DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯近日在接受CNBC《科技快讯》（TheTechDownload）专访时，对中国的AI发展作出了出人意料的积极评价：中国大模型与美国最前沿水平的差距已压缩至“仅数月”，远非外界普遍渲染的“代际鸿沟”。哈萨比斯特别提及DeepSeek、阿里巴巴及月之暗面（Moonshot）等中国企业，称赞其大模型在性能表现、训练规模与推理效率等方面“令人印象深刻”，整体能力已基本比肩国际第一梯队。他指出，中国在AI算力基建部署、系统级工程落地能力以及垂直行业场景覆盖广度上，...
DeepMind 首席执行官德米斯·哈萨比斯近日在接受 CNBC《科技快讯》（The Tech Download）专访时，对中国的AI发展作出了出人意料的积极评价：中国大模型与美国最前沿
水平的差距已压缩至“仅数月”，远非外界普遍渲染的“代际鸿沟”。
哈萨比斯特别提及DeepSeek、阿里巴巴及月之暗面（Moonshot）等中国企业，称赞其大模型在性能表现、训练规模与推理效率等方面“令人印象深刻”，整体能力已基本比肩国际第一梯队。他指出，中国在AI算力基建部署、系统级工程落地能力以及垂直行业场景覆盖广度上，甚至展现出局部领先优势，体现出极为迅猛的追赶动能。
但与此同时，他也划出一条关键分界线：当前中国AI虽在技术实现与产品化节奏上表现突出，却尚未孕育出真正具备“颠覆性”的原创范式——即从零出发、定义新方向的基础性科学突破，而非在既有路径上的加速优化与规模化复刻。
在他看来，原创科学突破的难度远高于高效技术跟进，而现阶段中国AI生态仍更倾向于快速吸收、适配与应用全球最新成果，对全新模型架构、底层理论框架或跨学科融合机制的源头探索仍显不足。
尤为值得注意的是，哈萨比斯将这一深层差距归因于“创新文化与思维惯性”，而非单纯受限于外部技术管制。他坦承，美国对高端AI芯片的出口限制确实在客观上制约了中国超大规模模型的训练能力，未来或加剧发展不均衡；但他强调，更根本的挑战在于能否构建起支持高风险、长周期基础研究的制度环境与社会氛围。
“真正的创新，依赖于容错的文化土壤和跨领域的自由思辨空间——这种软性基础设施，比最先进的GPU集群更难构建，也更难替代。”
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