完了 强人工智能就是中国的天敌 有史以来人矿的优势将首次消失殆尽

[redot]

谁指望憋的社保谁傻逼。即使鳖有8亿的生产力，也没有维持8亿张嘴的足够资源，现在还能靠出口换资源，以后别人都能机器人生产了，就不一定给憋提供原材料资源了

理想丰满，现实骨感，谁生产，哪什么生产呢？这是一个问题。。。。

[zheliemit]

难道不是印度最惨？

印度赢麻了，人家用喝牛尿都是GDP，这个机器人无法代替。

[ironchef]

有八亿劳动力的时候，有维持十四亿人的资源，怎么过两年，机器人取代工人了，就没有了？

你没看懂吗,现在憋是靠出口赚美元，才能在全世界买资源，以后没有出口优势了，买不到资源了

[Mountainlion]

首先取代政府部门，和政府官员。

这些人在极权专制国家完全只是传声筒，安全可以由机器人取代。而且机器人绝对忠诚

[wanmeishijie]

几亿张嘴等着吃饭给， 去哪找资源，咋分配，吃饱了无所事事，咋维稳? 机器人听谁的？不割韭菜吗？想躺平舒坦，哪里那么容易。

你们美华做题做傻了吧？机器人干活挣钱，资源去外国买就行了。咋无所事事了？男的当兵，女的生娃。这不都是工作？

[ironchef]

你们美华做题做傻了吧？机器人干活挣钱，资源去外国买就行了。咋无所事事了？男的当兵，女的生娃。这不都是工作？

傻逼你制造业没有优势了，出口挣不了钱了，外国凭啥卖你资源啊？还男当兵，女生娃，几个亿男的都当兵吗？鳖连公务员都养不起了还养战狼？新生的娃该咋养？有啥竞争优势，五毛蛆的目前还能挣5毛，你娃连五毛都挣不到了，聊天机器人都不要一毛

[midlander]

傻逼你制造业没有优势了，出口挣不了钱了，外国凭啥卖你资源啊？还男当兵，女生娃，几个亿男的都当兵吗？鳖连公务员都养不起了还养战狼？新生的娃该咋养？有啥竞争优势，五毛蛆的目前还能挣5毛，你娃连五毛都挣不到了，聊天机器人都不要一毛

唉，你是多大信心，美国制造能有优势啊

美国工厂的工业机器人落后中国很多年啦，发电量也不行

[ironchef]

唉，你是多大信心，美国制造能有优势啊

美国工厂的工业机器人落后中国很多年啦，发电量也不行

当制造业都由机器人干，比如特斯拉，人矿就没啥优势了。现在walmart自动化造服装都比鳖便宜。发电量不是问题吧，北美的电费挺便宜的，连曹德旺都这么说。鳖的电主要靠三峡，战时是个节

[Deepsix]

我两年以前是这样想的，但是很快发现恰恰相反，TG在AGI时代将是最大赢家。
1. 中国最大的优势就是平均智商高。平均智商高可以在全社会范围内，快速接受新事物，比如移动互联网，比如AI。西方国家，反应迟钝，路径依赖严重，利益集团绑架严重，很难推广。
2. 中国最大的弱点是中文难学难用望文生义，不利于抽象思考和逻辑。AGI正好弥补了这一点，让人中国人可以轻松接触英文世界的概念和逻辑，与英语世界拉平。这会进一步释放中国人的智商优势。
3. 今后10年，中国在芯片领域将大获全胜。芯片是跨行业的，中国的成本优势就空前放大，消灭一切海外制造业。芯片也是创新的基础，中国制造将大面积颠覆西方仅存的强势工业。没有工业，根本就无法实现工业的AI化。
4. AGI在工业方面的应用离不开数据和经验。中国运气好，在AI突破的时候，正好掌握着数据和经验。而美国的打压让中国有了，防范的意识。中国工业+AI将消灭中国以外的一切工业，从知识密集形，到劳力密集形，统统消灭。

[LittleBear]

我两年以前是这样想的，但是很快发现恰恰相反，TG在AGI时代将是最大赢家。
1. 中国最大的优势就是平均智商高。平均智商高可以在全社会范围内，快速接受新事物，比如移动互联网，比如AI。西方国家，反应迟钝，路径依赖严重，利益集团绑架严重，很难推广。
2. 中国最大的弱点是中文难学难用望文生义，不利于抽象思考和逻辑。AGI正好弥补了这一点，让人中国人可以轻松接触英文世界的概念和逻辑，与英语世界拉平。这会进一步释放中国人的智商优势。
3. 今后10年，中国在芯片领域将大获全胜。芯片是跨行业的，中国的成本优势就空前放大，消灭一切海外制造业。芯片也是创新的基础，中国制造将大面积颠覆西方仅存的强势工业。没有工业，根本就无法实现工业的AI化。
4. AGI在工业方面的应用离不开数据和经验。中国运气好，在AI突破的时候，正好掌握着数据和经验。而美国的打压让中国有了，防范的意识。中国工业+AI将消灭中国以外的一切工业，从知识密集形，到劳力密集形，统统消灭。

这段话有一定的讨论价值，但也有不少值得商榷的地方，存在过度简化和偏激的结论。我们可以从几个角度来分析其合理性和问题点。

⸻

1. “中国的平均智商高，有利于接受新事物”

合理之处：
• 中国社会对技术创新的接受速度确实较快，例如移动支付、电商、AI技术的推广速度都领先全球。
• 中国的人口基数大，人才储备充足，尤其是STEM（科学、技术、工程、数学）领域的培养力度较大。

问题之处：
• “平均智商决定技术接受能力”这一点没有足够证据支持。 技术推广速度更依赖于社会结构、政策、资本、教育体系，而非纯粹的智商水平。
• “西方国家反应迟钝”这一点过于片面。 事实上，AI的主要技术突破仍然来源于西方（如OpenAI、DeepMind、Google、Meta、NVIDIA等），反映出其在基础科研和高端技术上的优势。

⸻

2. “中文难学，AGI能弥补，释放中国人的智商优势”

合理之处：
• 语言确实影响思维模式，中文的表意性可能在某些领域（如数学、编程）相比英语的表音性更不直观。
• AGI的翻译和信息整合能力可以降低语言壁垒，使更多人轻松获取全球知识。

问题之处：
• “中文不利于抽象思考和逻辑”这一点并不准确。 许多优秀的数学家、科学家（如华罗庚、丘成桐、杨振宁等）都是以中文为母语成长的，说明语言并不会根本性地限制思维能力。
• “AGI让中国人全面接触英文世界”并不是中国独有的优势。 任何国家的人民都可以使用AGI翻译技术，中国并不会在这方面占据独特优势。

⸻

3. “中国将在芯片领域大获全胜，消灭海外制造业”

合理之处：
• 中国在半导体制造（特别是成熟工艺）方面确实有一定的成本优势，比如中芯国际（SMIC）在28nm及以上制程具有较强竞争力。
• 中国的制造业供应链完整，能够降低芯片生产成本，提高规模效应。

问题之处：
• “中国将在芯片领域大获全胜”是一个过度乐观的预测。 目前中国在高端芯片（如3nm、2nm工艺）、EUV光刻机、高端EDA软件等关键技术仍然受制于西方国家。
• “消灭海外制造业”不现实。 芯片产业是全球化合作的产物，即便中国在某些领域赶超，欧美、日韩、台湾仍然掌握关键技术，全球供应链不会在短期内被单一国家取代。

⸻

4. “AGI+工业将让中国消灭海外所有工业”

合理之处：
• AGI+制造的结合确实有可能提高中国制造的竞争力，自动化和智能化可以减少对劳动力的依赖，提高生产效率。
• 中国拥有丰富的工业数据，在智能制造方面有一定优势。

问题之处：
• “消灭中国以外的所有工业”是不现实的。 工业并非只依赖数据和经验，还涉及资源、技术、市场和政治因素。欧美、日本、韩国在高端制造领域仍然具备强大优势（如精密仪器、航空航天、高端材料）。
• “美国的打压让中国有防范意识”是一把双刃剑。 虽然封锁促进了国产替代，但也限制了中国在某些前沿科技（如高端光刻机、半导体设备）的发展速度。
• AI的核心技术仍然掌握在欧美手中。 即便中国在应用端取得突破，欧美依然在算法、算力（如NVIDIA GPU）和大模型（如GPT-4、Gemini）等领域占据领先位置。

⸻

结论
这段话基于部分现实基础，但许多观点过于极端，缺乏对全球科技格局的客观认识。

[wwwhu]

中国的机器人，美国的机器人，这说法有意思吗？
以后只有欣赏和不欣赏你的菊花的机器人。

[Havana]

以后就是大模型互相写小作文挣钱

强人工智能（AGI, Artificial General Intelligence）一旦实现，将深刻重塑世界格局，带来的冲击远超过去任何一轮工业革命。中国等劳动力丰富的国家，尤其依赖制造业、服务业的经济模式，将面临巨大变革。这种冲击可从以下几个方面分析：

1. 全球产业结构的剧变
（1）制造业的彻底自动化
AGI 结合先进机器人技术，将极大削减制造业对人类劳动力的需求：

智能工厂：无需人工干预，从原料采购到产品组装，完全由 AI 驱动的机器人完成。特斯拉的“无人工厂”已初露端倪，而 AGI 可能让全行业都实现这种模式。
生产回流发达国家：AGI 使劳动力成本的影响大幅下降，美国、德国等高技术国家可能将制造业迁回本土，减少对中国等低成本制造业国家的依赖。
“超本地化制造”：结合 3D 打印与 AI 设计优化，产品可在全球分布式工厂快速生产，进一步削弱全球供应链对人工密集型国家的需求。
（2）服务业大规模 AI 替代
目前，AI 在客服、金融、教育、医疗等服务业已有广泛应用，AGI 将彻底替代大部分中低端服务业岗位：

客服、金融分析师、律师助理：AI 能理解语境，提供更精准、高效的服务。
医生、教师：AGI 结合机器人，可以提供标准化、个性化的医疗和教育，取代大部分人类从业者。
司机、快递员、外卖员：无人驾驶、无人机、配送机器人等技术成熟后，数千万就业岗位消失。
（3）科研、软件工程、创意行业
科研创新：AGI 能快速阅读文献、发现新理论，甚至自主进行实验，颠覆传统科研模式。
软件开发：AGI 可以独立编写代码、优化架构，许多程序员职业将被取代。
设计、艺术、媒体：AI 生成的内容（如 Midjourney、Sora）已经展现出媲美人类的创造力，AGI 可能直接主导影视、广告、音乐、文学等行业。
2. 对中国的冲击
中国是全球最大的人口大国，经济高度依赖制造业和服务业，AGI 的到来将带来深远影响：

（1）就业结构巨变
大规模自动化会导致数亿低端劳动岗位消失：

制造业：中国约 2.5 亿制造业工人将面临失业或岗位转型压力。
服务业：中国约 3.5 亿服务业从业者，许多岗位（如快递、客服、零售）可能被 AI 取代。
可能的应对方式：

政府补贴和全民基本收入（UBI）：大规模失业可能导致社会不稳定，政府可能需要推行类似“全民基本收入”政策，确保基本生活保障。
大规模职业转型：推动劳动力向高端科技、创意产业、社会服务等方向转移。
发展新型产业：如生物技术、航天、AI 伦理与监管等领域，吸纳部分就业人口。
（2）中国的科技竞争力受到挑战
AI 算力和数据壁垒：如果美国或其他西方国家率先突破 AGI，并利用芯片技术封锁中国，中国可能面临重大技术劣势。
科研与创新模式变革：AGI 可能加速基础科学突破，谁掌握 AGI，谁就掌握了未来科技的核心竞争力。

3. 世界格局的重塑
（1）超级大国竞争
AGI 可能成为决定全球霸权的新武器：

美国的优势：掌握顶级芯片（英伟达、AMD）、AI 算力（谷歌 DeepMind、OpenAI）、基础科研（哈佛、MIT）。
中国的挑战：虽有全球最大数据量和顶级工程人才，但受限于芯片封锁，需要加快算力国产化。
欧洲、日本：在 AI 方面相对落后，AGI 时代可能被边缘化。
（2）财富极端集中
AGI 可能进一步强化“头部企业+资本”控制世界经济的格局：

“AI 垄断”：掌握 AGI 技术的大企业（如 Google、微软、字节跳动、华为）可能形成超级垄断。
中小企业和个体经济受冲击：许多传统行业因 AI 自动化而倒闭，全球财富可能进一步向顶级企业和资本集中。
（3）地缘政治变革
“AI 冷战”：类似美苏核竞赛，AI 领域可能形成美中对抗，中国需要尽快实现自主 AI 发展。
国际经济格局调整：制造业回流发达国家可能削弱中国的经济优势，倒逼中国进行经济转型。
劳动力国家衰退：如印度、越南等依赖低成本劳动力的国家，可能因 AGI 崛起而面临巨大挑战。

[Deepsix]

这段话有一定的讨论价值，但也有不少值得商榷的地方，存在过度简化和偏激的结论。我们可以从几个角度来分析其合理性和问题点。

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1. “中国的平均智商高，有利于接受新事物”

合理之处：
• 中国社会对技术创新的接受速度确实较快，例如移动支付、电商、AI技术的推广速度都领先全球。
• 中国的人口基数大，人才储备充足，尤其是STEM（科学、技术、工程、数学）领域的培养力度较大。

问题之处：
• “平均智商决定技术接受能力”这一点没有足够证据支持。 技术推广速度更依赖于社会结构、政策、资本、教育体系，而非纯粹的智商水平。
• “西方国家反应迟钝”这一点过于片面。 事实上，AI的主要技术突破仍然来源于西方（如OpenAI、DeepMind、Google、Meta、NVIDIA等），反映出其在基础科研和高端技术上的优势。

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2. “中文难学，AGI能弥补，释放中国人的智商优势”

合理之处：
• 语言确实影响思维模式，中文的表意性可能在某些领域（如数学、编程）相比英语的表音性更不直观。
• AGI的翻译和信息整合能力可以降低语言壁垒，使更多人轻松获取全球知识。

问题之处：
• “中文不利于抽象思考和逻辑”这一点并不准确。 许多优秀的数学家、科学家（如华罗庚、丘成桐、杨振宁等）都是以中文为母语成长的，说明语言并不会根本性地限制思维能力。
• “AGI让中国人全面接触英文世界”并不是中国独有的优势。 任何国家的人民都可以使用AGI翻译技术，中国并不会在这方面占据独特优势。

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3. “中国将在芯片领域大获全胜，消灭海外制造业”

合理之处：
• 中国在半导体制造（特别是成熟工艺）方面确实有一定的成本优势，比如中芯国际（SMIC）在28nm及以上制程具有较强竞争力。
• 中国的制造业供应链完整，能够降低芯片生产成本，提高规模效应。

问题之处：
• “中国将在芯片领域大获全胜”是一个过度乐观的预测。 目前中国在高端芯片（如3nm、2nm工艺）、EUV光刻机、高端EDA软件等关键技术仍然受制于西方国家。
• “消灭海外制造业”不现实。 芯片产业是全球化合作的产物，即便中国在某些领域赶超，欧美、日韩、台湾仍然掌握关键技术，全球供应链不会在短期内被单一国家取代。

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4. “AGI+工业将让中国消灭海外所有工业”

合理之处：
• AGI+制造的结合确实有可能提高中国制造的竞争力，自动化和智能化可以减少对劳动力的依赖，提高生产效率。
• 中国拥有丰富的工业数据，在智能制造方面有一定优势。

问题之处：
• “消灭中国以外的所有工业”是不现实的。 工业并非只依赖数据和经验，还涉及资源、技术、市场和政治因素。欧美、日本、韩国在高端制造领域仍然具备强大优势（如精密仪器、航空航天、高端材料）。
• “美国的打压让中国有防范意识”是一把双刃剑。 虽然封锁促进了国产替代，但也限制了中国在某些前沿科技（如高端光刻机、半导体设备）的发展速度。
• AI的核心技术仍然掌握在欧美手中。 即便中国在应用端取得突破，欧美依然在算法、算力（如NVIDIA GPU）和大模型（如GPT-4、Gemini）等领域占据领先位置。

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结论
这段话基于部分现实基础，但许多观点过于极端，缺乏对全球科技格局的客观认识。

用AI写的？

西方在概念突破方面一直比中国厉害，这个就是语言优势带来的红利。因为英文是需要定义需要赋值的语言，而中文是可以望文生义的语言。比如中国人看到进化论三个字，很容易理解为，生物进化是从低级到高级，简单到复杂的，我小时候辞海也是这样定义的。但是这种认识完全错误。很多这样的错误的累计，就让新概念模糊了，新概念用旧概念组成的词去描述很容易迷失。中国的著名科学家，华罗庚、丘成桐、杨振宁，他们都是学习并掌握了拼音语言的人，这不是偶然。中国本土的大科学家，往往都出于大量实践和实验的领域。纯粹的概念与思辨，中国人不太行，即使是古代都不是宗教输出大国。

接触英文困难是中国独有的短板，因为中文是这个世界上仅有的不基于拼音的语言文字。中文母语的人，大脑的语言部位与拼音语言的人不同，成年以后学英文太难了。

至于半导体，中芯国际已经开始打价格战了，依托国产全产业链，可以把价格打掉一半，而且还可以在此基础上再打对折，仍然赚钱。这足以消灭28nm和28nm以上的海外半导体产业链. 而由此带来的成本优势，已经足够中国通吃包括军事在内的所有工业产业链了。凡是排斥中国芯片的公司都要死，这是现在进行时。

大模型已经过了training时代，而进入应用时代，因为语料用光了。在应用时代NVIDIA GPU没有优势，很快各种廉价的专用芯片会占领市场。此外华为的GPU已经达到NVIDIA GPU 80%的水准，而GPU已经达到物理极限。GPU必须大面积长期运转，比CPU更早遇到物理极限。制成的提高对GPU已经效果不大了。

[ironchef]

我两年以前是这样想的，但是很快发现恰恰相反，TG在AGI时代将是最大赢家。
1. 中国最大的优势就是平均智商高。平均智商高可以在全社会范围内，快速接受新事物，比如移动互联网，比如AI。西方国家，反应迟钝，路径依赖严重，利益集团绑架严重，很难推广。
2. 中国最大的弱点是中文难学难用望文生义，不利于抽象思考和逻辑。AGI正好弥补了这一点，让人中国人可以轻松接触英文世界的概念和逻辑，与英语世界拉平。这会进一步释放中国人的智商优势。
3. 今后10年，中国在芯片领域将大获全胜。芯片是跨行业的，中国的成本优势就空前放大，消灭一切海外制造业。芯片也是创新的基础，中国制造将大面积颠覆西方仅存的强势工业。没有工业，根本就无法实现工业的AI化。
4. AGI在工业方面的应用离不开数据和经验。中国运气好，在AI突破的时候，正好掌握着数据和经验。而美国的打压让中国有了，防范的意识。中国工业+AI将消灭中国以外的一切工业，从知识密集形，到劳力密集形，统统消灭。

全球化衰退，贸易壁垒关税兴起，仅仅有生产能力并不能打开占领全部市场，更不可能消灭别人的工业能力，太乐观偏执了

[wanmeishijie]

傻逼你制造业没有优势了，出口挣不了钱了，外国凭啥卖你资源啊？还男当兵，女生娃，几个亿男的都当兵吗？鳖连公务员都养不起了还养战狼？新生的娃该咋养？有啥竞争优势，五毛蛆的目前还能挣5毛，你娃连五毛都挣不到了，聊天机器人都不要一毛

你都假设中共机器人能搞制造了，这还不是巨大优势啊？你们能别自相矛盾吗

[sunfish]

中国用人矿发展超级领先Al，人矿可以躺平了。因为领先的Al再发展下一代更领先的Al。

傻B的是没人矿的黑林默的美囯吧

[BYDD]

中国的教育水平，社会对科学技术的推崇，以及政府对社会发展进程的预测和推动，会使中国在强人工智能世代仍旧走在世界最前沿。中国最大问题是政府懒政以及在国际竞争中的软弱与僵化。
与此相似的，美国问题是社会中的反智以及党派攻歼翻大饼。印度，在强ai时代生出大量低教育人口，时机实在是逆天了。

中国政府还懒政?你是在异次元世界里发的贴吗？

[dreamig]

为啥小破熊的帖子总有一股浓浓的机油味

[LittleBear]

为啥小破熊的帖子总有一股浓浓的机油味

因为和你的观点不同

[LittleBear]

用AI写的？

西方在概念突破方面一直比中国厉害，这个就是语言优势带来的红利。因为英文是需要定义需要赋值的语言，而中文是可以望文生义的语言。比如中国人看到进化论三个字，很容易理解为，生物进化是从低级到高级，简单到复杂的，我小时候辞海也是这样定义的。但是这种认识完全错误。很多这样的错误的累计，就让新概念模糊了，新概念用旧概念组成的词去描述很容易迷失。中国的著名科学家，华罗庚、丘成桐、杨振宁，他们都是学习并掌握了拼音语言的人，这不是偶然。中国本土的大科学家，往往都出于大量实践和实验的领域。纯粹的概念与思辨，中国人不太行，即使是古代都不是宗教输出大国。

接触英文困难是中国独有的短板，因为中文是这个世界上仅有的不基于拼音的语言文字。中文母语的人，大脑的语言部位与拼音语言的人不同，成年以后学英文太难了。

至于半导体，中芯国际已经开始打价格战了，依托国产全产业链，可以把价格打掉一半，而且还可以在此基础上再打对折，仍然赚钱。这足以消灭28nm和28nm以上的海外半导体产业链. 而由此带来的成本优势，已经足够中国通吃包括军事在内的所有工业产业链了。凡是排斥中国芯片的公司都要死，这是现在进行时。

大模型已经过了training时代，而进入应用时代，因为语料用光了。在应用时代NVIDIA GPU没有优势，很快各种廉价的专用芯片会占领市场。此外华为的GPU已经达到NVIDIA GPU 80%的水准，而GPU已经达到物理极限。GPU必须大面积长期运转，比CPU更早遇到物理极限。制成的提高对GPU已经效果不大了。

1. “西方在概念突破方面比中国厉害，是因为英文的语言优势”

合理之处：
• 英文在现代科学和技术发展中扮演了核心角色，全球最重要的科学论文、专利和技术文档大多以英语撰写，这确实让英语母语者或精通英语的人占据了先机。
• 英语强调“定义”和“赋值”，在逻辑严密性方面相对清晰，而中文有时允许更灵活的表达，比如“望文生义”可能导致误解。

问题之处：
• 语言是否影响思维能力？
语言可能影响思维习惯，但不会根本性地决定思维能力。数学、物理、哲学这些学科的核心逻辑并不依赖具体语言，毕竟数学符号、公式、逻辑推理是通用的。
例子：俄罗斯、日本的科学研究实力也很强，但它们的语言体系与英语不同。
• 中国缺乏概念创新的真正原因
中国在某些基础科学突破上确实相对较弱，但这更多是历史、教育和科研环境的结果，而非语言的直接影响。
例如：
• 近代科学革命主要发生在西方，导致科学术语多用西方语言。
• 中国的教育体系长期偏向应试，限制了创造性思维的培养。
• 科研评价体系更倾向于论文数量而非基础突破。
• 过去几十年，中国科技发展更注重工程应用（如5G、光伏、AI），而非纯理论创新。

“华罗庚、丘成桐、杨振宁学习拼音语言不是偶然”
• 这句话过于片面。世界上很多顶尖科学家（如日本、俄罗斯、印度）都不以英语为母语，他们也在物理、数学等领域做出了巨大贡献。
• 华罗庚、丘成桐、杨振宁成就卓越，核心因素是他们本身的天赋和努力，而不是因为掌握了拼音语言。

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2. “中文母语者成年后学习英文太难，因此是中国独有的短板”

合理之处：
• 中文和英文的确属于两种截然不同的语言体系，中文母语者在学习英语时普遍面临较大的难度（例如语法、发音、拼写等）。
• 由于汉字与拼音语言的不同，中文母语者的大脑可能会发展出不同的语言处理方式，这在神经科学研究中有所体现。

问题之处：
• 学习第二语言的难度并非中国独有的问题。 例如，日本、韩国、俄罗斯、阿拉伯国家的母语也与英语差异很大，日语、韩语同样不是拼音语言。
• 很多中国科学家精通英语，并不影响他们的科研能力。 例如，清华、北大、复旦等高校的很多顶尖科研论文都是用英文发表的。
• AI技术已经大幅降低语言壁垒。 机器翻译和大模型（如GPT）使得母语不是英语的人可以更方便地阅读、理解和撰写英文文章。

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3. “中芯国际的价格战将消灭海外28nm及以上的芯片产业”

合理之处：
• 中国在成熟制程（如28nm及以上）芯片制造上确实具有成本优势，特别是依靠供应链整合、规模化生产和政府支持。
• 中芯国际和其他中国厂商（如华虹）确实在某些领域（如低端MCU、汽车芯片）抢占市场，并对海外厂商形成价格压力。

问题之处：
• “消灭海外28nm以上的产业”是夸大说法。
• 台积电、三星、英特尔仍然在28nm及以上市场具有竞争力。
• 28nm以上的市场依然很大，海外厂商不会完全退出，而是会调整策略，如向高附加值产品转型（如汽车、工业级芯片）。
• 价格战也有代价。 如果亏本竞争，企业可能难以长期维持研发投入，最终影响产业升级。
• 先进制程仍然受限
高端芯片（如5nm、3nm）仍然掌握在台积电、三星和英特尔手中。 即使在成熟工艺上占优，仍无法取代高端芯片的市场。

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4. “AGI进入应用时代，NVIDIA GPU很快会被廉价芯片取代”

合理之处：
• AI硬件确实在分化，越来越多的企业在开发专用芯片（如TPU、NPU）以取代通用GPU。
• 华为等公司在GPU领域取得进展，部分AI计算需求可以使用国产方案。

问题之处：
• “NVIDIA GPU没有优势”是错误的。
• NVIDIA的CUDA生态已经建立多年，大部分AI研究仍然依赖其软件和硬件。
• 专用芯片（如TPU、ASIC）虽然能在特定任务上超越GPU，但GPU仍然是最灵活、通用的方案。
• NVIDIA的Hopper架构（如H100）仍然是AI训练的最佳选择，并在未来可能推出更先进的架构。
• “华为GPU已达NVIDIA 80%水准”是夸大。
• 华为的Ascend 910B等芯片确实进步明显，但在算力、生态、软件支持方面仍落后于NVIDIA。
• 目前，全球主要大模型（如GPT-4、Gemini 1.5）仍然依赖NVIDIA GPU进行训练。
• “GPU遇到物理极限”并不意味着它会被淘汰。
• 半导体行业一直在寻找突破瓶颈的方法，例如Chiplet（小芯片）架构、光子计算、3D堆叠等。
• 未来，GPU可能会与其他计算架构（如光子计算、量子计算）结合，而不是完全被淘汰。

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综合结论
1. “语言决定科技创新能力”是过度简化的观点。 科技进步与教育、科研环境、社会结构、历史积累等多方面因素有关，而非单纯的语言问题。
2. “中国的芯片产业将消灭海外产业”是夸大。 中国在成熟工艺上有优势，但高端芯片仍然受限，海外厂商也会调整策略，不会轻易被淘汰。
3. “NVIDIA GPU将被取代”目前并不现实。 AI芯片市场在变化，但NVIDIA仍然主导AI训练市场，短期内不会被廉价芯片取代。
4. “AGI进入应用时代”并不意味着训练结束。 未来大模型仍然需要持续迭代，训练仍然是核心竞争力，而非完全进入“后训练时代”。