《近乎及时新闻》：🗞️ 2025年MAICON大会的最大缺失 (2025-10-19)

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内容真实性声明

本周通讯内容100%由我，即人类，撰写生成。您将在视频中看到大量的AI输出，特别是在分析部分。了解为什么这种披露是个好主意，以及为什么在不久的将来，任何与欧盟有业务往来的人士都可能需要这种披露。

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我的思绪：2025年MAICON大会的最大缺失

MAICON大会上缺少了什么？

本周，我很荣幸也很高兴能与我的首席执行官、商业伙伴以及相识十年的朋友 Katie Robbert 一起，在俄亥俄州克利夫兰的营销AI大会（MAICON）上发表演讲。周二，我们主持了一场关于使用AI进行数据分析的研讨会。周三，我们临时接替了一场题为《从文本到视频，只需数秒》的会议。

这场会议原定由来自HeyGen的Joshua Xu主讲，但他临时有事。当大会组织者询问我们是否可以填补空缺时，我们抓住了这个机会。我研究了会议描述，感到非常有趣——这将是一项充满乐趣的挑战。内容创作、视频生成和多媒体通常不是 Trust Insights 或我个人所擅长的领域。我们以分析、AI战略以及对AI系统工作原理的深入技术理解而闻名。我乐于接受这个名声；这些是人们愿意投入资金的领域，而任何优秀商业的基础都是人们愿意购买的东西。

但这并非我们工作的全部，也并非我们能力的全部。当这个机会出现时，这是一个绝佳的挑战，让我们能借用现有的会议主题，并融入自己的特色。我们完成了演讲，过程非常有趣。我们展示了创造力与技术知识如何结合，以最大限度地发挥生成式AI系统的产出，其中融入了Katie在电影制作和数据治理方面的专业知识，以及我对整个行业的了解。

当然，就在同一天晚上，谷歌推出了他们新版本的Veo视频模型——Veo 3.1。当你宣布某项技术是“最新、最棒”时，结果四小时后就有新的东西出现，这总是令人忍俊不禁。

然而，作为一个对AI领域非常熟悉的人，最让我感到震惊的是2025年MAICON大会上所没有讨论的内容。

房间里800磅的大熊猫

关于通用AI的讨论可谓是层出不穷。Meta和谷歌的演讲者都出席了。大家热烈讨论着ChatGPT、谷歌的Gemini、Anthropic的Claude，以及各种与这些市场领导者整合的供应商。

但在MAICON的讨论中，无论是会议层面还是参会者层面，都存在一个明显的遗漏。在私下交流中，人们默许了这一遗漏的存在，并将其归咎于各种复杂的地区政治、预算、声誉和信任相关的原因。

那么，这个在房间里和会议上无人谈论的800磅大熊猫到底是什么？

中国。

中国AI明显缺席了所有的讨论。除了我主动提起的那些，我几乎没有听到任何一个中国模型被提及。然而，中国却是全球生成式AI领域的领导者之一。他们的实验室正以惊人的速度推出模型，而且这些模型质量极高。有些甚至达到了行业领先水平（state-of-the-art），例如DeepSeek V3.2。如果你查看LMArena等排行榜，你会注意到一些在西方语境中很少出现的模型名称：来自智谱AI的GLM、腾讯的混元（Hunyuan），或是字节跳动（TikTok的母公司）的SeeDream。

如此多高质量、高能力的模型在排行榜上名列前茅，但在我看来，这是最棒的商业AI会议之一，却对此只字不提。就好像所有人都默契地同意只谈论OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta。需要明确的是，这并非一个巨大的阴谋或恶意企图。这仅仅是一个明显的缺失。原因何在？

对于如此重大的事情，原因总是多方面的。

五大原因

原因并非单一。它是由多种交织、重叠的因素构成的一锅有趣的“大杂烩”，导致人们忘记了榜单上一半的顶尖AI模型都来自中国。

1. 数据隐私顾虑

存在这样一种认知（不论对错）：使用中国AI模型本质上比使用西方模型更加危险。当涉及到数据隐私时，这种说法有其真实性——如果你使用的是由中国公司托管在中华人民共和国境内的AI模型。当你使用这些服务，尤其是免费服务时，你百分之百地将数据交给了外国实体。如果你受到数据安全法的约束，你不应该使用托管在该国境内的模型。

但这与使用一些西方AI（比如Meta的AI或xAI的Grok）没有本质区别。你对那里没有隐私期望，他们将数据移交给美国政府的可能性，就像 DeepSeek 将数据移交给中国政府的可能性一样大。美国科技领袖与美国政府的关系，就像中国科技领袖与中国政府的关系一样亲密。数据隐私的一条基本准则是：如果你没有付费，那么你就是产品本身。

地球上所有AI公司，在法律要求下，都必须将数据移交给政府。这写在所有公司的服务条款中——他们必须这样做。

那么如何保护你的数据？

在商业环境中保护高度敏感数据的唯一方法是通过“零数据保留API”（zero data retention APIs），即服务提供商不记录任何信息。如果提供商表示零数据保留，这意味着当合法的调取数据请求出现时，提供商可以说：我们没有任何数据。抱歉，我们没有记录。大多数真正优秀、信誉良好的VPN服务就是这样运作的。他们说：我们不记录任何内容，所以我们没有什么可以交给任何来访者。

然而，最高级别的保护是运行你下载到自己电脑上的本地AI模型。记住，“云计算”这种东西并不存在——它实际上就是别人的电脑。如果数据从未离开你的控制，它就和你机器上的其他数据一样安全。

如果中国模型运行在你信任的基础设施上，你可以安全地使用它们。这一点，当摆在怀疑论者面前时，引出了下一个话题。

2. 审查制度的现实

许多人认为中国模型受到审查，会给出不恰当或不正确的答案。毫无疑问，中国模型中存在审查。如果你问它们关于天安门广场的问题，你会得到拒绝回答或官方说辞。你无法向Deepseek问及此事。

但西方模型中也存在审查。谷歌的Gemini就以拒绝触及政治问题而闻名。山姆·奥特曼（Sam Altman）上周因为声称ChatGPT将开始允许成年用户生成“辣味内容”而受到猛烈抨击。只要对不具备法定能力的成年人有安全保护措施，我个人对此没有异议。现实是，对于西方模型来说，也存在大量的审查。

无论是否是中国模型，几乎每个AI模型都内置了限制，其中许多限制是有充分理由的。每个国家都有权监管其境内使用的AI；这本身没有错。但要认识到，每个国家都在以某种方式试图审查其AI。据我所知，地球上没有任何一个拥有AI模型制造商的国家，不以某种方式试图影响这些制造商。

我认为，获取来自你地理区域之外的模型是件好事；美国联邦政府一直在向AI模型制造商施压，要求它们制造出对其观点有利的模型，比如在任何给定查询中将现任民选官员排名为有史以来最好的。（布鲁金斯学会）。拥有一组来自不同国家来源的模型，可以给你一套更细致入微的答案，就像阅读来自你原籍国以外的新闻来源可以给你对事件更细致入微的看法一样，即使是你自己国家内部的事件。

3. 模型产出的惊人数量

中国在推出AI模型方面绝对是多产的。有成千上万个性能卓越的高性能模型，这可能让人不知所措。它们有时会有晦涩难懂的名字，比如阿里巴巴的Qwen模型，通常带有像 Qwen3-235B-A30B 这样的名称。显然，产品营销人员没有参与命名。中国已将开发尽可能多的行业领先模型作为国家优先事项，其数量远超美国。

因此，人们可能回避中国AI模型的一个原因，仅仅是因为它们数量巨大，让人无从选择。

4. 相互冲突的商业模式

这就是杰里·马奎尔（Jerry Maguire）时刻：“让我看看钱。”硅谷的人们不喜欢谈论中国模型，因为大多数中国公司免费提供他们的模型。你可以下载它们，如果你有硬件，就可以运行它们，除了电费，你不需要支付任何人任何费用。这与西方AI公司的商业模式形成了鲜明对比，后者专注于让用户为日益分级的服务付费——从ChatGPT Plus到Enterprise，从Gemini Pro到Ultra。

投资者向西方AI公司投入了巨额资金，他们需要看到回报。AI必须带来巨额利润，而当你的竞争对手免费提供一切时，你就无法做到这一点。

为什么中国要这样做？中国在下的是一盘大棋。在政府的指示下，他们的公司免费提供模型，以防止全球对任何一个国家AI的锁定。不依赖美国AI公司符合他们的国家利益，让其他人采用他们的模型也符合他们的国家利益。

如果一个发展中国家面临选择：是向OpenAI支付高昂费用，还是使用阿里巴巴的免费模型并获得几乎同样好的结果，这根本无需多想。对于预算有限但又想获得大型AI益处的公司来说，情况也是如此。在主要的（基础设施）提供商那里，中国模型的费用通常仅为西方模型成本的一小部分。

例如，Anthropic Claude Sonnet 4.5是一款出色的模型，其输入每百万个令牌成本为3至6美元，输出每百万个令牌成本为15至22美元。在一次编码会话中，你很容易就会累积1亿个令牌的使用量，导致巨额账单。而与其性能非常接近的智谱GLM 4.6呢？输入每百万个令牌成本为0.60美元，输出每百万个令牌成本为1.90美元，性能相近的情况下便宜了86%至91%。这还是在你运行在别人硬件上的价格。如果你运行在自己的基础设施上？成本就是电费和你运行它的电脑的费用。

这是一个巨大的价格差异。硅谷无法以这样的价格盈利。投资者会对那些向用户提供这种价格的公司感到非常不满。因此，没有人谈论中国AI的一个重要原因，是因为没有人愿意承认，行业领先的AI模型实际上只需花费极少的钱就可以获得。

5. 令人不适的真相：偏见

房间里的最后一个“大象”是种族主义和排外心理的毒性混合体。存在着一种内隐的、有时甚至是外显的偏见。当你看到AI领域的领导者和顶尖AI论文上的姓氏时，它们往往不是西方白人血统。带有中国特色的姓氏和与中国大学的附属关系非常普遍。

仅凭人口动态，即使教育投资相同——但事实并非如此——中国产生的博士数量也会是美国的四到五倍。美国在教育上的投资要少得多，在数学和科学项目上的投资也少得多，以至于无法为未来几年培养最优秀的AI专家。再加上国家对教育和学术严谨性的不同价值观，导致在谁为构建行业领先AI提供最多智力支持方面产生了巨大的差异。现实是，中国正在生产一些最好的AI，因为它正在培养最擅长数学和科学的人才来驱动AI，并且这种情况已经持续多年。

根据OECD（经济合作与发展组织）的数据，在2022年的国际学生评估项目（PISA）中，中国学生的数学平均分为552分，科学为543分，阅读为510分。美国学生的平均分分别为465分、499分和504分，将美国置于数十个国家的OECD平均水平之下。根本无法与中国、台湾或新加坡竞争。美国学生的表现显著低于标准，甚至低于平均水平。

这些基本现实表现为一种种族主义和排外心理，既存在于政府层面，也存在于个人和组织层面。从政客将中国描述为一个农民国家（几十年来情况早已不是如此），到西方人对如何发音东亚姓名感到不适，这些态度在心理上阻止了人们去评估中国的AI模型和技术——这反过来又让他们甚至不会去思考这些模型可能是解决他们AI挑战的优秀、负担得起且高性能的解决方案。

那又如何？

以上是对为什么我们在MAICON大会上没有看到中国模型的大篇幅解释。但仅凭这些信息，你无法做太多，除了意识到中国AI模型存在，且在能力上与西方同行不相上下，而且成本通常要低得多。让我们更进一步，问出Katie最喜欢的问题：那又如何？我们应该如何利用这些信息？

为此，我们需要解决一个三步走的过程。

了解有哪些可用模型
了解如何安全运行它们的选择
了解如何使用它们

第 1 步：有哪些可用模型？

面对成千上万的中国AI模型，即使我们想使用它们，也很难弄清楚我们到底应该使用哪一个。

毫不奇怪，大型中国AI实验室反映了他们的科技产业，就像顶尖西方实验室反映了西方科技产业一样。数字巨头阿里巴巴、腾讯和字节跳动都拥有市场领先的模型，因为他们拥有市场领先的用户数据存储。就像Meta和谷歌等公司拥有世界一流的模型一样，因为他们拥有从人们那里收集到的、有时未经允许的、世界一流的大量数据。

让我们快速浏览一下我们可以使用的中国AI模型。

对于文本生成——非常类似于你使用ChatGPT的方式——你拥有大量的选择。如果你有硬件，或者基础设施提供商提供支持，DeepSeek的模型与ChatGPT具有竞争力。DeepSeek的模型体积庞大；你几乎肯定需要将它们运行在别人的服务器上。

如果你想要可以在一台性能强大的笔记本电脑上运行的模型，阿里巴巴的Qwen模型是最好的选择之一。Qwen3-Next-30B-A3B-Instruct（试着快速说三遍）是一款用于日常使用的极快、智能的模型。Qwen3 Coder 被认为是用于本地编码的最佳开放模型之一——它速度快且智能。

在图像生成方面，腾讯混元图像 3.0（Hunyuan Image 3.0）和字节跳动的SeeDream是榜首模型，它们可以生成逼真、精美的图像和图形。在排行榜上，混元图像甚至超越了谷歌的Gemini图像生成。在图像编辑方面，谷歌的Nano Banana名列榜首，但SeeDream紧随其后。

在视频生成方面，阿里巴巴的WAN 2.2目前在开放权重方面处于领先地位，紧随其后的是混元视频（Hunyuan Video）。还有其他得分更高的中国模型，从WAN 2.5到Kling再到Hailuo，但它们尚未作为开放权重模型提供。

第 2 步：在哪里运行它

这是最具挑战性的部分，取决于几个因素——预算和速度是首要的。如果你关心速度，在基础设施提供商那里租用一个中国模型可能是你最好的选择，你可以从你所在地区的设施提供商中进行选择。

这很重要，因为你所在地区的基础设施提供商必须遵守你所在地区的数据隐私法、计算法等。我经常使用 Groq（与伊隆·马斯克的AI无关）和 DeepInfra；Groq 提供了一些最快的模型服务，但模型支持有限。DeepInfra 速度较慢，但在模型种类上更具多样性。

如果你关心隐私，那么在自己的机器上运行模型是你的最佳选择。这就比较麻烦了——你能运行什么取决于你有什么样的硬件。我在今年早些时候的开放模型入门指南中详细介绍了这一点，但最重要的是：

你必须知道你的电脑有多少可用的视频内存 (VIDEO memory)
- 除非你使用的是M系列Mac，在这种情况下，你必须知道你的Mac总共有多少空闲内存 (total free memory)
你必须知道你关心的准确度水平，因为模型有不同的准确度等级。模型越准确，占用的内存就越多
你需要模型托管软件，例如LM Studio、AnythingLLM、llama.cpp等来运行这些模型，因为它们本质上只是非常大的数据库

如果你关心成本，那么请计算对你来说最有意义的方案。查看大型基础设施提供商，看看他们的输入和输出令牌成本是多少。看看你当前的硬件能支持什么，如果它不能支持你想要的那种模型，那么就看看升级的成本。

第 3 步：了解如何使用它们

一旦你确定了可用的模型以及你想在哪里运行它们，过程的最后一步就是确定你将如何使用这些模型。你希望执行哪些任务？使用场景是什么？特别是对于往往较小的开放权重模型，在生成式AI的七大主要使用类别中，它们大多表现良好。

提醒一下，这七个使用类别是：提取（extraction）、分类（classification）、摘要（summarization）、重写（rewriting）、合成（synthesis）、问题回答（question answering）和生成（generation）。

你很可能会以以下两种方式之一使用开放权重模型：

作为直接聊天代理。 这类似于你使用ChatGPT的方式，这意味着你需要一个以聊天为中心的界面。LM Studio 和 AnythingLLM 是极好的选择。
作为其他工具的引擎。 这类似于使用OpenAI平台、谷歌Vertex API或其他类似系统这样的API提供商。LM Studio、llama.cpp 和 Ollama 是极好的选择。

根据你的使用场景，你将选择这两种路径之一。如果你使用的是Mac，LM Studio 可能是你最好的选择，因为它原生支持Mac的MLX模型格式，这是一种针对Mac优化的格式。

在本周通讯的视频示例中，我使用了Qwen3-Coder-30B-A3B作为示例模型，并搭配了Cline编码工具。我还展示了我最喜欢的技巧——本地小模型通常不是最聪明的，但你可以用大模型进行规划，用小模型进行实现，这是我新书《Almost Timeless》中的一个原则。（原则27：宏大规划，微小行动）

总结

我要明确指出，MAICON 2025是一次令人惊叹的体验。它是我最喜欢参加的活动之一，如果你想与那些深入投入到让AI发挥作用的人交流，我强烈推荐参加。对所有中国相关事物的遗漏，并非是对会议在任何方面故意带有偏见或无知的控诉——它控诉的是整个西方AI领域的整体状况。这是对美国和西方人类一种非常西方视角的控诉。

将头埋在沙子里，假装世界上最大的人工智能竞争对手不存在，它的技术也不存在，是愚蠢的。声称这些技术是劣质或功能不健全的，至少可以说是知识上的不诚实。正如我在全文中所说，对于使用任何在中华人民共和国境外运营的软件平台，都存在合理和正当的担忧。但模型本身与西方同行一样处于行业领先水平，而一个全面的AI实践者应该熟悉世界上所有领先的技术。

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