咱们今天聊个颠覆认知的事儿，现在美国80%的AI初创企业，都不用自家的OpenAI模型了，反而主动找中国的通用大模型来用。

这可不是我瞎说，是行业里实实在在发生的变化，背后核心原因就一个：中国大模型是真好用，能解决实际问题。

可能有人觉得，AI领域还是美国说了算？但事实是中国大模型的算法优势已经在多个赛道上明明白白摆着了。

尤其在图像生成这个竞争最激烈的领域，阿里巴巴的千万Image系列和腾讯的混元Image这两大模型，早就站稳了全球前列的位置。

更厉害的是过去11个月里，这两个模型还两次冲上全球第一的宝座，这份成绩放在全世界都是拿得出手的。

不只是图像生成，图像编辑领域咱们一样能打，全球排名前16的顶尖图像编辑模型里，中国厂商直接占了6席，差不多三分之一的份额。

这里面字节跳动的表现最亮眼，他们的C、G、am、F系列模型，分别拿到了全球第二、第三、第五的名次，相当于在全球顶级梯队里，半壁江山都有咱们中国企业的身影。

文生视频这个偏细分但技术门槛不低的领域，咱们的优势也很明显。全球前16名模型里中国占了7席，构建起了除美国之外最强的视频模型生态。

要知道，视频模型的技术复杂度比图像高得多，能有这样的生态规模，说明咱们的技术积累已经很扎实了。

文本能力这块，作为AI的核心基础能力，咱们同样不落下风，全球前20名文本模型中，中国直接占了9席，接近一半。

像百度的文心5.0 Preview和阿里巴巴的千问3 Max，都是行业里公认的顶尖选手，排名一直稳居前列，不管是日常文本处理还是专业领域的文案生成，都能轻松应对。

今年8月，《经济学人》杂志专门发了篇文章聊这事，里面提到一个2025年出现的有趣现象：

美国80%的AI初创企业在融资路演的时候，都不再用OpenAI的模型做演示了，转而换成了中国的通用大模型。

要知道，融资路演是初创企业的生死关，选什么模型演示直接关系到能不能拿到投资，没人会在这事上开玩笑。

他们选中国模型，肯定不是因为什么主观偏好，核心就一个，中国大模型的实用性更优，就像DeepSeek这些中国大模型，在很多细分场景下的深度适配能力特别强，能直接帮企业解决问题。

反观OpenAI，虽然名字里带“Open”，但实际上是个闭源大模型，这就意味着企业用的时候，不仅成本高，还受很多限制，没法根据自己的需求做定制化调整。

两相对比，美国初创企业用脚投票选中国模型，也就顺理成章了，而这更反映出一个关键变化：

中美两国作为未来10年全球人工智能领域的核心决赛选手，已经走上了两条完全不同的发展道路。

先看美国，他们的发展方向很明确，聚焦在三个核心领域，走的是“筑高墙、握核心”的路子。

第一是攻坚AI芯片，拼命推进5纳米、3纳米制程的技术突破，目的很直接，就是想在芯片这个核心环节卡我们脖子，掌握技术话语权；

第二是大规模建设AI基础设施，动辄万亿级的资金往里砸，野心很明显，就是想在未来二三十年的全球人工智能浪潮中，掌控全球AI基础设施的主导权，让别人都得依赖他们；

第三是研发闭源大模型，把精力放在从0到1的基础性科技突破上，走的是高精尖路线。

咱们中国则走出了一条完全差异化的发展道路，更贴合咱们的国情和优势，走的是“重应用、广落地”的路子。

第一，咱们是全球最大的制造大国和硬件大国，这是独一份的优势。

我们没有把AI当成孤立的技术，而是把它融入全产业链，用人工智能改造生产线、升级产品、优化应用场景，实现从软件到硬件的全链路智能化升级，让技术真正服务于产业；

第二，咱们有全球最大的应用市场，这是技术落地的最好土壤。

硅谷那边出现一个新的技术变革，往往一两个月内就能在华强北实现商业化应用，这种落地效率是其他国家比不了的，也让我们的AI技术能在实战中快速迭代优化；

第三，我们坚持开源大模型路线，聚焦从1到N的技术迭代与规模化应用，开源意味着更多企业和开发者能参与进来，共同完善技术，形成良性生态，也让AI技术能更高效地普及到各个行业。

其实这两条路没有绝对的好坏，中美两国的发展路径都具备可行性，而这种差异化的竞争格局，不是零和博弈，反而能推动全球人工智能领域迎来新的变革。

毕竟技术的价值在于服务人类，不管是基础突破还是应用落地，最终都是为了让AI更好地赋能社会。