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美國人工智慧（AI）公司Scale AI創辦人亞歷山大．王（Alexandr Wang）說，美國在AI競爭中領先北京，中國的AI模式基本上都是美國模式的翻版。
Scale AI的主要業務是數據標註，在八年間，公司市值從零躍升到約140億美元（約新台幣4,603億元），是美國AI界的獨角獸企業之一。Scale AI幾乎跟AI領域的每一項重大突破有關，該公司還與美國國防部及業界要角OpenAI合作。
27歲的華裔天才亞歷山大說，「如果你觀察中國最好的AI模式，基本上都是美國模式的翻版，所以我說美國領先才是實質路徑。」
AI領域公認有三個基本支柱：算力、演算法和數據。在算力方面，任何大模型都離不開美國晶片公司輝達（NVIDIA），同樣也離不開提供高品質數據標註服務的Scale
AI。有人比喻，輝達是算力的「賣鏟人」，而Scale AI就是數據的「賣鏟人」。「賣鏟人」的比喻來自「賣鏟人總是比淘金者先淘到金」的俗話。
身為Scale AI的創辦人兼執行長，亞歷山大預警，美國需要關注中方是如何利用網路和海外數據，從目前看，中國模式基本上都是在複製美國模式。
中國大陸網路安全公司奇虎360創辦人周鴻禕接受中共民族小報《環球時報》採訪時承認，中國在AI領域主打的是應用發展，需等到美國AI公司開源（開放原始碼）才可能在一、兩年內追上，但在算力上仍可能遭遇門檻限制。
亞歷山大分析，中國有數據工廠的概念，他們是濫用十幾億中國公民的數據為AI模型服務，比如臉部識別和自駕車工作。這是中國AI發展的優勢，但是其表現不如預期，「現在的情況是，即便中國的支出翻一番，其成效都不如美國的計算支出翻一番」。
日本電子工程師李濟心告訴《大紀元時報》，「再強大的AI也需要大數據的訓練和支援，法制國家的民眾往往注意保護自己的隱私資訊，所以大科技公司很難獲取大量的個人資訊進行AI訓練。在中國，民眾無法監督政府，所以政府可以隨意使用民眾的私人資訊進行大數據訓練，以獲得AI領域的優勢。例如中國的監控技術和網路資訊審查技術就遠超其他國家。」
如何確保美國在這方面領先中共？亞歷山大提到，要觀察中國模型的縮放法則，「需要有一個競爭情報團隊，非常密切的監視各種規模的模型和進入這些模型的各種計算量，以了解這些縮放法則。」
AI系統的三個關鍵指標
為了限制中共AI技術的發展，美國管制高階晶片出口，限制中共獲得先進運算晶片、開發和維護超級電腦，及製造用於軍事先進半導體的能力。中共則透過限制稀有礦產出口進行反擊。
根據亞歷山大的說法，衡量中美AI生態系統存在三個關鍵指標。
第一個指標是中國晶片與美國晶片的品質比較。最新的統計數據是，在算力方面，中芯國際晶圓廠生產的華為Ascend
910B的良率，約只有美國晶片巨頭輝達晶片的80%，但就每美元的性價比（性能和價格的比例，俗稱cp值）而言，華為晶片的價錢其實是輝達晶片的兩到三倍。
第二個指標是生產水準。華為每季生產10萬個晶片，而輝達每季生產大約100萬個晶片，現在的比例是1比10。亞歷山大警告，一旦該比例達到1比3，美國就需要密切關注和追蹤了。
第三個指標是電力。亞歷山大說，需要非常密切的衡量美中新發電量，因為中期來看，AI的真正瓶頸是電力而不是實際的晶片。◇
