更有创意的工作，对美国来说这不仅是技术挑战还是市场和生态的博弈。个人观点，仅供参考参考资料：新浪财经——阿里开源通义千问AI编程大模型Qwen3-Coder，新手程序员一天完成资深程序员一周工作