人工智能竞赛，中国还需要补齐哪些短板? 为什么从国家到互联网巨头，都在加码人工智能的投资?即便我们不炒股不投资，也都感受到了25年是AI投资有史以来最疯狂的一年，而在人工智能竞赛上，我们和美国比，还有哪些短板? 说白了，25年这场全民可见的AI投资狂潮，本质是国家与企业在未来科技话语权争夺中的紧急卡位，而我们和美国的差距，不只在芯片和算法这些硬指标，更在对AI发展边界的把控与自我迭代能力的构建上。 国家和互联网巨头扎堆加码AI，道理其实很直白，这就像当年争夺互联网入口一样，谁能在AI时代站稳脚跟，谁就掌握了下一个十年的产业主动权。 美国靠通用大模型和完整的开源生态占了先机，我们自然不能落后，毕竟AI已经不是科幻概念，而是能直接拉动产业升级、改变经济结构的核心力量，但疯狂投资背后，一些隐性短板正在逐渐凸显。 其中一个容易被忽视的短板，就是缺乏那些无法被AI替代的AI开发岗位，现在我们的AI研发，很多还是靠工程师手动调参、优化模型，一旦遇到复杂的系统架构设计或伦理风险权衡，AI就很难胜任。 如果能补齐这个短板，打造出只能由人类主导的核心研发环节，就能构建起AI自动迭代的良性循环——让AI做基础工作，人类专注于更高层次的创新与把控，而不是简单追求用AI消灭所有岗位。 有人畅想这能最终走向全民共享的理想状态，这背后其实是对AI自我进化边界的深层思考。 更关键的短板，在于我们对AI应用场景的边界缺乏清晰界定，这让我想起多年前，我们觉得外国人不用扫码支付、不热衷电商很傻，现在才明白，那些看似“低效”的选择，其实是在保护实体经济的生态。 电商的虹吸效应已经有目共睹，流量成本不断攀升，实体商家利润被挤压，而实体恰恰是承载海量就业的蓄水池，这种失衡背后还有分配结构的深层问题。 AI的发展正在重蹈覆辙，单看效率确实惊人，能帮企业节省大量人力成本，但任由其无差别泛滥，只会进一步压缩市场总需求。 就像制造业里的基础编码岗位，已经有企业开始用AI替代，看似提升了效率，却让大量初级从业者失去机会，最终反而会削弱消费市场的活力。 当然，芯片算力不足、开源生态薄弱这些硬短板依然存在，美国的高端芯片禁令还在制约着我们的模型研发节奏，但比起这些看得见的差距，对AI发展的价值导向把控才是更考验智慧的地方。 说到底，美国的创新生态里，既有技术突破的动力，也有对伦理边界的审视，而我们目前更多聚焦在技术追赶，却容易忽视“发展为何”的根本问题。 以上仅为个人看法，AI竞赛的短板到底是技术优先补齐，还是先明确发展边界，不同角度或许有不同答案，你怎么看待AI发展与就业、实体经济的平衡问题？欢迎在评论区交流。