美國會不會AI有一天落後中國啊？
其實我現在有40%也都是用中國AI
但有再用的人就知道，大概就真的差一年，而且差距愈來愈大
你的體驗與大多數測試數據和 MIT 等學界與智庫的報告不合。
目前中國最強的就是K3拉
但使用量超級小算力根本不夠，訂閱制完全不讓人用也不開放註冊
API呢，偶而還是會碰到要排隊喔.....
你覺得哪間企業可以忍受API要排隊的
開源模型主要的使用方法並不是串接原廠 API，而是三條路徑：
1. 在自有機房部署開源權重，沒有流量跟 API 費用問題，適用於小型公司。
2. 在雲端巨頭 CSP 的機器上佈署模型，或是使用 CSP 已調適好的模型服務，
阿里雲、騰訊雲、華為雲、Google Cloud、Azure、AWS 等等都有提供。
3. 透過第三方平台如 OpenRouter 選擇量化過的模型，
價錢比原廠更低，彈性更大，具有備援功能，能隨時切換模型。
這三種路徑都使用開源模型提供的下載權重，不會串接原廠 API，
同時解決了資安和隱私疑慮，以及限流和費用問題。
DeepSeek、Kimi 網頁版的聊天介面都是免費，就是做品牌形象的，
收不到錢，也就不會花費大量資源優化流量不足問題。
沒算力沒晶片，K3下一代還有沒有都是問題
Deepseek也是，去年吹很大，然後就軟掉了，跟美國那兩家愈差愈遠
我問K3，中國晶片就是最大短版，EUV根本不可能做出來大概還落後15年
K3給了一個很強的比喻
EUV是當年ASML，加上台積三星英特爾三家入股，四間公司一起做出來的
中國沒有任何能力可以跟這四家聯合做出來的相提並論，15年內完全不可能
DUV、EUV和先進晶片的巨大差距是事實，
但是科技發展有後發優勢，
以往花二三十年的研發在當前工業技術以及 AI 輔助下能被大幅縮短，
過去五年半導體製程的專利數量中國佔了約 45%，
半導體論文數量中國佔了約 40%，
最頂級的 ISSCC 論文數量排名：中國，美國，韓國，歐洲，台灣，
加上華為從晶片設計、EDA、設備、製程到封装絕無僅有的完整垂直整合，
以及中國學界業界的舉國動員，追趕速度驚人。
他說它們都是靠庫存輝達晶片，走私，到國外訓練
現在一一被封也還在想辦法看去哪邊走私，華為的晶片太貴太難用了
誰說的？出處為何？
走私對小公司可能可行，對大公司、CSP、T 級大模型訓練完全不具有可行性。
K3沒講我都忘了EUV不是ASML一家做出來的
這篇文章說的工程困難確實存在，但邏輯錯誤：
美國的封鎖剛好解決了中國設備商最困難的 "第一批客戶" 問題，
中國公司被迫採用中國設備，給予了中製設備商大量試錯、疊代改良的機會，
這個機會在封鎖前是完全不存在的。
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