為什么中國從不點歪科技樹？

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有一個很有趣的現象：海外的智庫，無論是親中還是反中，都得出了一個共同的結論——過去半個世紀，中國在科技發展上似乎開了天眼，從未選錯，從未錯過，也就是常說的“科技樹從來不點歪”。

這種神奇的能力，在后冷戰時代科技大爆炸的背景下，顯得尤為珍貴。尤其是當我們環顧四周，有不少“對照組”國家，這種“技能包”的光芒就顯得格外刺眼。

就拿在中文互聯網上常被吹捧為“諾貝爾獎拿到手軟”的日本來說，似乎就總是科技樹點歪：

數字浪潮來臨時，它押注了模擬技術；
互聯網興起時，它深耕于電話撥號；
智能手機時代開啟，它死守著翻蓋手機不放；
新能源車風口到來，它義無反顧地all in氫能源。
等到AI大潮撲面而來，已經連續選錯多次的日本，甚至連上桌的資格都沒了，只能蒼白地抗議：“對用某國的AI模型生成高市與柯南動畫，表示極度憤慨”。

而正是這種“從未點歪科技樹”的開掛技能，讓我們幾乎每一次都能精準踩中時代的脈搏。短短二三十年，就能在與美國正面交鋒的高科技戰場上，不落下風。

這種“從不點歪科技樹”的實力，其實是一種錯覺。我們并沒有什么神秘的“天選委員會”能未卜先知，也沒有什么國師巨匠能一眼洞穿未來。這背后，其實是一個極盡樸素的邏輯：力大磚飛。

之所以不走彎路，不錯過每一次浪潮，是因為當每一次技術分岔路口出現時，我們手里有足夠多的科學家與工程師，有足夠充沛的資源與設施，我們做的事情很簡單——每條路，都認認真真地走一遍。

比如新能源車浪潮，日本選了氫能源，并且直奔最賺錢的下游（氫燃料電池），把難啃的上游制備和輸送留給別人；美國選了純電動，也是先做最賺錢的整車，把電池這種臟活累活丟給韓國和日本。
而我們的策略是什么？是“飽和式攻擊”。氫能源？高氣壓路線、低氣壓路線、固態路線，全路線押注；電動化？低壓純電、高壓純電、增程式、混動式，甚至天然氣燃料電池，全都搞起來；不僅做最賺錢的終端，上游的氫氣制備、鋰電池的制造與集成，全部同步上馬。
別人在用排除法做題，我們直接上了窮舉法。在這種密度面前，怎么可能錯過風口？

結果就是，美國人敲鑼打鼓的登上“科技頂峰”，回頭一看，山頭下面呼啦啦全是黃色臉孔，除了頂峰那三分地，其他全被別人占領了。

這不是夸張，是很多硅谷投資者的新認知。

這不是夸張，而是硅谷投資者們正在形成的共識。彭博社最近就報道，盡管美國AI公司還頂著“SOTA”（行業最優）的光環，但風投們驚訝地發現，80%的美國AI初創企業，底層用的都是中國的開源模型。

甚至有知名投資人悲觀地認為，中美AI大戰，美國注定要輸。因為不管硅谷燒出什么先進的模型，不出兩個月，深圳或上海就會推出一個能力相似，但成本只有其十分之一的開源產品。

問題就來了：美國這些模型，是投入幾千億美元、把幾家巨頭現金流都燒成負數才搞出來的。錢還沒開始賺，就被東方力量“開源”了，這生意還怎么做？沒有超額溢價，投資怎么回收？當年Unix系統讓IBM和Sun賺得盆滿缽滿，結果免費的Linux一出，它們就成了時代的背影。同樣的劇本，正在AI領域重演。

Claude推出了編程能力超強的opus 4.5，配合插件號稱不但要取代程序員，還要干掉律師和文員。美股為此概念狂泄了兩周，市值蒸發幾萬億。結果Claude還沒賺幾個token，智譜就推出了編程能力對標的GLM模型，不僅沖擊了Claude，連帶著把英偉達也卷了進去——不僅要搶賣水的，連挖井的也順手干了。

更微妙的是，以前是美國出一個SOTA，中國兩個月趕上?，F在變成了，美國提出一個方向，中國六個月后直接領先。OpenAI開創的Sora賽道，已經被國產模型完全超越碾壓。

有人說，春節期間，國產AI要打一場“三大戰役”，徹底擊碎美國人的信心。這話聽著有點狂，但也并非全無影子。畢竟智譜先上場，后面還有真正的boss，DeepSeek V4壓軸。

但這樣酣暢淋漓的順風仗，到底靠的是什么？

靠的是無敵于天下的基礎設施建設，和全球最強大的基礎教育體系。
我們每年新增的電力裝機，相當于其他世界強國百年建設的總和；哪怕強如美國，也僅相當于我們四年的新增容量。至于煉鋼這種“河北省都能力壓全球”的傳統優勢項目，更不用提。有了能源，有了材料，“飽和攻擊”才有了本錢。

而人才，更是硬道理。高考擴招疊加人口紅利，我們培養出了全球規模最大、質量最高、也最勤懇的工程師隊伍。他們不是憑空出現的，是幾十年中高考制度、雞娃卷娃的基礎教育，硬生生“灌溉”出來的。

這就好比一個內功無比深厚的大俠，哪怕沒有什么花哨的招式，一掌拍下去，內力傾注，也一定是排山倒海，無人能擋。

可問題也恰恰在這里：
基礎設施建設，只要我們還在投入，這個優勢就很難被超越。
但人才的紅利呢？
在那些不斷鼓吹“取消中高考”的專家言論里，在“論文發洋刊才算本事”的風氣里，在人口總量的重擔里，這份“內功”，還能持續多久？

會不會打了半場好球，優勢很大，痛失好局？

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