记者问：“中美 AI 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。 麻烦看官老爷们右上角点击一下“关注”，既方便您进行讨论和分享，又能给您带来不一样的参与感，感谢您的支持! 很多关于中美 AI 的讨论，都是从榜单和分数开始的，今天谁在某个评测里高了零点几，明天谁在应用商店冲到第一，很容易让人产生一种错觉：差距已经被追得差不多了，甚至有些地方还反超了，正是在这种氛围里，有人把问题抛给了梁文锋，中美 AI 的差距到底还有多大。 他的回答之所以引起反复传播，并不是因为唱衰，而是因为足够冷静，他并不否认表面上的接近，从模型能力看，确实只剩下一两年的技术代差，但真正的差距，不在分数，而在于原创和模仿，如果这个差距不改变，角色就很难发生根本性变化。 为什么“看起来差不多”的感觉会这么强？原因其实很简单，今天大多数人接触 AI，都是从应用开始的，写中文、改公文、做字幕、转语音、整理资料，国内产品用起来顺手、稳定，还很懂本土语境。 在这些具体场景里，体验甚至常常优于国外模型，评测榜单上的数字也在不断缩小差距，这些都在不断强化一种判断：我们已经追上来了。 问题在于，这些能力更多是“把现有东西用到极致”，就像一套成熟的工具，熟练的人总能玩出花样，但工具本身是不是自己发明的，是另一回事。 梁文锋真正提醒的，是不要被“用得好”掩盖了“是不是原创”的问题，很多核心思路、关键范式，最初并不是在国内提出的，后来者可以优化、压缩成本、提高效率，这些都非常重要，但它们并不自动等同于掌握方向。 如果把这件事拆开看，其实可以算三笔账，第一笔，是底层方法的账，过去这些年，中国 AI 论文数量和引用量增长很快，应用研究和工程优化能力非常突出，但在全球影响最大的基础研究中，占比并不高。 原创意味着要在没人走过的地方先走一步，而不是等一条路被验证可行后再跑得更快，跑得快很厉害，但决定路线的人，才真正握着方向盘。 第二笔，是算力和生态的账，训练大模型，最终绕不开硬件和配套体系，顶级芯片、互连能力、成熟的软件生态，直接决定了效率上限。 国内团队在资源受限的情况下，通过技术和工程手段把成本压到极低，这本身就是能力的体现，但它更像是在有限条件下把活干到极致，而不是条件本身发生了改变，硬件性能、生态成熟度的差距，并不会因为一次漂亮的优化就消失。 第三笔，是耐心的账，原创是一件慢事，基础研究见效慢、失败率高，需要长期投入和稳定预期。 相比之下，应用层更容易快速变现，也更容易吸引资金和注意力，当大量资源自然流向“快出成果”的方向，真正决定长期竞争力的部分，反而容易被挤到边缘，这并不是谁对谁错的问题，而是结构性的选择差异。 还有一些更隐蔽、却同样重要的因素，比如人才的流动方式、科研与产业之间的衔接效率、数据是否能够跨领域流通、规则和标准由谁来制定。 这些东西平时不显眼，但一旦缺位，就会让原创变得更难，想法不能快速验证，失败成本过高，研究和工程之间隔着墙，都会慢慢消耗创新的锐气。 所以梁文锋说“有些探索是逃不掉的”，并不是一句情绪化的判断，而是一种现实推导，如果一直停留在模仿和优化阶段，就只能跟着既有路径前进，一旦路径发生变化，就必须重新追赶，真正的安全感，来自于能不能在某些关键节点上提出自己的方法，搭起自己的体系。 承认差距，并不是否定已有的成绩，恰恰相反，正是因为已经具备了很强的工程能力、市场规模和人才基础，才更需要把目光从“追得多快”转向“往哪走”，一两年的表面代差并不可怕，可怕的是长期停留在别人设定的赛道里。 这也是为什么梁文锋的话会被反复引用，它并不激进，也不悲观，只是把问题放回到一个更长期、更根本的位置上，真正的竞争，从来不只是把分数做漂亮，而是能不能参与制定规则、开辟新路，那条路不热闹，也不轻松，但绕不开，只有走上去，角色才有可能真正改变。 对于这件事你怎么看？欢迎在评论区留言讨论，说出您的想法！
