自从ChatGPT震撼登场，中国为何未能率先出现此类技术的疑问引发了热议。而就在我们对国内大模型与GPT-4之间的差距感到困惑之际，Sora的横空出世再次提醒我们，中国在人工智能领域尤其是通用人工智能（AGI）方面的竞争压力加剧。
    首先，在算力层面，中国面临严峻挑战。以GPU为代表的芯片资源，Meta和微软等国际巨头已拥有数十万级别的庞大储备，而中国所有AI企业的总和可能仅与其相当。虽然中国的芯片设计能力在全球位居前列，但在高端光刻机制造环节遭遇“卡脖子”问题，尤其是在28nm及以下制程芯片的自主生产能力上，仍需长期努力才能追赶世界顶尖水平。
    其次，数据作为驱动AI发展的关键要素，中国虽拥有海量数据资源并高度重视数据治理，但高质量数据的稀缺、数据清洗标注成本高以及灰色交易等问题，限制了数据效能的充分发挥。
    再者，资本与人才是推动科技创新的核心动力。尽管中国投融资体系日渐完善，但对于基础研究特别是颠覆性创新项目的长期投入和支持仍有待加强。同时，高校人才培养模式亟待改革，过度强调短期成果与量化考核，可能导致青年学者缺乏进行原创性、基础性研究的动力与环境。此外，社会舆论环境对科研人员的容错率较低，也制约了他们敢于探索未知领域的勇气。
    最后，营商环境方面，尽管中国政府大力支持人工智能产业发展，但在恶意负面舆情管控、知识产权保护以及产学研深度融合等方面仍需进一步优化，为科技创新营造更为宽松有利的生态环境。
    综上所述，中国在人工智能领域的发展已取得显著成就，尤其在应用场景上的应用堪称全球领先。然而，在迈向世界顶尖梯队的道路上，还需克服算力、数据、资本、人才和环境等方面的瓶颈，通过实事求是、脚踏实地的努力，逐步突破0到1的关键核心技术，为中国人工智能赢得未来注入更多信心与希望。