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。” 中国人工智能的发展速度在全球范围内有目共睹，各项数据指标都在快速攀升，但这只是表象。 我们要透过现象看本质，核心技术上的差距才是决定性因素。 美国之所以能够长期占据人工智能领域的霸主地位，关键在于他们掌握了从底层算法到架构设计的原创能力，这种能力是建立在几十年持续不断的理论研究和高强度投入基础之上的。 OpenAI推出的GPT系列模型并不是凭空出现的，它是 Transformer 架构自然演进的产物，而这一切的源头都可以追溯到谷歌等美国科技巨头的基础研究。 国内的大模型大多基于国外开源的框架进行微调或二次开发，虽然参数规模上去了，应用场景也丰富了起来，可一旦涉及到底层的逻辑创新，我们往往拿不出真正具有变革意义的成果。 这就好比是在别人的地基上盖房子，楼盖得再高、装修得再豪华，只要地基不是自己的，随时都可能面临被“卡脖子”的风险。 梁文锋提到的“原创和模仿之差”，实际上点破了国内科技圈普遍存在的浮躁心态。 很多创业者和投资人都习惯于赚快钱，看到什么火就一窝蜂地拥上去，搞同质化竞争，很少有人愿意沉下心来坐几年冷板凳，去钻研那些可能短期内看不到回报的基础科学。 这种急功近利的思维模式直接导致了我们在人工智能领域的“缺芯少魂”，芯片制造工艺和工业设计软件的落后就是最惨痛的教训。 现在的AI领域虽然看似热闹非凡，但如果不能在基础理论层面实现突破，未来我们极有可能再次陷入受制于人的被动局面。 真正的竞争从来不是比谁的应用层跑得更快，而是比谁的定义权更强。 美国人制定规则，我们跟着规则跑，这样的追赶之路永远没有尽头，因为人家在不断的更新规则，而我们只能疲于奔命地适应。 要想改变这种现状，就必须要有敢于“无人区”探索的勇气和魄力。 这需要整个社会科研评价体系的改变，不能只看论文数量和引用率，要真正鼓励那些大胆尝试、甚至可能失败的原创性研究。 只有当我们能够拿出一个全新的、完全由中国科学家提出的AI架构，并且这个架构能够引领全球技术发展方向的时候，我们才有资格说与美国平起平坐。 否则，所谓的“弯道超车”只能是一句自欺欺人的口号，任何忽视基础积累的跳跃式发展都是空中楼阁。 我们必须清醒地认识到，科技实力的提升没有任何捷径可走，唯有脚踏实地，一步一个脚印地积累，才能填补这道看不见却摸得着的鸿沟。 未来的路注定充满艰难险阻，但这正是我们这一代科技工作者必须直面和承担的使命。 逃避基础创新注定无法长久，唯有在原创的道路上杀出一条血路，中国人工智能才能真正掌握自己的命运。
