摘要：尽管她的说法略显偏颇，但不得不承认，当下中国崛起的背后，如何突破既有文化模式的局限，确实是一个值得深入探讨的话题。

最近，美国一位坐拥百万粉丝的网红在网络上提出了一个极具争议性的观点。

她认为中国难以成为世界第一，理由是“缺乏能引领全球的社会思想体系”，并且受到传统文化某些特质的束缚。

尽管她的说法略显偏颇，但不得不承认，当下中国崛起的背后，如何突破既有文化模式的局限，确实是一个值得深入探讨的话题。

在这篇文章里，我想从几个角度谈谈这个问题：文化软实力如何左右科技创新？中国人工智能产业能否找到独立的叙事？

这位网红最核心的观点是，中国“文化输出力不足”和“创新精神受传统思想束缚”。

通俗点讲，就是中国有庞大的经济规模、数量惊人的理工人才，但在她的眼中，“缺乏可以爆发式带动人类新变革的关键思想”，从而无法成为世界头号强国。

站在一个客观的角度上看，欧美的确在近代历史上主导了全球范围内的工业革命和科技浪潮：从文艺复兴到启蒙运动，再到后来的信息革命，大多重大理论和思想确实出自西方语境。

这让部分西方人会形成一种惯性思维：“引领全球创新，往往需要承载新的社会体系或新的思想架构。”

对于他们而言，中国传统文化似乎更强调和谐、中庸与集体主义，也更强调秩序感和伦理优先，这与西方崇尚的个人自由与突破创新文化迥然不同。

因而在这类固有认知框架下，他们很容易把中国贴上“只能当世界第二，不够激进当不了第一”的标签。

但在这里需要注意的是，这位美国网红也有她的盲区。

她将几千年的中国文化当作一个凝固不变的整体，却忽略了文化本身的动态性和适应性。

中国历史上并不缺少追求突破与革新的基因，甚至在现代科技浪潮中，大量中国公司已经实现了跨越式的创新应用。

比如在移动支付、直播电商，以及近来炙手可热的人工智能领域，鞋子合不合脚，只有真的去推动实践才能验证。

说到人工智能领域，不得不提到两个代表性产品，一个是深度学习浪潮下的明星研发项目GPT，另一个是中国本土团队推出，备受关注的DeepSeek。

两者在技术路径、生态建设和应用场景上都有鲜明差异。

在架构层面，GPT系列基于Transformer框架，擅长多模态内容生成，同时在创意写作、图片生成以及编程助力等方面都有不错的表现。

但因为其模型规模庞大，需要海量算力支持，训练和推理成本都非常高。

与之相比，DeepSeek采用混合路线，结合了深度学习和强化学习，更倾向于在中文语境与多任务分解上下功夫。

据相关技术测评显示，DeepSeek在数学推导、代码逻辑和中文内容理解方面有可圈可点之处，且训练成本只相当于GPT-4的1/100，API定价也明显更亲民。

此外，DeepSeek对外开源了部分模型权重，吸引了一批中国本土开发者为其贡献插件和应用场景，也就形成了相对稳固的生态环境。

尽管从国际影响力层面，DeepSeek尚无法与GPT同日而语，但其高性价比和本土化适配能力为它争取到了立足于新兴市场、做大应用规模的机会。

所以从表面情况看，中国AI产业似乎正通过横向的“成本优势”与纵向的“垂直场景深耕”策略，试图打造出一张自己的底层技术网。

如果说GPT象征着美国AI的前沿“明星”，那么DeepSeek就更像一个追求普惠、多元应用的务实派。

这在一定程度上也折射出两种创新模式的差别：一种是高举高打的“Halo效应”，另一种是更关注落地的“强化应用”路线。

回到最初的问题：“文化软实力”与“科技创新”到底有什么关系？这个部分往往最容易被大众忽视。

实际上，任何一种新技术想要在全球市场实现落地与扩张，不仅需要强大的产品力和市场投入，还需要一套全球能够理解与接受的文化叙事。

在历史上，欧洲的文艺复兴、启蒙运动，乃至之后的美国高科技产业崛起，都离不开价值观的扩散与文化的输出。

反观中国，虽然国力不断提升，但在思想文化领域，很多人对中国传统文化的内涵与潜能还存在一些误解。

比如，“中庸之道常被视为保守”，实际在道家、儒家等传统体系里，也有鼓励“至大无外、至小无内”的辩证观念；对生态、社会、人与科技的关系有非常丰富的思考。

另外“伦理优先”的思维往往被视为抑制创新，但换个角度看，快速发展的AI也确实带来了大量的伦理、隐私与公平性的讨论。

如果中国能在“仁政”“和合共生”等哲学理念的启示下，形成一套自洽的AI治理框架，那么就有可能在未来的技术监管和全球治理中抢占话语高地。

毕竟，科技从来不是孤立存在，而是深度嵌入每个国家的政治、社会和文化体系当中。

从产业层面来看，中国的AI市场在近几年得到了蓬勃发展，图像识别、语音合成、自然语言处理等领域做出了不少原创性突破。

尤其在应用层面，日常生活中各大平台、社交媒体与在线教育等，都有国内AI企业的深度参与。

2023年中国AI市场规模突破5000亿元，研发经费不断走高，甚至有机构预测未来几年仍会保持高速增长。

然而，无论是深层算法框架，还是关键芯片领域，中国依然面临欧美的技术封锁与限制。

GPU芯片、核心算法研究等关键环节中，欧美相关企业依旧占据优势。

种种外部环境的变化，都在提醒我们：一方面，要积极参与国际合作与全球开放的创新流动；另一方面，也要不断加大对原创基础研究的投入，真正掌握属于自己的核心技术。

这种“全球化与自主性”的平衡，并不是一件容易的事，但也注定是中国未来AI领域必须面对的现实考验。

再者，中国的人才机制仍有待完善。

虽然“强基计划”正在输入更多理工科人才，但真正顶尖的人才未必会全部留在国内。

科技产业非常需要国际化视野，若过多限制流动，反而可能妨碍下一次关键性突破。

但如果毫无保留地开放，又可能加剧对国外核心技术的依赖，形成“拿来主义”的隐患。

在这种拉扯之中，培养一批引领世界的创新团队，需要的绝不仅仅是资金投入，更需要理念革新、制度建设和稳定的科研环境。

今天的世界已经进入多极化时代，对“第一”和“第二”的争论有时更像是一种符号化的争夺。

倘若真的要在全球范围内形成更为开放包容的创新氛围，中国未必只追求当一个绝对意义上的第一。

从根本上看，更重要的是能否提出一套与世界对话的新语言，以及能否给人类命运共同体的未来带来真正有价值的改变。

很多人总把文化和创新对立起来，其实当下中国已经有不少企业与高校在进行科技文化融合的探索，比如利用AI对古籍文献的数字化修复，用3D扫描重现历史建筑遗产等。

这些跨界尝试，能够在国际学术圈引发关注，同时也让世界看到一个更有深度、更具想象力的中国。

说到底，竞争与合作从来不是零和游戏。

当一个具有数千年文明底蕴的国家决定放下某些思想包袱，全面迎接科技新潮流时，所产生的合力并非任何简单的计算公式就能衡量。

也许，中国能否成为“世界第一”并不那么重要，更值得关注的，是如何通过深度挖掘自身文化资源、拥抱前沿科技，共同塑造一个对全人类都有益的未来。

来源：中医谢医师