对DeepSeek的庆祝引发中国“技术民族主义”？知名智库学者郑永年提醒，尽管DeepSeek的崛起自然引发强烈的民族主义情绪，但中国应清醒地认识到，在技术和数据质量方面，中国仍然远远落后于美国。“虽然DeepSeek的成功值得称赞，但过度的民族主义不利于中国的人工智慧发展，将不利于中国在未来更加激烈的科技竞争中取得进展。”
香港中文大学深圳分校公共政策学院院长郑永年表示， DeepSeek在人工智慧方面的飞跃是中国里程碑式的创新突破，但它不会改变美国在人工智慧领域的整体领先地位。
无独有偶，新加坡《联合早报》近日也刊文写道：“DeepSeek的成功并不能完全代表中国模式的胜利，反而应当从这次逆袭中看到中国模式存在的诸多问题。”文章指出几个主要问题：一、DeepSeek是“优化整合”，而非“原创突破”。这意味着中国虽在技术应用上有成果，但核心原创能力待提升，长期依赖整合，难以在底层技术上领先。二、本土人才处于不利地位。人才是创新根本，若本土人才发展受限，将阻碍科技持续进步。三、许多极具潜力项目缺乏资金支持。创新需资金推动，潜力项目若因资金匮乏夭折，会错失发展机遇。
对于DeepSeek的横空出世，如媒体所评论那样，确实“体现了中国迅速的技术采用、远见卓识和不懈的创新动力”。在研发团队发表的论文中，可以看到其仅仅使用了550万美元的算力训练成本就完成了6710亿参数大模型的训练，AI降本方面成就显著。在美国及其盟友实施晶片出口制裁的背景下，确实某种程度上突破了美方封锁，鼓舞了中国人的士气，给中国人带来更多的自信。
而且，DeepSeek大火之后，其研发团队与科技产业相关人士都在讨论中国AI不能只是跟随，必须完成从0到1。这个观点也绝对正确，但我们更要跳脱美中在科技方面的“修昔底德陷阱”，理性、客观面对DeepSeek效应及AI科技发展。
中国在人工智能与数据方面，其实还是有相当的差距。比如，美国在算力方面的优势显著，美国占据了全球90%的新增智能算力份额，且科技巨头如微软、亚马逊等不断加大AI智能算力中心的投入。2024年微软向英伟达采购近50万块AI芯片，2025财年计划投入800亿美元打造人工智能数据中心。而中国是相对劣势，受外部限制，无法购入英伟达性能优异的AI芯片，国产AI芯片虽已逐步应用，但与英伟达产品相比仍有差距。
在数据方面，美国数据丰富优质，凭借数百年积累，拥有海量多元的可用数据资源，以英文为核心涵盖全球多种语言文字类型。同时把控全球互联网核心枢纽，确保数据供应稳定充足，并且对大规模公共数据集的开放性更强、标准化程度高。而中国数据规模虽然大，但质量待提升，中国掌握的数据主要以中文为主。
更关键的是，美国算法研究和理论创新上处于全球领先地位，许多核心算法、开源框架和重大突破都源自美国，世界顶级AI会议的高水平论文中，来自美国的学术机构和企业占绝大多数，在基础研究上有深厚积累。
总体而言，相对比较理性的认知是，中美在这方面的差距在缩小，中国在应用创新、数据规模、政策执行力上具有优势，部分领域达到或接近国际领先水平；美国在基础理论、芯片、开源生态、全球人才网络等方面仍具显著优势，短期内难以被全面超越。
对中国而言，我们要加强基础研究，避免“重应用轻理论”的路径依赖，鼓励高校与企业合作攻关底层技术；同时开放合作，参与国际标准制定，避免技术脱钩；优化治理，平衡数据安全与流通效率，完善算力基础设施，优化数据质量和促进人才培养等，以缩小与美国的差距。
有评论指出，中美AI竞争是“马拉松”而非“短跑”。中国需正视差距，发挥市场与政策协同优势，同时警惕技术民族主义陷阱。未来竞争的核心不仅是技术突破，更是生态构建能力与全球规则影响力。
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