內地私募巨頭幻方量化旗下開源模型公司DeepSeek(深度求索)上周發布新模型DeepSeek-R1，在中美爆紅，美國紐約大學神經科學名譽教授馬庫斯(Gary Marcus)認為，目前階段的「AI霸權」之爭已經結束，「美國沒贏，中國也沒贏」，中美打成平手。
馬庫斯發表文章指出，中國最近的進展，對OpenAI而言無疑是個重大打擊。OpenAI的GPT-5遲遲未能面世，每個新模型都能被競爭對手迅速跟進。他聽到的傳聞是，由於OpenAI開發GPT-5時遇到困難，便乾脆把重點放在用戶介面上。
他預料，OpenAI的結局，就是AI領域的WeWork—曾備受追捧，但最終崩塌。而輝達(Nvidia)的噩夢或許也會很快到來，因為沒有輝達的頂級晶片，也能有DeepSeek這樣的驚人成果，反問晶片還是否必需品。
馬庫斯認為，率先開發出GPT-5的公司，也只能在文本生成上略勝一籌。從長遠來看，誰先達成這個目標並不重要，並不會對生成式人工智能(Generative AI, GenAI)大局造成根本性改變。除非出現重大變數，否則即使投入5000億美元的基礎設施建設，未來數年內中美兩國都難以在這場競爭中取得決定性優勢。
馬庫斯預測，3年後技術進步將更趨於漸進，創新會很快被追上，GPT-5類模型終將問世，但無論是哪家公司拔得頭籌，領先優勢都將轉瞬即逝。此外，模型更高效、成本更低，但幻覺和可靠性問題仍將存在。到2027年底，中美兩國都不太可能實現「通用人工智能」(AGI)。在「大型語言模型」(LLM)領域無休止的競爭，只會消耗原本用於更創新方案的寶貴資源。美國想重獲顯著的優勢，唯一的出路就在於，政府機構、企業或實驗室能突破LLM的固有範式局限。
但他稱，目前LLM的路徑已經成熟，很難再有顛覆性突破。而且還存在透明度差、結構龐雜，難以調試和驗證的問題。技術突破的關鍵，就在於開闢新方向，形容把所有希望都寄託在LLM上，無異於刻舟求劍。
馬庫斯指出，AGI競賽的最終贏家，勝出的不會是有最多晶片的國家，而是最能創新的國家，可能是美國或中國，也可能是某個不拘泥於LLM範式、敢在創新上投入重要資源的其他國家。
