面对这份“大礼”，美国却一点都高兴不起来，一个个面面相觑，尴尬得不行。

有个技术人员忍不住感慨：“这简直就是先天优势，妥妥的降维打击啊！”另一个也附和道

“怪不得人家DeepSeek大模型只用1/3的参数量就能把我们的GPT - 4给比下去。”大家沉默了好一会儿，突然有人灵魂发问：“这样的底层逻辑，我们还能跟吗？敢跟吗？” 要搞清楚让美国技术人员如此感慨的DeepSeek底层逻辑，咱得先聊聊硅谷科技公司里一个有趣的新职位——产品命名师。

这职位的诞生啊，和一款“可穿戴脑波监测设备”有关。

2014年，一家硅谷科技公司好不容易研发出这款产品，结果在取名的时候犯了难。

没办法，只能招来一堆创意人员，开了37次头脑风暴会，最后整出个“NeuroSync Wearable Cognitive Interface”这么个拗口的名字。

这名字，普通人念一遍得换三次气，还完全不知道啥意思，非得看详细的产品介绍才行。

再看看咱们深圳的同行，人家在立项会上直接一拍桌子，“智盔”俩字就搞定了，多简单明了，就是智能头盔的简称嘛。

从那以后，产品命名师在硅谷科技公司里就成了标配。

这背后，其实是英语科技词汇量每年以11%的速度疯狂膨胀。

现在的英语单词，已经超过百万了，普通人一辈子都记不完。

OpenAI的工程师就曾半开玩笑半抱怨地说：“训练GPT - 5最费时间的不是优化算法，而是教AI认识各种新冒出来的词，为了让AI搞懂这些词啥意思，工程师们得做海量的备注。” 为啥会这样呢？原因就在于英语单词之间没啥关联性，很难简化扩充。

就说车吧，自行车、小轿车、小货车、货车，在英语里分别是Bicycles，cars，van，trucks，都是车，可单词却完全不一样。

再看鸡这一家子，公鸡是cock，母鸡是hen，小鸡是chicken，从单词上根本看不出它们之间的关系，也分不清公母大小。

在这个科技飞速发展、信息爆炸的时代，新概念、新产品层出不穷，像元宇宙、区块链啥的。

英文为了跟上这信息量，只能不停地扩充词库，结果就搞出了超难学的专业英语。

再瞧瞧咱们中文，就简单多了。

基本不用发明新汉字，靠着原有的汉字组词就能表达各种新事物。

《大英字典》里上百万的英文词汇，咱中文四千个汉字就能全部拿下。

比如飞弹（missile），英文是新造的词，咱中文就是“会飞的巨型子弹”，组词就搞定；自慰器（Masturbator）也是，中文就是“会自己慰藉的小机器”。

你要说英文也能组词，确实能组，但组出来的词那叫一个长。

飞弹要是用英文组词，就成了“Flying - bullet”，自慰器则是“Self - comfort - equipment”。

这些还算好的，看看新冠疾病的英文缩写，全称是coronavirus infection disease，这第一个单词还是新造的呢，要是旧词，长度起码还得翻倍。

这么一对比，是不是感觉英语有点“笨笨”的，中文超厉害？ 可谁能想到，曾经有那么一段时间，中文差点被废弃，还遭到了大家的口诛笔伐呢。

20世纪初，甲午战争，满清惨败，全世界都惊掉了下巴。

这么个泱泱大国，居然被弹丸之地给打败了。

于是，全球都在讨论一个问题：“中国为啥会落后？”美国学者约翰·杜威和英国的罗素研究后说，中国落后是因为人口太多，负担重，把努力都抵消了。

咱们中国的知识分子们也在分析，最后得出结论：中国失败是因为文盲太多，不利于新技术推广。

顺着这条线深挖下去，他们把阻碍中国进步的“罪魁祸首”指向了汉字，说汉字有“三多五难”的缺点：字数多、笔划多、读音多；难认、难读、难记、难写、难用。

在当时那种“病急乱投医”的救国浪潮里，这个观点很快就得到了大家的认同。

陈独秀、刘半农、瞿秋白、鲁迅、蔡元培等民国精英，都成了废除汉字、改用拉丁字母的坚定拥护者。

好在国民政府还算清醒，严厉查禁了拉丁化运动，结果文化界还把这事儿当成国民党“反革命”的罪证之一。

苏联和美国看到中国这废除汉字的“热闹”，出于扩大自身影响力的目的，也积极响应。

苏联公开号召：“采用罗马字也是民主主义革命的一部分。”朝鲜就废除了汉字。

中国这边也闹得厉害，要不是后来跟苏联关系闹僵了，说不定真就改成拉丁文了。

美国呢，对自己控制的韩国和日本也要求禁止汉字。

日本态度还算温和，半推半就。

韩国这边，总统朴正熙把废除汉字当成“投名状”，不仅成立了“汉字废止会”，还强行把国内所有的汉字招牌都给换了，不换就严惩。

很长一段时间里，韩国偌大个国家，只有3所大学开设中文系。

可有意思的是，朴正熙的长女，也就是后来的韩国总统朴槿惠，个人介绍里写着“精通汉语，喜欢中国哲学”。

汉字废除的争议在20世纪50年代到80年代消停了一阵，可到了90年代，随着互联网和个人电脑的普及，汉字又遭遇了一次“生存危机”。

电脑键盘是按拉丁字母设计的，汉字笔画多、同音字多，输入困难。

于是有人断言：“中国会因为汉字被互联网浪潮抛弃。”

所以在90年代初，废除汉字的呼声又达到了高潮，各大高校里汉字的必修课都改成选修课了。

2010年后，随着汉字输入法的智能匹配和习惯用语自动提示，汉字输入大大简化。

再加上中国国力蒸蒸日上，国民自豪感增强，全球掀起了汉字热，汉字终于在近代第一次“挺直了腰杆”。

不过在计算机技术上，西方早就用拉丁字母在编程领域建立起了坚固的护城河。

虽然咱们国人一直在努力让汉字电脑化，可汉字编程后不能直接用，得通过编码器转化成汇编语言。

而且在转化过程中，因为汉语太博大精深了，词义容易出现误差，比不上直接用英文字母输入准确，所以汉字在计算机编程里一直地位不高。

但现在AI时代来了，情况就不一样了。

这是一个不需要一个个敲字母的时代，汉字一下子成了“香饽饽”，不仅是沟通工具，还成了文明演化的超导体，一跃成为中国AI碾压西方的底层逻辑和关键密匙。

英语世界因为单词量的问题，在AI领域陷入了困境。

牛津词典每年得收纳4000多个新词，芯片内存都被海量字符给吞噬了，西方AI公司每年都得因为新单词扩充服务器。

反观中文，优势就太明显了，组几个词就搞定。

AI模型要是用英文，得掌握上百万个单词，用中文呢，几千个汉字就够了。

《新华字典》收录了13万词汇，可核心始终是3500个常用字，谁优谁劣，一目了然。

这种优劣在AI模型的自主思考和深度学习上体现得特别明显。

英语单词没法通过字面意思理解，AI深度学习的时候犯难，得人为干预，给每个单词做备注，这“博大”的英语反倒成了AI发展的阻碍。

中文就不一样了，因为“精深”，言简意赅，教会AI几千个单个字的意思，它就能自己理解词语的意思了。

所以GPT - 4的训练成本才会那么高，26个字母没法有效联动，需要大量的计算、检索运行……GPT - 4一次训练消耗的电量高达2.15亿度，相当于3个三峡水电站一天的发电量，这都是英语单词先天不足造成的。

西方技术人员研究发现，中文字的原理天生就适配神经网络分布式表征。

在中文机制里，每个字就像单个神经元，思考的时候能快速联动、自由组合，特别灵活。

GPT - 4模型的生成式团队破解DeepSeek后发现，DeepSeek模型的底层逻辑很大一部分就是AI技术的汉字化，人家就靠3500个汉字，实现了量子纠缠般的算力，让模型参数效率呈指数级提升。

经过比较，中文比英文能节省43%的神经认知资源，在增加27%算力的情况下，还能节省18%的能耗。

可以说，在AI模型运算上，中文排列组合一下就能对英文实现降维打击。