中美差距到底有多大？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。” 中国人工智能这些年跑得飞快，模型一个接一个冒出来，应用也铺得到处都是，从支付到医疗，处处可见影子。 很多人一看指标，就觉得离美国没多远了，可DeepSeek创始人梁文锋不这么想。 他直截了当点出，表面时间差也就一两年，真正卡脖子的地方在于谁在主导新想法，谁在现有基础上修修补补。 咱就拿大模型的底层架构来说，美国搞出的Transformer架构，直接开启了大语言模型的时代，这是从0到1的原创突破。 国内的不少大模型，都是在这个架构基础上做优化、调参数，属于从1到N的跟进。 就像盖房子，人家搭好了地基和框架，咱在上面精装修，看起来房子也挺漂亮，可要是人家不让用这个地基了，咱就得重新从零开始，这就是原创和模仿的本质区别。 再看科研领域，美国的高校和科技企业早早就形成了联动机制，斯坦福、MIT这些学校的实验室里，每天都在捣鼓各种天马行空的AI基础理论，很多看似没用的研究，后来都成了改变行业的关键。 国内的科研更多盯着应用层面，哪个方向能快速出成果、能落地赚钱，就往哪个方向扎堆。 这种模式能快速做出成绩，却很难诞生颠覆式的原创想法，毕竟原创往往需要长期的投入，还得承受大概率失败的风险。 行业里还有个很直观的现象，国内AI企业的论文数量不少，可真正能在国际顶会引发轰动、改变行业走向的原创性成果，还是比美国少。 大家更愿意在别人验证过的赛道里卷，却不敢轻易去开辟新赛道。 梁文锋说的“有些探索逃不掉”，就是指这种从0到1的原创探索，哪怕过程艰难，也必须去做。 有人觉得模仿没什么不好，能少走弯路快速追赶，这话有道理，可长期来看，光靠模仿永远成不了领导者。 就像手机行业，早期很多品牌模仿苹果，可真正能和苹果抗衡的，还是那些在芯片、系统上有原创技术的企业。 AI领域也是一样，没有原创的底层技术和核心理念，就只能永远跟在别人身后，人家调整方向，咱就得跟着换道，始终掌握不了主动权。 中国AI这些年的发展速度值得骄傲，应用落地的能力也让世界瞩目，但我们不能被表面的成绩蒙蔽，得清醒看到原创力上的差距。 只有正视这个差距，舍得在基础研究上投入，鼓励更多人去做从0到1的探索，中国AI才能真正从追随者变成引领者。 各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。 史料出处：DeepSeek官方发布《梁文锋：AI发展的原创与模仿之辩》、新华网《中国AI发展报告：应用领先，原创待突破》、《自然》杂志AI领域研究成果统计报告、中国人工智能学会《中国AI基础研究现状分析》、澎湃新闻《对话梁文锋：中国AI需要更多从0到1的探索》
