مهندس سابق في ByteDance: فجوة الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة تتسع، نقص الاختصارات في التقطير والحلقات الراجعة هو السبب الرئيسي

وفقًا للمراقبة التي أجرتها Dongcha Beating، قدم Zhang Chi تقييمًا مباشرًا لفجوة الذكاء الاصطناعي بين الصين والولايات المتحدة في نفس المقابلة: “أنا لا أوافق حتى على فكرة أن الصين تلاحق؛ أعتقد أننا لا زلنا بعيدين. الفجوة تتسع، وهذا أمر مؤسف جدًا.” يتفق زملاؤه وطلابه بشكل عام، لكنه يعترف أيضًا أن قيادة شركات مدرجة مثل Zhipu و MiniMax لن توافق على هذا التقييم. يعزو الأسباب إلى ثلاثة جوانب. أولاً، اختصارات التقطير: يعتقد أن العديد من الشركات الصينية تستخدم مباشرة مخرجات Claude و GPT و Gemini كبيانات تدريب، قائلاً، “ذكر Claude مؤخرًا اكتشاف عدد كبير من محاولات التقطير؛ أعتقد أن بعض الشركات تتخذ طرقًا مختصرة بهذه الطريقة.” ومع ذلك، يعترف أيضًا أن DeepSeek أظهر ابتكارًا معماريًا حقيقيًا في V3 و R1. ثانيًا، نقص حلقة ملاحظات المستخدمين: نماذج الولايات المتحدة سهلة الاستخدام، مما يؤدي إلى مزيد من المستخدمين، وتحسين الملاحظات للموديلات؛ النماذج الصينية تبدأ من وضع غير جيد، مما يؤدي إلى قلة المستخدمين وبيانات محدودة، مما يخلق دورة مفرغة. ثالثًا، فجوة البنية التحتية: شعر أن البنية التحتية خلال تدريبه في Google كانت “ممتازة، مع تشغيل الكود بسلاسة كبيرة”، وهو فرق كبير مقارنة بـ ByteDance.