中美AI的差距到底有多大？梁文锋戳破真相：中美 AI 差的不是一两年，是 “原创” 和 “模仿” 的鸿沟！ 这种观点对于长期依赖“拿来主义”的部分国内大厂来说，无疑是一次清醒的提醒。 过去很长一段时间，本土AI圈流行一种分工论：认为美国负责从0到1的原始创新，中国企业负责从1到10的应用落地。 在这种逻辑下，一旦海外发布新技术，国内很快就会出现类似的替代产品。 表面上看，技术代差似乎只有一年半载，通过增加算力和研发投入就能赶上。然而，梁文锋指出，这种追随者的角色定位才是最大的风险。 反转的关键在于，当多数企业还在跟随海外技术路径时，DeepSeek已经开始尝试修改底层的游戏规则。2026年伊始，其发布的“mHC”新架构并非简单的功能修补，而是试图挑战统治行业十年的旧框架。 说白了，目前的博弈呈现出两种截然不同的路径：一方是在用“金砖”即海量算力去堆砌城堡，而梁文锋则试图用“指南针”去寻找捷径。原创的动力往往并非源于资金规模，而在于敢于推翻既定权威的胆识。 说难听点，过去很多公司习惯了“走捷径”，采取别人开源就标注自研、别人闭源就进行蒸馏的策略。这种打法虽然见效快，却永远只能作为规则的追随者。 正如行业观察所言，如果这种定位不改变，本土AI就只能在别人划定的圈子里跳舞。当外部环境出现算力封锁或数据限制时，缺乏原创底座的企业就会陷入极大的被动。 事实上，这种技术差距折射出的是科研环境的差异。海外顶尖实验室愿意投入巨额资金进行看不见短期回报的基础研究，而国内资本往往更偏爱“短平快”的项目。 在追求流量和商业变现的氛围中，真正愿意在底层代码上投入精力进行原创的人，反而成了少数派。 但2026年的竞争态势已经不容许继续担任“复印机”的角色。随着算力封锁的压力持续增大，依靠堆积硬件和简单模仿的路径已接近封死。DeepSeek之所以受到全球关注，并非因为其资金优势，而是其通过极低的成本实现了高额的技术产出。 这种“算法主权”的觉醒，才是真正的竞争胜机。 有一说一，原创的路径虽然艰难，却是唯一的安全通道。DeepSeek将技术文档进行深度公开，展现出的自信本质上是一种逻辑上的降维打击。这不仅是在研发产品，更是在输出行业标准。 实事求是讲，中美AI之争的下半场，比拼的绝非显卡数量，而是思维的创造力。原创不仅是一种能力，更是敢于在无人区定义未来的魄力。如果依然抱着“模仿够快就没有差距”的幻想，那么梁文锋所说的这条鸿沟，迟早会变成限制未来发展的深渊。 以上是小编个人看法，如果您也认同，麻烦点赞支持！有更好的见解也欢迎在评论区留言，方便大家一同探讨。
