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。” 斯坦福大学2025年的AI指数报告里有组数据，看着特别提气，顶级模型的性能差距，中美之间只剩0.3%了。 而且幻方旗下的DeepSeek，还冲进了全球权威榜单前十，跟美国最顶尖的梯队比，差距也缩到了1.7%。 说真的，光看这些数字，还有平时的体验，真觉得咱们离追上不远了。 打开手机用百度文心一言或者阿里通义千问，写个藏头诗随手就来，就算是复杂的政务公文，格式拿捏得比GPT-4还懂咱们的人情世故。 办公软件里语音转文字顺得很，短视频自动字幕也几乎挑不出错，怎么看都觉得咱们的AI已经挺厉害的了。 但梁文锋却不认同这种表面的繁荣，他本身有量化背景，还实打实做出过顶级大模型，说话特别实在。 他觉得这表面上的一两年差距不算啥，核心问题是原创和模仿的区别，这话看着直白，却戳破了那0.3%背后的假象。 其实仔细想想也对，咱们现在的AI繁荣，就像在别人租的地基上精装修。 不管壁纸贴得多好，家具摆得多讲究，这房子的大梁都不是咱们架的，比如谷歌搞出来的Transformer架构，还有让图像生成成为可能的Diffusion技术，这些核心技术都握在别人手里。 说白了，这不是装修好不好的问题，是咱们有没有这房子的产权问题，人家要是不让用，再豪华的装修也白搭。 要是再往深了说，做AI大模型离不开算力芯片，这东西就像炼丹的炉子，炉子不行，再好的方子也练不出好丹药。 美国那边练模型，那真是下了血本，OpenAI训练GPT-4一下子用了2.5万块英伟达H100芯片，马斯克的Grok3更夸张，直接堆了20万张，就是要把算力拉满。 咱们这边的工程师就没这么幸运了，能用的都是性能被限制的芯片。 最早能买到的H800，互连速度直接砍了一半，从900GB/s降到400GB/s以内，想训练个千亿参数的模型，效率低得让人揪心。后来的特供版H20，核心算力也只有H100的七成。 虽说华为的昇腾910C挺争气，某些单项任务能达到H100的六七成水平，但英伟达的CUDA生态太难绕开了。 很多企业就算想支持国产，为了能跑通现有代码，最后也只能花高价买那些性能受限的芯片。 DeepSeek能冲进前十特别不容易，就靠2048块H800，硬生生靠极致优化把成本压到美国同行的二十分之一，这都是被逼出来的本事。 除了硬件不行，投入的资金也差了好大一截，2024年的时候，美国私营资本往AI里投了1091亿美元，全是真金白银。 咱们这边呢，只有93亿美元，连人家的零头都不够。 资金不一样，打法也完全不同，美国的亚马逊、微软这些巨头，计划未来几年把超过60%的年度运营现金流都砸进AI基建，就算短期现金流跌40%也愿意，人家是在做长期投资。 咱们这边的资本就不一样了，更喜欢赚快钱。 AI直播、AI绘画这种能马上变现的项目最受欢迎，没人愿意沉下心做基础研究，毕竟这东西能不能成还不好说，还得熬十几年，就像大家都忙着摘树上的果子，没人愿意给树施肥浇水。 这种急功近利，最后也体现在了论文和专利上，从数量上看，咱们确实厉害，过去十年AI论文从6万篇涨到27万篇，占了全球近三成，专利申请量更是美国的4倍。 但要看质量就不一样了，全球引用率最高的10项基础研究，美国占了一半，咱们只有两项。 美国那些科技巨头发的论文，被同行引用的频次也比咱们的腾讯、阿里、华为高15%。 更让人扎心的是专利认可度，咱们申请了那么多专利，在海外被认可的只有4%，而美国是32%。 核心原因就是人家做的是定规则的底层技术，咱们做的只是在现有框架下的小优化，就算应用层做得再快，核心定义权还是在别人手里。 想改变这种局面，光喊“弯道超车”没用，还得看人才，美国高校和企业之间的人才流动特别顺畅，今天是斯坦福教授，明天可能就成了OpenAI的首席科学家，产学研流动率高达37%。 咱们这边就不一样了，高校和企业之间像隔着一堵墙，流动率不到15%。很多有才华的人被困在高校里写论文冲指标，企业却找不到能做底层架构的人才。 就连AI圈的性别比例都能看出问题，美国女性占35%，视角更多元，咱们还不到两成，结构太单一了。 就像梁文锋说的，要是不敢探索无人区，不在原创上下苦功，就算应用做得再花哨，也永远只是追随者。 中美AI的差距，从来不是那0.3%的数字差距，而是谁有勇气定义下一个十年。 这不是买几块芯片、做几个爆款APP就能解决的，需要整个科技界从心态到体制都做出改变。 大家对此怎么看？欢迎评论区留下您的观点！
