中美差距到底有多大？梁文锋毫不避讳、一针见血地回答：“表面上中国AI与美国可能仅有一两年的技术代差，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个差距不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索是逃不掉的。” 中国人工智能发展近年来取得显著进展，各项指标快速上升。根据斯坦福大学2025年人工智能指数报告，中国顶尖大模型性能与美国的差距已缩小至0.3%。论文发表数量方面，中国已超过美国，在生成式AI领域表现突出。国内企业如百度文心一言、阿里通义千问，在处理中文内容和特定应用上显示出优势，使用体验顺畅。这反映出中国在应用层面的快速跟进，参数规模不断扩大，场景丰富多样。梁文锋作为DeepSeek创始人，其团队推出的R1模型在数学和代码任务上达到国际水平，并以低成本开源，吸引全球开发者。这类成就让外界看到中国AI的潜力，但也引发对真实差距的思考。表面数据虽乐观，却掩盖了核心问题的本质。 美国在人工智能领域的领先地位，源于长期积累的原创能力。从底层算法到架构设计，他们通过持续理论研究和高强度投入，建立起坚实基础。Transformer架构作为大语言模型的核心，源自谷歌等机构早期工作，推动了OpenAI GPT系列的演进。这种从基础理论到实际应用的完整链条，是美国优势的关键。中国大模型多基于国外开源框架进行微调和二次开发，虽然性能提升明显，但缺乏变革性创新。一旦涉及底层逻辑调整，往往难以产生全球影响。这类似于在他人地基上建造房屋，高度和外观虽可优化，但基础不稳固，易受外部制约。梁文锋强调，这种原创与模仿的差异，是国内科技界需直面的现实问题。 国内科技圈存在急功近利的倾向，许多创业者和投资人追求短期回报，热门领域一拥而上，导致同质化竞争严重。基础科学钻研需几年投入，却少有人愿意承担风险。这直接影响核心技术的自主掌控，如芯片制造工艺和设计软件的滞后，已成为明显短板。当前AI领域表面活跃，模型参数规模动辄万亿级，但若无理论突破，未来易陷入被动。竞争本质在于规则制定权，美国主导标准，中国多为适应者。这种格局下，追赶之路无尽头。梁文锋指出，要改变现状，必须勇于探索无人区，这要求整个科研体系转变评估标准，不仅看论文数量和引用率，更支持大胆尝试的项目。 中国AI虽在原创上落后，但并非无优势。DeepSeek的实践证明，通过高效算法和开源策略，可在资源有限下实现突破。2024年5月发布的DeepSeek-V2模型，使用混合专家架构，提升性能同时降低成本。同年12月的V3模型，进一步优化逻辑推理，被硅谷同行认可。2025年1月20日R1模型的推出，不仅比肩OpenAI o1，还公开训练细节，降低行业门槛。这类举措推动全球技术共享，也为中国积累经验。斯坦福报告显示，中国在专利数量上领先，但国际认可度需提升。关键在于生态建设，美国领先不止一家企业，而是整个技术社区的协同。中国需类似机制，有人站到前沿，绘制路线图。 芯片领域是中美差距的典型体现。美国英伟达主导市场，其CUDA平台形成护城河。中国虽有华为昇腾等产品，但软件生态依赖国外，切换成本高。梁文锋团队提前储备1万块GPU，坚持自主路径，避免卡脖子风险。但多数企业仍用拿来主义，缺乏长期视野。全球AGI成果中，美国占据多项高引用，中国仅一项。这反映出原创投入不足的影响。未来发展需注重基础积累，无捷径可走。只有提出全新架构，并引领方向，中国才能实现平等竞争。否则，弯道超车仅为空谈，忽略积累的跃进难以为继。