同样是用AI,中国公司＂禁止手写文档＂,美国公司还在省token

Hugging Face前亚太生态系统负责人Tiezhen Wang最近接受采访，说了句话我反复看了好几遍。

他说中美AI公司最大的差异不在技术，而在"怎么用token"。

这个观点跟主流叙事不太一样，但他有资格说这个话——中美两边都待过，不站队。

先说事实。

Qwen在Hugging Face下载量超了Llama，全球第一。DeepSeek V4开源后好几项测试追平GPT-5。MIT的研究也证实了，中国开源模型总下载量已经超过美国。

但说实话，开源模型跟顶级闭源模型之间还有3到12个月的差距。编码和数学这种垂直领域差距已经很小了，通用能力上差距还是肉眼可见。

关于蒸馏这件事，Tiezhen Wang的说法挺有意思的。

OpenAI和Anthropic一直在说中国公司通过蒸馏偷学他们的模型。他的回应是：你们自己不也是从互联网上抓数据训练的吗？你们不是知识的创造者，却想当知识的守门人。

他的原话大意是——你从图书馆抄了一堆笔记，然后试图把图书馆的门锁上。

他还提了一个更激进的观点：AI生成的内容不应该有版权。如果可以有版权，那谁算力多谁就能穷举所有组合然后全部注册，互联网就变成算力寡头的了。这个逻辑我越想越觉得有道理。

但真正让我觉得值得聊的，是他观察到的使用方式差异。

开源模型推理成本大概是闭源模型的五分之一到十分之一。成本一低，玩法就变了。

中国一些互联网公司现在不是"鼓励"员工用AI，是"要求"。有的公司甚至规定，写文档、做PPT这类事情不准手动完成，必须用AI。管理层在推动一种文化——你不只是可以用AI，你是必须用AI，而且要用到极致。

美国那边不一样。因为闭源模型按token收费，用户会本能地省着用。能少用就少用，能不用就不用。这种成本约束会限制AI在日常工作中的渗透深度。

一个是逼着你多吃，一个是让你省着吃，时间一长，差距就出来了。

还有个事挺耐人寻味的。

OpenAI在GPT-5发布后，时隔六年第一次开源了一个推理模型gpt-oss。Meta的Llama也在一直迭代。

你觉得这是OpenAI突然想通了？不是。是因为中国开源模型已经好到一定程度了，如果OpenAI继续闭源，市场份额会被一步步蚕食。免费的够好，谁还买贵的？

所以现在的情况是：技术上中国在追，追得挺快。但更值得关注的是使用方式上的分化。

当一家公司规定"不准手写文档"，另一家公司还在按token计费让用户省着用，这两边的AI渗透率差距会越来越大。