在杭州举行的“太湖世界文化论坛·钱塘对话”上，中国银行原行长李礼辉抛出重话：未来五年，中国有望在人工智能核心技术上接近甚至超越美国
这句话之所以刺耳，是因为它踩在全球AI竞争的脉搏上，最硬的部分叫算力，最难的部分叫信任
会场外秋雨细细，走廊里人声不高，大家都明白，AI这事不再只是科技圈讨论，而是国家级、资本级的“国运”级别较量
李礼辉把话摊开了讲
人工智能的竞争首先是算力之争，这是一场国家间、资本巨头与科技巨头之间的硬仗
他也不回避难题
技术创新最终要看国家和企业的能力、财力、人力、定力，而市场的胜负，还要靠群体与个体的信任、信赖、信心、信念
说白了
核心技术的追赶需要时间与过程，市场信任的培育同样需要时间与过程
为什么是现在说这话？
因为外部环境已经把竞争推到了白热
前两天，AI云公司 Nebius 和 Meta 签了五年约三十亿美元的大单，算力基础设施持续加码，像是在给“大模型军备赛”添柴
谷歌推出把Gemini放上云端又强调隐私的 Private AI Compute，给了“高能力+高隐私”的新样板
Blaize 在边缘AI上用互联IP提升能效，提醒大家系统级优化才是边缘落地的关键逻辑，英伟达也没闲着
它的新视觉—语言模型把上下文拉到128K，硬指标摆那儿，谁都看得见
另一边，AlphaResearch 的研究智能体在“圆排列”等开放任务上跑赢人类最佳，但也有六项任务失败
这反而是行业的真实切面：前沿突破在发生，天花板也还在
数据层面更直观
《2025人工智能指数报告》给出了几组重要坐标——
领先模型在GPQA任务上准确率59.4%，超过人类基线；
GPT-4在SWE-bench代码修复任务完成率65.1%，人类工程师平均只有43.0%
更关键的是
中国模型与美国模型在英文主流测试上的差距，从2022年的20个百分点，缩到2024年底不足5个点
这不是一句口号能缩的，是几年“硬骨头”啃出来的结果
与此同时，全球也在用规则为赛道划线——
2024年有75个国家在法律文本里提及AI，同比多了21.3%
对于“中美谁强谁弱”的讨论，业内并不一致
美国学者加里·马库斯在今年初就判断
这一阶段的中美AI技术战暂时打成平手，中国靠效率创新补硬件短板，美国则面临资金循环推高市值、泡沫偏大的风险
他举例说
OpenAI在2024年营收约37亿美元却净亏50亿美元
资本的账和技术的账，并不总能对得齐
回到国内，过去两年的“曲线超车”路径，已经有样板
阿里自研AI大模型训练芯片实现100%国产化，性能直逼英伟达H800，单位算力成本下降约20%
哪怕不喊口号，这也是硬功夫
DeepSeek 把大模型做到了运行速度是OpenAI的10倍，训练总成本约550万美元，比GPT-4低九成以上
更“离谱”的是
英伟达H800在中国市场的份额据称从92%跌到47%，价格从一片30万元跌至6万元
这背后，是算法、系统与供应链配合后的集体效应
一个更具体的插曲，能看出“被卡脖子时怎么走”
2022年起，美国对高性能芯片设限，国内算力吃紧
DeepSeek 选择了另一个方向
用H800阉割卡的集群，通过模型拆分、混合专家等手段把算力需求压下来，2024年发了670亿参数的V2，成本控制在六百万美元级
2025年又开源了V3和R1
在中美应用商店的免费榜冲到前列，下载量过亿
连锁反应也来了
有公开报道说彼时一度引发英伟达股价重挫、千亿美元级市值波动
这当然有市场情绪的成分，但也说明了“软硬一体”的威力
硬件封锁并没有按预期锁死创新路径
再看另一种路线，会更清楚李礼辉所说“独立自主、集约高效”的含义
有媒体披露OpenAI签下超大额长期云算力采购安排，链条牵动甲骨文、英伟达等一串巨头
这种“以巨额投入换潜在规模”的打法，与国内主打场景化落地的风格不同
阿里云在电商AI上的投入据称在2025年已实现收支平衡，广告回报率提升了两位数
有人或许觉得不够“燃”，可这正是“可持续”的样子
技术要落在业务上，商业要养得起技术，这句话说起来简单，做起来极难
把这些放回李礼辉的那句预判里，就不难理解了
他强调，未来五年，我们极可能在核心技术上实现接近甚至超越
但脚下的路并不只靠几块顶级GPU铺出来
真正决定内循环市场品牌凝聚力和竞争力的，是“可信”，是用户愿意把数据、业务和未来交给谁
在我看来
算力是门票，效率是打法，信任才是最后一公里
对这番表态，外界的关注已经起来了
截至11月13日，这则言论刚刚传播开来，尚无官方或机构回应，也没有随之而来的政策或企业动作
这倒也合情理，产业的升级换代，少有“立等可取”的决定
更常见的是一次次微小优化叠加，突然有一天，差距就不是差距了
作为长期观察者，我更愿意把这次发言当成是方向校准
过去我们被迫在“缺芯少卡”的约束里练效率、练算法，如今生态和供应链逐步成型，正是把“小步快跑”升级为“体系化赶超”的窗口期
同样重要的是身份的转换
从“追着指标跑”到“把可信和可负担的AI交付给千行百业”
这意味着更重的工程能力、更严格的数据治理、更耐心的商业设计
如果说第一阶段的竞争是硬杠算力，第二阶段的胜负手，就是效率、信任与生态
杭州的会场里
一句“可能接近甚至超越”不只是情绪，更像一个交办
交给产业、交给市场、也交给每一个在AI产业链上的普通人
最后还是想把话说硬一点，中国AI要赢，不靠喊口号，靠穿越周期的效率和可信
JKL: 每一年对我帮助都大;Hang: 怀念23年吧特别想