“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 中国AI专利数量早就超过10万项，是美国的两倍还多，看着挺唬人。但内行都知道，这些专利大多集中在应用层面，比如电商平台的推荐算法、手机里的人脸识别这些"看得见摸得着"的东西。 美国那4.8万项专利，却像藏在水下的冰山，谷歌、微软那些巨头在自然语言处理、机器学习这些基础领域攥着大量核心专利，就像掌握着面粉的配方，咱们再怎么把馒头做出花来，也离不开人家的基础配方。 最明显的就是那个叫Transformer的技术架构，这可是现在大模型的"地基"，是谷歌团队十年前捣鼓出来的原创成果。咱们国内不管多火的AI产品，底层逻辑大多绕不开这个架构，相当于人家搭好了舞台，咱们在上面跳舞。 他说的"模仿"，其实就是这个意思，不是说咱们技术不行，而是核心舞台不是自己搭的。就像手机里的芯片，咱们能做出各种花哨功能，但最关键的光刻机技术不在手里，始终得看别人脸色。 硬件方面就更明显了，训练大模型离不了高端GPU，这玩意儿就像特制的"高压锅"，美国英伟达一家就占了全球八成以上的市场。咱们不是不能做GPU，可性能上总差口气。 这两年美国卡脖子更紧了，高端芯片不让卖，咱们只能在现有硬件上精打细算，相当于用平底锅做蛋糕，再怎么努力也赶不上人家专业烤箱的效果。 再看看那些明星产品，OpenAI搞GPT的时候，没人知道这东西能赚钱，人家烧着钱研究了好几年，纯属摸着石头过河。而咱们这边，看到GPT火了，一拥而上做类似产品，功能看着差不多，可底层的核心算法没什么突破。 美国斯坦福、MIT那些实验室，天天琢磨些"不着边际"的研究，可能十年八年出不了成果，但Transformer这种颠覆性技术就藏在这些"无用功"里。咱们的高校和企业更看重短期见效，论文要发得快，产品要落地快。 当然不是说咱们全是模仿，国内在AI应用上的创新确实厉害。外卖平台的智能调度、短视频的精准推荐，这些都是把现有技术用到极致的例子，就像用别人的面粉做出了花样百出的点心，市场做得很大。 但问题也在这，过分依赖别人的基础技术，就像借别人的菜谱开餐馆，哪天人家收回菜谱，厨房就转不起来了。 现在国内AI企业融资越来越难，投资人也看明白了，光靠优化应用赚快钱不行，得有自己的核心技术。就像老木匠做家具，美国在研究怎么发明新工具，咱们却总在练习怎么用好别人的工具。 人家在搭楼梯，虽然慢，但每一步都踩在自己的基础上；要想真正赶超，就得停下来自己搭楼梯，这可能就是梁文峰说的"逃不掉的探索"吧。
