关于马斯克提到的FSD（全自动驾驶）进展不再受限于AI训练算力的情况，这表明特斯拉在自动驾驶技术方面的研发已经进入了一个新的阶段。此前，人工智能的训练和进步往往受限于可用的计算资源和数据处理能力。随着技术的进步和计算资源的增加，特斯拉可能已经达到了一个点，其软件和算法的改进不再主要依赖于增加更多的算力，而是可以通过更精细的调整、更好的数据利用和更智能的算法设计来实现。
这意味着特斯拉在自动驾驶领域的研发可能将更加注重软件的优化、数据的质量和多样性，以及机器学习模型的效率。这是一个积极的信号，表明特斯拉的自动驾驶技术可能会更快地成熟并推向市场。
至于中国人工智能与国外的差距，这是一个复杂的问题，涉及多个方面：
1. **技术创新**：虽然中国在某些领域（如面部识别、监控、电子商务等）的AI应用非常先进，但在基础研究和核心技术创新方面，可能仍落后于美国和其他一些国家。
2. **人才储备**：美国拥有全球顶尖的高校和研究机构，吸引了大量国际人才。中国虽然在培养自己的AI人才方面取得了进步，但在吸引全球顶尖人才方面仍有差距。
3. **政策环境**：中国的AI发展受到了政府的大力支持，但这也伴随着监管的限制。美国在创新和创业环境上更为自由，这有助于AI技术的快速发展。
4. **数据隐私和开放性**：数据是AI发展的基石。中国在数据隐私方面的法律相对严格，这可能限制了数据的共享和应用。而美国在某些领域拥有更开放的数据环境。
5. **国际合作**：美国公司和研究机构在国际上的合作更为广泛，这有助于知识和技术的交流。
总的来说，中国的AI发展速度非常快，但在某些关键领域与美国等国家相比仍存在差距。未来，中国需要继续投资于基础研究、人才培养、数据基础设施建设，并在保护个人隐私的同时推动数据开放和国际合作，以促进AI技术的进一步发展。
