梁文锋一句话，把窗户纸捅破了。 他说，别看表面上咱们的AI跟美国就差个一两年，真正的差距，是出题人和答题人的差距。 没有晦涩的行业黑话，没有刻意的煽情，这句话却像一记重锤，砸醒了沉浸在“AI领先”假象里的很多人。 当下全网都在吹中国AI有多能打，应用遍地开花、产品迭代飞快，可梁文锋偏要泼一盆冷水——我们所谓的领先，从来都不是真正的赢。 这不是危言耸听，而是有实打实的行业现状佐证，每一个细节都经得起查证，绝非凭空编造。 很多人不解，既然差距是出题人与答题人的差距，那到底意味着什么？ 说白了，就是美国定规则、画赛道，我们来冲刺、拿分数，看似跑得飞快，实则全程被动。 论答题能力，我们确实是全球顶级学霸，模仿、优化、落地能力，几乎无人能及。 这种“能打”，快到有迹可循：2023年国外某知名开源大模型发布后，国内企业仅用18天就推出首个平替版本。 2024年该模型迭代升级，我们这边30天内就有5款同类产品跟进，不仅复刻核心功能，还优化了本地化适配。 比如AI对话领域，国外模型刚解决多轮对话卡顿问题，国内产品很快就加入方言适配、离线使用功能。 AI办公、AI绘画领域更是如此，我们总能精准抓住用户痛点，把别人的“半成品”做成贴合国人需求的“成品”。 可所有的光鲜背后，都藏着一个致命的隐患——这一切的前提，是别人愿意出题给我们做。 我们忙着低头奋笔疾书，把别人出的每一道题都答得又快又好，斩获无数市场份额和口碑。 却没人抬头看看，那个手握画笔、决定下一道题考什么、甚至要不要继续考的人，从来都不是我们。 这才是最可怕的差距，也是最容易被忽略的致命短板。 出题人，掌握的是AI领域的底层命脉——芯片架构、底层算法、开源框架，这些才是决定AI发展方向的核心。 答题人，无论答得再好，也只能在别人划定的框架里打转，永远碰不到核心壁垒。 举个最直观的例子，目前全球主流AI大模型，几乎都基于美国开源的Transformer架构。 我们所有的模型优化、功能迭代，都是在这个架构上“修修补补”，无法跳出这个既定框架。 有人说，跟跑不丢人，很多行业初期都是靠跟跑积累实力，马拉松冠军也会先跟跑再超越。 可AI领域的竞争，根本不是一场有固定终点的马拉松。 马拉松的赛道和终点固定，而AI的赛道、终点，全是出题人随时可以重新画的。 2022年以前，AI赛道重点是“通用模型落地”，我们拼命发力，好不容易站稳脚跟。 可美国很快转向“专用AI+底层算法突破”，重新划定赛道，我们之前的部分积累，瞬间变得被动。 更值得警惕的是，出题人一旦停止出题、封锁赛道，我们这些顶级学霸，就会陷入无题可答的困境。 这不是假设，而是正在发生的现实：从2023年开始，美国部分科技企业逐步限制AI底层技术和开源框架出口。 国内部分依赖国外开源框架的中小企业，已经出现研发停滞、产品迭代困难的问题。 这也恰恰印证了梁文锋的话，表面上的一两年差距，根本不值一提。 真正的差距，是我们只能答题，却握不住出题的笔；只能跟随，却无法主导方向。 所以，现在AI领域的竞争，根本不是比谁答题更快、产品更好用。 而是比谁能从别人手里，把那支决定命运的画线笔抢过来。 抢过这支笔，我们才能跳出别人的框架，制定自己的规则，掌握AI发展的主动权。 这条路注定艰难，需要放弃“答题学霸”的舒适区，投入大量精力、资金攻克底层技术。 但这是必经之路，也是中国AI真正崛起的唯一出路。 梁文锋的话，不是泼冷水，而是敲警钟——正视差距，才是进步的开始。 愿我们不再满足于做顶级答题人，更有勇气、有实力，去争做手握出题笔的领航者，真正实现中国AI的自主自强。 信源：观察者网2026答案秀|全球AI治理:是走向“两极对抗”,还是“多边共治”?-观察者网
