来源：陆玖财经

无论是Deepseek的开源模型打破“算力垄断”，还是萝卜快跑用1/7的成本碾压Waymo，中国AI的崛起直指美国技术霸权的软肋——当硅谷沉迷于资本堆砌的军备竞赛时，中国企业用工程化创新和场景化落地开辟了一条新赛道。

　　曾几何时，面对横空出世的chatgpt，不少行业人士曾经预测，中美之间的差距想要追平，可能需要花费五年，乃至更长时间。

　　但在初版GPT3.5发布的半年后 ，百度的文心一言，便打响了大模型领域“超英赶美”的第一枪，由此开启了国内“百模大战”的大浪淘沙——再到2025蛇年春节前夕声名鹊起的Deepseek，国内AI企业在性能和成本的综合实力上，超过了大洋彼岸的硅谷。

　　上述历史进程，仅仅花费了两年零一个季度，比大多数人预计的，快了一倍不止。

　　在更落地的自动驾驶与C端付费应用上，行业最早起步，深耕十余年的百度，成就同样令人瞩目。无论是与谷歌Waymo及特斯拉分庭抗礼的萝卜快跑，还是百度文库4000万量级的付费用户，都用实实在在的市场数据。这让美国同行们侧目，甚至焦虑。

　　一如百度创始人兼CEO李彦宏所言，“重大的技术突破，颠覆式的创新，往往是规模化应用的结果”。以Deepseek、萝卜快跑、百度文库为代表的“AI三叉戟”，正是中国科技行业，在技术侧的工程化创新、市场侧规模化应用上的真实写照。

　　东方力量“阳谋”超车，美国人慌了

　　某种意义上，美国人的反应激烈程度，与中国技术突破的含金量成正比。

　　在Deepseek-R1推出的4天后，即当地时间1月24日，美国海军即发布警告信称，基于“潜在安全和道德问题”，已要求人员避免以任何形式使用中国公司的Deepseek模型。又过了4天，美国多名官员回应Deepseek对美国的影响，称Deepseek是“偷窃”，正对其影响开展国家安全调查。

　　Deepseek-R1的性能有目共睹。它在AIME2024上获得了79.8%的成绩，略高于OpenAI-o1-1217。在MATH-500上，它获得了97.3%的惊人成绩，表现与OpenAI-o1-1217相当，并明显优于其他模型。

　　这里差异化的关键技术，在于Deepseek-R1创新的训练方法。譬如在数据训练环节使用的R1-Zero路线，直接将强化学习（RL）应用于基础模型，而无需依赖监督微调（SFT）和已标注数据。

　　此外，Deepseek-R1还通过数据蒸馏技术（Distillation）生成的高质量数据，提升了训练效率。这是其性能比肩OpenAI o1的关键。

　　更重要的是，这个模型还是开源的。作为对比，OpenAI从GPT-3开始，就变成了“CloseAI”——除了为AI发展提供可选择的进化方向，对开源社区并没有实质意义的帮助。

　　而Deepseek的开源，则是全方位的：它不仅完全开源，而且放出了详细的技术报告；不仅开源了自己最大的 671B R1 模型，还帮大家蒸馏量化好了 1.5B~70B 多个尺寸的模型；不仅是面子上开源，甚至选择了最宽松的 MIT License 协议，允许任何人免费使用、修改、分发，包括用于商业用途。这种开放心态，来源于其高效工程化创新水平带来的自信，这也实实在在赢得了世界范围内的尊重。

　　在这一层，Deepseek俨然成为了真正的“OpenAI”。

　　需要指出的是，Deepseek目前仍然是作为基础设施的“底层模型”，在更接近寻常百姓家的产品层、应用层，早有自动驾驶赛道的萝卜快跑、C端产品侧的百度文库，实现了真正意义上的商业化。

　　没有人会否认，自动驾驶是大模型天然的落地场景之一。根据官方信息，萝卜快跑的第6代车型所搭载的其自研的自动驾驶大模型Apollo ADFM，已做到结合点云和视觉的多模态融合，更精确检测和理解复杂环境中的障碍物，从而将自动驾驶服务扩展到跨区、跨江、机场高速等通行场景。

　　另有数据指出，百度旗下的文库业务，AI功能月活用户突破9000万，超过字节旗下豆包的7000万；其中付费用户4000万，仅次于微软Copilot，位居全球第二、中国第一。

　　换言之，哪怕没有Deepseek的横空出世，中国的AI相关产品服务，也早在全世界范围“上了桌”。

　　另一批AI领域的“中国尖子生”

　　话虽如此，在自动驾驶领域，萝卜快跑可能比Deepseek更为“孤独”。 因为在国际舞台上，它要同时面对谷歌和特斯拉几大智驾巨头的竞争。

　　虽然到目前为止，全无人自动驾驶远谈不上“普及”，但迅速在新能源汽车上铺开的智能车机，却实实在在地告诉所有人，这就是未来！中美之间在无人驾驶应用上的竞争，不仅是一时之长短，更是高科技领域的战略博弈。

　　萝卜快跑的海外境遇，也跟Deepseek极其相似：2025年1月14日，美国商务部发布管理规则，以“保护美国国家安全”为由，禁止中国自动驾驶公司在美国开展自动驾驶汽车测试，并限制中国网联车软硬件及整车在美国的使用。该禁令将于2027年起生效。

　　但在日新月异的高压竞争下，萝卜快跑不仅顶住了，而且实现了不逊色于Waymo、特斯拉的成就：

　　其一，早在今年5月，百度发布全球首个支持L4级无人驾驶的自动驾驶大模型Apollo ADFM，其安全性超越人类驾驶员10倍以上，并实现城市级复杂场景全覆盖。截至今年6月，在超1亿公里实际道路测试里程中，萝卜快跑实现零重大伤亡事故。

　　如此成就的背后，百度的投入是马拉松式的，同时也是压强式的——12年时间，1700亿元的投入，让萝卜快跑成为国内唯一一家可以规模化、常态化测试的企业。

　　长期投入和规模化应用的其中一个结果，是自动驾驶终端的成本，被“打了下来”。

　　在车辆成本方面，第六代萝卜快跑的成本，只有谷歌Waymo车的1/7，比特斯拉宣布26年量产的cybercab的还要低。这对于萝卜快跑在中国实现规模化运营显然是有利的，甚至比谷歌Waymo和特斯拉先人一步，福布斯称赞这是“行业突破性进展”。

　　其二，在此基础上，中国自动驾驶行业也具备了出海的各项“硬条件”。另有报道指出，萝卜快跑有望在中国香港、新加坡、中东等地测试并部署其无人驾驶出租车。

　　这些地方，右舵左行的比例极高，因而香港成为了最合适的“试验田”。去年12月4日，萝卜快跑成功获得了香港首个自动驾驶车辆先导牌照。

　　作为萝卜快跑在首个右舵左行地区拿下的自动驾驶测试牌照，这是其走向全球的第一步——一旦测试成熟，占据全球三分之一的右舵市场，也将是中国自动驾驶潜在的市场空间。

　　根据Frost & Sullivan的预测，到2030年，中国的Robotaxi市场规模将达到4888亿元，而全球市场规模则将达到8349亿元。这是一个具有充分增长空间的市场，也是未来重要的经济增长点。

　　值得一提的是，在《麻省理工技术评论》的2025年“十大突破性技术”榜单中，自动驾驶与生成式人工智能等新兴行业入选。百度、谷歌等AI及自动驾驶领域的企业亦成为推动全球自动驾驶技术发展的重要力量。

　　再来看百度文库。在大模型重构下，百度文库已经从办公工具，转向思想碰撞与灵感激发的AI领先产品，成为“一站式AI内容获取和创作平台”。

　　市场数据也表明，这一决策非但没有减少文库的收入，反而让它在短时间红海化、同质化的AI产品竞争中脱颖而出，成为仅次于微软Copilot的C端AI产品——AI重构后，百度文库的MAU达到了7000万，付费用户占据了活跃用户的六成左右。

　　某种意义而言，这是百度一以贯之的理念，在AI产品上的具象呈现。无论是自动驾驶，还是百度文库，都是从用户需求场景出发，为用户提供“使用价值”，将用户行为从“感兴趣”、到“真正需要”、再到“为使用价值买单”。

　　从被封锁到自强

　　历史总是惊人的相似： 20世纪，西方封锁催生了“两弹一星”； 21世纪，芯片断供倒逼出华为鸿蒙和麒麟； 如今，AI领域的围堵正在孕育中国新一代的AI技术范式。

　　来自外部的封锁，恰是对技术成就的最高“认证”。当美国商务部以“国家安全”之名对中国自动驾驶技术竖起高墙时，硅谷或许未曾想到，这堵墙反而成了中国科技企业锤炼“反脆弱性”的熔炉。

　　无论是Deepseek的开源模型打破“算力垄断”，还是萝卜快跑用1/7的成本碾压Waymo，中国AI的崛起直指美国技术霸权的软肋——当硅谷沉迷于资本堆砌的军备竞赛时，中国企业用工程化创新和场景化落地开辟了一条新赛道。

　　面对芯片断供，Deepseek仅用少量资源便训练出顶级模型，证明算法优化可跨越硬件鸿沟；在美国自动驾驶的强敌压力下，萝卜快跑通过多传感器融合技术，将激光雷达成本大大降低，并自主研发了全球首个支持L4级自动驾驶的大模型，大大提升技术的安全性和泛化性，为布局中东、东南亚等新兴市场埋下伏笔。而百度文库则凭借“AI+生态”的闭环，在众多中撕开商业化缺口。这些案例无不印证了一个逻辑：

　　封锁越严苛，创新越迫切，突破越彻底。

　　正如李彦宏所言：“走在技术的最前沿也意味着要冒更大的风险，要承受高于同行的失败概率，要耐得住寂寞，要忍受别人的不理解甚至白眼。”

　　当Deepseek的代码在GitHub上被全球开发者“星标”，当萝卜快跑的无人车驶上外国街头，当百度文库的灵感激发功能点亮百万创作者的屏幕，世界终将看清——外国封锁的高墙，最终只会成为中国科技的跳板。

　　越封锁，越发展；越发展，越强大。这不仅是中国AI三叉戟的真实写照，同样也是中国科技行业迈向星辰大海的永恒信条。

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责任编辑：张恒星