Linux基金会全球人工智能首席技术官马特·怀特（Matt White）近日结束为期八天的中国之行，足迹覆盖北京、上海、杭州三地。他与DeepSeek、月之暗面、阿里云、字节跳动等十余家科技企业及清华大学智能产业研究院展开深度交流，并走访宇树科技、银河通用等机器人公司。此次行程恰逢国内AI模型密集发布期，Kimi K2.6、Qwen 3.6-27B等新模型接连亮相，让他直观感受到中国AI领域的创新活力。
马特在后续撰写的长文及播客访谈中指出，美国对中国AI发展的认知存在显著偏差。外界虽能通过论文和榜单观察技术进展，却难以感知实验室的研究热情、团队文化及产业生态密度。他特别提到，中国研究团队虽对商业路线保持谨慎，但在技术讨论上高度开放，甚至主动将成果置于全球竞争框架中检验。这种态度与西方对"技术封闭"的刻板印象形成鲜明对比。
在考察不同企业时，马特观察到鲜明的文化差异。月之暗面团队充满摇滚气息，办公室布置随性自由；而DeepSeek则以务实低调著称，成员更关注问题解决而非学术头衔。人才流动趋势同样令他印象深刻：大量曾在伯克利、斯坦福等名校深造的中国研究者选择回国创业，深圳、杭州与北京正形成可与旧金山湾区媲美的人才聚集效应。这种转变折射出中国对创新生态的系统性支持正在产生实效。
针对芯片限制议题，马特提出不同视角。他以DeepSeek为例指出，资源约束反而催生了架构创新：该公司开发的GRPO训练方法、推理优化技术已被全球多家团队采用。这种"少资源多产出"的模式证明，技术突破未必依赖算力堆砌。更值得关注的是，中国正构建芯片-模型-应用的完整链条，本土芯片企业与制造业优势的结合，正在形成独特的替代方案。
开源领域的数据印证了中国AI的全球影响力。Hugging Face统计显示，2025年2月至2026年2月间，中国模型占全球下载量的41%，超越美国的36.5%。马特分析，Qwen等中小型模型因成本低、可本地部署而受开发者青睐，但"开放权重"与"开放科学"存在本质差异：部分模型虽允许下载，却对商业用途、训练数据公开程度设限。这要求企业在选用模型时，需建立类似软件供应链的审查机制。
智能体与机器人领域呈现冰火两重天。尽管"一人公司"（OPC）概念火热，马特认为当前智能体仍局限于执行片段任务，复杂工作流中的身份验证、责任划分等问题尚未解决。机器人行业则面临灵巧操作与自主决策的技术瓶颈，150余家人形机器人公司的激烈竞争背后，是多数产品依赖遥控或预编程的现实。这解释了世界模型受追捧的原因——该技术被视为实现真正具身智能的关键，但目前仍存在路线分歧。
当被问及100万美元创业资金投向时，马特毫不犹豫选择智能体领域。他指出，金融等行业虽已建立防护措施，但跨场景通用方案仍属空白。安全可控性是当前最大挑战，需通过权限锁定、上下文限制等技术手段，构建包含模型、程序与执行框架的完整系统。这种思路颠覆了"唯模型论"，将可靠性置于性能优化之前。
对于企业AI落地，马特给出务实建议：非实验室机构应避免重复造轮，优先利用现有工具解决具体问题。他观察到，许多企业因追求"自主可控"而浪费资源，实则文档处理等通用功能交由供应商更高效。判断AI投入价值的关键标准，是能否显著提升业务速度、降低成本或增强可靠性，而非单纯追求技术新潮。
