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大模型防蒸餾政策效果存疑:蒸餾只是獨立實驗室的數據捷徑,封鎖無法阻止中國AI追趕

金色財經報道,針對華盛頓與 Anthropic 試圖通過封鎖前沿模型來切斷中國大模型「蒸餾」通道的舉措,前 GitHub 國際化戰略負責人、Interconnected Capital 創始人 Kevin S. Xu 指出,對抗性蒸餾只是部分中國獨立實驗室在數據飢餓下的無奈捷徑,靠封鎖 API 根本無法阻擋中國 AI 的整體進展。 被點名的 DeepSeek、月之暗面與 MiniMax 均爲缺乏集團生態支持的獨立實驗室,面臨推理步驟等高質量後訓練數據匱乏的硬傷。相比之下,背靠阿里(Qwen)、字節(Seed)或小米的大廠實驗室,擁有不輸谷歌與蘋果的自有海量場景數據,並不依賴蒸餾。因此,封鎖政策頂多給獨立實驗室帶來短期阻礙,無法動搖中國大廠的根基。 外界盛傳的中國「數據優勢」實爲誤解:在訓練前沿大模型所需的高質量知識標註和評測數據上,中國不僅沒有優勢,反而嚴重缺乏類似 Scale AI 或 Surge 這樣成熟的商業化數據供應鏈。因國內數據服務商質量低下,獨立實驗室在絕望之餘,也出於走捷徑的惰性,纔將 API 蒸餾作爲廉價的數據獲取策略。 但數據標註產業屬於低門檻的商業模式問題,並非像光刻機那樣的技術硬傷,國內的供需缺口很容易被填補。從長遠看,純蒸餾的學生模型在理論上限固然無法超越老師,但鑑於大模型仍由人類工程師構建,無論美國是否強行切斷 API 通道,聰明勤奮的中國開發者最終都會打破這一上限魔咒,設計出超越導師的大模型。美方的封鎖政策不僅無效,反而可能過早切斷了能將中國模型鎖死在「學生」天花板下的理論鉗制。
金色財經
6月17日 週三
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