在瑞士达沃斯马斯克和美国贝莱德国集团首席执行官、世界经济论坛临时联合主席芬克对话中表示，制约美国人工智能发展最大的瓶颈是电力短缺问题，下半年美国AI产业或将陷入窘境，中国完全没有这困扰。为美国AI产业狂热泼下一盆冷水。

自从chatGPT开始，全球对于人工智能陷入了颠狂的炒作，搞出算力即国力，把人工智能发展搞成多模态通用大模型，甚至是堆算力，堆芯片，不断进行芯片的更新，这才叫人工智能。

事实上这就是一条歧路，甚至是一个大骗局。

人工智能从来就是一个大系统，而不仅仅是多模态通用大模型，这些人创造出一个AGI的概念，AGI是不可能实现的，道理非常简单，在人类世界上从来没有一个神一样人，不可能有一个神可以通晓世界，我们对世界的理解，不同的人，不是人生经历，有很大不同，而且要解决的问题也不同，我们由一个人决定世界的方向，解答所有的问题吗？

没有神一样人，能有神一样的机器吗？人工智能的模型不是在不断提升，不断完善，不断升级的吗？它的模型要高效，专用的事，需要专用的模型，而且模型还不能是发散的。

其实人工智能面对远不止模型，要支持人工智能还需要能源，其实除了能源之外，还有通信，还有存储，还有大量的智能终端，还有大量的感应器，这是一个庞大的系统。现在的人类只是人工智能非常早的早期，远没有全面实现人工智能的能力。

人类是否需要建人工智能的智算中心？当然是需要的，是要不断建设，不断升级，不断让能力变得更强。然而这个智算中心建设，也是一步步来，并不需要一夜之间就堆起大量的智算中心，堆起来其实也没用。就是做模型的训练，也是需要大量的数据，数据需要清洗、标注，模型也是需要调整，除了模型的本身，算法的改变，可能极大改变智算的能力，训练出来的效果也不同。

人类是需要花一点时间，通过摸索渐渐积累起AI的能力，绝大部分人工智能的算力，并不是进行训练的，推理是主要部分，推理并不是需要特别强大的算力，绝大部算力都可以胜任。

美国不但想建设起众多的智算中心，这些智算中心还是各自为阵，只是某一个企业自己建设，相互并不互通，而且还相互防着，更谈不上能够联合起来，形成强大的智算能力。

其实中国已经走了另一条路，中国不仅不缺电，没有能源方面的问题，而且凭借自己强大的基础建设能力，已经早已经完成了建设，今天中国已经形成了42个万卡的人工智能算力集群，这些集群有一部分算力是可以调度，可以为多用户使用，这意味了如果有需要，可以不建设新的智算中心的情况，把这些算力整合起来，形成强大的算力，解决智算问题。

这就是中国在所谓芯片卡脖子的情况下，并没有急着去买美国那些并不先进的芯片，因为中国很清楚，不买那些芯片我也能形成强大的算力，实现智算，事实证明中国没有买这些芯片，人工智能大模型并没有落后。

美国到现在基础建设还没有做完，那些智算中心并没有完全建设起来，英伟达那么多芯片是否真的交付了，真正已经开始运行，非常令人怀疑，而那些买了英伟达芯片的企业，那些芯片是在吃灰，还是在工作，我们也不得而知。我们看得到的是，2025年一年，大模型并没有实质革命性改变，改变的是中国追上来了，用似乎并不强大的算力，达到了基本一致的效果。

我们现在听到人工智能的美国故事是智算中心建设起来，电不够。这个在中国从来没有被考虑过，因为不存在电不够的事，只要需要电，电就有那里。昨天《环球时报》采访我这个问题时，我说建核电是不可能解决问题，因为一个核电站现在美国不干5年也干不出来，而且核电打算跟着智算中心走吗？

人工智能根本不是什么堆算力，算力只是它的一个部分。其实今天的美国人工智能，就是他们已经搞不清楚自己要干什么，会越搞越糟，最后远远落后中国，不可阻挡。