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中美在算法、模型和专用芯片领域是人工智能领域的主要竞争对手，但前沿研究上却展现出令人惊讶的合作程度。WIRED对上月在行业顶级会议神经信息处理系统大会（NeurIPS）上发表的5290余篇AI研究论文分析显示，中美机构作者合作的论文占比约3%（141篇），2024年4497篇论文中也有134篇存在此类合作，合作比例相对稳定。
谷歌团队开发的Transformer架构（已被行业广泛采用）在292篇中美合作论文中出现，其中包含中国机构作者；Meta的Llama模型家族在106篇论文中成为研究核心；中国科技巨头阿里巴巴的大语言模型Qwen也在63篇含美国机构作者的论文中被引用。
追踪中国AI发展的乔治·华盛顿大学助理教授Jeffrey Ding表示，这种合作水平并不意外：“无论双方政策制定者是否愿意，中美AI生态系统已深度交织，双方均从中受益。”NeurIPS发言人Katherine Gorman指出，学生与导师的合作往往延续至毕业后，这种合作信号在专业网络和过往协作中随处可见，NeurIPS本身就是国际合作的例证。
WIRED分析显示，尽管中美AI竞争加剧，但合作仍具重要性。作者通过OpenAI的Codex模型辅助分析论文，虽过程需反复调试，但证明了AI工具在科研辅助中的潜力。在双方技术交流受限的背景下，这种合作模式提醒我们：中美AI超级大国仍能从合作中获益。