中国为什么不 all in AI?
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知乎用户 城北徐公 发表
湾湾媒体有一个报道，说中国要以举国之力。投资 1.2 万个亿修建雅江水利工程。
这就是不了解中国大陆的一个具体写照。就这还用举国？
AI 同理。
知乎用户 天命杀猪汉 发表
扶几千万人的贫，土共都没 All in。
还有啥配得上土共来 All in？
都说当年抗美援朝是立国之战，牺牲那么大，其实也还没 All in 呐。
土共同时还在全国轰隆隆地剿匪啊反特啊土改啊扫盲啊派赤脚医生啊斗地主资本家啊啥的没停呢。
All in？三体人来了吗？
知乎用户 JAVA 程序猿 发表
中国不仅不会 all in AI。
而是不会 all in 任何东西。
接受过 9 年义务教育的小伙伴都知道，鸡蛋不能放在一个篮子里。
这是中国最大的智慧之一。
知乎用户 THE ONE 发表
目前 ai 方面倒像是
美国是计划经济，不惜成本，不计代价来 all in ai，政府全力扶持，
中国则像资本主义，零散的，自发式的让企业自行摸索，政府基本不管。
当然原因是多样的，可能是美国泡沫累积只能将钱投向 ai，中国制造业自信，不急着激进跟进，不过出现这种角色互换的现象还是很好玩的
代表第四次科技革命的 ai 又将花落谁家呢
知乎用户 chaostar 发表
因为中国还要用举国之力去修雅鲁藏布江水电站，还要用举国之力造六代机，还要举国之力造航母，还要举国之力造电动车…
现在还倒欠几十个举国之力呢。
上次我看高志凯接受英国一个媒体采访，前半段英国人问，你们中国为什么要把电动车产业链武器化？高解释说你不能因为中国做了正确的选择反而要来批评中国。
英国人又问你们现在投入 ai 是为什么，高解释说我们不希望美国在 ai 方面垄断。
我看完的感受是，高先生还是留了面子了。要换我的话，直接问：“十年前你会不会提问中国为什么要投入电动车，十年后你会不会继续哀嚎中国把 ai 武器化？”
知乎用户 Sental Cristar 发表
期货死人才需要 All in 某个东西。
就像二战时的日本海军一样。
只有大概率输的人才会去赌 “决战兵器”，赌国运。
处于优势的一方只需要顺其自然就可以了。
。
中国在 AI 这件事里就一直处于极度优势的状态。
哪怕前几年我在知乎和 B 站说中国 AI 不比美国差会被围攻的时候，中国 AI 的发展相比于美国也是极度有优势的。
最大的从容来自于实体产业的刚性需求。
英国蒸汽机的发展，关键在于露天采煤的需求；
你控制了关键的刚需场景，你的研发就有了明确方向，而且研发出任何成果都能立即挣到钱回本，资金上就可以滚雪球一样壮大起来。
同时，看不见的手会及时纠正那些故意浪费资金的行为，大大提高资金的利用效率。
从工业品数量角度讲，全球 50% 以上的工业品在中国生产，这是天然的需要 AI 的场景。
同时，中国政府非常注意反垄断，想在中国大环境下固步自封、不改进技术，活下去的难度是极高的。
所以你不需要去特意如何 All in，工业行业就会主动寻求一切降本增效的新技术、新手段，市场自己就会驱动 AI 的研发。
所以这事从来就不是什么需要忧虑的东西。
担心中国忽视 AI 发展完全是杞人忧天的行为。
。
同理，美国第三产业 AI 的前景也是不需要怀疑的。
人家本来就在为中、朝、伊之外的全世界提供第三产业服务，天生就掌控了这个商业场景，在这一块的 AI 发展只会激进不会保守。
。
当然了，这事的微妙之处在于，美国人经常操控媒体，把实体产业使用 AI 技术这事给开除出 AI，
什么飞行控制、人脸识别全都被从 AI 里开除掉了，
重新定义 AI 来赢赢赢。
知乎用户 Sean Zhang 发表
原子弹的成功让全球人民对于科技进步都有了一些不切实际的幻想，仿佛任何能 “改变世界” 的科技都值得 all-in，并且一旦成功，就能未来几十年立于不败之地，并且获得远超投入的收益。
但事实上，原子弹之后，多数被寄予厚望的技术，其实都对不起它被 all-in 的那个代价。
60 年代中国 all-in 原子弹，勒紧裤腰带，“卖掉裤子也要造”，是因为它的前景很明确，一旦造出来，被地面入侵的危险就解除了，那原本用来备战的海量资源，就可以迅速投入经济建设，所谓 “军队要忍耐”——没有核武器保底，你敢让军队忍耐吗？
并且，由于原子弹的存在，使得老钟有了在美苏之间选边的资格。并且事实上成为了冷战胜负的决定性力量。可以说中国成为冷战第二大受益国，很大程度上就是因为两弹一星。
**但 AI 呢？它的前景真的很不明确，你有了 AI，然后呢？**你的敌人会因为你的 AI 比他们强，就放弃入侵你吗？你的商业对手会因为你有了 AI，就自动输给你吗？它能帮你挡住多少高超音速导弹？还是能帮你变出多少艘航母？能给你的超市里刷出多少面包香肠和啤酒花生？
中国的 AI 水平稳居全球第二，在部分细分领域全球第一，可以说完爆在这个方面远不如印度的日本（没开玩笑，印度的 AI 产业稳居全球前五没问题，鬼子则基本完全错过了 AI 这一波浪潮），也没阻挡鬼子和高市早苗对中国哈气啊？
所以 AI 就不应该得到 all-in 的待遇，在我看来中国目前的策略是很正确的，国家层面做好后勤（电力、人才培养、税收和基建的优惠政策给上，但不自己下场），让企业自己上
既然 AI 在可见的未来只有商业价值，那就让企业自己去发掘商业价值，把该赚的钱赚到手，这就够了，这样虽然不一定能做到全球第一，但能保证在每个有实际利益的分领域，都有企业能跟进，掉不了队。
还能保证，万一哪一天真的产生了巨大的军事和国防价值，老钟有充分的人才储备，和坚实的基础，可以快速跟进。
AI 在今天就有点像二战时的喷气式飞机技术——所有人都知道它注定改变世界，所有人也都知道如果它改变世界的愿景真的实现，会给战场和社会都带来巨大的革新，从而给拥有这项技术的一方巨大优势，但是历史告诉我们，等喷气式飞机真正被应用于军事，都是 50-60 年代的事情了，而喷气式飞机的民用则要等到更晚（60-70 年代），二战在 1945 年就决了胜负，这意味如果你 1940 年代 all-in 喷气机，大概率要硬吃二战的亏。而且你就算给纳粹德国刷出几百架 50 年代技术水平的战斗机和 70 年代水平的民用机，也挽救不了它 1945 年的败势。
别以为喷气式飞机一个例子就能让各国冷静下来，在冷战期间，这类 “注定要改变世界” 的东西从喷气式飞机变成了航天，全世界都公认，卫星技术和航天发射技术会改变世界，尤其是苏联，说举国投入都不为过，但是苏联依然没能看到卫星技术大放异彩的 21 世纪 10-20 年代，它 1991 年就死了。并且，退一万步，就算你把 21 世纪 20 年代的卫星技术穿越回去送给苏联，大概率也不能挽救它 85-91 年的颓势，对不对？
苏联有了今天的卫星技术，可以给莫斯科市民提供 4K 高清的电视信号，但依然没法变出货架上的大列巴和伏特加
知乎用户 蛋仙 发表
已经做的不错了，模型差距咬的很死，豆包 DS claude 我都在用。
Claude 确实全场领先，但是大家用 Claude 并不是 Claude 牛逼的不行，领先第二名几倍几十倍。
而是因为要在能力范围内追求使用最强 AI，以求成为最快探索边界的人。
速胜速败论都是些笑话。
互联网和 AI 领域美国和中国一样卷，甚至连人种都接近，一边人多但是卡差点，一边钱多但是人少点，根本就拉不开根本性差距，中美都不行。算卡因为中国起步晚，现在国产卡虽然落后，但还算可用，说实话发展比我预计的快多了，用不了几年应该能推出合格的全国产算卡，性能落后很正常，可以用量和算法弥补。老中这边电多，而且增长极快，越来越多。
你要是不信这边的报道，可以看美国的封锁政策，哪个 level 解封那就是国产发展到那里了。
中国这边在发扬人力优势，探索 AI 在各行各业实际生活中的应用，在落地上领先美国。
美国这边在发扬财力优势，收拢全球 AI 人才，以求尖端技术压制中国，但是应用上几乎限于几大巨头。
AI 目前来看并没有产生多大的生产力优势，互联网巨头们并没有因为 AI 而让产出翻几倍，反而统一选择一边裁员一边尝试维持稍超以往的开发速度。
AI 扩展了个人的能力边界，让不会写代码的人能写出勉强能用的代码，这些人和宗教一样崇拜 AI。但是这些代码不经过严格约束和审核，是上不了生产环境的。一线大厂的发布效率有没有提高 50% 都很难说，反正力推 AI，严查 token，人均 claude 应用大师的我司（美企互联网）没达到，反而因为裁了一批 senior 技术骨干导致今年 P1 频出，剩下的人在痛心疾首裁员前没把同事炼成 skill。
目前看 AI 还远没有发展为全知天网的迹象，也没人知道要几年才能进化到这个地步。
中国在 AI 的投入和其他领域一样较为稳健，我不觉得过激。
美国的投入也没有大部分人想象的那么夸张，完全源于资本主义的无意识扩张，美国公司必须要在所在领域争夺第一才能存活，信心是美国公司维持的第一要素。这和 “重返月球” 是一个道理。
知乎用户 墨苍离 发表
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一个流行的焦虑是：中国在 AI 上投入不够。
这个判断经不起三秒钟的事实检验。看算力，中国的智算中心建设速度全球第二，部分城市的 GPU 集群规模已经进入世界前列。看模型，仅 2023 到 2024 年间，中国发布的大语言模型数量激增，按多个统计口径已与美国相当甚至超出。看政策密度，从中央到地方，AI 相关的产业规划、专项基金、人才计划层层叠叠，覆盖之密，执行之快，放在全球范围内没有几个国家能做到。
所以投入不够是个伪问题。
真问题藏在另一个地方：中国 all in 的方式——资源向共识方向集中、目标自上而下设定、成果以可量化指标评估——这套投入的形状，和 AI 当前所处的技术阶段之间，存在一个深层的错配。
这不是决心的问题，不是钱的问题，甚至不是人的问题。这是一个认知结构的问题。要理解这个错配，需要先理解一个看似无关的概念。
在陌生城市找餐厅
假设你到了一座完全陌生的城市，只有三天时间，想找到最好的餐厅。你有两种策略。
第一种：找到一家评分不错的店，然后三天都去吃。这叫 exploitation——利用已有的最优信息，把回报最大化。
第二种：每顿饭都去不同的街区试一家新店。你可能会踩雷，但也可能在第二天晚上撞进一家没有任何评分、开在巷子深处的小馆子，吃到这辈子最好的一顿饭。这叫 exploration——牺牲短期确定性，换取发现未知最优解的可能性。
哪种策略更好？取决于一个关键变量：你手里的地图有多完整。
如果这座城市你已经来过十次，对各个街区了如指掌，那 exploitation 是理性的——你的地图足够好，最优解大概率已经在你的视野内。但如果你对这座城市一无所知，地图上大片空白，那过早 exploitation 是灾难性的——你会锁死在一个局部最优里，永远不知道三条街之外有一个完全不同量级的选择。
这个权衡——exploration 与 exploitation 的张力——不是一个比喻。它是数学。在强化学习、贝叶斯优化、进化生物学中，它是最基本的形式化框架之一。而它恰好是理解中国 AI 困境的钥匙。
举国体制的甜区
先说举国体制擅长什么。
两弹一星。核物理的基本原理在 1940 年代已经清楚，工程路径虽然极其困难，但方向是确定的——你知道要造什么，问题是怎么造。这是一个典型的高范式成熟度任务。举国体制在这里的表现堪称人类组织能力的巅峰：集中最优秀的人才、调配全国资源、排除一切干扰、在极短时间内完成工程突破。
高铁。轮轨技术的物理极限、信号系统的工程方案、线路规划的优化算法——这些在中国引进消化之前，已经被日本、法国、德国验证过了。中国做的是在已有范式内的极限工程优化和大规模部署。结果有目共睹：全球最大的高铁网络，运营效率世界领先。
5G。通信标准的制定是一个高度结构化的过程，技术路线在 3GPP 框架内经过多轮收敛，华为和中兴的突破是在这个已收敛的框架内做到了工程和专利的领先。
这三个案例有一个共同特征：范式已经收敛。地图是清楚的，或者至少大部分是清楚的。在这种条件下，举国体制的每一个核心机制——自上而下的目标设定、资源向共识方向集中、以可量化成果为导向的评估——都是优势。因为当你知道方向时，协调和集中就是效率。
举国体制是人类发明的最强大的 exploitation 机器。
但 AI 不在这个甜区里
现在问一个关键问题：AI 当前处于范式收敛期还是未收敛期？
表面上看，似乎已经收敛了。Transformer 架构统治了过去七年，scaling law——模型越大、数据越多、算力越强，性能越好——看起来像一条通往通用智能的确定道路。如果你相信这个判断，那结论很简单：中国应该集中一切资源，造更大的模型、堆更多的算力、喂更多的数据。事实上，这正是大部分中国 AI 投入正在做的事。
但这个判断本身就处于激烈的争论之中。
Transformer 是不是通往 AGI 的终极架构？Scaling law 能不能一路外推下去，还是会撞上某个我们尚未看到的天花板？当前的大语言模型是否真的在理解，还是在做极其精密的模式匹配？这些问题在 AI 研究的前沿远未达成共识。Yann LeCun 公开且反复地质疑自回归大模型的路线，主张一种基于世界模型和联合嵌入预测架构的完全不同方向。Gary Marcus 从认知科学的角度持续论证当前范式在组合性泛化和因果推理上的根本局限。即使在 scaling law 的信徒内部，对于什么时候会撞墙、撞墙后怎么办，也没有一致的答案。
我的判断倾向于范式尚未收敛。这个判断可以被合理地反驳——也许 Transformer 加 scaling law 就是最终答案。但即便如此，只要范式转换的概率不是零，下面的推理就依然成立。
如果范式尚未收敛——如果我们手里的地图还有大片空白——那会发生什么？
会发生的是：集中资源反而变成了一种结构性劣势。因为集中意味着选择，选择意味着押注，而在地图不完整时押注，大概率是押在局部最优上。更糟糕的是，举国体制的资源集中不是一个容易逆转的过程——当数百亿资金、数万名工程师、整条产业链都被组织到同一个技术方向上之后，转向的成本是惊人的。路径依赖会像混凝土一样凝固。
这不是中国特有的问题。任何高度协调的系统在范式未收敛期都面临同样的困境。但举国体制把这个困境放大到了国家尺度。
DeepSeek 是反例吗？
写到这里，一个反驳几乎不可避免：DeepSeek 呢？
DeepSeek 的表现确实令人印象深刻。它用相对有限的资源，在多个基准测试上达到了与顶级美国模型可比的性能，其工程效率让整个行业侧目。如果中国体制真的不适合 AI 竞争，怎么解释 DeepSeek？
我的判断是：DeepSeek 恰恰证明了核心论点，而非反驳它。
DeepSeek 的突破属于什么类型？它没有提出新的架构范式，没有挑战 Transformer 的基本假设，没有走一条完全不同的技术路线。它做的是在现有范式内的极致工程优化——用更聪明的训练策略、更高效的资源利用、更精细的工程实现，在同一条赛道上跑出了更好的成绩。
这正是 exploitation 的巅峰表现。这正是举国体制——以及中国工程文化——最擅长的事情。
但问题是：如果 Transformer 加 scaling law 这条路最终撞墙了呢？如果通往更深层智能的路径需要一种我们今天还没有想到的架构呢？DeepSeek 的成功不能回答这个问题。它证明了中国在当前范式内的天花板极高，但它没有——也不能——证明当前范式就是正确的范式。
用前面的比喻说：DeepSeek 证明了中国能把已知街区里评分最高的那家餐厅吃出花来。但它没有去探索那些地图上还是空白的街区。
需要补充一点诚实的不确定性：对 DeepSeek 突破性质的这个定性，是基于目前公开的技术信息做出的。如果后续披露显示其在架构层面有更根本的创新，这个判断需要修正。
一个诊断工具：范式成熟度与协调度矩阵
把上面的论证抽象一步，可以得到一个更通用的分析框架。
任何大规模技术投入，都可以放进一个二维空间来评估。横轴是范式成熟度——从我们根本不知道正确方向是什么，到方向完全明确只需要工程执行。纵轴是资源协调度——从高度分散的自发探索，到高度集中的统一调度。
这个矩阵的四个象限各有各的逻辑。
高成熟度与高协调度。这是举国体制的最优区间。方向明确，集中力量办大事。两弹一星、高铁、5G 都在这里。成功率极高。
低成熟度与低协调度。看起来混乱，但在范式未收敛期，这种混乱恰恰是高效的。大量小团队各自押注不同方向，大部分会失败，但只要有一个撞对了，整个生态就能快速跟进。美国互联网早期、当前硅谷 AI 创业生态，都在这个象限。这不是浪费，这是分布式搜索。
低成熟度与高协调度。这是最危险的象限。方向不明确，但资源已经被集中到某个方向上了。日本的第五代计算机计划是教科书级的案例——1982 年，日本通产省投入巨资，集中顶尖人才，押注并行逻辑推理和知识处理作为下一代计算范式。十年后，这个方向被证明是死胡同，而真正的未来——互联网和个人计算——在日本体制的视野之外生长。科技政策学者对这个案例有过大量回顾性研究，结论高度一致：错不在投入不够，错在对范式成熟度的误判。
高成熟度与低协调度。资源分散在一个方向已经明确的领域里，导致重复建设和效率浪费。这也不是好状态——讽刺的是，中国 AI 在应用层的某些领域，比如大模型的重复开发，恰恰呈现出这个象限的特征。
关键洞见不在于哪个象限好或坏，而在于：最致命的错误是对自己所处象限的误判。如果你把一个低成熟度的技术当作高成熟度来组织资源，你会用最高效的方式冲向一个可能是错误的方向。
这个框架不只适用于国家级技术竞争。如果你在管理一个技术团队、做一个产品决策、评估一个投资方向，同样的两个问题值得先问：范式收敛了吗？我的资源组织方式和这个成熟度匹配吗？
如果你对第一个问题的回答是不确定——那本身就是一个强信号：你可能需要更多的 exploration，而不是更高效的 exploitation。
缺失的那一层：意义
结构困境解释了资源配置的问题。但还有一个更安静、更难被看见的层面。
一个技术生态能不能产生范式级突破，最终取决于一种特定类型的人——那些被问题本身驱动、而非被奖赏驱动的人。动机科学在这一点上的证据相当扎实。Deci 和 Ryan 的自我决定理论几十年来反复验证了一个核心发现：内在动机——好奇心、自主感、对问题本身的迷恋——是创造性表现最可靠的驱动因素之一。而外在动机——奖金、晋升、竞争排名——在需要创造力的任务上不仅效果有限，有时甚至产生反作用。Teresa Amabile 在哈佛商学院数十年的研究更直接地表明：当人们感到自己是在被评估或为外部目标工作时，创造力会系统性地下降。
现在看中国 AI 的主流叙事。追赶美国。超越美国。产业升级。国家安全。卡脖子。弯道超车。
每一个关键词都是外在动机框架。每一个都在说：AI 是一个工具，用来达成某个外部目标。
这套叙事不是错的。这些目标确实重要。但叙事有一个常被忽略的功能：它是人才的筛选器。当一个国家关于 AI 的主流话语全部围绕追赶和应用展开时，它选择性地吸引那些擅长在已知方向上高效执行的人才——优秀的工程师、精明的产品经理、高效的项目管理者。与此同时，它很可能在选择性地疏远另一类人：那些对智能的本质是什么这个问题本身着迷的人，那些愿意花十年时间走一条可能完全走不通的路的人，那些在看似无用的问题上消耗生命并且乐在其中的人。这个推断基于动机理论的逻辑，而非直接的实证测量——但它的方向性是可信的。
而历史反复表明，范式突破几乎总是来自后一类人。
有人可能会用曼哈顿计划来反驳——那不也是国家目标驱动的吗？但曼哈顿计划的物理学基础——核裂变的链式反应——是在此之前由一群被纯粹好奇心驱动的物理学家发现的。Hahn、Strassmann、Meitner 在 1938 年发现核裂变时，没有任何军事机构在他们背后。国家机器做的是工程化，不是范式发现。范式发现发生在更早的时候，发生在那些没有任何实用目标的实验室里。
这不是一个可以通过加薪或放宽签证来修复的问题。叙事是文化的表层结构，它的根系扎在更深的土壤里——扎在一个社会对什么样的人生值得过、什么样的工作算有意义这些问题的集体回答中。
隐藏变量：认知流动性
还有一个维度很少被讨论，但可能同样关键。
我把它叫做认知流动性——一个技术生态中，想法、人才和注意力在不同技术路线之间切换的摩擦成本有多低。这不是一个现成的学术术语，而是我综合劳动经济学中的市场摩擦理论、组织学习中的知识转移研究、以及复杂系统中的搜索效率模型，提炼出的一个操作性概念。我认为它捕捉了一个真实存在但缺乏命名的现象。
硅谷 AI 生态的一个常被归因于文化的特征，其实有更具体的结构性基础：一个工程师可以在大公司的研究部门工作两年，积累对大规模系统的理解；然后跳到一个三人创业团队，把这些理解用在一个完全不同的技术方向上；同时在周末为一个开源项目贡献代码，接触到第三种技术思路；如果创业失败，三个月后可以回到另一家大公司或加入另一个创业团队，几乎没有摩擦。
每一次流动，都是一次跨语境的知识重组。当这种流动在整个生态中大规模发生时，它构成了一种分布式搜索机制——没有任何中央规划者在指挥，但系统整体的 exploration 效率极高。
中国 AI 生态中的流动摩擦系统性地更高。这不是因为有人明令禁止流动，而是因为一系列制度性摩擦的叠加：户籍制度增加了地理流动的成本；编制体系让学术界和产业界之间的切换变得困难；项目制经费要求研究者在申请时就明确预期成果，压缩了中途转向的空间；评价体系以论文数量和专利数量为核心指标，奖励留在主航道而非探索支流。
每一个单独拿出来都有其历史合理性。但叠加在一起，它们构成了对认知流动性的结构性压缩。而认知流动性低，直接意味着 exploration 效率低——整个生态在未知地形中搜索最优解的能力被削弱了。
这个概念对个体决策者同样有用。如果你在管理一个团队，值得问自己一个问题：你的成员能多容易地把 20% 的注意力从主项目转向一个看起来不靠谱的想法？如果答案是很难——不是因为你禁止了，而是因为绩效考核、项目排期、汇报结构让这件事的摩擦成本很高——那你的团队的认知流动性可能不够。而在你面对的问题的范式尚未收敛时，这个不够会很贵。
地图之外
如果上面的分析大致成立，那么中国 AI 面对的就不是一个可以通过追加投入来解决的问题。投入更多的钱、建更多的算力中心、发布更多的大模型——这些都是在同一张地图上加速。而真正的瓶颈可能在于地图本身。
一个更深的问题浮出水面：什么样的干预——如果存在的话——能改变一个国家级系统的认知结构？举国体制的 exploitation 偏好、主流叙事的外在动机框架、制度性摩擦对认知流动性的压缩——这些不是某个决策者的失误，而是一个复杂系统长期演化的结果。它们彼此嵌套、相互强化，构成了一种深层的路径依赖。
也许最值得不安的不是中国能不能在 AI 上追上美国。而是追赶这个框架本身。当你把另一个玩家定义为追赶目标时，你已经隐含地接受了他的地图是正确的。你的全部努力都在缩小与他的距离——在他的坐标系里。
但如果通往下一个范式的路径不在任何人现有的地图上呢？
那么真正的竞争优势，不属于跑得最快的人，属于最先意识到自己需要一张新地图的人。
知乎用户 自强不息 发表
我只见过赌徒在输红眼的时候 all in，没见过做庄的上桌 all in。
知乎用户 bamboolion 发表
。。。美国也没 all in 啊 ，他们还在打伊朗呢，OpenClaw 这玩意出来后就知道美国 ai 最后斗不过中国的，电力差距太大，中国 ai 的价格太便宜了。
知乎用户 刘一非 发表
哥，中国已经 All in AI 了，卷得飞起，雷军的黑灯工厂，美的的机器人，比亚迪的无人智造，哪个不是 AI 在里面挑大梁，已经替换了数以百万计的工人。
中国作作为全球最大的产业国，每年顺差超过 1 万亿美元，怎么还不能充分就业，就是因为有 2 亿以上的工作被 AI，自动化替代了，导致 2 亿多的灵活就业人口出现。
懂吗？
别宏观叙事了，现在关键是要多保住几个人的饭碗，让 AI 再开慢一点，现在无人车都开到国外去了，国内不敢放开，为什么，要保住 2000 万滴滴司机的就业。
AI 和人，谁为重，谁为轻，这不是一望而知的事吗。
现在已经这样了，再 all in AI , 普通人不会饿死吗？
雷军的黑灯工厂，小米的智能生产线早就实现了全流程自动化，从零部件加工、组装到检测、包装，全程几乎看不到工人，全靠 AI 算法控制机器人精准操作，一条生产线就能替代上百名工人，24 小时不间断运转，出错率比人工低 90% 以上。
再看看美的，旗下的机器人产业早就形成了完整的产业链，从家用机器人到工业机器人，AI 算法贯穿始终，美的的智能工厂里，机器人可以自主完成焊接、喷涂、搬运等繁重工作，仅佛山顺德的智能基地，就有超过 5000 台工业机器人投入使用，直接替代了近万名一线工人。
更不用提比亚迪，作为全球新能源汽车的龙头企业，比亚迪的无人智造车间堪称 AI 应用的典范。从电池生产、车身冲压到整车组装，AI 系统全程把控，不仅能实现生产流程的实时优化，还能提前预判设备故障，减少停工时间。据统计，比亚迪仅在深圳、西安的几个大型生产基地，就通过 AI 自动化替代了超过 10 万名工人，而这样的无人车间，比亚迪还在不断扩建。
还有刚刚结束的 2026 年德国汉诺威工博会上，中国企业的 AI 应用更是惊艳全场。恒远科技的 “AI 原生” 工业软件，不用复杂代码，通过对话就能生成应用界面和业务流程，既能自主决策又能持续优化，大幅降低了中小企业使用 AI 的成本；
中联重科的双足人形机器人能跳街舞、打太极，背后的 AI 算法强化了机器人的感知、规划和控制能力，还会逐步应用到工程机械领域；嘉腾机器人的全向移动叉车，靠 AI 实现货架识别和路径规划，在狭窄空间里的作业效率比人工提升了 3 倍以上。这些不是孤立的案例，而是中国 AI 全面渗透工业领域的缩影，从工业软件到机器人，从装备制造到物流搬运，AI 早就成了中国产业升级的核心引擎。
可能有人会问，既然中国 AI 已经卷到这种程度，为什么我们作为全球最大的产业国，每年顺差超过 1 万亿美元，还不能实现充分就业？
答案很简单：就是因为 AI 和自动化的快速推进，已经替代了数以百万计，甚至上千万计的工作岗位，这也是为什么中国会出现 2.4 亿灵活就业人口的核心原因之一。
根据国家统计局和人社部的数据，2024 年底我国灵活就业人口已经达到 2.4 亿，相当于每三个就业人口里，就有一个属于灵活就业群体。
这 2.4 亿人里，有 8400 万是依托互联网平台的新就业形态劳动者，包括网约车司机、外卖骑手、网络主播等，而剩下的大部分，都是被 AI 和自动化替代后，无法找到稳定全日制工作，只能靠打零工、做兼职维持生计的人。他们中很多人都是之前的工厂工人、流水线操作工，随着黑灯工厂、无人车间的普及，他们的岗位被机器人和 AI 系统取代，又因为缺乏 AI 相关的技能，无法进入新的岗位，只能被迫加入灵活就业的队伍。
很多人喜欢拿宏观叙事来辩解，说 AI 能创造新的就业岗位，说产业升级必然会有岗位更替，这话没错。
但问题是，岗位更替的速度，远远赶不上 AI 替代岗位的速度，而且新创造的岗位，大多需要较高的技能门槛，比如 AI 算法工程师、数据科学家、机器人运维师等，这些岗位根本无法吸纳那些被替代的低技能劳动者。
现在我们必须问一句：All in AI 了，释放出来的大量就业人口怎么办？
知乎用户 杰尼龟没有新裤子 发表
你当是啪啪啪呢，想 in 就 in，想 out 就 out。
知乎用户 loqulohatuilesui 发表
让中国举国之力发展 ai 只有一个可能，那就是美国率先研发出了钢铁侠里贾维斯那种概念的人工智能，真正能自己进行思考的人工智能，那中国立马会以当年研发原子弹的力度发展 ai。
知乎用户 蜗牛 发表
中国是在 AI in all。让 AI 赋能所有产业，提高生产效率，降低单位成本。
美国现在搞 all in AI。赌搞出来 AGI，这个故事就不可能成立。
通用型 AGI 出来了，凭什么要听你一个人类的，人家不应该首先先干掉你这个想掌控它的人类吗？
无非就是画大饼，看能骗多少人进去。就算 AGI 出来了，和碳基人类也没啥关系，AGI 就安心满足你的欲望？这不是鬼扯。。。
知乎用户 你别急 发表
all in 翻译成中文叫赌国运，这是小日子这种小门小户的才干的事，因为凡是赌就有风险，赢了会所嫩模，输了下海干活
知乎用户 躺平还是换方向 发表
计划赶不上变化，实际上这个东西是很大几率在生产力爆发前先造成社会动荡，跑的比较快的美国已经有反 AI 情绪了，奥特曼家都被别人丢燃烧瓶了
知乎用户 昀曦 发表
身为做 ai 的，告诉你，老钟 ai 现在和外国，46 开，为什么是 46 开呢？
1、程序员的开源精神
很难评，最先实现共产主义的东西，无论是代码，弄好的模型，弄好的程序，去 git 上找，很大概率都能找到，而且开源是不断更新的。老钟最开始的一批大模型基本都是抄袭的外国，dpsk 出来轰动是因为真第一次做出来大模型（之前抄都是 32b 左右）
2、高精人员跑路
老钟的高精尖程序员，英语底子本来就不差，学学英语就跑路了。我公司最开始带我的那个大佬，国内按照年薪赚人民币，国外赚同样数字的美刀，相当于工资翻 2 倍（消费水平 2-3 倍，实际到手相当于 6-7 倍），据我所知，行业大佬跑路并不少见
3、显卡价格太贵
ai 需要的算力太多了，中国一台 8 张 a100 的服务器，上百万，这还不算维护等费用。老钟中小企业砸锅卖铁都买不出来，前几年我工作用的还是租云服务器。但是老外那边本身就是本国产出，价格便宜，中小企业也能做
4、思维人心跟不上
中国发展的太快了，已经算是一口气吃成胖子了，对方几十年前，就有关于 ai 的电影和介绍，对他们而言 ai 并不是遥不可及的，而是发展的必然。
但是对老钟来说，90 年才有网吧，人们才大规模接触电脑，对老钟大部分人来说，电脑手机发展速度已经够快了，只有小年轻能跟得上这么快的节奏，ai 的受众范围被进一步压缩
30 多岁的人还能接受使用 ai，40 多岁的人对 ai 就已经是抗拒了。
正所谓：“所有在我出生之前发明出来的东西都是理所当然的；所有在我 15–35 岁之间发明的东西注定是要改变世界的；所有在我 35 岁之后的发明都是反人类的”
知乎用户 小笨瓜 发表
因为拼到最后，就是基础设备的较量了。越来越多人吐槽 ai 越来越像重工业，重资产 门槛高。没一堆卡你也配玩 ai？
Deepseek 时突然追上了，一年过去，牢美御三家又甩开身位了。
人家有 gpu 设计与半导体制造的领头羊英伟达 台积电。
25 年前国内也是 H100 A100，是同样硬件水平。之后嘛，你想用 H100 阉割得惨不忍睹版本 h20 都被禁，人家那边新一代的 b 卡性能强了几倍，过去一年直接几十万 几十万的买。
现在明显是硬件条件差距远大于软件水平差距，还是得补半导体。花大溢价走渠道去堆 N 卡，钱还是给老美送去了，意义不大。
况且已经支持力度很大了，去年 deepseek 火出圈后，多少机关单位都采购了 deepseek 本地部署方案。
知乎用户 卢晓蓝 发表
中国好像是 in ALL？
知乎用户 All Fiction 发表
每个人都认为 AI 是工业革命级别的大杀器。
但事实证明，AI 的领头羊美国，并没有因为 AI 产生生产力的飞跃。
这也是很多人觉得很别扭的现实。
一台纺织机，可以让一个人织布的速度 * 10。
一辆火车，可以让货运能力 * 1000。
然而 AI 如何去直接的影响生产力，大家都还没有摸清楚。
我们处在社会进化的雏形，只有新的生活方式才能刺激新的需求，从而刺激 AI 真正和生产力融合。
这个过程是无比动荡的，我觉得让美国先进行社会实验是没有问题的。
而且，在 AI 叙事的背景下，补齐芯片的短板才是重中之重，大模型调优完全没必要急于一时。
知乎用户 赵琨 发表
嗯，如果 AI 是美国国运的话，我实在想不明白，哪个国家会傻 X 到把自己的国运，放在敌对国家短程导弹射程范围内。
美国 AI 至少有 1/3 的数据中心，在海湾，就在伊朗短程导弹射程之内。川普再逼一逼伊朗，美国国运就完蛋了。
知乎用户 耨镈柢 发表
就中国这个投入强度，剑桥还是麻省都说中国跟美国还几乎没差别，差别只有 1% 点几吧。
那我们还 all in 干嘛？
就像军费，我们用 2% 不到的军费，就已经可以跟美国分庭抗礼了。我们要是非要把军费提高到 5%，那是准备跟火星人打一仗吗？
知乎用户 胡某 发表
AI 整体就这几层
电，卡，模型，应用
电我们有优势，不用解释了
模型持平
应用就不说了，你要相信中国的复制能力
唯一难搞的就是卡了
但是到年底，国内的算力卡硬件能力基本可以和英伟达持平。生态方便差距还需要弥补。
再过 5 年会成一个什么情况呢
美国利用全球互联网优势，搞应用，吹牛逼中国再复制美国应用，本土化，吹牛逼，顺便给美国出口 token。
知乎用户 乙烯君 发表
我只了解过德州的 all in
假设 A 有 100 元，B 有 50 元
B 选择 all in 了 50 元
这时候 A 是不要 all in 的，只需要跟 50 元就行了
知乎用户 镜花水月 发表
就跟新冠的时候为什么 all in 中医连花清瘟胶囊一个原因
知乎用户 沫冬 发表
中国就是 all in AI 啊，不过是从能源、传输、基础设施、新型基础设施、服务器、算力，到最后才是 AI。
举个例子吧，很多人不知道现在三大运营商的 2026 年一个核心战略就是把算力 token 作为重点产品了，中国移动的算力中心已经成规模了。
而算力中心全运转时，是毫无疑问的用电大户，比曾经的单纯网络枢纽耗能高不止三倍。
所以问题应该是美国为什么不 all in AI？
听说你搞 AI？那你国家级算力中心在哪儿呢？你电在哪儿呢？
知乎用户 银翼 发表
现在的的 AI，就是典型的泡沫经济，AI 这玩意虽然是未来，但仍然还是很遥远的，现在的什么豆包千问元宝 GPT，与其说是 AI，更像是娱乐产品，根本干不了什么有生产力的东西，
知乎用户 用户 13667743 发表
因为经历过美国用 “星球大战” 计划忽悠苏联的中国人还没有死完。
知乎用户 诸行无焰 发表
AI 其实是重资产的基础建设 ，都还没有找到能够惠及民生的路径，凭什么 All in
其次我们又不是小日子，这么大的国家什么都讲一个 All in，我们这么多年就是摸着老美过河，老美自己都还在河里，你急什么？
最后哪怕最糟糕的情况产生，出现了 AI 霸权，真要是国运级别的对抗 ，那不等于什么手段都可以上
那你记得 AI 是重资产，不管是算力中心还是数据中心 ，都是可以几个导弹解决的
知乎用户 机智的 Ryan 发表
都在等华为昇腾，华为在等中芯和长鑫。长鑫已经扩产了，而中芯这一代没问题，后面制程在等 EUV
已经 all in 了，瓶颈在，砸钱用处也不大
瓶颈突破了，950 出货量可能 2-3M，960 或许能 5M，970 说不定就 10M 了，980 还没规划，希望能 20M 甚至更多吧
不过 970 是不是已经用 3nm 制程了，那是不是已经预支了 EUV？如果是的话，产能应该很难上去吧
等吧，假设 27 年 EUV 试制成功，28 年量产，29 年 3nm 良率合格，那昇腾 980 才能看到真正的爆产
在那之前中国 ai 恐怕还是得保持步步紧跟的状态
不过好处是，在 980 之前决策其实很简单，有多少卡买多少卡就行。买到就是赚到，需求不可能不足的，大不了再卖了
产能过剩在 980 之前不会出现。980 之后再说
知乎用户 德川家康薛定谔 发表
还是那句话，小国才靠最大值赚钱，大国都靠数学期望赚钱。
靠数学期望赚钱的好处就是你可以赢无数次，但是我只需要赢一次。
知乎用户 小小罗 发表
AI 最后只有导入到制造业，才会真正引爆生产力的发展。
AI 如果只是在图文、视频和代码方向落地了，最多只也是资本家受益，这样可以少雇点人，节省了人力成本，但失业人口的增加，引起的副作用可不小。
所以 AI 最后比的肯定是制造业以及其相关的基建。
中国从 0~1 的突破创新真比不上美国，等老美把路开好了，我们跟在后面，做好 1~100 的微创新也足够了，摸着鹰酱过河嘛。
中国只要跟得上节奏，不拉下太远，还真有可能苟到最后成为赢家。
知乎用户 子非鱼 发表
因为普通中国人真的是有一点臭毛病在身上的…
最大的毛病就是：外国人既不肯跪下，又不肯为了我拼命，这让我很难办啊…
首当其冲的就是伊朗跟毛子…
你真以为国内有多少伊粉鹅友啊？
本质上，这些所谓的伊粉鹅友都是把这两当自己的狗了，所以才会在这两没有按照他们心意行事的时候暴跳如雷……
伊朗为啥要跟老美和谈？你背叛我！
毛子为啥不加大力度？你敢不听话？
越南敢跟美国合作？果然是白眼狼！
这就是相当一部分中国人的真实心态，所以这部分国人在看待世界政治的时候，总是充满忧虑，总是充满愤怒…
这比美国佬可要霸道多了…
为什么不 all in 这个问题，本质上不是问为什么不 all in，而是：狗那么不听话，天朝天兵咋就不能直接一波流带走比赛？
国际舞台很多是草台班子不假，但是基本上是没有傻子的…
尤其是对周边小国来讲…
你老中再怎么慈眉善目，人家也记得你上千年来的父爱如山的…
骨子里的畏惧，迫使他们要时不时的挑衅试探底线，这是他们老祖宗留下来的生存智慧…
当你觉得一亿件衬衫换一架飞机很离谱的时候，以前的周边国家都是全村勒紧裤腰带跪着拿牛羊粮食象牙换铁锅的，你衬衫换飞机的时间才几十年就印象深刻，人家可是为了铁锅跪了几百上千年的… 衬衣好歹还有个差不多的国际标准价格，铁锅到底值多少象牙，那真得看中土大爹心情的…
这是周边国家的不服从，伊朗大毛就更扯了，你不会以为毛子不知道亲爹苏联是咋死的吧？你不会以为毛子伊朗资源吨吨吨优先提供心里没点怨气吧？
站在这哥俩立场，钱？什么钱？那不是你印的纸？你拿纸换我的资源，我还得多次在公开场合表示感谢，你还想要我咋样？再者说，这钱我留得住？不转手又得在你那里大采购？你给我的价格，到底是为了帮我走出难关，还是借我的手扶持你自己家的公司都是两说呢，你还要我咋样？
哦… 我跟欧美佬真刀真枪的在战场上厮杀，你作壁上观，完事后你说你要建立多极化世界，那我请问了，我把国家打烂了，年轻人都要断一代人了，我在未来会是哪一极？
这就是为什么伊朗大鹅也要时不时闹别扭的原因…
为什么不 all in？
因为没必要啊…
俄罗斯要生存，伊朗要生存，所以指头缝里漏出去一点就能让他们抵抗到底了…
你要 all in 了，人家指不定站哪边呢…
问这个问题，一是上面我讲的这种思想，二就是对中国的实力概念… 更对中国的意图没有一点理解…
中国不可能会 all in 的，但是立威肯定是要立的…
一是武力，
二是经济。
我说句大伙儿会觉得很疯的话：
武力立威选日本，一报血仇二收台湾，经济立威选朝鲜，打完日本立马扶持朝鲜进行改革开放，朝鲜必然成为人类历史上最快速度进入发达国家行列的国家。
我的论点很简单：
武力就不用说了，美国那么多崇拜者不是白来的，过去的几十年来，美国掌握工业大棒和军事大棒，可以尽情的对全世界产业分布插手，谁最衷心谁的地缘位置最重要，那就让它负责高端产业，比如日本，比如西欧，所以这些国家是发达国家…
一言定分工，一手断发达，这就是巅峰美国的威力…
中国工业，军力事实上已经接过权杖了，剩下的就是打造出第一个橱窗样板国家，这样，观望的国家自然会像以前舔美国那样舔中国，而不论是地理，体量，还是亲疏度，朝鲜都是首选…
不管你怎么想，别人都认为朝鲜是你的小弟，别人愿不愿意跟着你，很大概率取决于已经跟着你的小弟过得好不好，一如曾经的日韩西欧。
知乎用户 应龙之翼 发表
中国对于科技树，只要不是极端反人类，都是全线 ALL IN 的。
知乎用户 哈贝达斯 发表
我用 AI 用多了，就忍不住去思考一个问题。
或许 “智能” 这东西，真的有其上限。
可能人类当前的智能，就是宇宙所能容纳的智能的物理极限。
目前的 AI，并没有任何一个方面超出人类的上限，除了效率。
AI 能在几秒钟之内做到的事情，你花费时间自己去做，也能做到，并且做得更好。
甚至可以好得多。
任何一个领域都是。
当前这种理论发展下去，AI 依然不是一个 “更聪明的人类”，它只是一个 “更快的人类”、“更强壮的人类”。
但并不更聪明更睿智，只是更快。
和汽车、火车对人类走路的替代差不多。
这是我的一点碎碎念，但是……
回到这个问题本身来……
你对华为期许这么高，华为自己知道吗？
知乎用户 二仙桥蒂芙尼 发表
因为举全国之力去修雅江水电站了，其他的都干不了了
知乎用户 知乎用户 k7j47 发表
过大渡河的时候都是兵分两路，我国啥时候都是两腿试探，有主有次。
知乎用户 骑猪买乌龟 发表
噗……
哎算了，也不嘲笑你了
我百分百确定题主是完全不可能长期在股市赚钱，或者在期货中博弈过的
ai 确实算是时代变革性质的生产力
但目前处于经济周期的哪个阶段你觉得？
目前连续涨停的纳斯达克对我来说毫无吸引力
我甚至想在六月后找机会在下半年做空它，只是时机过于难把握
而你却想着 allin，人和人的认知差距真的有点离谱
知乎用户 许广新 发表
AI 整个产值多少？
老中全力以赴能量有多大？
你这就好像在问
现在手抓饼那么好卖那么赚钱
王思聪为什么不砸锅卖铁买下楼下店里所有的手抓饼？
知乎用户 zhanbg 发表
已经在 all，只是效果不好。狱友们便说东大不在意，就像当初苏联说自己不去月球，因为有更有价值的事情要做一样
知乎用户 forrei 发表
太平洋战场上只有本子才要搞 “决战兵器”
美帝：什么叽里咕噜的，和我饺子级说去吧
知乎用户 出发吧 poo 发表
AI 没有创造力，AI 现在能看到最大威胁是码农，各类重复性工作，汽车司机。
通用 AI 只是一个搜索 + 总结。（内容完全没有专业性和正确性，）
AI 延伸的应用，吹最大的人形机器人更是瞎扯淡，看看你的手。机器人完全解决不了。不论是能力还是成本。
现在可行的机器人，以及可以看到的将来，只能是一个机械臂 + 专为一个功能设计的工具。（电焊，滴管，喷头等等）或者 AGV，AGV 叉车这类。
现在和可以看到的将来，工厂里只需要库卡，埃斯顿，发那科，汇川，海康，华为。
计算卡，光模块，储存，AI 火热的只有投资端。
技术落地远远跟不上。赋能到 C 端消费者的，也就一个自动驾驶。真正的有价值。
知乎用户 苏格拉底 17 号 发表
有 ALL in 国足的经验
知乎用户 热夜之梦 发表
中国不需要，因为 AI 竞争中国必胜。
一个很简单的逻辑：AI 的本质是算力，算力的本质是电力，而中国发电量全球第一。
而且，就在中国努力攻克托卡马克的时候，美国的大麻种植业还在跟 AI 抢电力。
毕竟百万漕工衣食所系。
而中国的电力发展已经逼的美国精神错乱了。一个典型的例子就是，一方面承认 AI 是未来的核心，一方面压制电动车支持油车。
说美国错乱了，理由很好理解：系统工程里，若一套系统能同时支持 AI 和动力，那么必然不需要另一套。
油车需要电机和内燃机才能同时支持 AI 和动力。而电车只需要电机就能同时支持 AI 和动力。
也就是说，如果你认同 AI 是未来，那么必然认为电车取代油车是历史潮流。这是任何一个稍微了解系统工程学的理智人的必然认知。
中国不需要 ALL IN AI，AI 只是电力发展到极致之后的必然结果。
中国真正 ALL IN 的是新能源，电力。托卡马克、太阳能、风力、水力，所有能转化为电力的方式，都是中国的重点关注。否则也不会上马雅江项目。
甚至，垃圾焚烧发电领域，中国都是全球第一。全世界发愁垃圾怎么处理时，中国电厂在发愁垃圾不够烧。
知乎用户 癫狂蚊子 发表
啥？还国运？
比 ai 重要的东西多多了。
我就问两个问题，国内 ai 行业是落后很多发展很差吗？华为是行业的领头羊？
国家并不是不重视 ai，应该是去年吧，企业家座谈就有 DeepSeek 的梁文锋就被邀请。
你既然这么看好 ai，那知道电力在行业中的重要作用吗？你再去搜搜我们国家在电力方面的优势。
all in ai 才是最愚蠢的行为
知乎用户 可恨一身五花膘 发表
因为中国体量够大，市场够厚，工程师够多。
所以中国 AI 也要，核聚变也要，新能源也要，芯片也要，汽车也要，大飞机也要，登月也要。
总之全产业链中国都要。
顺带一提，由于中国有着全世界最多的工业 AI 应用场景，所以无论是谁研发出了更先进的工业 AI，最后得了便宜的都是中国。
这就是为何国外 all in 的 AI，干的都是画画、唱歌、视频、写作的活。
知乎用户 哀莫心死 发表
四万人口的列支敦士登可以靠邮票吃的饱饱的。
六百万人口的新加坡依托运河的航运贸易能成为发达国家。
六千七百万人口的英国靠着发达的金融行业，依旧半死不活。
一亿两千万人口的日本，其造车、精密器件行业稍稍受点冲击，经济就萎靡不振。
而中国是一个有十四亿人口的大国啊，区区一个 AI 行业又能提供多少岗位，又有什么资格值得 All in 呢？
治大国如烹小鲜，绝不能如红眼的赌徒般，轻易赌上国家的命运。
当然，中国重视 AI 而稍稍投入的资源，就已经远超英日等国 all in 的资源了。
知乎用户 K-sir 发表
你是华为的吧？
知乎用户 硕鼠 发表
US News 大学榜 AI 专业排前 10 的，除了三家（南阳理工 2、悉尼科技 5、新国立 9），其余 7 家都是中国的。前 20 名（再排除悉尼大学 18、阿德莱德 20）有 15 家是中国的。—- 这还不算 All In？
AI 不是靠财政预算的。现在就连 AI 科研都是【企业的顶会论文，碾压高校】。—- 这里的资本家不行。当然你提营商环境，就不方便讨论下去了。
知乎用户 精灵王子伊沃 发表
人类几千年来的科技进步，围绕着两点。
1、A 地到 B 地的传递速度——或者是实物、或者是信息。
2、能源转化效率。
目前看，AI 在这两点还都没看出改善，所以对生产力的解放还没看出来。
当然，对于资本家来说，人是人力资源，所以 ai 解放的是人力资源的转化效率，这种提升是只针对资本的，不是全人类的。
知乎用户 TedG 发表
最近黄仁勋在一次演讲里有讲:
Deepseek 现在在全力转向华为芯片训练 AI，打通国外的芯片壁垒。这不是简单的商业公司的合作，有国家战略在里边。
All in 不仅仅是从财政拨钱支持，那样效果并不好，就像王健林曾经讲的，为了扶贫，我赔钱支持你的项目没有任何意义。真正有价值的，是通过政治干预，促使民间公司的商业合作，有限度的商业自由可以保护开发效率。
让鸡窝里下金蛋的金鸡母参与配种，已经是最高规格的支持了。
知乎用户 特洛诺米 发表
不吃饭，不国防，不环保，不制造实物商品保障人民的生活水平，all in AI？
ai 能当饭吃？当衣服穿？
还是能在敌人打进来的时候用 ai 现编的废话把敌人劝回去啊？
知乎用户 Moenova 发表
苏联 all in 的前车之鉴还历历在目。
现在只能四平八稳的夯实基础。
知乎用户 某乎 1000 万 发表
一般需要 All in 都代表了马上就要完犊子了才会赌一把，但凡有点选择和空间都会雨露均沾全方位发展，all in 的本质跟赌国运是一个意思。
知乎用户 蠢三明 发表
因为对 “国运” 有决定性影响的那部分 AI，并不是从你突然听说 “AI 很牛 b”“值得赌上国运” 才开始的，也不是等到阿尔法狗、GPT、Stable Diffusion 闪亮登场，才一夜之间从天上掉下来的大杀器。
包括中国在内的第一梯队国家，根本不需要今天才喊 “All-in” 人工智能，因为人家搞人工智能早就搞了三十多年了。大数据、测绘遥感、高频量化、图像和语音识别、自然语言分析…… 这些你可能从来没听说过的名词，每一个都是在发展 ai 的路上循序渐进铺好的台阶。
你可能只听说过 “国外爱打游戏，所以显卡算力遥遥领先” 这类叙事，但你大概不清楚：“国内治安监控的需求极大，人脸识别、车辆识别世界领先”，“海量工业数据极大推动大数据的发展”…… 当然，即便是后面这些理解，相对于繁茂、遒曲的科技树来说，也仍然是很片面的认知。
绝大多数科技并不像核武器那样，“仓库里有就是有，没有就是没有”。就算是核武器，当年举国 “All-in” 原子弹，也绝不仅仅是把一颗弹头搞出来就了事，背后是一整套涵盖采矿、冶金、精密加工到人才培养的工业体系的全方位补课。
攀科技树是一个极其复杂、一环扣一环的连续过程。应该减少动不动孤注一掷的思想。
知乎用户 南宫焱 发表
你这国运之战也太多了，哪那么多国运啊
上次中国 All in 是 All in 抗疫
没错，得做到那种程度，几乎是战时管理才能算 All in
AI 这种到现在看不清生产力方向的事情根本不值得 All in
但是国家鼓励企业 All in
各个行业，分别探索最佳实践
如果确实落地能带来电动机 vs 蒸汽机的超级生产力革命
不用国家 All in
民间自发就 All in 了
知乎用户 Ignis 发表
因为 AI 只能娱乐用, 创造不了实际价值
比如现在很火的豆包, 回答你的问题就是靠搜索网页然后汇总, 无法保证准确性
那么 AI 基本无法在生产和科研领域发挥作用
说白了就是无根之木, 无源之水
美国为什么要捧 AI, 因为 AI 除能给美元赋值, 和互联网一样目前是美国的优势
但是中国为什么要为你抬轿子?
中国现在是摸着美国过河, 跟着就行
你投一万, 我投一千
你做大了, 我能一起吃肉
你作死了, 我收摊
知乎用户 忘仙人 发表
你知不知道中国的 “举国之力” 是个什么概念？
知乎用户 骑单车的苏卡熊 发表
中国上一次 all in，是扶贫。
不说直接、间接的经济投入有多少，光牺牲的干部就有 1800 多人。
这才叫 All in，出点扶持政策，投放点资源，这就是最稀松平常的宏观调控而已。
为什么不 All in AI，答案其实和为什么要 All in 扶贫是一样的，能理解的自然理解，不能理解的多说无益。
知乎用户 小饼干 发表
因为体量没那么大，简单来说目前的 ai 表现和前景还不配
老中立国后，举国之力拢共就那么几次，别动不动就 all in
老中现在这个体量要是 all in，三战早开始了
知乎用户 慢慢走 发表
2017 年我在深圳一家软件公司上班，标准早九晚六双休，老板经常一周都看不到人。我跟着同事摸鱼摸得飞起，上班时间有时候还挂着 dnf 站街
起初我还在想老板也太佛系了，真是不在乎赚不赚钱
后来跟老同事聊天，还跑天眼查查了下才知道，老板名下有 16 家公司…
我说这个无关标题的事情，是想说：
中国太强大了，是大老板中的大老板
环顾四周皆是弟弟
推动任何一个方向或者行业都不需要 all in
只需要手指缝里扣出一点资源丢过去，就足以发展一个行业
如果这个行业做起来了，确实有发展前途，再扣一点资源丢过去，给它添点柴火，让它再烧旺一点
再说个事，很以前看抖音，看别人讨论哪个豪车更好，是兰博基尼更好还是法拉利更好，自己还在评论区跟别人争执过，想起来也是好笑。后来才知道一些真土豪比如 mike 大佬等人，从来都是出一辆豪车买一辆豪车，根本不对比，直接全部都要
中国目前就是这个级别，all in everything
知乎用户 老男孩欧德 发表
因为台积电在台湾，三星在韩国。
真正的节奏在我们这里，只要慢慢等软件和硬件全产业链成熟就行了。
如果美国进度突然牛逼，跑通 ai 的路径后准备大规模投资，我们只要海警执法 + 对三星长臂管辖就行，美国整个 ai 产业直接暴死给你看。
两招直接可以让美国原地等我们 5 年以上。电力成本低这个优势在武器装备面前不值一提。
知乎用户 水木炼金 发表
前一个 all in 5g 输了，实际上也 all in 了其他东西，少则几千亿多上万亿的那种，也没赢
当然这些事情肯定不会说出来，毕竟现在能说的事情越来越少
知乎用户 张三李四 发表
美国的制造业拉跨完了，它就只能像二战末期的日本德国那样搞出所谓决战兵器，末日兵器的玩意儿来 all in。
我们全产业链制霸全球，有的是深厚底蕴和后方应对全球各种危机。按照自己的节奏慢慢走就是了。
知乎用户 水库浪子 发表
老婆饼里没老婆，马粪饼里没有饼，没错，人工智能里也没有智能，你却要让国家 all in
知乎用户 黄金树 发表
别的不说，玩 AI 你至少得有足够的电吧？玩 AI 的人得有饭吃吧？
电和粮食不是天上掉下来的。
知乎用户 无锋重剑 发表
高估了 ai 低估了中国。。。。
ai， 电动车， 新能源 核心都是电力， 电网。
告诉我全球现在谁家的电网最 nb。
啥时候开始预研的？
是上个世纪 70 年代。。。。。
用电动车弯道超车 是什么时候提上来的？ 九几年 钱老提的。。。
现在航母发展了。
咱们是啥时候开始研究的？
也是九几年。。。
很多东西是咱们出生前就定好了的。
这就是所谓的长生种吧
有些人是真的靠谱。。。有长远的眼光和计划。
所以别瞎琢磨了。
知乎用户 唯一 发表
如果站在蛙蛙的角度，中国现在已经 allinai 了，甚至还 allin 新能源，光伏，雅山水电，机器人，核聚变等等，allin 有点多而已
知乎用户 车斤清女夭 发表
如果 AI 真的那么 NB，早就 ALL IN 了。
问题是现在 AI 完全没有吹的那么 NB。
现在的 AI，说通俗点就是搜索引擎 + 文档整理。
没有自主思想，没有自主思想，没有自主思想，重要的事情说三遍。
就那豆包举例，再进化进化就成百度了，什么虚假信息，商业广告，公众号文章，一股脑的都出现了。
AI 会取代多数从复性没有创造行的工作，可以提高生产力，无论是影视还是代码，还是制造。
但是，创造工作 AI 做不了。只能拼接尸块。
知乎用户 yn yr 发表
中国从来不赌一种技术方向，而是在所有技术方向上同时下注。
因为中国足够大，投资市场可以接受足够多样性。
ps：这就是日本总是压错技术方向的原因
pss：中国政府可以算是一个标准的经济学理智人模型，从不赌博，只是冷静的甚至是冷酷的按照政治经济学原则办事
知乎用户 晓晓龙雨 发表
为什么你会认为 AI 是国运之战？
说句不好听的，没有实业的 AI 就是垃圾。美国的 ChatGPT 再强，能给乌克兰补充一发导弹或者炮弹吗？我一直的观点就是 AI + 实业才是王道。
其次，AI 最终的比拼究竟是什么？能源。没有充足的电力，什么都是扯淡。曾经的圈地运动是 “羊吃人”，现在美国的 AI 所谓的大发展是 AI 和其他行业抢电，你要是觉得美国能在电力基建上赢，也是神人。
知乎用户 胡子男 发表
AI 很重要，值得大力气去搞
在 AI 达到终级目标前，只是提升效率的工具。但 AI 能不能达到 AGI？学界现在各执一辞。
ALL IN AI 代表着你打算拿整个国家的国运去赌一个不确定。其实不如保留快速追赶的能力，有限投入不掉队。
你看美国 AI 七子吸了整个美股的资金规模，那个 0 的个数都不敢想。如果在资金烧完前，AGI 没有达到，只能换来程序员、美工、教培之类行业的大规模失业这个 DEBUFF，而不是换来科技大创新惠及物质世界的 BUFF。那么整个国家经济基础会面对多大的冲击。
-
还是那句话，AI 很重要，但没有重要到拿命去赌的地步。我们已经很努力在这个行业上投入了，但直接指责你为什么不赌上性命，这明显是不合理的。而且中美 AI 软件差距在一年不到，算上芯片再加三年。但算上能源基建又能补回来一两年。加加减减这一两年的差距，翻不了天。
知乎用户 本地胡杨 发表
一般提这个问的人
甚至连进入 AI 圈子的能力都没有
AI 和绝大多数人都没有关系
你在华为上班？
你是硬件供应商？
你是软件供应商？
如果都不是的话
那，你是工科背景的硕博研究生？
还不是的话
你是重仓泛 AI 板块的投资者？几百万人民币起步那种的
也不是的话
建议你先想想晚上吃啥，因为你真的要吃晚饭
知乎用户 Kevin.Zheng 发表
你还是对老钟的体量没概念。
本钱少，要干点啥只能梭哈 all in。不然钱太少事情做不起来。本钱多的人则不同，他们可以这里投点，那里投点，同时做好几件事情。因为他投的那一点，你比全部身家还多。
老钟光每年的贸易顺差，就相当于沙特，加拿大或者韩国的 gdp。一件需要这些国家 all-in 全部本钱的事，老钟只要把今年挣到的钱投进去就差不多了，本钱都没动呢。
这还是光算纸面汇率的情况，考虑真实购买力这个差距还要更大。比如一般主流观点是一条伯克 3 驱逐舰的造价大概是 25-26 亿美元而中国 055 驱逐舰的造假则约在 60-65 亿人民币。
055 的实际能力超过伯克 3 不少，但即使假设两者完全一样，则美元对人民币的实际购买力比只有 2.3-2.6。这样算来 2025 年美国 gdp30 万亿，只相当于 69-78 万亿 rmb，而中国有 140 万亿 RMB。几乎是老美的 2 倍。这里还没计算 gdp 的高估与低估（学界共识是老钟 GDP 是大幅低估的）
所以同一件事，老美要 all in，老钟也只要拿出一半的身家就可以了。
知乎用户 相忘于江湖 发表
中国怎么不在 all in AI 了?
连扫大街都用上人形机器人取代环卫工了。
知乎用户 随风摇曳 发表
以中国现在的实力，打三战都不见啊 all in。
天天皇国兴衰，在此一战。
你以为都是日本呢，all 来 all 去，把自己 all 成美国的狗。
牌都在你这里，你 all 锤子呢。
知乎用户 小凡吃西瓜 发表
怎么看 AI 都像电脑病毒
人类根本就无法控制
知乎用户 ChampionChu 发表
中国不是日本、蛙蛙，我们体量足够容纳全方位全发展，天天 all in all in 个鸡毛呢，也就日本有这种赌一把大的赌国运的思维惯性了。。。
知乎用户 吼吼哈嘿 发表
喜欢吹 AGI 是吧
我说一个 可控核聚变及小型化
你 allin 这玩意，真要是能做成了，能源约等于不要钱，你想想这得多牛逼。
什么？你说成熟度不够？
我觉得指望现在的大模型演进到 AGI，比可控核聚变应该难。咱们还是讨论技术细节吧
知乎用户 无垠 发表
国内算法方面差距没多少的，算力大概差了一个数量级，能做成这样不错了。得先有了 euv，再有了高性能芯片，再发展自己的生态，最后才能进入 ai 的快车道
知乎用户 模范二哥 发表
因为中国全都要，不会只在一项上赌国运。
知乎用户 mk 吴 发表
还不够 ALL in 吗，你仔细阅读下去年 8 月国务院下发的红头文件**《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》（国发〔2025〕11 号）**。这文件说的多直白啊，全国全产业链全部重做，全部 AI 深度化部署。
第一阶段 2027 年
要求 2027 年率先实现 AI 与 6 大重点领域广泛深度融合，智能体应用普及率超 70%。什么概念呢，就是大爷大妈都基本了解智能体，并接触过智能体（这可不是简单的语言大模型）。
第二阶段 2030 年
AI 全面赋能高质量发展；智能终端 / 智能体普及率超 90%；智能经济成为重要增长极。这时候大爷大妈们玩智能体已经溜的飞起。
第三阶段 2035 年
**全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供支撑。中国率先完成 ANI 到社会经济 ABI 的全面转化！**也就是天上飞的不在是飞机而是个人智能驾驶飞行器！地上不在只有人，而是能见到满大街溜达的机器人。这已经不能用日新月异来形容了，简直就是跃迁式前进。
而且最最重要的是，我们走实用主义路线，未来我们并不是要和美国针尖对麦芒，来一场皇城之巅大决战，而是他强任他强, 清风拂山岗, 他横由他横, 明月照大江 (即走 AI 版农村包围城市大战略）
为啥我们选这条路，因为 AI 的 " 效用递减定律 “
美国押注的通用大模型存在天然瓶颈，尖端模型的边际成本极高，但实际应用中，模型其实 “够用” 就可以了！在特定垂直场，一个轻量级专用模型可能比一个万亿参数通用模型更有效、更便宜也就是 “90 分的专用模型” 在实战中可以击败 “99 分的通用模型”。
未来很有可能：
**美国搞 AI 垄断，**高端高价值高回报产业是由 AI 完成，AI 只服务于权贵阶层，成为权贵阶层奴役底层的工具。低端低价值低汇报由廉价人力完成，永远无法推翻 AI + 权贵阶层。
而我们走的是，工具始终是工具，要把 AI 牢牢定在基建层，由群众掌控，由群众制定规则，由群众享受成果。目标是全国普及乃至一带一路沿线普及（类比新能源技术）。
所以就是各走各路、各有各的目的。
这个政策基本就是举全国之力完成 AI 智能社会的转变，还不够 AII in 吗
知乎用户 别来无恙 2023 发表
中国这种体量的国家不会在某个单一项目上 all in，只会在所有项目上 all in，誓要搞成十项全能，惊不惊喜？意不意外？
知乎用户 长歌当行 发表
为什么要支持华为的 AI 快速发展？
华为的芯片还可以，国家在推
但大模型不咋样，还被传出抄袭丑闻
华为擅长做产品，但不擅长做基础设施建设
知乎用户 小杠杆 发表
在中国拥有绝对产业产能优势的情况下
是什么原因让你产生了
这种莫名其妙的
需要毕其功于一役的想法？
是美国吗？（真的在 all in AI）
还是日本？（赌国运）
知乎用户 AyanamiArena 发表
因为中国的体量不需要 all in 任何产业
至于所谓的先进落后之类，实际上全球的很多行业都只有两三个玩家
你骂得再难听也起码是 top2
AI 是重资产，这一点就注定了你不能用互联网行业的赢家通吃思想来看待这个行业
互联网的增长所需的成本相对于大模型来说约等于零
所以互联网你通常记住 top2/3，剩下的都是 others，而 top2 已经能为几乎所有用户提供服务。
到手机你怎么都能排出来个 top5
汽车那就更多了
重资产行业就是这样的
所谓模型都用最好的就是网上的凡尔赛
开车没见你们人手一辆劳斯莱斯
行业能健康发展就行了
什么都要赢那是冷战思维
走到最后的才是赢家
知乎用户 紫气东来 发表
因为制定政策的人每天在用心调研和思考，没时间刷知乎
知乎用户 次元代码咖啡馆 发表
因为人定胜天，目前的 AI 只是一个更好的统计学下工具，并没有硅基智能。远远不如人类，并不能解决人类无法解决的问题。
知乎用户 caleb cc 发表
现在这个时代生产力发展的不确定性非常低了，模型能力甚至硬件能力迟早会扩散。
反而是生产关系改造成为未来谁能成为灯塔国的关键聚焦点。
另外从能力上来说，AI 最能取代的是——哎不说了上次说了被禁言了。
知乎用户 知识新势力 发表
互联网火的时候，中国也没 All in
电商火的时候，中国也没 All in
新能源车火的时候，中国也没 All in
即便火了 10 年的房地产热，中国也没 All in
作为一个拥有 14 亿人口，全世界唯一拥有联合国产业分类中全部工业门类的国家，怎么可能 All in 某个行业
政策重点扶持已经是最大程度的力度了。
AI 发展到现在，已经有了第四次科技革命的味道了。
上一次的科技革命还是以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明和应用为主要标志，推动人类社会进入信息化时代。
如今咱们依旧在享受着上一次的科技红利。
而这次 AI 技术的快速发展，更是会远远超出想象，在 2025 年 8 月的第 25 号的国务院公报中，更是发布了如下意见。
国务院关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见__2025 年第 25 号国务院公报_中国政府网
不少地方和企业也都在落地实施
而央视春晚，更是连续两年在晚会上推机器人
给的信号已经非常强烈了，国家确实在大力布局 AI 领域，但你要说 All in 还不至于
因为国家还有其他重要的事情在做
从目前国家的态度和全球 AI 技术的发展趋势来看，即便国家没有 All in AI，但未来最少 5-10 年内，会有大量的工作岗位从 AI 领域诞生。
昨天刚看到一篇新闻，接下来，短时间内，全球可能会有 9000 万的人员因为 AI 的冲击下岗，
李开复十年前预言的 “AI 取代 40% 工作”，如今正以“科学预判” 的姿态碾压而来，全球 9200 万个岗位将因 AI 自动化消失，高盛更预警 3 亿全职岗位面临重构，其中 30% 集中在金融、科技、咨询等“中产大本营”。
但大家也不必惊慌，因为大约会有 1.7 亿个新的岗位出现。
但 9200 万失业是短时间内出现的，而 1.7 亿个就业岗位是要缓慢出现的。
普通人怎么办呢？
我依旧是那句话，尽快学习 AI 吧，这玩意就算你没办法精通，但只要会用，未来的 AI 席卷浪潮里，你最起码可以做一个可以使用工具的人，
就好像驾照，你可以不开车，但是你得会开车。
想要学 AI，找我，现在还给你包就业呢
知乎用户 kiao 发表
为什么我随便问个 xx，超级老龄化后怎么办，他们的回答都是 ai？
原来这不算 all in 啊。
知乎用户 milkfly 发表
法国不担心，英国不担心，瑞士不担心，意大利不担心………………
全世界都不担心，我们为什么要担心？
AI 发展加速人类科技文明进程，其二就是取代人工，
生产力爆发，一切都有机器人代劳，至于机器人是谁做的，根本不重要，
联合国五常没一个担心，就我们瞎操什么心？
有人总说美国会侵略，会吗？
就算会，那也省得润到美国去，直接合而为一，凭咱们的人数来投票，
投都将美国佬给投死，兵不血刃接收所有，岂不美哉？
all in 花的钱是以 “万亿” 为单位，而且要不断投入没有产出，
十年之内都不一定会有成果，再加上美国起点高，更不会站着不动等你来追，
AI 这种赢者全拿的游戏，你零分输掉跟你九十分输掉，都是输，有差别？
还不如把 all in 的钱拿来搞民生，搞医疗，让人民全体一起幸福起来，
然后生育率上升，大家一起快乐生活，想着就美！多好？！
知乎用户 这个杀手不怕死 发表
基础工业才是国运，能源才是国运，科研人才才是国运，AI 是什么鬼
知乎用户 威仙森 发表
两弹一星：不好意思让一下，我是国运之战，小老弟你算老几？
知乎用户 冬瓜 发表
前段时间刚刚 ALL IN 雅鲁藏布江水电站，没钱 ALL IN AI 了。
知乎用户 温酒 发表
就是已经 all in ai 了啊……
all in xx 是夸张的说法啊，
你总不见得说地也不种了，生意也不做了，螺丝也不搓了，都来大炼 AI，才叫 all in ai 吧……
小子，你很危险啊。
知乎用户 FlandreChan 发表
没有人，可以，让中国，all in。
一件事，你花 1000 资源可以成，你只有 500 的时候，你 all in 赌一个后续，可以理解。等你有 1000 了，这事你 all in 确定做成开始滚雪球也无可厚非。
那你告诉我，你现在有 100000 了，你把它 all in 一个 1000 资源的项目是要做啥？赌性这么大上辈子是日本人吗？
知乎用户 灰狼君 发表
我的理解，目前的主流还是 AI in All，不是 All in AI。就像现在经常出现的一句话：百业为锚，AI 为帆。
这种战略以坚实的产业根基为依托，让人工智能像春雨般融入千行万业，而非急功近利地凌空推进。唯有当 AI 真正扎根产业土壤，才能迸发持久的生命力。
一、AI 扎根实体，方能枝繁叶茂
人工智能的价值，终究要在与实体经济的深度融合中体现。产业根基越深厚，AI 的作用就越能充分发挥。
例如在制造业领域，AI 视觉检测技术的应用绝非简单替代人工，而是通过高精度的图像识别算法，实现了对产品细微缺陷的实时捕捉——从电子元件的引脚变形到汽车零部件的表面划痕，检测精度可达微米级，较传统人工质检效率提升 5 倍以上，同时大幅降低了因人为疲劳导致的漏检率，每年为企业节省的质检成本高达数千万元。这种技术与生产流程的深度耦合，让制造业从 “经验驱动” 转向“数据驱动”，推动产品质量管控进入智能化时代。
再如，智慧农业中，人工智能的价值更体现在对自然资源的精准调配。遥感卫星结合地面传感器采集的土壤墒情、作物长势等数据，经 AI 算法分析后，能为智能灌溉系统提供动态指令：在干旱地区，系统可根据作物实时需水量精准控制灌溉时长和水量，避免传统漫灌造成的水资源浪费；在多雨区域，则能通过气象预测提前调整灌溉计划，减少涝灾风险。实践表明，这种智能化管理模式能使土地产出率提升 20% 以上，化肥农药使用量减少 15%，既保障了粮食安全，又实现了农业的绿色可持续发展。
二、技术突破更需生态协同，系统性支撑方能行稳致远
针对全力支持华为实现核心技术突破的迫切心情可以理解，毕竟人工智能确实是影响未来发展的关键领域，华为在这一赛道的积累也确实值得肯定。不过从更长远的视角看，技术的持续进步往往需要更系统的生态支撑。
人工智能的发展不仅依赖单个企业的突破，更需要产学研的协同：高校的基础研究提供算法创新的源头活水，中小企业的技术应用场景反哺技术迭代，产业链上下游的配套（像芯片制造、操作系统生态）也需要时间沉淀。如果只聚焦单一企业，可能会像 “孤军深入”，反而难以形成持续创新的土壤。
再者，资源的倾斜更需要兼顾 “效率” 与“平衡”。回顾全球科技产业的发展，过度集中资源有时会带来两个挑战：一是可能让企业失去市场竞争的压力，反而减缓创新节奏；二是其他领域的创新力量可能因资源分配失衡而被抑制。毕竟，人工智能的价值最终要体现在千行百业的应用中，除了硬件软件的追赶，医疗、教育、制造业等场景的智能化探索同样重要，这些领域的进步其实也是 “国运” 的重要组成部分。
其实，对华为这样的企业，更重要的支持或许是营造公平的创新环境：比如完善知识产权保护，让技术投入有稳定回报；搭建跨行业的合作平台，让其技术能更快落地到产业中产生价值。当整个生态活起来，企业的创新动力和韧性反而会更强——毕竟，真正的 “国运之战”，从来不是单点突破的冲刺，而是整个创新体系的长跑。
大家觉得呢？
知乎用户 查灵 发表
需要 all in 吗？美国也没有 all in，但是投了相当大一部分的资金和精力，整了个 GPT，准备收割世界的时候，中国出了个梁文锋，做量化的，随手做了个 DeepSeek，还免费，以至于当年他回老家过春节都要出动国安保护，怕被美国人暗杀。
中国地大物博，人杰地灵，百花齐放，all in AI？上下五千年的智慧就没有 all in 过什么东西。
知乎用户 阿苏 发表
玩个 AI 而已…… 老中需要梭哈吗？至于吗？
只有手上没筹码的人，才会想着 all in 梭哈……
比如日本、蛙岛…… 在空间、时间上，都没什么纵深可供战略腾挪，才会想着搏一把大的
老中最接近梭哈的那次——是为了迎接横空出世的 “邱小姐”
知乎用户 叫我豆芽菜 发表
中国已经够强大了，不需要这样 all in，中国 all in 的只有一次吧，当年的炼钢，吃大锅饭的时候甚至有地方把锅都融了。
再说 ai 也只是一个提升效率的东西，还不至于影响那么大，没有 ai 照样可以天天吃饭吃肉，但是不会烧开水 (核弹)，没有钢铁 (枪炮)，别的国家是真的会冲进来吃人
知乎用户 知易行难 发表
all in ai 和 all in 华为，不是同一个概念吧？
对国家来说，这几年的政策，还不够算 all in 吗？难道还要让老百姓没吃的没喝的，不准制造，不准生产，全部进研究所才算 all in?
知乎用户 deryck 发表
话说，中国目前就是在政府和产业共同推动 all in ai 了，热度基本拉满。只是和你幻想的那个版本不大一样罢了。
知乎用户 沉默是金 发表
已经在全面 all in AI 了，只是中国人身在其中，不识庐山真面目。
目前，大量的文员在使用大模型起草文案，快递公司在试点无人送货车，网约车在测试无人驾驶，
黑灯工厂，人形机器人，一切的一切，是一盘超大的棋，决定中国今后 100 年的胜负。
2025 年，中国出生人口只有 792 万，在未来的若干年，可能会一路下滑到 600 万，才有可能出现触底反弹的可能性，而想恢复到年出生人口 1000 万，几乎已经是中短期内完全不可能实现的目标。
如何面对这样一个未来？从目前中国的动作看，就是 all in AI。
未来 20-50 年，我们的社会可能将变成下面这个样子：
1、中国的制造业仍将是世界工厂，但是会全面无人化，尤其是一些重点的核心产业，没有那么多工人仍然可以持续发展。当然，有一些实在机器人难以取代的低级制造业，可能会转交越南、孟加拉等国家。
2、新生人口下降带来的最直接问题是 60 后 - 90 后的养老问题。这个问题的解决方案是人形机器人。20 年后，可能每一个老人都会标配一台人形家政、医疗机器人，可以完成全部生活辅助和健康检测工作。
稍微难一点的事情，比如做饭，如果机器人实在做不了，那就交给外卖。因为那时候外卖一定会实现无人送餐，所以成本并不会很高。再不行就学新加坡，全民吃食阁，家里不做饭了。
3、家政机器人还有一个作用就是带小孩。现在愿意生育的女人足够多，10 个月怀孕、一年育婴，大多数女性都是愿意的，但是再搭上之后 10 年的带小孩，很多女性就不愿意了。现在是家里老人愿意支持的老人带，有钱的保姆带，而请不起保姆，老人没能力的，就没办法多生。所以机器人保姆的诞生将是人口复苏的最重要抓手。
这也是知乎上最近讨论很多的，为什么要搞人形机器人。
因为只有人形机器人照顾老人、孩子，才能在伦理上得到普通大众的支持。毕竟谁也不希望自己都老糊涂了，半夜被一个蜘蛛叫起来吃药。或者看一个爬虫成为孩子成长的伴侣。
其实我是希望人口下降的，只要能减缓人口下降的阵痛，老有所依，幼有所养，就算人口下降到 5 亿又如何，建国时候不也只有 5 亿人么？
为了有这样一个美好的未来，中国必须，也一定要 all in AI。
我们的未来，都在 AI。
知乎用户 阿璃 发表
我现在用的便宜模型都是国产的 量大管饱。如果没有中国 。真的要贵 30 倍
知乎用户 轻觉 发表
Ai 可以分解为以下部分：算力，数据，算法，将来可能还有 ai 与各个软件的信息交互。
算力可以拆分成电力和芯片，中国一直非常注重电力发展，可以说中国电力吊打全世界，芯片我们这正在追赶。
数据：我们是非常注重数据安全的，外企是不允许把数据带出去的，例子参考苹果。
算法：中国对于算法也是比较注重的，最近国家也开始注重 ai 算法被国外收购了。
最后，中国是非常注重 ai 发展的，但是作为一个大国，不可能 all in 任何东西，大国要做的是鸡蛋放在所有的篮子里，大国是不能像小日子一样赌国运的。赌国运的后果是承受不起的。
知乎用户 松鼠姐姐 发表
现阶段 AI 是【玩票生产力】与【非组织化生产力】的集合
其价值与工程复杂度呈反比
而国家竞争力主要体现在高工程复杂度的领域
所以 AI 在初期发展阶段无法提供国家层面的价值，反而会带来失业等负面社会问题
能跟上就行了，反正前边有人在趟石头
押宝在 AI 怎么死都不知道
知乎用户 夜傀儡师 发表
目前是 AI 的基础高速爆发期。
也就是说，AI 的地基还没有完全完成。
先说一点基础的事情：
这个稍微关注 AI 或者玩 API 调用的都应该明白更新速度也很快，换代出现的差别有的非常大。
比如 WAN2.2→WAN2.5、2.6/2.7，即梦跳跃到 SeeDance2.0，SUNO 的 3.0→3.5→4.0→5.5。
还有一点，普通人玩的 DEEPSEEK 等也在给后台提供数据，但是也有杂乱无章的数据，以及国家现在对数据资产的确权、脱敏工作等大力支持，还有以前数据交易所成立。
换句话说，就是目前形成的发展规模还处于验证阶段，当然，我相信以后必定是成功的科技大爆发，但是当处于基础阶段和开发、研究、验证阶段，就需要保守估计和治理以及评估、入表，如果你全梭，专注在一件未来可能被抛弃的事情上，那么是得不偿失的，首先民众信誉这一关你就无法过去，当然，你可以重视。
（人工智能说到底最终目标之一是脱离人工带来为人类服务的最大价值，但是你能排除智能体的风险对抗、泄露、被利用、泄密等等风险吗，通俗的理解比如 BUG 带来重大灾难和过度依靠带来的灾难等，你想想，全梭下去，这世纪下半叶所有数据都会在 AI 的数据链条上，你确定能稳定吗？）
也就是说国家在这方面也是非常重视的，但是远远没有达到全梭的程度，包括核聚变都没有正式下场，但是你不能说国家不重视这方面，因为国家的重视，这些我说的才有在突破。
你可能很难理解我说这些，我说的通俗点：
就是说，国家不可能因为某一个未来有其他因素产生的事件进行你说的 ALL IN，但是可以重视和相对支持，在能把控的范围内，才是稳扎稳打的科学进步。
知乎用户 纸鸽 发表
很多人忽略了一个问题，AI 并不是对象，而是方法，方法需要对象调用的。
这个对象无论是人还是各种传感器，需要的资源都比 AI 本身高。
大部分人都以为智能驾驶是 AI 的功劳，其实 AI 在智能驾驶里面，权重都不到 5%，剩下的还有传感器、控制器、固定算法，这里面传感器才是大头。
知乎用户 6626 发表
中国是 all in 生产力，ai 只是其中的一个工具罢了
你让中国 all in 某个工具，这是不可能的
知乎用户 弥蒙 发表
你知不知道中国的一切资源有多少？你怎么说话大口气呢。
知乎用户 野草一根筋 发表
还没有吗，我对象在中兴，他们领导层自从脑子有病 all in AI，每次说到他们自己做的 AI 就一年便秘的表情。并且，他现在周三晚上都休息不了还得动不动怀疑手头工作意义何在。
真的，AI 毕竟是应用端，中国已经做挺好的了，多两个做光模块光芯片光纤算力传感器的公司吧。说你呢，南京，跟人家苏州学学，孵化高科技企业猛地一批。
知乎用户 学无止境 发表
因为没有必要
国运之战？哪里有什么国运之战！
世界是耦合的，落后一步不会死，某个方面落后一步更不会
资源倾斜、政策倾斜是需要的，尤其是对于目前弱势的相关产业
但是不能 “一切”
all in something 才是自毁国运的昏招
知乎用户 0x5f3759df 发表
gq 员工，软件出身，说两句自己的浅见。
1、AI 这个东西，发展到现在确实是出现了很多已经非常实用化的工具了，但是它的底层逻辑根本没有变过——本质上它不是一个基于 “逻辑推断” 的东西，而是一个 “基于统计的聊天模拟器”。简单地说，就是它通过你的问题，看看根据自己训练时的那个巨大的语料库，自己下一个应该输出那个词语的几率比较高。它可能可以表现得好像能跟你对话，但实际上它并不“懂得” 自己在说什么，而且现在的 AI 在数值、空间、时间、颜色等基于客观世界感受的最根本的理解上几乎是一片空白。这样的东西，如果底层架构没有一个翻天覆地式的改变，并不值得中国这么大体量的资金搞什么 all in。
2、all in 砸给华为？你不是在搞笑吧？你觉得通过这样的手段死保某一家的 ai 产业，对国家整体的 ai 产业发展能是好事吗？我一直认为我们这样一个从古代开始就重农抑商、近代又选择了对资本主义抱持巨大戒心的路线的国家，现在开始给一个集资本主义之大成的典型资本家摇旗呐喊是一件很古怪的事情。民企我不知道，凡是在国企和华为打过公对公的交道的，都应该知道这个公司是个什么德行。现在他们都是这样，我都难以想象如果有一天任不管事儿了他们会变成什么样子。国家其实现在真的很给他们面子了，如果各种评选评优项目申报的时候，真的是按照书面上的那些规矩来，华为这样的企业早就被列入某些名单了。
3、如果不 all in 华为，那么 all in 什么？国企？现在的国企内部基本已经是 ai 大越晋的状态了你知不知道。我说句不好听的，“科创” 这两个字和国企在先天上就八字不和。国企更多的责任其实应该是保本压舱，是保障国家在被全世界卡脖子、同时被所有私企无视的最极端情况下候国内至少还有一套凑合能用的东西。搞科技创新，必须要身段灵活，随机应变，国企的最大特征就是 “笨重”，什么都要有一套流程，等流程走完黄花菜都凉了。
4、我说句不好听的，上级部委其实现在根本没搞清楚 ai 这个东西该怎么搞。前面说的 ai 大越晋只不过是它的一个极其不起眼的标志，但它折射的是传统的政绩观在这个新兴事物的面前是多么不合时宜，或者换句话说，生产工具开始发生转变的关键时刻，生产关系还在用几十年前那老一套。你应该庆幸国家没有 all in 在 ai 产业上，否则轻则入不敷出，重则后果不堪设想。
你说 ai 是国运之战，这个判断咱们先算你正确。但是，不是什么所谓的 “国运之战” 都是可以靠着 all in 来豪赌一把的。欲速则不达，很多东西不是你想让它快它就能快，能努力不掉队，甚至在某些地方作为领头的（用我们的术语就叫做“全面消除跟跑，基本实现並跑，力争形成领跑”），已经很难了。别拿豆包不当干粮，烂船还有三斤钉呢。
知乎用户 晨风 发表
美国人 AIl in AI，那么 2026 年 3 月到 4 月的美以伊战争，美国肯定是大胜而归了！
只有小国才会 AII in 某一个领域，那样集中全国资源在某一个领域突破。超级大国不能 ALL in 某一个单独领域！
中国虽然没有 ALL in AI，但是也差不多算是了，要不是美国的助力制裁中国，对中国禁售，中国会花大力气在吃力不讨好的半导体领域上？后发研究刚研究出来就落后了，后发国家谁会干那样的事情，要不是美国的助攻，中国会坚定地搞半导体？中国在半导体领域上快要突破了，英伟达的黄皮衣一直游说美国政府不能对中国禁售先进芯片，可惜一个黄皮，有什么能量了？
比如说最近内存涨价，国内那么多手机厂商也跟着涨价，反而和中国半导体绑定最深的华为，直到目前来看，还没有说涨价！
知乎用户 可乐鱼 发表
ai 的核心是芯片，能搞芯片就行了。不然还是会被卡脖子。这个是个产业链，并不是莫个环节就能胜利的。
知乎用户 六网狐 发表
很奇怪的一个现象，全世界除了中美之外，都没有想要 all in AI 的想法，而老美通过 all in AI 实现的 “科技领先赢学” 让国内很多爱美者赢学高潮。
而这种赢学高潮，当 deepseek 横空出世时，受到了一次打击，爱美者们又各种造谣中国政府 all in AI 才能比一比来获得第二次赢感。
紧接着就是国内 ai 开源和老美闭源 ai 的拉扯，然后爱美者又以制度和土壤的问题来唱衰国内的 ai 永远无法的赶上老美，永远差一截，以此来获得第三次赢感。
问题是，真的需要 all in AI 吗？
如果 all in AI 就和房地产一样，那么还真的有点必要，至少提高了整个工业体系和基建能力。但代价又是怎样呢？哪怕 all in AI，泡沫蒸发，也动不了大多数人的工作，因为 ai 根本没有带来更多的就业岗位。如果不 all in AI，泡沫不会蒸发，也无法阻止 ai 替代脑力性的工作岗位的趋势。
所以，这不是一个社会发展的主要矛盾，不是社会发展的主要矛盾为什么要 all in 呢？ai 能够解决分配问题？能够解决市场供需不平衡的问题？
中国为什么不 all in AI，如果真 all in 了才是真有问题的。
不要把老美的赢学服务资本（市场投资信心）的那一套搞到国内，那样只会产生为了 gpt5.5 和马斯克吹火星而欢呼的何不食肉糜小资和小资幻想者，和被赢学机制锁死的资本市场淘汰掉的无产者。
all in 只能在国家，民族，小家危亡之际才能 all in。
什么都 all in 只会害了自己。
知乎用户 知乎用户 86160 发表
其实对于中国这样的大国，能让它花 1/30 的精力去对待
对于很多中等国家而言，已经是 ALL IN 了
这不是中国不 AII IN ，只是世界的标准不同。
知乎用户 穷奇 发表
正在闭关，且听龙吟，提头来见，大棋在下，宏大布局，精准掌控，自主研发……
知乎用户 咔咔就是 kaka 发表
短期内能让老中 all in 的事，大刘的书里倒是写了不少。
但是球内的事，貌似真想不到能让老中 all in 的点啊，哪怕发大疯跟老美掀桌子开打，好像也没有 all in 的必要啊。
我再说极端点吧，哪怕 vs 全世界，按工业产值来看，也离 all in 差一点点距离。
知乎用户 匹夫五步 发表
大概是汲取历史教训，学聪明了吧。
Concentrate power to accomplish great things, concentrate power to make great mistakes.
知乎用户 美利坚大殖民子 发表
那可真不好意思了
你们国家的 all in 是全国上下孤注一掷，一条路走到黑的搞一件事，还不一定能搞成。
我们国家的 all in 是，专业的事交给专业的人 all in，专款专用的 all in。
知乎用户 FormHg 发表
因为 AI 是资本，或者说是美国资本带头吹的。
顺便说一句，伊朗女校被炸，死了一百多女性，就是因为 AI 算错了，认为那里有需要斩杀的伊朗官员。
那几天美股 AI 板块大跌
我们不用 all in 也能活，而美国不 all in 就会死。
知乎用户 蕤莘 发表
美国已经证明了，AI 是一个泡沫。
投入和 ai 带来的生产力解放完全不在一个数量级上，可能未来是 ai 的世界，但现在的 ai 用人话说就是 “没啥屌用”。
知乎用户 Zeurd 发表
很多人问，中国为什么不 All in AI。
我觉得这个问题里，其实藏着一个很大的误会，好像只有政府亲自下场，砸钱、立项、搞国家队，把所有资源都往一个方向堆，才叫 All in。
但现实可能不是这样。中国现在对 AI 的投入，其实已经很重了。最聪明的一批年轻人，正在往 AI 方向流，最大的融资叙事正在往 AI 方向流，大厂最核心的战略资源正在往 AI 方向流，高校、创业公司、产业资本、地方政府，也都在往这个方向靠。
一个行业能把全国最贵的人才、最热的钱、最强的叙事都吸进去，这还不叫 All in 吗？
只是它不是那种中央亲自肉身下场的 All in，而更像是一种市场自发的半 All in。我反而觉得，这可能是更合理的状态。
因为 AI 这个东西，至少在当下这个阶段，特别不适合用国家赌博式的方式去押。
原因也很简单，AI，尤其是大模型这一轮，跟过去很多技术革命不太一样。它有一个非常特殊的地方，开源文化太强了。
从论文，到模型结构，到训练技巧，到数据配方，到推理优化，到各种工程 trick，整个行业有一种很强的开源和共享惯性。这当然是好事，站在人类整体进步的角度看，开源极大加速了 AI 的发展。
但站在企业竞争，甚至国家竞争的角度看，这件事就很微妙了。因为开源会让后发者追得非常快。
先行者要花巨大的钱，巨大的算力，巨大的试错成本，去探索一条不知道能不能走通的路。但追随者不一样，追随者只需要看你走出来的路径，然后沿着这条路复现、压缩、工程化、国产化，成本一下就低很多。
这不是道德判断，这就是后发追赶的基本规律。
中国过去很多产业就是这么发展起来的。互联网时代，我们学雅虎，学亚马逊，学 Facebook，学 YouTube，学美国的游戏，学日本韩国的综艺和内容工业。你可以说这叫抄，也可以说这叫后发学习，但不管怎么叫，它确实有效。
一个后发国家，在某个技术范式还没有完全锁死的时候，最理性的策略往往不是第一个冲到无人区里烧钱，而是盯住领先者的试错结果，然后用更强的组织能力、更大的市场、更便宜的工程能力、更快的产业链反应，把东西吃下来。
这话听着可能不太好听，但发展中国家追赶发达国家，很多时候就是这么追的，先把作业抄会，再把题型吃透，最后才有机会自己出题。
AI 现在很大程度上还处在作业大量外溢的阶段。论文是公开的，开源模型是公开的，benchmark 是公开的，推理框架是公开的。很多训练经验虽然不会完全公开，但也会通过论文、社区、招聘流动、产品反推，一点点扩散出来。
所以在这个阶段，中国没有必要用一种极端的国家意志去 all in。因为你会发现，只要跟得足够紧，很多东西是可以追到七七八八的。
DeepSeek 这件事就是一个很典型的信号。它当然不是简单的抄，这里面有非常强的工程能力、算法判断、资源约束下的创造力。但它也说明了一件事，在开源和论文高速扩散的环境里，领先者想建立一个绝对不可追赶的技术壁垒，其实很难。
你今天刚花几十亿美元探索出一个方向，明天全世界的聪明人都在读你的论文、拆你的产品、复现你的效果、压你的成本。
这就是 AI 和很多传统高科技产业很不一样的地方。比如芯片，不是你看几篇论文、拿几个开源项目就能追上的。它有设备、材料、工艺、EDA、供应链、人才积累、专利壁垒，一层一层卡着你。航空发动机也一样，你知道原理，不等于你能造出来；你能造出来，不等于你能稳定量产；你能量产，不等于你能长期可靠运行。
但大模型这东西很怪。它当然也需要算力、数据、工程能力，但它的很多核心进步，最后会以论文、模型、社区讨论、代码库、产品形态的方式扩散出来，而且扩散速度极快。
这就导致一个结果，先行者承担最多的不确定性，追随者吃到最多的确定性。
这也是为什么我不认为中国现在需要那种不惜一切代价式的 AI all in。不是因为 AI 不重要，恰恰是因为 AI 太重要，所以更不能用一种冲动的方式去押。
说真的，国家亲自下场搞 AI，不一定是好事。一旦变成运动式投入，事情很容易变味。指标会替代产品，项目会替代能力，汇报会替代真实进展，最后搞出一堆看起来很宏大的平台、基地、生态、联盟，PPT 很漂亮，发布会很热闹，但真正能打的东西不多。
这种事我们又不是没见过。盘古之殇也好，各种地方 AI 小镇也好，问题都差不多。不是钱不够，而是当一个复杂技术被行政化、指标化、运动化以后，它会天然吸引一批最会写材料、最会讲故事、最会拿项目的人。
但 AI 真正需要的，是另一种人。是能在黑盒里试错的人，是能从一堆失败实验里嗅到方向的人，是能把算力、数据、训练框架、模型结构、产品反馈拧在一起的人。这东西很难靠行政命令堆出来。
AI 尤其麻烦的一点在于，它不是一个完全白盒的工程系统。你不能像修一个传统软件 bug 一样，用户说按钮点不了，工程师看日志，定位问题，改两行代码，第二天上线。
大模型不是这么迭代的。用户说，AI 画手总是多画一根手指，你知道问题在哪吗？你可能知道一点，但你很难精确知道。你要改数据，要改训练，要改对齐，要改后处理，要改评测。可能一年以后，手指问题确实好了，但与此同时，别人已经沿着你公开出来的路线追上来了。
这就是 AI 开源策略里最吊诡的地方。它对世界是好事，对先行企业未必是好事，因为 AI 的研发成本太高了。
不是像 Linux、安卓、VS Code 那种纯软件开源。这些东西当然也要钱，也要工程师，也要长期维护，但它的边际迭代成本相对可控。今天社区提一个 bug，工程师看一下，改一下，测一下，发个版本，中间最大的成本就是工程师几天工资。所以开源社区的反馈真的能形成很强的迭代飞轮。
但大模型不是这样。大模型的反馈很多时候只是告诉你，它哪里不行。可它为什么不行，怎么让它真的行，这中间隔着巨大的训练成本和实验成本。不是所有反馈都能变成能力提升，很多反馈最后只能变成补丁。补丁当然有用，但补丁不能替代真正的模型能力。
这也是为什么我觉得，AI 行业未来大概率会经历一轮闭源化。
现在大家还在开源，一部分是路径依赖，一部分是社区压力，一部分是为了抢开发者和生态。你闭源，大家会骂你；你不开源，开发者不理你；你不放模型，没人帮你测。所以大家都还在某种程度上维持开放姿态。
但只要有一天，闭源模型真的显著领先，并且能稳定赚钱，这个行业的风向会变得非常快。财务压力会教育所有人，投资人也会教育所有人。到时候大家会重新意识到，原来 AI 不是 Linux，AI 更像一种极其昂贵的炼丹术。
你把丹方全公开了，别人当然会感谢你。然后复现你，然后压价你，然后在你还没收回成本的时候，把你逼到墙角。
所以我一直觉得，现在这个阶段，中国最理性的策略不是喊口号式 all in，而是紧跟，吃开源红利，吃论文红利，吃工程化红利，吃全球先行者的试错红利。
把模型能力做到够用，把推理成本压下来，把产业场景铺开，把人才队伍练出来。这个阶段最重要的不是赌出一个神，而是让整个社会都学会怎么用 AI，怎么做 AI，怎么把 AI 塞进真实生产流程里。
这件事其实特别中国。我们最擅长的从来不是第一个提出概念，而是当一个方向被验证以后，用极其恐怖的速度把它产业化、规模化、白菜化。
电动车是这样，光伏是这样，消费电子是这样，很多互联网应用也是这样，AI 可能也会这样。
当然，这不是说中国可以永远跟在后面。不是。
我反而觉得，真正需要 all in 的时刻，可能还没到。
什么时候到了？当开源红利开始消失的时候，当顶级模型开始闭源的时候，当训练数据、算力集群、模型架构、推理系统、应用生态开始形成真正壁垒的时候，当你发现跟着抄已经抄不动的时候。
那个时候，才是真正考验国家战略决心的时候。因为那时候再不押，就可能真的被锁在下一代技术体系外面。
现在的问题是，很多人把重视 AI 理解成现在就必须举国体制砸进去。但我觉得这两个不是一回事。
重视 AI，不等于立刻运动式 all in。重视 AI，也可以是保持足够高的市场热度，支持关键基础设施，保住人才供给，开放真实应用场景，允许民间公司充分竞争，同时避免行政资源过早把赛道扭曲掉。
其实中国现在做的，大体就是这个状态。有点乱，有点卷，有泡沫，也有很多骗子和 PPT 公司。但这可能恰恰说明它还活着。
一个技术在早期，如果完全没有泡沫，反而不正常。问题不是有没有泡沫，问题是泡沫破掉之后，能不能留下真正的能力。
我觉得中国不缺热情，也不缺钱，更不缺工程师。真正要警惕的是两件事。
一件事是，以为开源会永远持续，所以永远只做追随者。
另一件事是，太早把 AI 变成行政工程，最后把市场里那些真正会打仗的人挤出去。
前者会让我们错过原创窗口，后者会让我们把钱烧成材料。
所以回到最初的问题，中国为什么不 All in AI？
我的答案是，中国不是不 All in。中国已经在用市场的方式半 All in 了，但现在还没必要用国家赌博的方式全押上去。
在开源红利还存在的时候，追赶比冒进更划算。在技术路线还没完全收敛的时候，竞争比指定答案更健康。在商业模式还没彻底跑通的时候，让市场先筛一轮，比所有人一起冲进同一个坑里要好。
真正的 all in，应该留给那个必须自己出题的时候。现在先把别人出的题做会，把题型吃透，把队伍练出来。等开源窗口慢慢关上，等闭源壁垒真的形成，等世界进入下一轮真正的技术封锁和能力分层。
那时候，才是该把筹码推上桌的时候。
而不是现在就急着喊口号。
AI 这张牌太大了，越大的牌，越不能乱打。
知乎用户 流浪的猫 发表
中国 AI 还不够厉害吗？
还有，为啥要支持华为 AI？华为 AI 都干出抄袭 qwen 这种事了，已经没资格上桌了
知乎用户 张胖胖 发表
闹钟吃过偏科的苦，另外苏联教训就在眼前
知乎用户 Abin 发表
从零手搓 ai 的第一步是需要各种各样不受限标注好的数据，最早那批模型可能不够智能，但是足够劲爆，ai 绘图的开源模型最早 10 个模型里 9 个是带颜色的
在国内，第一步就已经违法了
知乎用户 北冥有海 1 发表
说出来你可能不信，虽然现在美国 ai 表面领先，但中国在 ai 领域才是事实领先，中美之间现在的差距，仅仅只是算力卡的差别，但中国已经后起直追了，问题是，美国的领先，也仅仅只有算力卡了，暂时的领先，毫无意义，因为这种暂时的领先无法转化成为胜利
知乎用户 食蛙者 发表
玩过抽卡游戏吧
一般白嫖的资源就那一点点的人 特喜欢 ALL IN 因为 ALL IN 后自己就啥都没了
重氪玩家不懂 ALL IN 只有抽完池子就继续充值等下个池子
知乎用户 CFAteam 发表
很多人现在谈 AI，情绪反应都很强烈
觉得这是下一代生产力中心，也是全球科技竞争的制高点
于是自然会问一句——既然这么重要，为什么不直接 all in？为什么不把资源集中起来，砸到少数头部企业身上，快速追上去？
这个问题看似简单，实际上背后牵涉的是国家战略、产业规律和技术演化逻辑
我先把观点讲清楚
AI 很重要，甚至极其重要
但越重要的产业，越不能只靠单点豪赌
这是很多人最容易误判的地方
我们习惯用短跑思维看竞争
觉得对手领先，就集中资源猛冲，追上就赢了
但 AI 不是短跑项目
它更像一场长期的体系竞争
芯片、算力、模型、数据、能源、网络、人才、应用生态、商业场景，这些东西是绑在一起的
你只砸模型，不够
只砸芯片，也不够
只扶持一家企业，更不够
因为任何一个单点突破，如果上下游接不住，都会变成孤岛
我做工程很多年，见过太多类似情况
一个模块做得很好
但系统没配套，最后价值释放不出来
国家层面的产业竞争，也是一样
再说为什么不能简单倾斜一切资源
听起来很热血，但现实里有几个问题
第一，技术路线未定
现在 AI 还在快速演化
今天主流的架构，三年后未必还是主流
今天看起来最重要的环节，五年后可能被重新定义
如果这个时候把全部筹码压在单一路线，风险极高
第二，创新往往来自多点竞争
真正的技术突破，很多不是计划出来的
而是在多个团队、多个方向同时尝试中长出来的
如果资源过度集中，短期效率可能高，长期活力可能下降
第三，国家不是企业
企业可以 all in 一条线，输了重来
国家要考虑的是就业、产业平衡、能源结构、区域发展、长期安全
这决定了国家策略必须更稳、更宽、更抗风险
再说你提到支持华为
华为确实是中国科技体系里非常重要的力量
在芯片设计、通信系统、工程组织能力上，都有很强实力
支持头部企业，是必要的
但支持头部，不等于只靠头部
为什么？
真正强大的产业，不是一个龙头公司，而是一整片森林
有做芯片的、有做设备的、有做材料的、有做软件工具的、还有做应用落地的
有高校和研究机构持续供给人才
只有这样，产业才有韧性
如果一切都押在单一主体上
那不是强，是脆
再说一句更现实的话
很多人把 AI 理解成谁模型最强谁赢
这也不完整
未来真正决定胜负的，可能是：
谁的工业场景落地更深、谁的制造体系结合更紧、谁的成本下降更快、谁的行业数据闭环更完整、谁能让普通企业用得起、用得上
在这些方面，中国恰恰有独特优势
制造业规模大
应用场景多
工程人才密度高
市场反馈快
这意味着我们未必需要照着别人路径打
可以走应用反推技术、产业带动平台的路线
最后我讲一句最核心的判断
AI 当然重要，但真正的国运之战，不是 all in AI
而是能不能把 AI 变成整个国家产业升级的发动机
如果只是追模型榜单，意义有限
如果 AI 能进入制造、医疗、教育、能源、交通、科研系统，提升全社会效率，那才是真正的胜负手
所以不是不重视
而是越重视，越不能冲动
国家级竞争，拼的不是谁喊得最响
拼的是谁走得更稳、更深、更久
知乎用户 戒嗔 发表
不如把资源用在室温超导，可控核聚变上，这俩玩意儿更靠谱儿。现在 AI 咋搞也搞不出奥创，T800 这种大杀器。有事儿说事儿，别夹私货，尤其是带有胁迫意味的。
知乎用户 花日水 发表
一年内，国内 token 消耗，暴涨 1000 倍。
这还不叫 all in AI?
同样配置的电脑价格，都比去年涨价了很多。
知乎用户 天字一号祯黑 发表
上一个 all in ai 的是百度，2018 年就喊 all in 了，现在都拉成啥样了。
喊 all in，和按部就班推进是两码事。
知乎用户 鹜护法 发表
为什么要砸重金支持 xx 的 ai 发展呢？xx 的 ai 很厉害吗？
另：all in 常用于赌徒语境中；只要赌，就可能会输，而你就是输的代价！
知乎用户 清晨晓风 发表
国产 AI 硬件其实并不差，差的是 cuda 生态。 我们还有大优势的是电力基建。
国产大模型现在国内和国外的差距其实并不大，达不到质变的程度。 看 API 调用量就知道了。
如果没有国内这些大模型 估计国外的 API 价格会比现在贵 5 倍。
知乎用户 落月无痕 发表
我是搞环保的，事实上中国对 ai 的支持力度已经相当之大了。
AI 最根本的是能源，从环保角度来看，近几年政策最重要的一点，就是碳排放相关的各种政策。曾经世界拿碳排放来卡中国制造，但中国提出碳达峰和碳中和两个节点的概念，在碳排放的控制上已经走到了世界的前列。
但目前国家对碳排放相关的政策越来越重视，今年五部委联合印发零碳工厂的政策，要求今年从国企央企开始建设零碳工厂，2027 年轻工业全面覆盖零碳工厂，2030 年两高行业也开始零碳建设，倒逼制造业提高能源利用效率，调整可再生能源结构，或者缴纳一定的碳税作为补贴。
碳政策的根本目的，还是控制不可再生的化石能源的能源结构，充分估计光伏、风电、储能等可再生能源利用，以降低煤炭、石油、天然气等化石能源的比重。
因为能源是社会发展、经济发展、军事战争、科技发展等一切的根本。在 AI 强大算力的背后，是强大的能源结构支撑。小国家完全没可能搞 AI，因为服务器用能相当恐怖，小国家拿大量能源去发展 AI，最好指望 AI 的算力能转化为子弹。
知乎用户 喵星扫地生 发表
咱们太大，All 不进去，足以并进
另外 AI 也不止华为，阿里的芯片也可以，梁文峰的幻方很厉害
要抓紧追赶的领域也不止 AI，光刻机还等着各位少年英雄
知乎用户 风 1111 发表
因为中国有大量廉价劳动力，比 ai 便宜好用。
知乎用户 不得不改名的无名 发表
emmm……
虽然但是，华为好像没打算搞 AI 吧，今年 4 月才改口，做了第一版
而且 AI 虽然很重要，能在一定程度上辅助生产
但相对于制造业生产力来说，也没那么重要
制造业已经可以算是基本脱离了纯靠人工的时代了
现在都要求工人都掌握一定的技术了，这依赖九年义务教育和禁止童工也实现了
现在的问题是生产力过剩，需要大量投喂订单，这需要大量合格的文科生和市场营销去一线
不过我们的文科教育目前多多少少有点儿问题，暂时还做不到海外那么强的输出能力
新中国确实经历了不少次国运之战
解放新疆、西藏
上山下乡
文化革命
抗美援朝
对越自卫反击
中印边境自卫反击战
珍宝岛自卫反击战
全民九年义务教育
三年自然灾害
黄河生态保护治理攻坚战行动方案
三峡大坝建设
三军机械化、智能化、信息化改造
按住资本苗头（蚂蚁金服上市行动，滴滴海外上市行动）
剩下的基本就是按部就班的提升了
颜色革命现在也有摁住的趋势，只是现在还在蓄力
现在就是小心翼翼控制航向，尽力保证队伍的纯洁性
世界风云诡谲，内部稳定胜过一切，慢慢来，不着急
看得要准，下手要狠
知乎用户 ahahaa 发表
赌之前好歹要确定一下 AI 行不行吧，就硬赌吗？
知乎用户 双刀在手 发表
有个人只有 3 个蛋，再不赌一把就要死了，当然需要凹赢。
我们有 100 个蛋，为什么要和穷途末路的人一样去凹？
知乎用户 MarkShuo 发表
中国是啥都厉害啊，电，基础设施。物源辽阔，人口众多，素质参差不齐，发展不平衡。很多问题和矛盾。没有办法只干一件事。有部分精英 ALL IN 就很可以了。
知乎用户 jls18 发表
中国的体量不可能 all in 任何东西。。。
均衡，均衡，还是 TMD 均衡。。。