“我们跟美国的区别，我认为就是资源上的区别。我们可能会认为，我们看到的所有区别，包括⼈才的区别、模型能⼒的区别、应⽤的区别，可以认为都是因为算⼒资源上的区别。
在全球AI中主导分⼯的时候，中国公司很有可能扮演的⼀个⾓⾊还是“产量最⼤”。常理来讲，我们的产能最⼤，包括芯⽚，我们的电⼒最多。
中国⼈会把这产品做到最便宜。现在很多商品，中国产跟美国产并没有太⼤的区别。未来可能AI也是这样，但是中国产的AI可能价格会更便宜。这个便宜可能是系统性的低，就跟其他⾏业中国提供的服务更便宜可能是⼀样的。
OpenAI和Google，未来⼤概率还是会交替上升。其实现在Anthropic在Code Agent上的优势没有那么⼤，其实并没有说它碾压OpenAI。
其实Anthropic它有先发优势，但这先发优势应该很快就没了，并不是⼀个它能够长期占得住的优势。这三家都很厉害，这三家效率是最高的，它花掉的、它烧掉的钱应该是最少的。”

“英伟达的卡基本上你可以按照五年折旧。如果说B200现在能买到多少，我觉得都划算。假如说对于腾讯来讲，阿⾥巴巴能买到的话，再看量；如果合理价格能买到，肯定都是划算的。但不是⼀个算成本的时候。 
我们算⼒落后，这是⼀个事实。这个事实通过三⽅⾯来消解。第⼀⽅⾯是我们承受模型落后，我们只能够⽤⽐他们更⼩的模型，⼩多少问题就是训练。我们要承受⼀定的模型落后，以及模型的尺⼨更⼩。这落后有⼀个好处，落后意味着你有更多的时间，你有⼀定的技术，然后可以⽤巧妙的⽅法。
所以我们跟美国的差距可能是落后美国12个月至18 个⽉，简单说，就是落后美国两年，然后只⽤美国⼆⼗分之⼀的算⼒把这个事情做出来。那么未来我们要把这个叙事改写，就是我们⽤它⼏分之⼀的算⼒，但把这个时间缩得更短，缩到 6 个⽉、3 个⽉，我觉得这是⼀个⽬标，以及我们甚⾄可以在某⼀些⽅⾯超越他们。不过，在总体算⼒还是有数量级差距的情况下，全⾯超越是不现实的；但是在某⼀些重点、有取舍的地⽅，我们有⼀些地⽅超越可能是可以的。”