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

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。” 记者拿着“中美AI差距”这个问题去问梁文锋时，得到的回答比预想中要冷峻得多。没有什么外交辞令，这位从业者直接撕开了“仅差一两年”的时间面纱，露出了下面那道“原创与模仿”的结构性鸿沟。他说得极透：只要这道鸿沟还在，无论怎么追，哪怕只差一个月，我们也是跟在后面的影子，这该走的弯路，一步都少不了。 很多人可能会觉得这话是不是太悲观了？毕竟打开手机，智能推荐刷得飞起，AI写周报比人都快，满大街的安防探头聪明得很。数据显示，我们在短视频AIGC的渗透率甚至干到了70%，这可是实打实比美国的45%还要高出一大截。 看专利更唬人，全球七成的AI专利都在中国手里，总量是人家的6倍，腾讯、百度这些大厂名字在榜单上闪闪发光。这种热火朝天的落地能力，很容易给人一种错觉：只要再加把劲，那个所谓的“1-2年技术代差”也就这几口气的事儿。 但这种繁荣，某种程度上更像是“精装修”做得漂亮，却忽略了这房子的设计图纸压根不是我们画的。就像现在的文字生成、智能绘图，底层跑的逻辑大多跳不出2017年谷歌搞出来的Transformer架构。 这东西就好比建筑总蓝图，我们现在的许多企业是在对着别人的图纸搞施工，这边改改窗户朝向适应中文环境，那边修修管道做本土化适配，所谓的“创新”多半集中在装修层面。一旦真正的绘图人把图纸锁了，或者是想换个新地基，我们这看似豪华的大楼立刻就面临停工的风险。 这就是最扎心的地方——“根”不在自己土里。 你看那所谓的“智能”，为什么有时候感觉没有灵魂？AI生成的文章读起来通顺但总觉得似曾相识，没有独特的见解也没有真实的情感，就像流水线上扣出来的模具。这其实就是依赖别人框架的后遗症。美国之所以能搞出GPT，能持续领跑，是因为他们早在这些应用能赚钱之前，就敢砸进上千亿美元去赌那些看不见水花的“无用研究”。他们的前二十大实验室占了全球半壁江山，那种从无到有的底层探索，才是长出参天大树的关键。 而在更“硬”的骨头上，差距可能比想象中还要刺手。芯片是AI跳动的心脏，这块硬骨头我们现在还得靠外援。尽管市面上能买到H200，但真正最顶尖的那几款已经被设了限。那些靠算力吃饭的企业心里最清楚，比如汇纳科技这种运营算力的，服务质量好不好，全看能不能拿到英伟达的卡。 虽然不想承认，但必须正视业内的一个评估：国产GPU在训练大模型这种重活累活的效率上，和英伟达最先进的水平相比，大约还有3年的路要赶。人家不仅自己能设计，像AMD、英伟达这些巨头还能掌控生产全流程，这种想怎么跑就怎么跑的底气，就是“根技术”带来的自由。 我们这些年习惯了哪里热闹往哪里钻，因为应用层见效快、现金流好。但这种急功近利也让我们差点忘了，地基如果不稳，楼越高越危险。模仿确实是一条快速上山的捷径，当年的手机行业也是这么过来的，但想登顶，就不能总踩着别人的脚印。 好在，风向已经变了。痛定思痛后，一种深层的觉醒正在发生。现在不光是喊口号，真金白银的资源正在往看不见回报的底层砸。国家已经在规划把基础研究的经费占比拉高到28%，这个决心甚至压过了美国的投入比例。而在最被“卡脖子”的领域，反击已经开始——那个由200多家企业拧成一股绳的“芯片攻坚联盟”，硬是用两年时间把28nm芯片的国产化率拉升到了42%。 这确实是一场也是不得不打的硬仗。从长三角那些协同研发的工厂，到埋头做算法的实验室，整个节奏都在变。大家开始意识到，想要那种“好用且别人学不来”的真本事，就得耐住性子去啃几十年的数学题，去磨最枯燥的基础理论。 就像梁文锋所言，“有些探索是逃不掉的”。这不仅是技术的突围，更是心态的成熟。真正的强大，不是我们用别人的工具造出了更便宜的产品，而是有一天，当我们需要解决一个全人类都没遇到过的问题时，我们有能力自己拿起笔，画出那张全新的图纸。这个过程可能会很慢，会很难，甚至充满了失败的挫折，但唯有走通了这条布满荆棘的原创之路，我们才能把AI的话语权，稳稳地抓在自己手里。