DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯近日在接受 CNBC《科技快讯》专访时，对中国的AI发展给出了出人意料的评价：中国大模型与美国的差距已缩小至“仅数月”，远非外界所传的“代际落后”。

哈萨比斯特别点名表扬了DeepSeek、阿里巴巴和月之暗面（Moonshot）等中国公司，称其模型性能“令人印象深刻”，训练规模与推理能力已逼近国际前沿。他承认，中国在AI基础设施投入、工程化落地和应用场景丰富度上甚至具备局部优势，展现出极强的追赶速度。

然而，他同时指出一个关键分水岭：尽管中国AI在技术实现和产品迭代上表现卓越，但至今尚未诞生真正具有“颠覆性”的原创范式——即从 0 到 1 的科学突破，而非 1 到N的优化演进。

在他看来，科学创新远比技术模仿更具挑战性，而当前中国AI生态仍更多聚焦于高效复现与快速应用，而非探索全新架构或基础理论。

值得注意的是，哈萨比斯将这一差距归因于“思维方式”而非单纯的技术封锁。尽管他承认美国对高端AI芯片的出口管制确实限制了中国训练超大规模模型的能力，可能在未来拉大差距，但他强调，真正的瓶颈在于是否鼓励高风险、长周期的基础探索。

“创新需要容忍失败的文化和跨学科的自由思考，这比算力更难复制。”