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。” 最明显的就是模型架构这块，有数据统计国产大模型90%以上都是基于现有架构做微调，说白了就是拿美国发明的Transformer或者MoE框架当底子，换层皮就敢叫“自主研发”。 就像OpenAI刚发布的gpt-oss系列，人家不光用了专家混合架构，还搞出交替密集和局部带状稀疏注意力模式，连令牌化器都开源了新的“o200k_harmony”版本。 这种从底层逻辑到工具链的原创突破，国内没几家能拿出来。 反观国内那些号称“对标GPT-4o”的模型，拆解开来看，核心的注意力机制、位置编码全是抄的现成方案，最多在参数规模上堆到万亿级别，可参数多不代表本事大。 基础研究的家底更是薄得可怜，斯坦福那份456页的报告早算得明明白白，2023年中国AI论文发表量占全球23.2%，看着挺唬人，可Top100高被引论文里只占34篇，美国却有50篇。 这意味着我们发表的大多是“跟着别人验证结论”的文章，人家提出一个新理论，我们跟着做实验找数据支撑，可真正能开辟新方向的原创研究少得可怜。 就像深度学习的数学基础、神经符号系统这些底层领域，美国学者早就开始探索，国内却还在琢磨怎么把别人的理论用在电商推荐、广告投放上，等于把金锄头用来挖野菜，根本没碰核心的原创难题。 而硬件层面的依赖更是把“模仿”俩字刻在了骨子里，2025年的行业调研显示84%的AI训练和微调还得靠NVIDIAGPU。 国内那些号称“自主研发”的AI芯片，要么是在制程上跟跑，要么是在架构上借鉴英伟达的设计，连最关键的算力生态都搭不起来。 人家英伟达有CUDA这套护城河，开发者用得顺手，软件硬件能无缝衔接，国内芯片就算参数勉强跟上，没有配套的工具链和生态，最后也只能当“摆设”。 就像有些企业花大价钱造了芯片，结果发现主流的AI框架根本不兼容，还得回头求着英伟达买A100，这种“造不如买”的惯性，本质上就是原创能力跟不上的无奈。 应用层面的热闹更像虚晃一枪，国内AI说得最多的就是“落地场景丰富”，外卖调度、直播美颜、支付风控确实做得风生水起，可这些全是在别人的技术地基上盖房子。 还有底层的深度学习框架，TensorFlow和PyTorch占了全球九成以上的市场，国内的飞桨就算喊了好几年口号，实际使用率连10%都不到，更别提建立自己的生态。 就像扩散模型是美国学者先搞出来的，国内立马跟风做AI绘画、AI视频，可从模型到训练方法全是照抄，甚至有些团队连数据清洗的逻辑都直接照搬，最后只是换了个“国风滤镜”就敢叫“原创突破”。 OpenAI的操作更是把原创优势展现得淋漓尽致，人家不光做模型，还在定义行业标准，gpt-oss直接开源了120b参数的模型，还附带了完整的训练方法论和安全评估体系。 甚至允许开发者在消费级硬件上部署，这相当于把“造积木的方法”都公开了，却依然不怕别人超越，因为人家早把下一代的技术路线想明白了。 而国内的AI企业还在盯着眼前的商业化，把大部分预算花在应用落地和市场推广上，基础研究的投入连美国企业的零头都不到。 有调研显示国内AI公司基础研究投入占比普遍低于15%，而微软给OpenAI的投入里光基础研究就占了40%以上。
