新智元報道

【新智元導讀】硅谷教父Marc Andreessen親自轉發唐杰的回應，附上「Interesting」。這件事徹底出圈了。中國AI大佬正面硬剛馬斯克的預測，意味著什么？或許，美國把一切都搞反了。

Anthropic的Fable 5，何時能被追上？

馬斯克在X上只回了2個單詞——「Probably Q1.」（可能明年第一季度。）

中國AI，大概明年第一季度，就能追上Anthropic最頂尖的Fable級別。

然后，清華大學教授、智譜AI創始人唐杰，秒回：「Won‘t take that long.」（不用等那么久。）

你正走在一條濃霧彌漫的賽道上，原本以為領先對手幾公里。結果一回頭，你才發現對方的呼吸聲已經噴到了你的脖子上。

這就是馬斯克現在的感受。

誰能想到，中國AI的領軍人物之一直接「掀了桌子」。

緊接著，z.ai官方賬號也回以三個「記筆記」的表情。

這種姿態，不是在謙虛，而是在叫牌。

它在向世界宣告：2027？太慢了。我們的表針，撥在2026，甚至更早。

中國AI大佬正面硬剛馬斯克

今年就達到Fable級別！

時間往前撥六天。

6月12日，美國商務部突然出手：宣布對Anthropic旗下的Fable 5和Mythos 5實施全球出口管制，向中國用戶直接關門。

封了。

結果，僅僅24小時后，智譜AI發布了GLM-5.2。

在Code Arena中，超越Claude Opus 4.7/4.8(Thinking)，直逼Claude Fable 5。

在BridgeBench推理榜上， GLM 5.2拿下全球第一——推理分數42.8，擊敗被封鎖的Fable 5。

速度300 tokens/秒，成本是美國前沿模型的1/10，全權重開源，全球任意下載。

BridgeBench官方直言，GLM 5.2是他們測試過的最好的中文開源模型。

GLM 5.2用實力證明：

「You cannot export control your way out of open source. The ban didn't slow China down.」

（你無法通過出口管制來擺脫開源。禁令并沒有拖慢中國的腳步。）

正是這個背景下，技術博主@teortaxesTex發出了那條引爆討論的分析帖：

中國AI和美國前沿之間，現在大概只剩7個月代差了。

那照這個速度，什么時候追上Fable？

馬斯克公開預測中國AI模型將在2027年第一季度（即明年年初）達到Anthropic旗下最頂尖的Fable/Mythos級水平。

這意味著，Anthropic CEO的節奏被打亂，他所說的「好結局」要求到2028年實現「12到24個月的差距」。

具體來說：這至少意味著到2028年1月，中國最優秀的模型最多只能達到美國2027年1月最優秀模型的水平。

針對這一預測，智譜AI官方及清華大學唐杰教授迅速作出回應，暗示這一突破甚至可能會來得更快。

即便如此，馬斯克仍吹捧Anthropic：

即便在跑分上看，中國AI在明年首季的跨越都將極其令人驚艷。

但從「實際落地價值和創造營收」的真正實用性來看，Anthropic優勢更大。

不禁讓人懷疑馬斯克是否被Claude洗腦？

硅谷投資大佬Marc Andreessen也進場，轉發回應，附上「Interesting」。

硅谷教父親自蓋章，這件事就算徹底出圈了。

美國出口管制，限制不了開源AI

美國出口管制的邏輯是：限制前沿AI模型的獲取，以防止對手使用它們。

問題在于，這一邏輯成立的前提是，相關模型沒有可比的替代品。

但這個***設在48小時內就被打破了。

有三點讓「你無法通過出口管制擺脫開源」這一論點在此刻尤為尖銳：

開源權重可自由流通。

對封閉API的出口管制是可以執行的。

但對開源權重的出口管制則完全是另一個問題——權重存在于多個司法管轄區的服務器上，無需開源AI的介入即可被重新分發。

開放與閉源模型之間的性能差距可能是暫時的，而開源平臺的戰略優勢卻顯得越來越持久。

能力差距已經縮小。

一年前，美國的前沿模型還有顯著的質量領先優勢。

Stanford AI Index 2026報道：

到今年3月，美國頂尖模型領先2.7%，這一差距在過去一年中雖有波動，但始終保持在個位數以內。

如今，GLM-5.2在至少一個主要推理基準上擊敗了Fable 5。

過去認為長時程、復雜邏輯代碼任務（Long-horizon agentic coding）是閉源實驗室的專利，但智譜的突破證明：開源/權重開放模型已經具備了深度的「行動力」。

AI能力「護城河」的價值已經縮水。

價格信號正對美國實驗室不利。

GLM-5.2以十分之一的成本和300 tok/s的速度，并不是一個「安慰獎」，這是「絕招」：對于很大一部分工作負載來說，它是更好的產品。禁令反而促使開發者加速轉向他們原本可能忽略的替代方案。

Uber CTO透露公司2026年AI編碼工具預算僅4個月就耗盡，主因就是Claude Code***用激增。

據報道。Microsoft取消大量內部Claude Code許可，轉向自有GitHub Copilot。

開源模型正遵循Christensen顛覆創新路徑——成本優勢（常低90%）+ 定制化 + 數據主權，快速侵蝕閉源在規模化部署中的優勢，重演歷史上的Linux、Android等顛覆案例。

更不用說，美國的AI巨頭的「末日論」和對算力的壟斷，似乎正在得罪幾乎所有人：超大規模云廠商、半導體公司、生態系統伙伴、客戶、***機構，甚至部分公眾。

它們的資產負債表和現金流也不足以支撐其目標規模的增長和基礎設施建設，迫使它們反復向投資者和資本市場尋求越來越大規模的融資。

那么，那個讓許多人奉它們為必然贏家、視其為所到之處皆構成生存威脅的護城河，到底是什么？

大家都以為閉源的AI巨頭是終局贏家，但實際上，他們可能只是為真正的行業巨頭和效率型實驗室開路的先鋒。

也許，美國把一切都搞反了——一邊把每一個現有巨頭都當作面臨生存威脅，一邊又把前沿模型公司奉為AI時代必然的贏家，認為它們理應享有天價估值和最大份額的戰利品。

參考資料：

***s://cmr.berkeley.edu/2026/01/the-coming-disruption-how-open-source-ai-will-challenge-closed-model-giants/

編輯：大衛

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