關於馬斯克提到的FSD（全自動駕駛）進展不再受限於AI訓練算力的情況，這表明特斯拉在自動駕駛技術方面的研發已經進入了一個新的階段。此前，人工智能的訓練和進步往往受限於可用的計算資源和數據處理能力。隨著技術的進步和計算資源的增加，特斯拉可能已經達到了一個點，其軟件和演算法的改進不再主要依賴於增加更多的算力，而是可以透過更精細的調整、更好的數據利用和更智能的演算法設計來實作。
這意味著特斯拉在自動駕駛領域的研發可能將更加註重軟件的最佳化、數據的質素和多樣性，以及機器學習模型的效率。這是一個積極的訊號，表明特斯拉的自動駕駛技術可能會更快地成熟並推向市場。
至於中國人工智能與國外的差距，這是一個復雜的問題，涉及多個方面：
1. **技術創新**：雖然中國在某些領域（如面部辨識、監控、電子商務等）的AI套用非常先進，但在基礎研究和核心技術創新方面，可能仍落後於美國和其他一些國家。
2. **人才儲備**：美國擁有全球頂尖的高校和研究機構，吸引了大量國際人才。中國雖然在培養自己的AI人才方面取得了進步，但在吸引全球頂尖人才方面仍有差距。
3. **政策環境**：中國的AI發展受到了政府的大力支持，但這也伴隨著監管的限制。美國在創新和創業環境上更為自由，這有助於AI技術的快速發展。
4. **數據私密和開放性**：數據是AI發展的基石。中國在數據私密方面的法律相對嚴格，這可能限制了數據的共享和套用。而美國在某些領域擁有更開放的數據環境。
5. **國際合作**：美國公司和研究機構在國際上的合作更為廣泛，這有助於知識和技術的交流。
總的來說，中國的AI發展速度非常快，但在某些關鍵領域與美國等國家相比仍存在差距。未來，中國需要繼續投資於基礎研究、人才培養、數據基礎設施建設，並在保護個人私密的同時推動數據開放和國際合作，以促進AI技術的進一步發展。
