记者问：“中美 AI 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。” 咱们的工程能力绝对值得骄傲，这点没人能反驳。深度求索的V3模型，训练成本比美国同类低了90%；阿里云的通义千问，在海外市场也攒下了不少口碑。 这些都是实打实的硬本事，是咱们靠钻研拼出来的成绩。但掰开揉碎了看就会发现，1500多个模型里九成以上都在沿用2017年谷歌的Transformer架构。 过去十年里，从AlphaGo的强化学习到GPT的人类反馈训练，那些真正改变AI行业规则的突破。没有一个是咱们自主原创的，这才是最该警惕的地方。 这种差距其实就藏在日常的细节里。美国实验室发论文，敢把100种失败路径都写进去，咱们的企业却更爱说优化了哪个环节。不是不想探索未知，实在是环境没给太多试错空间。 国内AI公司找融资，投资人开口就问多久能赚钱。可美国的OpenAI烧了上百亿美元，投资人还在赌未来的通用智能。这种压力下，大家自然更愿意走稳妥的路。 吃透别人的算法再优化落地，三个月就能追上表面代差。可原创一个新架构，可能要三五年，甚至最后竹篮打水一场空。 算力和数据这两大基石，也面临着不小的挑战。2025年中国AI算力规模仅相当于美国的十分之一，不是没钱买芯片。是高端GPU被卡了脖子，好在咱们靠国产芯片加混合架构，硬是把模型训练了出来。 数据方面的差距更明显，美国有上百年的医疗、工业数据积累。咱们的高质量标注数据大多集中在垂直场景，通用领域的“富矿”还没挖透。 人才结构也存在短板，中国AI研究者数量超5万，稳居全球第一。但顶尖人才数量还不到美国的三分之一，不少顶尖学者在美国做原创研究。回国后带着成熟技术落地，虽加速了追赶脚步，却也让我们习惯了“拿现成的用”。 当然这并不意味着应用落地不重要，恰恰相反这是咱们的优势。政务、金融、物流这些领域，中国AI落地的深度和广度全球少见。就像北京市政交通一卡通靠AI优化，日均支撑千万级市民便捷支付。可没有原创这个“核心调料”，再精彩的应用也还是别人定义的菜式。 更关键的是创新生态的差距，美国形成了良性闭环。大学出理论，企业试错商业化，赚了钱再反哺科研。咱们的高校评估看论文数量，企业研发看短期KPI，缺了“允许失败”的缓冲带。 DeepMind花十年搞出AlphaFold，换在中国企业可能第三年就被砍掉。毕竟股东等不了十年，原创探索成了奢侈的选择。 如今咱们在工程创新上已做到极致，同样的模型能压缩得更小。跑得更快、成本更低，可底层算法没突破，优势就像在别人的赛道跑马拉松。暂时领先几百米，可赛道规则和方向都是人家定的。 2025年中国AI产业规模已破万亿，但90%利润来自应用层。基础层的芯片、框架、核心算法仍被卡脖子，这不是技术问题而是战略选择问题。 若继续把资源堆在应用优化上，再过十年可能还是“最好的追随者”。想要改变，就得在基础研究上下笨功夫，容忍慢、允许失败。 值得欣慰的是，清华在AI顶会论文数已紧逼谷歌，阿里千问也斩获国际大奖。这些都说明咱们有原创突破的潜力，AI的未来从来不是靠抄答案赢的。 面对万亿规模的AI市场，你觉得咱们该先稳住应用优势。还是咬牙投入原创探索？欢迎在评论区聊聊你的看法。
