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。” 咱们先说说那些看得见的 “表面差距” 为啥看着不大。现在不管是购物时的 AI 导购、付款时的刷脸支付，还是小区里的智能安防，中国 AI 的应用场景确实铺得又广又快。 2025 年的数据显示，71% 的中国企业都在用生成式 AI，比美国的 67% 还高，阿里 “双 11” 期间有 500 万商家用 AI 工具打理生意，效率平均提升 1.5 倍，这些都是实实在在的成绩。 百度文心一言、阿里通义千问在中文处理上甚至比国外模型更顺手，斯坦福 AI 指数报告也说，中美顶级 AI 模型的性能差距已经缩到了 0.3%，单看这些应用层面的表现，确实会觉得差距很小。 但这些光鲜背后藏着个大问题：很多 AI 产品的 “地基” 不是咱们自己的，就像盖房子，别人打好了地基，咱们只负责装修，看着漂亮，可根基不在自己手里，始终不踏实。 真正的差距藏在底层技术的原创性上。支撑所有大模型的核心架构 Transformer、图像生成的 Diffusion 技术，都是美国提出来的，全球 AI 领域的核心专利里，美国占了 32%，而中国虽然申请量是美国的 4 倍，但能获得他国认可的只有 4%。 就像咱们用的 AI 训练框架，很多企业都是拿美国的 TensorFlow、PyTorch 改一改、调一调就用，真正从 0 到 1 搞原创的少之又少。 更关键的是，美国是 AI 规则的 “出题人”，而咱们很多时候是 “答题人”。他们定义了底层技术架构、核心专利标准，甚至主导了生态规则，咱们跟着别人的路线走，看似省了力气，却永远慢一步。 之前高端芯片受限后，不少依赖 “堆算力” 的中国企业瞬间就犯了难，这就是没有原创核心技术的被动。 美国科技巨头 2026 年计划合计投入逾 4000 亿美元用于 AI 基础设施，亚马逊、微软这些公司的资本开支都在几百亿甚至上千亿美元，而且大多投向基础研究和底层技术。 而咱们的企业更多把钱花在应用开发上，追求短期变现，愿意沉下心啃底层技术硬骨头的太少。 就像商汤科技和 OpenAI 的路线差异，商汤聚焦产业落地，应用做得很出色，但 OpenAI 在通用大模型的底层创新上，依然掌握着话语权。 不过值得欣慰的是，咱们已经有企业开始突破原创的瓶颈，DeepSeek 就是个典型例子。 它没有走 “堆算力” 的老路，反而在算法优化上玩出了新花样，别人要靠海量高端芯片才能练出强模型，它在旧款芯片上就实现了突破，训练成本不到 GPT-4o 的 1/20，性能却冲进了全球第一梯队。 更难得的是，它选择开源，把核心技术敞开分享，让中小企业不用花大价钱就能搞创新，现在已经在 140 多个国家和地区的应用排行榜上登顶，连有些国家都以 “国家安全” 为由限制使用，这说明咱们的原创技术已经能动摇美国的垄断地位了。 商汤科技在医疗、自动驾驶等垂直领域也实现了突破，日日新大模型在多模态图像理解上拿到全球第一，这些案例证明，只要咱们坚持原创，就能做出世界级的技术。 但要真正缩小差距，光靠几个企业的突破还不够。首先得加大基础研究的投入，不能总盯着短期的应用红利，像美国那样提前 5-10 年布局前沿技术。 其次要解决人才缺口，现在懂技术又懂行业的高端复合型人才太紧缺，企业招个资深算法工程师都要抢破头，更别说牵头搞底层创新的顶尖人才了。 还要打破企业各自为战的局面，统一行业标准，让国产芯片和 AI 模型能更好地配合，避免算力浪费。 咱们有全球最大的应用市场，有海量的数据，还有企业愿意投入真金白银搞研发，阿里三年计划投 3800 亿元建 AI 基础设施，腾讯、字节跳动的资本开支也都达千亿元级别，这些都是咱们的优势。 说到底，中美 AI 的差距，从来不是简单的技术代差，而是 “从 0 到 1” 的原创能力和 “从 1 到 10” 的模仿应用之间的差距。 模仿能让我们快速跟上，但只有原创才能让我们领跑。现在 DeepSeek、商汤这些企业已经给我们指了条路，只要我们坚持搞底层创新，舍得在基础研究上投入，把人才留住、把生态建好，就一定能跨越这个鸿沟。 未来的 AI 竞争，拼的不是谁模仿得快，而是谁能定义新的技术方向，谁能掌握核心话语权，而这条路，没有捷径可走，必须靠实打实的原创能力铺就。
