一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔

一个管着上千亿资金的量化大佬，梁文锋，突然在内部会上，对着帮他赚钱的整个团队，扔下一句话。 他说，别跟我提什么中国AI跟美国只差一两年，那都是表面功夫。 真正的差距，是原创和模仿。是我们永远在追，人家永远在前面领。 这话一出，整个会议室鸦雀无声。 谁能想到，一个从量化投资起家、管着幻方量化上千亿资金的老闆，会这么直白地戳破行业泡沫？ 梁文锋这话不是空穴来风。他本人早就跨界扎进了AI领域。2023年，他带着幻方量化真金白银砸出大模型公司DeepSeek，还先后投十亿建了“萤火二号”AI超级计算机。他见过量化领域的算法博弈，也亲历了AI行业的狂欢与浮躁。他的发言，更像是一个局内人撕开了行业包装的滤镜。 最近两年的AI圈确实热闹。A股算力板块指数2025年累计涨幅飙到80%，22只个股涨幅翻倍。随便一个公司沾点AI概念，股价就能起飞。行业里到处流传着“中国AI离美国只差一两年”的说法。这些声音背后，是大量企业扎堆在应用层内卷。他们拿着开源代码微调一下，就包装成自家的大模型产品。 梁文锋点破的，正是这种虚假繁荣的核心。他在内部会接着强调，中国AI和美国真实的差距是原创和模仿的差距。这话精准戳中了行业痛点。美国的AI发展，走的是底层创新的路子。他们把大量资本砸向数据中心、芯片这些基础设施，更注重算法层面的原始突破。英伟达的领先不是单一公司的功劳，是整个西方技术社区和产业共同积累的结果，他们手里握着明确的下一代技术路线图。 我们的发展路径完全不同。瑞银证券的报告显示，2025年中国互联网龙头的AI相关资本支出，加起来才是美国同业的十分之一。我们更倾向于在开源模型的基础上做应用落地，把AI技术嫁接到人形机器人、先进制造这些场景里。这种路径确实能更快看到经济回报，但也让我们陷入了“跟随者”的困境。 最关键的问题出在创新动力上。梁文锋在公开场合多次提到，过去三十年的IT浪潮里，我们基本没参与过真正的技术创新。我们习惯了享受摩尔定律带来的红利，等着别人做出更好的硬件和软件。这种拿来主义的惯性，让很多企业失去了创新的耐心。毕竟复刻别人的技术成本低、见效快，做原创研究要烧大量的钱，还不一定有结果。 梁文锋的幻方量化，正在试着打破这种惯性。他们做大模型从不走捷径。团队不急于设计应用产品，而是专注在模型结构、数据构造这些基础研究上。DeepSeek发布的模型，不仅公开了长达53页的训练和技术细节，还把模型权重开源。这种做法在行业里很罕见。他们更在意团队积累的技术经验，形成能持续创新的组织和文化。 有人会说，我们也有华为这样的企业在AI核心技术上实现突破。确实，华为的工业大模型在训练效率、能耗控制上都超越了GPT-4。但这样的突破还是少数。梁文锋的担忧在于，如果整个行业都沉迷于模仿带来的短期利益，我们永远只能跟在美国后面。没有原创的核心技术，再热闹的应用场景也只是空中楼阁。 行业里不是没有泡沫争议。景顺亚太区的策略师赵耀庭认为AI相关股票没有明显泡沫，因为企业业绩表现出色。但梁文锋看到的是更深层的隐患。那些只靠AI概念炒作的公司，没有真实的技术沉淀和盈利能力。当市场从“估值驱动”转向“业绩驱动”，这些公司迟早会被淘汰。 梁文锋的直言，其实是在给整个行业提个醒。我们不缺资本，字节、腾讯这些大厂的利润放在全球都不低。我们缺的是创新的信心，是组织高密度人才做前沿探索的能力。创新从来不是单纯的商业驱动，还需要好奇心和创造欲。 中国AI要想从追随者变成引领者，必须有人跳出模仿的舒适区。像DeepSeek这样专注基础研究，像华为这样攻坚核心技术，都是必要的探索。梁文锋用自己的布局证明，中国企业有能力参与全球创新浪潮。 他在内部会的最后说，有些探索是逃不掉的。这句话值得所有AI从业者深思。行业的发展不能只靠表面的热闹，更需要沉下心来做原创。只有打破模仿的惯性，我们才能真正缩小和美国的差距，在全球AI竞争中占据一席之地。