*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。 这话最近在网上讨论得挺火，说这话的梁文锋可不是随便发表看法的人。 他带着团队搞出的DeepSeek-R1模型，登上过国际顶尖学术期刊封面，还被全球同行严格评审过，是真真切切在AI赛道跟硅谷巨头掰过手腕的人。 他放弃了赚钱的生意一头扎进AI，用远低于行业水平的成本，就做出了能跟ChatGPT比肩的模型，他的话，可比那些空泛的分析实在多了。 可能有人会纳闷，现在咱们生活里到处都是AI啊，刷视频有智能推荐，写东西有AI助手，买菜付款刷个脸就行，怎么还说咱们是“模仿者”？ 这就是梁文锋说的“表面代差”，应用层面咱们确实不落后，甚至因为人多，有些功能比国外还好用。但往深了挖就会发现，这里面的门道不一样。 有公开统计显示，咱们国家的AI论文数量早就超过美国了，专利数更是遥遥领先，几乎是好几个国家加起来的总和。但真正能影响行业的核心研究，排名还比较靠后。 简单说就是，别人搭好了底层技术的“大房子”，咱们擅长在里面装修改造，改成适合日常用的“小房间”，但怎么搭房子、用什么钢筋水泥，这些核心本事还差点意思。 这种差距平时可能感觉不到，一旦遇到情况就很明显，比如现在美国对高端AI芯片限制得厉害，不光最先进的型号不让卖，就连之前专门给咱们市场定制的版本，也得层层审查，算力还被压低了不少。 国内不少AI企业一下子就慌了，因为训练大模型全靠这些芯片，而芯片的核心技术攥在别人手里。 这就是只做应用、不搞原创的隐患，别人卡脖子的时候，你连还手的余地都没有。 而梁文锋的团队之所以能让人刮目相看，就是因为他们没走寻常路。 别人都在砸钱堆算力、拼芯片数量的时候，他们一门心思搞算法原创。 最后用了不到30万美元的训练成本，花80小时就做出了R1模型，成本只是同类模型的零头。 更关键的是，他们把这个模型公开给全世界用，现在下载量都突破1090万次了，全球开发者都能在这个基础上做自己的产品。 这就是原创的厉害之处：不是跟着别人的规则玩，而是自己定规则。 以前咱们总觉得，先模仿再超越也挺好，很多行业都是这么过来的。 但AI这行不一样，底层技术更新太快，你跟着别人的路子走，刚学会人家的技术，人家又出新一代了，永远都是追着跑。 就像咱们用的手机，如果操作系统都是别人的，再好看的外观、再好用的功能，核心命脉还是在别人手里。 当然，原创这事儿确实难，它不像做应用，短时间就能看到效果，搞基础研究可能好几年都没动静，还得担着失败的风险。 所以很多企业宁愿走捷径，毕竟赚钱快。但梁文锋的例子说明，原创不仅能突破封锁，还能带来更大的价值。 他们的模型公开后，吸引了几十万名开发者加入，衍生出几百个行业定制版本，不管是学生做研究，还是小企业搞创新，都不用再担心被核心技术卡脖子。 现在再看梁文锋说的“有些探索是逃不掉的”，其实说的就是这个道理。 咱们已经在应用层面证明了自己的实力，用户多、落地快，这些都是优势。 但要想真正不受制于人，就必须沉下心来搞基础研究，把“搭房子”的本事学到手。 最新的数据显示，咱们AI论文的引用量已经占到全球四成以上，正在快速追赶。 这说明咱们的科研基础并不差，只是需要把更多精力放在“从0到1”的突破上。 中美AI的差距，从来不是简单的技术先进与否，而是能不能自己搞出别人没有的东西。 模仿能让我们快速跟上队伍，但只有原创才能让我们走到队伍前面。 梁文锋和他的团队已经走出了第一步，用实际行动证明，就算面临封锁，只要坚持原创，就能找到破局的办法。 对于中国AI来说，现在正是该变的时候了，这条原创之路虽然难，但躲不开也必须走。 等越来越多的企业和科研人员都加入进来，咱们才能真正摆脱“追随者”的标签，在全球AI领域真正站稳脚跟。
