2026 年 7 月，中国大模型 GLM 5.2 和 Kimi K3 先后在外网引发热议。

①

7 月 20 日，博主 huaijiang 大胆地抛出一个观点：为什么中国 AI 能持续追赶？靠的是团队文化，不是单纯人才和算力。

像 DeepSeek、Kimi 都是扁平化团队，不分科研和工程岗，所有人算法、数据、服务器基建全都上手，为跑通模型啥活都干。

反观硅谷 AI 圈风气畸形，大家把 " 研究员 " 当成高端体面岗位，底层算力基建工作被视作打杂。

每家初创公司都硬蹭 " 实验室 " 名头，有追求的工程师都改头衔当研究员，没人愿意碰基建苦活。

但做大模型比拼的就是迭代速度，算力基建直接决定实验快慢，基建本身就是核心研发。

大模型前沿竞争时，算力基建直接决定实验迭代速度，迭代速度决定科研产出。在顶级规模的大模型赛道里，算力基建本身就是科研的核心。

②   网友热议

" 创始人本身就是团队里顶尖研究员时，扁平化团队才好管理。不是扁平化架构造就了顶尖人才，而是顶尖人才撑得起扁平化模式。大部分西方 AI 实验室做不到扁平化，因为半数员工都是流程、行政类岗位，一旦去掉层级，这帮人就无事可做。"

" 这话太通透了。咱们现在能安心做前沿创新研究，全靠背后这套硬核算力基建在兜底，基建工作量真的超乎想象。"

" 这个观点说得很到位，我琢磨这事很久了。我本身是做算力基建的，心里很清楚：离了研究员我照样能干活，但研究员离了我根本寸步难行。更别提欧洲那边的行业现状了，没法看。"

③

马斯克看完后也深表赞同，并吐槽：盈利公司明明是商业企业，非要自称实验室，矫揉造作还有毒。

行业还把研究员捧成高人一等，做基建的工程师地位低下，搞出领主平民式分层，可本质上大家全都是工程师。

（参考：X，本文经由 AI 优化）