国产大模型形势一片大好，软硬件全面突破，已经能摸到美国最前沿水平了

1. 为什么最近国产大模型成绩不断？是有积累，不是2022年末ChatGPT火了以后临时上，那不可能追上，就和全球许多“科研大国”一样。我前段时间了解了人工智能学者黄铁军，发现北京“智源研究院”很厉害，现在中国大模型不少都和它有渊源。

2. 群众一般以为OpenAI是2022年末突破的，其实不是。2020年就引发业内关注了，核心突破是GPT3.0。当时智源研究院就搞了对标的“悟道”大模型，2.0版甚至有万亿参数，非常超前了，怎么做大模型都知道了。后面社会上火了，都来投大模型，核心开发人员是有经验的，不是从头摸索。

3. 而且中国搞大模型很不一样，很重视国产软硬件体系。华为昇腾芯片早在2018年就弄出来了，很神奇。2013 年 华为启动 AI 领域前瞻布局，开始规划专用 AI 处理器。2018 年10 月，华为首次发布并实体展示昇腾310，预告昇腾910上市。2019年8月，昇腾 910正式商用发布，FP16 算力256TFLOPS，同期推出MindSpore框架（对标Pytorch），全栈自主可控理论上可以了，那时还没大模型。现在昇腾芯片会成为华为极为可观的营收，2000亿一年都看得到了。后面先进芯片制造产能突破，华为AI芯片业务万亿收入只是基本，更高都能想，这是一个确定的方向。

4. 后面科大讯飞一直用华为体系做训练，非常艰苦。但确实搞通了，推出了GPT3、GPT4水平的国产大模型，全栈自主。2024 年9月，科大讯飞在华为全联接大会上表示：“基于昇腾 AI 基础软硬件打造的'飞星一号'平台，已经常态化高效支撑讯飞星火大模型训练……完全基于昇腾算力原生开发训练的星火 V4.0，在国内外中英文12项主流测试集中有 8 项超过 GPT-4 Turbo。”

5. 星火大模型是目前唯一可以确认的“全栈自主”国产大模型，训练都是，其它都是说推理适配国产芯片。还可以确认的是，DeepSeek V4在“后训练”阶段，一些压力比“预训练”小的训练任务（这种任务有上百种），用了昇腾芯片。图中说GLM5.1用了10万块昇腾910B训练，这应该是爱好者谣传。再如 glm-5.org 这类网站也说训练用华为平台全栈自主，其实是爱好者建的，不是官网。但昇腾芯片用来做训练是可以的，就是需要时间适配，相信各家都在努力，一定会成功。

6. 最近几个大事，DeepSeek V4、Kimi K2.7、GLM 5.2纷纷推出。有的评测说性能只落后Claude Fable，和Claude Opus 4.8持平了，马斯克猜测2027年Q1追平Fable，开发者说2026年就行。情况应该是，GLM 5.2在Agent相关指标上，追上了Opus 4.8，但全面指标还不如。而DeepSeek V4在另一些指标上追平，Kimi K2.7也有些编程指标达到最前沿水平了。

7. 这些国产大模型统一的特征是，定价便宜，计算效率非常高，都用了不少DeepSeek开源的高效率体系，互相也有贡献。我看技术细节的感觉是，用高效数据结构与算法，非常省算力资源，而且并不会卡住。Claude真正牛的并不是算力，而是一套AI编程的Harness开发框架，用于大模型自我迭代了，开发明显提速。所以Anthropic大搞神秘主义，反而导致Fable被禁用。其实没什么，无非就是有了海量的Agent使用实例，以及AI自己能生成Agent相关训练样本，各种复杂的细节都有人做好了技术底座。AI自己写自己的代码没什么神秘的，懂程序开发就明白怎么回事。现在国产大模型也摸通了这条路，AI开始自己写代码、生成样例，加速迭代了。

8. 总体来说，中国大模型追赶的速度非常好，进展比我预期的要强。美国方面已经很有压力了，据说微软都想用DeepSeek V4高低配降低token成本。只要国产开源大模型一直进步，美国想靠大模型赚大钱是不可能的。中国搞AI的人很多很厉害，美国AI没有技术秘密了。