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

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。” 如今打开手机，AI 聊天、图像生成、智能办公工具随处可见，中国大模型在复杂推理任务上的分值差距已从一年前的103分收缩至23分，业内甚至有“仅差三个月”的评估。 DeepSeek、通义千问等本土模型接连突破，在 Hugging Face 等平台的下载量首次超过美国同行，支撑起全球近30%的人工智能应用。单看这些数据，很容易让人觉得中美 AI 已站在同一起跑线，甚至在部分场景实现了反超。 但繁华背后，“模仿”的底色从未完全褪去。美国手握全球74%的 AI 超算算力，高性能芯片储备更是拥有近乎百倍的数量级优势，这种硬实力差距的背后，是底层架构与原创理念的先发优势。 ChatGPT 的横空出世，是对“生成式 AI”赛道的开创性定义，而中国多数模型的崛起，更多是在既有框架内的优化与追赶——用更高效的算法、更低的训练成本，复现并打磨前沿成果。 就像 DeepSeek R1 模型虽以几分之一的成本实现了同类性能，但仍是在现有技术范式下的效率突破，而非对底层逻辑的重构。 原创力的差距，更体现在基础研究与生态构建上。美国的创新源于长期积累的学术土壤，从 Transformer 架构到大模型训练范式，每一步都在定义行业标准。而中国 AI 产业长期依赖开源社区的技术溢出，在核心算法、底层芯片、基础软件等“根技术”上，仍缺乏具有全球影响力的原创贡献。 我们能快速推出功能相似的产品，却难像美国那样开辟全新赛道；能通过优化让模型性能逼近顶尖水平，却鲜少能提出让全球行业跟随的技术理念。 梁文锋口中“逃不掉的探索”，正在算力封锁的倒逼下加速落地。面对高端 GPU 禁运，中国企业不再执着于“参数堆砌”，转而深耕模型架构的精细化打磨，DeepSeek 等模型的推理成本降低90%以上，走出了“低成本、高性能”的独特路线。 阿里巴巴、百度等巨头加码自研 AI 芯片，通过分布式计算网络优化弥补单点性能不足，试图重构底层软硬件生态。 更重要的是，开源革命正在打破“模仿依赖”——中国模型以开放权重、低成本优势，成为全球南方国家构建本土 AI 系统的首选，乌干达的“向日葵”、马来西亚的 NurAI 都源于中国基础模型的优化，这种生态辐射正在积累原创迭代的土壤。 真正的差距从来不是技术代差的数字，而是“敢为人先”的创新勇气。美国用算力霸权定义了 AI 竞争的第一阶段，而中国正在用效率创新和开源生态，探索第二阶段的破局之道。 梁文锋的警示，本质上是对“舒适区”的叩问：如果满足于在他人框架内做优化，再快的追赶也只是追随者；只有敢于在基础研究、底层架构上“啃硬骨头”，才能真正掌握话语权。 中美 AI 差距的真相，是“看得见的代差”与“看不见的鸿沟”并存。技术追平或许只需一两年，但原创基因的培育需要更长时间的沉淀。 当中国开发者从“优化者”转变为“定义者”，当本土创新能像 Transformer 那样影响全球行业，才是真正跨越差距的时刻——而这场从“模仿”到“原创”的蜕变，正是中国 AI 必须完成的修行。