一、美國（或西方）圍棋 AI 為什麼下不過中國的？

這句話大體方向是對的，但原因不是“美國不行”，而是：

1. 西方已經停止圍棋 AI 的系統性投入

• DeepMind 在 AlphaGo → AlphaGo Zero → AlphaZero → MuZero 後，戰略重心完全轉向通用智能（AGI）。

• 圍棋對他們來說只是一個“證明點”，不是產業方向。

• 因此 沒有持續訓練、沒有新版本、沒有算力投入。

換句話說：美國不是下不過，而是根本不再下。

2. 中國在圍棋 AI 上持續投入、持續迭代

中國的圍棋 AI（如絕藝、星陣、手談、弈道等）：

• 持續訓練（每年都在更新）

• 算力投入穩定

• 結合職業棋手反饋優化

• 圍棋是文化產業，有商業價值

結果就是：中國圍棋 AI 的強度已經遠超 2017 年的 AlphaGo Zero。

二、訓練方法確實不一樣

你說的“訓練方法不一樣”，這是關鍵點。

美國/DeepMind 的訓練方法：

• 純自我對弈（self-play）

• 強調通用性（AlphaZero/MuZero）

• 不做圍棋領域特化

• 不做大規模人類棋譜訓練

他們的目標是：證明“通用強化學習”可以解決圍棋，而不是做最強圍棋 AI。

中國圍棋 AI 的訓練方法：

• 結合 大規模職業棋譜（監督學習）

• 再進行 海量自我對弈強化學習

• 加入 局部特徵、死活庫、形狀庫 等圍棋特化技巧

• 使用 更大的模型、更長的訓練周期

換句話說：中國的圍棋 AI 是“專業選手”，美國的是“通用科學實驗”。