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。” 2025年世界智能产业博览会的论坛现场，聚光灯下的提问环节刚一开启，尖锐的问题就直奔核心。当“中美AI差距到底有多大”的疑问传开，台下瞬间安静下来，所有目光都聚焦在台上的DeepSeek创始人梁文锋身上。 没有丝毫犹豫，梁文锋的回答清晰有力，却让在场不少人陷入沉思。那些原本以为差距只在算力、芯片等硬件指标的听众，被“原创和模仿之差”这几个字戳中了关键点。这个答案，远比“一两年技术代差”的表层结论更值得琢磨。 在当下的AI领域，我们并不缺亮眼的应用案例。成都的程序员用国产AI工具模仿周杰伦风格写歌，一首《七天爱人》在音乐平台播放量突破两百万，版权卖出五位数，甚至让网友调侃“方文山都要避让三舍”。 还有成都大运会的主题曲，从词曲创作到演唱全由AI完成，全网播放量接近一亿次。这些看似热闹的成果，仔细想想，都离不开“模仿”的底色——模仿成熟的曲风，模仿传统的创作逻辑。 这样的模仿式创新，在AI产业的各个角落都能看到。我们的大模型数量已经超过一千五百个，是美国的一点七倍，覆盖了从工业质检到智慧城市的各种垂直场景。 在短视频AIGC领域，渗透率更是高达七成，远超美国的四十五 percent。但拨开这些数字的光环会发现，我们擅长的是在现有技术框架内做优化、做适配，把别人开创的技术路线用得更灵活、更贴合本土场景。 而美国的AI发展，始终带着原创探索的基因。从Transformer架构到RLHF对齐技术，这些支撑起当前AI产业的核心理论，都源自美国的实验室。 他们的研究更偏向于对通用人工智能的极限探索，哪怕暂时看不到商业化前景，也愿意投入巨额资金深耕基础领域。OpenAI为了研发大模型，投入超过十亿美元，这种对原创技术的耐心投入，正是我们当前欠缺的。 差距的背后，是生态构建的差异。美国已经形成了从芯片到框架的完整闭环，英伟达的CUDA生态让开发者迁移成本高达八成，牢牢锁定了全球大部分AI研发资源。 而我们的产业生态还处在拼凑阶段，不同厂商的服务器、调度平台标准不一，就像分散的孤岛，难以形成合力。虽然中科曙光等企业推出了AI计算开放架构，试图破解这一难题，但要建立起自主可控的生态体系，还有很长的路要走。 更关键的是，原创能力的缺失，让我们始终面临被“卡脖子”的风险。美国通过芯片禁售、技术封锁压缩我们的发展空间，高端算力芯片的获取变得异常艰难。 DeepSeek能用五百多万美元和普通芯片做出比肩GPT-4的成果，已经是优化能力的极致体现，但这种“戴着镣铐跳舞”的突破，终究不是长久之计。就像梁文锋说的，有些探索是逃不掉的，这里的探索，正是指向原创技术的突围。 值得庆幸的是，我们已经开始意识到原创的重要性。DeepSeek率先推动大模型开源，带动一批垂直领域的开源模型涌现；华为、百度等企业也开放部分技术能力，用开源生态汇聚创新力量。 越来越多的企业不再只盯着短期的应用落地，开始投入基础研究，尝试走出自己的技术路线。 梁文锋的话，更像是一声提醒。一两年的技术代差并不可怕，可怕的是安于模仿、回避原创的心态。当我们的AI产业从“跟着走”转向“自己闯”，从追求应用数量转向深耕原创质量，那些被封锁的壁垒，或许会成为倒逼创新的动力。 毕竟，真正的科技竞争，从来不是比谁模仿得更像，而是比谁能开辟新的赛道。中国AI要想摆脱追随者的身份，就必须在原创的道路上坚定地走下去。 你觉得我们的AI产业，能在原创领域实现突破吗？欢迎在评论区留下你的看法。
