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。 梁文锋自己就是搞 AI 量化出身，他创办的幻方靠着 AI 模型在市场上赚得盆满钵满，资产规模冲到百亿级别，可他比谁都清楚其中的风险。 他见过太多国内企业，一旦国外出了新架构、新模型，就蜂拥而上调参数、改代码、发论文，看似热火朝天，实则都是在别人的技术框架里打转。 谷歌推出 Transformer 架构，全球 AI 行业都跟着受益，国内的大模型大多是在这个基础上做优化，就算性能再接近，也只是 “优化高手” 而非 “开创者”。 OpenAI 的 GPT 系列大模型定义了生成式 AI 的方向，咱们的不少大模型紧随其后推出类似功能，可核心的训练范式、底层架构还是没能跳出人家的圈子，这就是最真实的模仿与原创的差距。 有人说咱们的 AI 专利数量全球第一，占了全球七成，是美国的十三倍还多，这数据看着确实唬人。 可掰开揉碎了看，这些专利大多集中在应用场景的改进上，比如怎么让智能推荐更精准、怎么让监控识别更快，真正触及核心的基础理论、底层芯片专利，还是美国企业占主导。 就像 AI 芯片，英伟达的 GPU 长期垄断高端市场，直到美国禁售，咱们才被迫加快自主研发的脚步。 再看学术研究，2025 年 NeurIPS 这种 AI 顶会的论文数量，中美几乎打平，清华大学甚至以 390 篇的数量超过谷歌，成为全球第一。 可光鲜数据背后藏着隐忧，谷歌的高质量论文有 72 篇，比清华多 7 篇，这些高质量论文往往是定义行业方向的突破性研究，而咱们更多是在已有方向上做延伸。 过去十年，中国 AI 论文发表量增长了近 6 倍，美国只增长了 176.85%，数量差距在缩小，但质量上的原创性差距依然存在。 就像机器学习、认知推理这些核心领域，咱们能跻身全球前列的高校和企业还是少数，大多时候还是在别人开辟的赛道上奔跑。 梁文锋之所以敢说这话，是因为他真的在践行原创之路。他毅然放弃了千亿规模的量化交易业务，把巨额资金投入到 DeepSeek 的研发中，就为了搞出中国自己的底层 AI 架构。 这步棋走得有多难？当时行业里都信奉 “谁有算力谁赢”，美国企业靠着海量高端芯片堆出强模型，而 DeepSeek 却在算法优化上死磕，最终研发出自主的 MoE 架构，训练成本不到 GPT-4o 的二十分之一，性能却冲进了全球第一梯队。 这才是原创的力量，不是跟着别人的路走，而是开辟自己的赛道。现在 DeepSeek 的模型在全球 140 多个国家登顶应用排行榜，连有些国家都以 “国家安全” 为由限制使用，这恰恰说明它真的动摇了美国的技术垄断。 不过原创的突破从来不是孤军奋战，DeepSeek 的成功带动了整个产业链的联动。寒武纪、海光这些国产芯片企业赶紧升级产品，适配新的模型需求；摩尔线程专门推出支持 FP8 的 GPU，就是为了匹配国产模型的技术要求。 梁文锋的话不是在唱衰中国 AI，而是在敲响警钟。咱们不缺聪明的工程师，也不缺市场和资金，缺的是沉下心搞原创的定力。 过去太多企业盯着短期红利，愿意在应用层面做优化，却不敢啃底层技术的硬骨头。 就像量化交易，不少机构都是借鉴国外的策略改一改，可梁文锋知道，没有自主可控的核心算法，迟早会被别人卡脖子。这也是他为什么宁愿 “砸掉金饭碗”，也要投身底层研发的原因。 现在咱们已经看到了希望，DeepSeek 的轻量化路线、华为的芯片与框架生态、国产开源模型的全球崛起，都在证明原创这条路走得通。 2023 年中国研发支出占全球的 28%，过去十年年均增长率接近 14%，远超美国的 3.7%，这种持续的投入正在慢慢转化为原创实力。 所以别再纠结于表面的一两年差距了，那根本不重要。真正的差距是有没有勇气从 0 到 1，有没有 耐心啃硬骨头，有没有决心摆脱对别人技术的依赖。 梁文锋的话之所以有分量，就是因为他既看到了差距，又用行动在弥补差距。中国 AI 要想真正领跑，不能只满足于应用层面的繁荣，更要在底层架构、基础理论、核心芯片上拿出自己的原创成果。 现在越来越多的企业和科研机构开始转向原创，国产大模型在国际评测中屡获佳绩，开源生态越来越完善，人才缺口也在慢慢填补。 相信用不了多久，咱们不仅能骄傲地说中国 AI 用得好，更能自豪地说中国 AI 创得新。毕竟模仿只能跟着别人走，只有原创才能定义未来，这才是中美 AI 差距的核心，也是中国 AI 真正崛起的关键。
