[中国赞]中美差距到底有多大？DeepSeek创始人梁文锋毫不避讳、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。” （信源：纵深新闻——中美差距到底有多大？） 当中国AI模型在全球开源榜单横扫前列，当DeepSeekApp登顶美国应用商店免费榜，当AI助手、智能剪辑成为普通人的日常，不少人欢呼“中美AI差距已无限缩小”。 但DeepSeek创始人梁文锋的一句直言，却给沸腾的市场浇了一盆冷水：“中美AI表面差距仅一两年技术代差，真实差距是‘原创’与‘模仿’的本质区别。” 这席话如惊雷般炸响科技圈，撕开了中国AI“短期赶超”的幻象——若抓不住原创的核心，再亮眼的榜单成绩，也只是追随者的自我安慰。 不可否认，中国AI的“烟火气”惊艳全球。广州李奶奶清晨用智能手环查睡眠数据、问高血压早餐推荐；武汉白领通勤用AI眼镜导航拍照；西安创作者深夜借AI剪辑工具。从家庭育儿到职场办公，从金融数据分析到影视创作，AI已渗透生活与产业各方面。 但繁华背后，梁文锋点破的“原创困局”如影随形。当我们为开源模型的下载量欢呼时，却不得不承认，多数中国AI企业仍在别人的技术框架内做优化。 美国斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》虽认可中美模型性能近乎持平，却也间接指出，中国在底层架构、核心算法的原创突破上仍存短板。 这种差距，在芯片受限的背景下更显刺眼——美国高端AI芯片出口限制，像一把枷锁，迫使中国企业不得不优先选择“低成本优化”的捷径，而非“高投入原创”的险路。 短期来看，优化能快速变现、抢占市场；但长期来看，没有原创技术打底，永远只能跟在别人身后亦步亦趋。 追根溯源，“原创赤字”背后是短期回报导向的集体浮躁。过去十年，全球AI投资增长近13倍，资本偏向能快速盈利的成熟技术优化。 2024年，美国AI私人投资达1091亿美元，是中国93亿美元的11.7倍，且美国投资重点在AI基础设施与基础研究，中国则多集中于应用层面。 企业追求“快变现”，不愿投入基础研究；高校与研究所原创成果因缺乏转化机制，难对接产业需求。而美国高校与科技公司深度绑定形成闭环，技术落地效率远超中国，为原创探索提供持续动力与资金支持。 人才短板则进一步加剧了原创困境。全球AI人才总量约300万，美国占据33%，中国以22.4%紧随其后，但在底层架构、基础算法等核心领域，顶级人才的差距却十分明显。 更关键的是，美国通过优化移民政策，吸引了全球近50%的顶尖AI研究人员，形成了良性循环的人才生态；而中国虽在打造全球规模最大的AI人才储备，却仍面临核心领域人才断层的挑战。没有顶尖人才的长期深耕，原创突破便如同无源之水、无本之木。 但困局并非无解，中国AI开源实践已现破局微光。梁文锋带领DeepSeek团队大胆尝试，为行业立标杆。推出性能比肩国际顶尖的R1模型后，不仅开源模型权重，还在《自然》杂志公开训练“配方”，含关键参数等核心信息，被称“教科书式的透明”。 这种“开源+商业”模式，以市场营收反哺底层研究，吸引全球开发者创新，形成良性循环。 当然，原创突围绝非一蹴而就，更需要放下浮躁、长期深耕。梁文锋曾说：“我们不需要‘弯道超车’，因为根本不在同一条赛道上，真正的创新是开辟一条新路。”这条新路，就是以原创为核心的深耕之路。 中国AI的榜单成绩值得肯定，但我们更要清醒地认识到，短期的应用优势无法替代长期的原创短板。当全球AI竞争进入深水区，“模仿”的红利终将耗尽，唯有原创才能掌握话语权。梁文锋的警示，不仅是对行业的提醒，更是对中国科技发展的叩问。 放下“快变现”焦虑，深耕底层架构与核心算法；打破封闭壁垒，开放汇聚全球智慧。相信原创种子得到滋养，中国AI将告别追随者身份，实现从量变到质变跨越，成为全球AI领域引领者。这一天或许遥远，但方向正确，每一步深耕都算数。
