“没错，就是你们理解中的那个汉语。”
迎着众人疑惑的目光，洛川肯定了他们心头的猜测。
当前，极光通用大模型，与一众欧美科技巨头的AI模型，除了参数量，领先1~2个数量级之外，还有很大的一个不同点，正是在于语言逻辑。
西方的AI模型，都是以英语为底层语言逻辑。
包括国内绝大多数科技企业，也同样如此。
一方面是因为，其习惯性抄老美作业。
另一方面，自AI浪潮爆发之后，国内多数企业，特别是互联网巨头，大批量从欧美巨头挖人。
这又进一步加重了各家AI模型的西化。
也就提早入场的百度，内部孵化了大量国内人才。
那么在AI领域，汉语和英语的差异，具体体现在哪里呢？
其一，词汇体系与语义逻辑。
英语是“词本位”表音文字，其词汇体系，随着科技、社会发展的无限膨胀，导致词汇量呈指数级暴增！
截至当前，英语词汇已超100万！
且每年新增数万！
这意味着，以英语为底层语言逻辑的AI模型，需持续适配新增孤立词汇。
不仅增加训练词汇量与算力负担，还容易出现语义割裂。
简单来说，就是新词汇与原有词汇，缺乏强关联，导致模型对新生概念的理解，滞后且片面。
就像近两年，人工智能、元宇宙、区块链等概念爆发，英语世界不得不造出“Artificial Intelligence”、“Metaverse”、“Blockchain”等新词。
AI模型也得重新训练这些独立词汇的语义、语境，才能融入现有体系。
反观汉语，为“字本位”表意文字，核心汉字仅3000余常用字。
几乎无需创造任何新字符，仅需通过现有汉字重新组合，就能精准表达新生概念。
以此为基础语言逻辑的模型，也可直接复用单字语义库，无需额外训练新词，训练效率至少可提升50%以上！
比如，中文里的“车”字，能组合出汽车、火车、电动车、自动驾驶车等等。
模型懂了“车”的核心语义，就能快速理解所有衍生概念。
其二，数据密度。
同等信息下，中文表达的字符，比英语至少低30%~40%，数据传输与存储成本更低。
这意味着，中文单字承载的语义密度更高，模型可通过更少字符，获取更丰富的信息，运算效率显著提升。
这便是老祖宗，为我们留下的宝贵财富~
阐述完这一点，洛川也没管众人理不理解，便继续点出了国内企业的第三点优势——广阔的AI落地场景！
这一点就不用过多介绍了。
以极光当前的AI应用为例。
极光云的“城市大脑”项目，已接管多个城市的信号灯路口，通行时间平均降低15.3%！
极光云“工业大脑”，已全面接管星光超级工厂，生产效率较传统汽车工厂，呈倍数级提升！
极光与岛城合作的全自动化码头，靠AI与物联网技术，实现集装箱装卸全程无人化！
效率比国外同类码头，提升50%以上！
等等等等。
更关键的是，这些场景，并非孤立的试点，而是可复制、可推广的范本。
比如，“城市大脑”项目，从魔都扩展至岛城、京城等多个城市。
极光智能制造解决方案，目前已通过星光供应链、生态链，渗透进28个细分行业。