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说出来你可能不信，这场AI世纪大战，我们早在2240年前就赢了。

公元前2210年，秦始皇扫灭六合，一统八荒后，以秦国小篆为标准，对全国文字进行统一规范，消除了各地文字异形的混乱局面，使汉字有了统一、标准的书写形式。

而我们的AI之所以能在极短的时间内，超越拥有先发优势和技术优势的老美，很大程度上就是因为汉字承载的信息量，远远胜于英文。

我们都知道，AI模型的搭建和训练，需要投喂海量的数据，那你们有想过，数据的本质是什么吗？是文字信息，而单个汉字平均承载的信息密度，是英文单词的3.7倍，可能很多人对这种差距没什么概念。

我举个简单的例子，铁路的英文单词是Railway，后来高铁作为一个新的技术出现了，但英文原有的词典里并没有专门用来释义高铁的单词，于是他们就根据汉语的意思翻译成High-Speed Train，这就涉及到了两个问题。

首先是造词，随着新技术和新事物的不断涌现，英文要不断的造词，才能适应当代社会的信息发展，根据斯坦福大学统计的数据，英语每年新增的专业词汇量，是汉语的7.6倍，而AI训练需要根据实时的数据信息不断去投喂，去训练，这样才能快速的迭代升级，但你每年新增的专业词汇量是汉语的7倍之多，是不是就给AI训练背上了沉重的负担？

比如在人工智能领域，“Transformer architecture”，也就是Transformer 架构出现后，与之相关的 “self-attention mechanism”自注意力机制等新术语也不断涌现，AI 需要将这些新词汇与已有的知识体系建立联系，学习它们的原理、应用场景等，这么庞大的工程量，相当于重构了该领域的整个信息逻辑。

所以，如果英语每年大量新增类似的专业词汇，AI 需要处理和学习的内容就会呈指数级暴涨，这既增加了其训练难度和成本，也会延长训练时间，更重要的是，可能还会影响AI对知识理解的准确性和全面性。

这还不算完，另一方面，汉字得益于二进制的底层逻辑，超过98%的词汇都能在3500个常用的汉字里，通不断的排列组合创造出新的词汇，就像搭乐高积木一样，电视机就是需要用电的视觉机器，肺炎就等于肺部发炎，因此，即使汉语每年也在创造新的词汇，但它的字符远少于英文。

比如前文提到的高铁，就两个字符，但英语的High-Speed Train，你数数有多少个字符？不算空格区分单词有14个，算上空格有17个。

这又是汉语比英语先进的地方，空格键也算一个字符，英语单词与单词之间，需要靠空格键来区分逻辑关系，而我们的汉字不需要空格键就能理解。

当我们文本信息输入电脑转化成代码时，字符越多，代码就越多，代码越多，AI训练的成本和难度自然也越大。反之，在 AI 训练中，汉字的简洁性可以减少数据量，降低训练的复杂度，尤其在处理长文本时，汉语文本相对英语文本包含更少的分隔字符，从而减轻了 AI 处理数据的负担。

再给你们说个更绝的，大漠孤烟直这句诗都听说过吧，汉字的气象AI可以直接转化成沙尘暴预测模型，而英文模型首先要先经历一遍翻译，再单个拆解每个字背后的意思，然后研究中文古诗里的意境表达，最后通过深度学习才能输出模型，整个过程，比我们足足多出300万行代码。

为什么老美训练AI的逻辑是不断的用芯片堆算力？为什么DeepSeek 只用了OpenAI不到百分之一甚至千分之一的算力，就搞出了远超他们的AI模型？答案就在这里，老美的AI算力大部分都浪费在了对新增英语词汇的拆解和学习上了，属于典型的无效能耗，这可不是我信口开河，而是他们自己说的。

斯坦福计算机教授在报告中明确指出，如果英语继续当前的增速，到2050年时，我们可能需要1.7个地球的算力才能维持AI运转。无独有偶，麻省理工AI实验室主任也在吐槽，我们不是在训练机器，而是在26个字母的排列组合收尸。

而另一边呢，美西方最新论文已经证实，汉字模型在处理复杂逻辑时，神经网络的能耗比英文模型低42%，训练周期比英文模型缩短70%，自然语言处理任务甚至仅用十分之一的参数就能达到同等的效果，这就是文明降维打击的威力。

谁都不曾想到，当硅谷巨头们忙着拆卸26个字母搭建的巴别塔时，东大工程师们已经在那些镌（juan一声）刻于竹简上的横竖撇捺里，找到了通向高级文明的密码。

千秋史笔溯龙门！站在西安斑驳的城墙下回望历史长河，我愈发的坚信，这场AI世纪对决早已在2240年前，始皇帝车同轨，书同文时就埋下了胜利的伏笔。

AI时代，英文已死正规配资，汉字当立。

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