中国的“神秘力量”，全球涌现

春节前后，中国“80后”梁文锋旗下的产品DeepSeek成为网络焦点。他主导的这款带着蓝色小鲸鱼图标的AI应用，在1月超越了ChatGPT，下载量登顶美国区等全球多个苹果应用商城的榜首。

稍早前，中国人的社区REDnote（小红书）迎来了不少TikTok用户。全球网友在这个以中文为主的社交APP上互动，就不同国度里的工作、生活、医疗等一一“对账”。

像爱丽丝梦游记里一样，挖开兔子洞以后，人们惊喜地发现，世界可以如此平静与美好。“如果真的有不可抗力的因素导致我们的联络再次断开，我们也一定要记住此刻对彼此的爱与信任。”一个中英双语的小红书帖子获得高赞。

2025年，来自中国的“神秘力量”陆续在全球涌现。背后是中国算法的一路高歌。算法（Algorithm），这个最早由波斯数学家的名字衍生的词，指解决（数学）问题的一种抽象方法。在计算机领域，有了算法，计算机才可以自动执行大量指令，进行大量计算，精准推荐，涌现智能。

人们想知道，中国应用势如破竹背后，究竟有什么样的算法以及发展路径？

1940年代，费城，美国。

在美国宾夕法尼亚大学摩尔学院地下室，一排排从地板延伸到天花板的柜子里，装载着约17468个电子管。它们看上去毫无章法，由散落四处的电缆连接。实际上，一场史无前例的军事计算正在进行。

1年后，1946年，全世界第一台计算机、重达30吨的ENIAC第一次在公众面前亮相。为了让在场的记者了解其速率，现场主灯被关掉了。闪烁着亮光的计算机，用20秒算出了炮弹飞到目标地的轨迹，这比炮弹飞行速度还快。

相比之下，人工计算弹道轨迹，得耗时3天。

这是人类第一次了解计算机算法的威力。当时的媒体感叹称：“‘电子大脑’在2小时内，计算完本需要100年才能算完的问题。”但这个创世纪的发明由美国人发明、美国人主导，主宰了接下来半个世纪的全球硬科技。而大洋彼岸的中国，直至1958年，才根据苏联提供的M-3小型机技术资料，制造出第一台国产计算机——103机。

了解这样的起点，也许就能理解外国友人、科技从业者，为什么对如今中国应用火遍全球充满着不解。“中国人已经找到了吸引人类注意力的最佳计算机算法，这是我们应该好好学习的。”美国科技人士在社交媒体上感叹。

中美互联网巨头正式争夺全球注意力，始于21世纪的第二个十年。2012年春，福建宁德人、连续创业者张一鸣在北京知春路的咖啡厅，在几张餐巾纸上写下了他的畅想。凭借纸上的移动互联网蓝图，他获得了投资人的青睐，给予其200万的启动资金。

谁也不曾预料到，一个由中国定义的“算法”悄然诞生。

在这张“餐巾纸”上，张一鸣提出，要解决人们在移动互联网上获取信息的痛点—不够高效。传统门户网站即使再快，输出的内容依然是中心化的，无法高效地满足每一个用户的需求。

而他希望，用户一打开手机，就能获得个性化的、独属于自己的内容。事实上，这个想法并不算新颖，早在2006年许，扎克伯格就在脸书推出了信息流（NewsFeed）功能。他们根据用户的喜好在主页推荐和排序内容，已经初获成效。

但张一鸣却是将个性化信息推荐发挥到极致的人。有人用16字总结字节跳动起家的秘诀，“遍地撒网，确定爆款，获取流量，集聚平台”。围绕着推荐算法，字节跳动早期推出了数十个手机APP，看起来有所联系，却又各自不同。它们以各种渠道，大量出现在潜在用户的面前。

经过一番“田忌赛马”后，2012年暑假，张一鸣把发展重心放在了新闻资讯上——这促成了“今日头条”的迅速崛起。

接下来的故事大多数人都有印象，今日头条在2016年日活量达到了惊人的6000万，成功超越四大门户网站。抖音也在这一年问世，接着势不可挡地成为中国短视频巨头。

从这时开始，全球的互联网从业者都意识到，由今日头条开创的推荐算法，正在改变世界。曾任Uber和Netflix产品负责人的尼尔·亨特在论文中提到，算法推荐系统让Netflix每年省下超过10亿美元的费用。80%的奈飞用户都会在“推荐列表”里观看视频。

张一鸣的推荐算法，区别于很多先前算法，满足了用户自己都不清楚的需求。

过去，以微博、脸书、微信为代表的社交媒体，主要依赖熟人网络以及考验忠诚度的订阅模式。但今日头条和抖音开创的推荐算法时代，建立在预测用户需求的前提上。在这类APP上，互关的好友不再是用户停留的重点，算法的“为你推荐”才是留住用户的关键。

今日头条资深算法架构师曹欢欢，曾公布其算法原理。所谓的推荐系统，形象地说，“实际上是拟合一个用户对内容满意度的函数”。本质上，现在的算法和1940年代的超大计算机没什么不同，都是为了解决一个数学函数的问题而生。

但今日头条的“函数”显然复杂、庞大得多。曹欢欢介绍：“这个函数需要输入三个维度的变量。第一个维度是内容。第二个维度是用户特征，包括用户的兴趣标签，职业、年龄、性别，以及各类模型发掘的隐式用户兴趣等。”

第三个维度是环境。“这是移动互联网时代推荐的特点，用户随时随地移动，在工作场合、通勤、旅游等不同场景，信息偏好有所偏移。”

结合三方面的维度，模型会给出一个预估，即用户对哪类内容可能感兴趣。与此同时，算法系统还会实时处理样本数据，包括用户点击、展现、收藏、分享等动作，来实现对用户的精准推荐。

“推荐系统比你妈更了解你。”种种因素背后，各个推荐算法都在追求同一个目标：帮用户发现自己都未察觉的感兴趣内容，让他们的注意力留得越久越好。

1950年代，达特茅斯，美国。

有了算法的计算机毋庸置疑地精通数学与计算，但人类早已不满足于此。上世纪50年代，人工智能（AI）的概念由美国数学教授麦肯锡在达特茅斯会议上率先提出。意思是，万能的计算机，也许可以拥有像人一样的智能。

至于什么是智能，多年来学术界纷争不断。人工智能先驱艾伦·图灵的说法很有代表性。他说：“最初的那个问题——机器会思考吗？我认为它太没意义了。”对于图灵来说，如果机器的行为与人类已经无法进行区分，无论机器是否像人般思考，我们已经可以得出结论——机器能思考。

21世纪以后，有了算法的加持，拥有学习能力的计算机早已通过了“图灵测试”。在自动驾驶、人脸识别、蛋白质结构预测、药物设计等领域，AI经常拥有比人类更高一筹的能力与效率。

首先掀起第四次AI革命的，是大洋另一头的科学家。2012年，加拿大籍教授杰弗里·辛顿（2024年诺贝尔物理学奖得主）和学生伊利亚（Ilya Sutskever，前OpenAI首席科学家）和亚历克斯（Alex Krizhevsky）组成团队，设计了名为“AlexNet”的卷积深度网络程序。他们设计的AI系统，以最低的误差，在华裔科学家李飞飞举办的ImageNet图像识别竞赛中夺冠。

三人身价随即水涨船高，导师辛顿收到了来自百度、谷歌、微软以及DeepMind等巨头的橄榄枝。最重要的是，他们在短短几年时间，打败了主宰过去半个世纪的模式识别研究，在全球掀起了深度学习的海啸。

彼时，中国的移动互联网正在兴起，中国进入4G时代。2013年，中国搜索引擎巨头百度想挖辛顿无果，于是率先在国内建立了深度学习研究院和自动驾驶研究院。 两个研究院为中国业界培养了大批AI人才。 后者更被外界称为，中国自动驾驶界的“黄埔军校”。

主导百度参与辛顿竞拍的负责人、现自动驾驶企业“地平线”的创始人余凯回忆：“尽管（百度）竞拍（辛顿）失败，但我还是很开心的。我想我的目的也达到了，因为李彦宏亲眼见证了国际巨头不惜花费巨资来投资深度学习研发，这让他下定决心自己把深度学习做起来。”

4年后，阿里巴巴创始人马云也宣布成立科学研究机构“达摩院”，立下目标——“三年投入1000亿元”，用于机器学习、自然语言处理等多个前沿AI领域。同一时期，字节跳动人工智能实验室、腾讯AI Lab等相继成立。

这些不缺资金的互联网巨头，拥有海量数据以及国际化视野与人才团队，同时有搜索、语音、电商等数字化业务与数据，拥抱深度学习算法成为了必然。以BAT等互联网大厂为首的大笔投入，加上各类高等院校的科研研究，合力推动了中国AI这些年的飞速发展。

只是，相比于起步很早、资金和资源高度充裕的美国硅谷，中国发展AI始终面临内部资源有限和外部环境恶劣的困局。所谓的深度学习，是受到人脑神经系统的启发，通过算法建立更深层次的网络，让机器拥有学习的能力。这依赖大量的数据进行预训练，也非常考验计算硬件并行计算的算力。

但在2022年10月，美国政府首次实施了先进半导体向中国出口的限制措施，禁止英伟达向中国出售A100和H100等高性能AI芯片。

2025年1月13日，美国商务部发布新规，将AI芯片出口限制范围从中国扩展至全球。在这份霸道的、高傲的禁售榜单中，中国被其列为高风险国家，无法通过任何正式渠道进口英伟达AI芯片。

从元器件、光刻机到AI芯片，来自全球霸主的封锁措施已经全面升级。但此时，美国也许也没预料到，中国的科技团队和工程师，正以无法量化的努力，用精妙的算法与工程设计，实现了后来者的超越。

杭州，中国。

2025年1月20日，正值特朗普就职典礼前后，成立2年多的中国AI公司DeepSeek（深度求索）引发了中美科技圈人士的持续讨论。这个坚持开源、背后是一家量化金融公司的AI小厂，在1月20日发布了推理大模型DeepSeek-R1。

Appfigures的数据显示，DeepSeek在1月26日升至苹果美国区应用商店的榜首，此后在全球140个地区名列前茅。在发布后的18天内，其全球下载量达到1600万次，几乎是ChatGPT发布18天时的两倍。

令众人惊叹的，不止是中国AI超绝的效果，而是DeepSeek以不可思议的低成本拥有了世界顶尖水平的智能。根据创始团队的披露，训练DeepSeek-R1背后的大模型——DeepSeek-V3，共计耗费557.6万美元，涉及2048张H100的GPU集群。有专业人员指出，同等水平之下，世界AI大厂至少要用1.6万张以上的GPU并行训练。

1月20日，同样年轻的北京AI公司“月之暗面”，发布了Kimi k1.5多模态思考模型。该模型在数学、编程和通用推理领域，赶超OpenAI新发布的o1，还能处理文本和视觉等多模态数据，支持跨模态推理任务。这一新模型的发布，再度让中国年轻AI公司惊艳世界。

AI圈此前的生态，是完全由美国人定义的。近年流行的AI大模型，首先是由8位谷歌工程师提出Transformer架构引发的创新；2022年OpenAI发布的ChatGPT，向世人证明AI模型大的重要性——参数越大，计算机处理复杂问题的能力越好，越可能涌现智能。

而要想在AI圈不可战胜，OpenAI首先背靠微软，拥有无尽的云计算资源。他们也很早便是英伟达的合作伙伴，训练AI的芯片和算力因此源源不断。先发优势一旦形成，与之合作的公司也纷至沓来，形成了美国主导的全球AI信仰。

面对各方领先的对手，中国公司只能另辟蹊径。以DeepSeek为例，无论是其坚持的技术理想，还是“多token预测”（Multi-Token Prediction, MTP）、混合专家模型（MoE）架构的创新，都在穷尽各种方式，证明此前美国人定义的AI也可能是低效的。大模型不一定要比大、比量，还有更多来自算法、工程上的优化与创新，从而以小成本实现大理想。

中国AI应用的出圈说明，相比于巨无霸式的投资，看不见的算法和工程，也可以起重要作用。美国AI知名学者吴恩达发文感慨：“2022年11月推出ChatGPT时，美国在生成式AI方面远远领先于中国。我一直听到美国和中国的朋友都说，他们认为中国落后了。但实际上，这种差距在过去两年里迅速缩小了。”

至于为什么是中国公司取得了这一进步，硅谷AI公司Perplexity的CEO斯里尼瓦斯提供了一个较符合现状的解释。他说：“需求是发明之母。因为DeepSeek必须找到解决办法，最终他们创造出了更高效的技术。”

始终在夹缝中突围的中国科技公司，正是从中国14亿用户的市场中孕育出生命力和创新力。要想在竞争高度激烈的市场中存活，中国公司学会了将需求放在第一位，尤其擅长从恶劣的外部环境以及激烈的竞争中，做出最接地气的、满足市场需求的产品。

而共享着相同文化和语言的十多亿中国用户，深度参与着中国互联网与智能化的进展。 他们将个性化数据给了互联网巨头，在丰富的应用场景中对算法和产品积极反馈，使得中国算法在反复迭代和优化中，实现了在世界的领先。

在迈向中国特色社会主义现代化的进程中，我国长期被认为擅长从1到多的创新。但2025年，中国公司以算法和卓越产品告诉世界，勤奋的中国人不仅擅长模仿、学习、超越，也乐于做从0到1的创新。

中国人不缺理想，更不缺从0到1的耐心。这是2025年让人欣喜的开端。

值班主编 | 吴擎

排版 | 八斤

点击图片 即刻报名 （广告）