Google DeepMind執行長哈薩比斯（Demis Hassabis）近日指出，中國人工智慧（AI）模型與美國及西方頂尖技術的差距，可能已縮小至「僅剩數月」，此說法顛覆外界長期認為中國AI明顯落後的既有印象；然而，除了追趕進度大幅拉近，中國科技業能否提出具顛覆性的原創技術，仍被視為下一階段的核心考驗。
哈薩比斯在《CNBC》全新科技播客節目《The Tech Download》中表示，與一至兩年前相比，中國AI模型與美國、歐洲最先進系統的距離已明顯拉近，甚至逼近全球技術前沿。哈薩比斯指出，中國企業已證明具備快速複製與優化現有模型的能力，但是否能在基礎架構層面實現突破，仍有待觀察。
一年前左右，中國AI新創DeepSeek推出高效能模型，標榜在使用相對不先進的晶片與較低成本條件下，展現接近美國同級產品的表現，一度引發全球市場震盪。隨後，中國科技巨頭阿里巴巴，以及Moonshot AI、智譜（Zhipu）等新創公司，也陸續推出具競爭力的大型語言模型，使中國AI整體實力持續受到國際關注。
對此，哈薩比斯強調，真正的關鍵不在於追上，而在於「是否能創造下一個世代的核心技術」。哈薩比斯以2017年由Google研究團隊提出的「Transformer」架構為例，指出該突破奠定近年大型語言模型與生成式AI的發展基礎，目前尚未看到中國團隊提出具同等影響力、可超越既有框架的全新方法。
美國部份科技業重量級人物亦肯定中國AI的進展，輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳曾直言，美國在AI競賽中「並未領先太多」，並指出中國在能源供應、基礎建設與AI模型能力方面已緊追在後，但在高階晶片仍存在結構性差距。
晶片供應問題，被視為中國AI發展的主要限制之一，受美國出口管制影響，中國企業難以取得輝達最先進的AI訓練晶片；白宮近期雖釋出批准輝達H200晶片出口的訊號，但該產品仍非輝達最高階方案。中國本土晶片廠商如「華為」正積極補位，但效能普遍被認為仍落後國際主流產品。
報導進一步指出，目前市場觀點趨於保守，部分投資機構認為，隨著美國AI基礎設施持續擴張，未來數年美中模型能力可能重新拉開差距。阿里巴巴Qwen團隊技術主管林俊暘近期在北京一場AI論壇中坦言，未來三至五年內，中國AI超越美國科技巨頭的機率低於兩成，主因是：美國運算基礎設施規模仍領先中國「一到兩個數量級」。
對於外界將差距歸因於晶片限制，哈薩比斯則提出不同觀點，認為真正的瓶頸在於研發心態與制度。哈薩比斯將DeepMind比喻為「現代版貝爾實驗室」，強調探索式科學創新比單純擴大量產與既有模型優化更為困難，也更能決定長期競爭力。
