“中美差距究竟有多大？”DeepSeek创始人梁文峰再次语出惊人！他说：“我们经常说中国AI和美国有一两年差距，但真实的差距是原创和模仿之差。如果这个不改变，中国永远只能是追随者，所以有些探索也是逃不掉的。” 很多人聊起AI，总觉得中国跟在美国后面跑，差个一两年就差不多了。DeepSeek创始人梁文峰的一番话，却把这个话题拉得更深。他指出，表面上的时间差距背后，真正的问题在于原创能力与模仿路径的本质不同。如果不直面这一点，就难以摆脱追随者的角色。这样的观点，在AI竞赛进入白热化阶段时，听来格外有分量。 梁文峰2013年与浙大同学共同创办投资管理公司，2015年成立幻方科技有限公司，专注用数学和人工智能做量化投资。团队起步时规模不大，依靠高频量化策略逐步在市场中站稳脚跟。梁文峰自己早年通过独立开发的系统，在七年时间里积累了显著成果。到2021年，幻方管理规模突破千亿，成为国内量化私募领域的知名机构之一。 他带领的团队以本土培养的人才为主，核心成员多来自国内高校，强调能力优先。2023年12月，梁文峰创办DeepSeek，目标是开发接近人类水平的人工智能，把量化领域积累的经验延伸到大模型研发上。整个过程体现出一种持续的技术积累，从金融场景的算法优化，到通用AI的基础探索。 ChatGPT问世后，全球AI进入比拼规模的阶段。大参数、大数据、强算力成为主流，美国科技巨头投入巨资构建算力储备，模型参数规模不断扩大，训练数据达到万亿token级别。行业标准和规则也逐步由领先者主导。不少人形成一种印象，AI发展的主导权似乎集中在西方手中。芯片出口管制等措施，进一步凸显了资源层面的差异。 就在这样的背景下，DeepSeek带来了一条不同的路径。它在架构算法、训练方式和工程优化上进行系统调整，在千亿参数规模下实现了与GPT-4o相当的推理能力，同时显著降低了训练成本。 V3系列采用混合专家MoE架构，总参数量达到6710亿，但激活参数较少，通过FP8训练、多头潜在注意力等优化，在资源约束下保持高效性能。生成速度提升明显，API价格也更为亲民。这些特点让模型在知识问答、长文本处理、编程辅助和数学任务上展现竞争力，尤其在中文语境中表现突出。 梁文峰谈到，中国AI与美国的差距，常被描述为一两年，但真实区别在于原创和模仿。如果不改变这种状况，就容易长期处于追随位置，所以有些探索必须推进，不能回避。这番话直指核心问题：不能只在现有框架内做优化，而要在底层技术上主动寻找新路。DeepSeek的实践，正是通过算法和工程创新，在有限算力条件下实现突破，打破了单纯依赖规模暴力的惯性思维。 DeepSeek的发展，体现了中国在生成式AI领域的快速跟进。V3模型在多项基准测试中接近国际领先水平，后续版本继续迭代，提升推理和工具调用能力。企业界开始将它应用于内容创作、文档处理和编程支持等场景，效率得到实际提高。教育领域也有人建议，把AI工具作为新时代的必备技能，让更多人早点熟悉这类技术，提升综合处理能力。